详解Spring Cloud Gateway 限流操作

开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。

api网关作为所有请求的入口，请求量大，我们可以通过对并发访问的请求进行限速来保护系统的可用性。

常用的限流算法比如有令牌桶算法，漏桶算法，计数器算法等。

在zuul中我们可以自己去实现限流的功能 （zuul中如何限流在我的书 《spring cloud微服务-全栈技术与案例解析》  中有详细讲解） ，spring cloud gateway的出现本身就是用来替代zuul的。

要想替代那肯定得有强大的功能，除了性能上的优势之外，spring cloud gateway还提供了很多新功能，比如今天我们要讲的限流操作，使用起来非常简单，今天我们就来学习在如何在spring cloud gateway中进行限流操作。

目前限流提供了基于redis的实现,我们需要增加对应的依赖：

 <dependency>
 <groupid>org.springframework.boot</groupid>
 <artifactid>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactid>
</dependency>

可以通过keyresolver来指定限流的key,比如我们需要根据用户来做限流，ip来做限流等等。

ip限流

@bean
public keyresolver ipkeyresolver() {
 return exchange -> mono.just(exchange.getrequest().getremoteaddress().gethostname());
}

通过exchange对象可以获取到请求信息，这边用了hostname，如果你想根据用户来做限流的话这边可以获取当前请求的用户id或者用户名就可以了，比如：

用户限流

使用这种方式限流，请求路径中必须携带userid参数。

@bean
keyresolver userkeyresolver() {
 return exchange -> mono.just(exchange.getrequest().getqueryparams().getfirst("userid"));
}

接口限流

获取请求地址的uri作为限流key。

@bean
keyresolver apikeyresolver() {
 return exchange -> mono.just(exchange.getrequest().getpath().value());
}

然后配置限流的过滤器信息：

server:
 port: 8084
spring:
 redis:
 host: 127.0.0.1
 port: 6379
 cloud:
 gateway:
  routes:
  - id: fsh-house
  uri: lb://fsh-house
  predicates:
  - path=/house/**
  filters:
  - name: requestratelimiter
   args:
   redis-rate-limiter.replenishrate: 10
   redis-rate-limiter.burstcapacity: 20
   key-resolver: "#{@ipkeyresolver}"

• filter名称必须是requestratelimiter
• redis-rate-limiter.replenishrate：允许用户每秒处理多少个请求
• redis-rate-limiter.burstcapacity：令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
• key-resolver：使用spel按名称引用bean

可以访问接口进行测试，这时候redis中会有对应的数据：

127.0.0.1:6379> keys *
1) "request_rate_limiter.{localhost}.timestamp"
2) "request_rate_limiter.{localhost}.tokens"

大括号中就是我们的限流key,这边是ip，本地的就是localhost

• timestamp:存储的是当前时间的秒数，也就是system.currenttimemillis() / 1000或者instant.now().getepochsecond()
• tokens:存储的是当前这秒钟的对应的可用的令牌数量

spring cloud gateway目前提供的限流还是相对比较简单的，在实际中我们的限流策略会有很多种情况，比如：

• 每个接口的限流数量不同，可以通过配置中心动态调整
• 超过的流量被拒绝后可以返回固定的格式给调用方
• 对某个服务进行整体限流（这个大家可以思考下用spring cloud gateway如何实现，其实很简单）
• ……

当然我们也可以通过重新redisratelimiter来实现自己的限流策略，这个我们后面再进行介绍。

限流源码

// routeid也就是我们的fsh-house，id就是限流的key，也就是localhost。
public mono<response> isallowed(string routeid, string id) {
 // 会判断redisratelimiter是否初始化了
 if (!this.initialized.get()) {
  throw new illegalstateexception("redisratelimiter is not initialized");
 }
 // 获取routeid对应的限流配置
 config routeconfig = getconfig().getordefault(routeid, defaultconfig);

 if (routeconfig == null) {
  throw new illegalargumentexception("no configuration found for route " + routeid);
 }

 // 允许用户每秒做多少次请求
 int replenishrate = routeconfig.getreplenishrate();

 // 令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
 int burstcapacity = routeconfig.getburstcapacity();

 try {
  // 限流key的名称（request_rate_limiter.{localhost}.timestamp，request_rate_limiter.{localhost}.tokens）
  list<string> keys = getkeys(id);


  // the arguments to the lua script. time() returns unixtime in seconds.
  list<string> scriptargs = arrays.aslist(replenishrate + "", burstcapacity + "",
    instant.now().getepochsecond() + "", "1");
  // allowed, tokens_left = redis.eval(script, keys, args)
  // 执行lua脚本
  flux<list<long>> flux = this.redistemplate.execute(this.script, keys, scriptargs);
    // .log("redisratelimiter", level.finer);
  return flux.onerrorresume(throwable -> flux.just(arrays.aslist(1l, -1l)))
    .reduce(new arraylist<long>(), (longs, l) -> {
     longs.addall(l);
     return longs;
    }) .map(results -> {
     boolean allowed = results.get(0) == 1l;
     long tokensleft = results.get(1);

     response response = new response(allowed, getheaders(routeconfig, tokensleft));

     if (log.isdebugenabled()) {
      log.debug("response: " + response);
     }
     return response;
    });
 }
 catch (exception e) {
  log.error("error determining if user allowed from redis", e);
 }
 return mono.just(new response(true, getheaders(routeconfig, -1l)));
}

lua脚本在：

local tokens_key = keys[1]
local timestamp_key = keys[2]
--redis.log(redis.log_warning, "tokens_key " .. tokens_key)

local rate = tonumber(argv[1])
local capacity = tonumber(argv[2])
local now = tonumber(argv[3])
local requested = tonumber(argv[4])

local fill_time = capacity/rate
local ttl = math.floor(fill_time*2)

--redis.log(redis.log_warning, "rate " .. argv[1])
--redis.log(redis.log_warning, "capacity " .. argv[2])
--redis.log(redis.log_warning, "now " .. argv[3])
--redis.log(redis.log_warning, "requested " .. argv[4])
--redis.log(redis.log_warning, "filltime " .. fill_time)
--redis.log(redis.log_warning, "ttl " .. ttl)

local last_tokens = tonumber(redis.call("get", tokens_key))
if last_tokens == nil then
 last_tokens = capacity
end
--redis.log(redis.log_warning, "last_tokens " .. last_tokens)

local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", timestamp_key))
if last_refreshed == nil then
 last_refreshed = 0
end
--redis.log(redis.log_warning, "last_refreshed " .. last_refreshed)

local delta = math.max(0, now-last_refreshed)
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate))
local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
local allowed_num = 0
if allowed then
 new_tokens = filled_tokens - requested
 allowed_num = 1
end

--redis.log(redis.log_warning, "delta " .. delta)
--redis.log(redis.log_warning, "filled_tokens " .. filled_tokens)
--redis.log(redis.log_warning, "allowed_num " .. allowed_num)
--redis.log(redis.log_warning, "new_tokens " .. new_tokens)

redis.call("setex", tokens_key, ttl, new_tokens)
redis.call("setex", timestamp_key, ttl, now)

return { allowed_num, new_tokens }

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。