前言：在互联网应用中，特别是电商，高并发的场景非常多，比如：秒杀、抢购、双11等，在开始时间点会使流量爆发式地涌入，如果对网络流量不加控制很有可能造成后台实例资源耗尽。限流是指通过指定的策略削减流量，使到达后台实例的请求在合理范围内。本章将介绍spring cloud gateway如何实现限流。
前情回顾请参考：
Spring Cloud 微服务二：API网关spring cloud zuul
Spring Cloud 微服务三： API网关Spring cloud gateway
Spring Cloud 微服务四：熔断器Spring cloud hystrix
- 限流算法
- 主流的限流算法有两种：漏桶（leaky bucket）和令牌桶（token bucket）。漏桶算法 有一个固定容量的桶，对于流入的水无法预计速率，流出的水以固定速率，当水满之后会溢出。
令牌桶算法，有一个固定容量的桶，桶里存放着令牌（token）。桶最开始是空的，token以一个固定速率向桶中填充，直到达到桶的容量，多余的token会被丢弃。每当一个请求过来时，都先去桶里取一个token，如果没有token的话请求无法通过。
两种算法的最主要区别是令牌桶算法允许一定流量的突发，因为令牌桶算法中取走token是不需要时间的，即桶内有多少个token都可以瞬时拿走。基于这个特点令牌桶算法在互联网企业中应用比较广泛，我们在实现限流的时候也会基于这个算法。
- gateway如何实现限流 方法1：Spring cloud gateway实现限流的方式主要是通过添加自定义filter来实现，自定义filter需要实现GatewayFilter和Ordered接口。本章将结合开源的Bucket4j来实现，Bucket4j是基于令牌桶算法实现，Bucket4j代码参考：https://github.com/vladimir-bukhtoyarov/bucket4j
- 首先修改api-gateway module，pom中添加Bucket4j依赖，最新版本是4.3.0，工程的版本已经在父工程中定义好了
<dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-core</artifactId> </dependency>
第二步，添加filter实现GatewayFilter和Ordered，添加相应的参数，并使用一个ConcurrentHashMap存储ip以及bucket，实现filter方法，对客户端访问ip进行过滤
public class LimitFilter implements GatewayFilter, Ordered { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitFilter.class); private int capacity; private int refillTokens; private Duration refillDuration; public LimitFilter(int capacity, int refillTokens, Duration refillDuration) { this.capacity = capacity; this.refillTokens = refillTokens; this.refillDuration = refillDuration; } private static final Map<String, Bucket> CACHE = new ConcurrentHashMap<>(); private Bucket createNewBucket() { Refill refill = Refill.greedy(refillTokens, refillDuration); Bandwidth limit = Bandwidth.classic(capacity, refill); return Bucket4j.builder().addLimit(limit).build(); } @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { String ip = exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress(); Bucket bucket = CACHE.computeIfAbsent(ip, k -> createNewBucket()); logger.info("IP: "+ip+", available tokens :"+bucket.getAvailableTokens()); if (bucket.tryConsume(1L)) { return chain.filter(exchange); } logger.info("IP: "+ip+", available tokens :"+bucket.getAvailableTokens()+" too many requests"); exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS); return exchange.getResponse().setComplete(); } @Override public int getOrder() { return 0; } }
第三步，添加自定义路由，添加配置类，RouteLocator构造器中添加filter以及相应的地址信息，设置同一ip同时只能访问一次，多余的将被忽略。另外，由于我们在程序中配置了路由，需要将application.yml中的gateway相关属性删除。
@Configuration public class RouteLocatorConfig { @Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) { System.out.println("============================RouteLocatorConfig "+ builder.routes()); return builder .routes() .route(r -> r.path("/*") .filters(f -> f.filter(new LimitFilter(1, 1, Duration.ofSeconds(1)))) .uri("http://localhost:10080/") .order(0) .id("user_route")) .build(); } }
最后，测试，重启api-gateway，访问http://localhost:8088/users,第一次访问成功，频繁刷新会出现空白页，控制台会输出相关信息
方法2：使用spring cloud 原生的redis方式
第一步，搭建redis服务器，具体方法参考redis官网
第二步，pom中添加redis依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId> </dependency>
自定义resolver
@Configuration public class CustomResolver { @Bean public KeyResolver ipKeyResolver(){ System.out.println("##############ipKeyResolver########################"); return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName()); } }
第三步，修改application.yml配置
routes:
- id: user_route
uri: http://localhost:10080
predicates:
- Path=/*
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
redis-rate-limiter.burstCapacity: 1
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}
最后做测试，并使用monitor命令监控redis