概述

限流：网关上有大量请求，对指定服务进行限流，可以很大程度上提高服务的可用性与稳定性，限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统。一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级。

在 Spring Cloud Gateway 中，有 Filter过滤器，因此可以在 pre 类型的 Filter 中自行实现上述三种过滤器。但是限流作为网关最基本的功能，Spring Cloud Gateway 官方就提供了 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 这个类，适用在 Redis 内的通过执行 Lua 脚本实现了令牌桶的方式。具体实现逻辑在 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 类中，lua 脚本在如下图所示的文件夹中：

限流配置

应一小伙伴要求, 将 demo 升级到了最新版本

spring-cloud-dependencies: Hoxton.SR3
spring-boot-dependencies: 2.2.6.RELEASE

代码放置在 github.

修改配置文件

server:
  port: 2000
spring:
  application:
    name: idc-gateway2
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    timeout: 6000ms  # 连接超时时长（毫秒）
    jedis:
      pool:
        max-active: 1000  # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
        max-wait: -1ms      # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-idle: 10      # 连接池中的最大空闲连接
        min-idle: 5       # 连接池中的最小空闲连接
  cloud:
    consul:
      host: localhost
      port: 8500
    gateway:
      discovery:
        locator:
          enabled: true # gateway可以通过开启以下配置来打开根据服务的serviceId来匹配路由,默认是大写
      routes:
        - id: provider1
          uri: lb://idc-provider1
          predicates:
            - Path=/p1/**
          filters:
            - StripPrefix=1
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@ipKeyResolver}'
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 3
        - id: provider2
          uri: lb://idc-provider2
          predicates:
            - Path=/p2/**
          filters:
            - StripPrefix=1

在上面的配置文件，指定程序的端口为 2000，配置了 redis 的信息，并配置了 RequestRateLimiter 的限流过滤器，该过滤器需要配置三个参数：

burstCapacity，令牌桶总容量。
replenishRate，令牌桶每秒填充平均速率。
key-resolver，用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字。它使用 SpEL 表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象。

限流配置

这里根据用户 ID 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("user"));
}

KeyResolver 需要实现 resolve 方法，比如根据 userid 进行限流，则需要用 userid 去判断。实现完 KeyResolver 之后，需要将这个类的 Bean 注册到 Ioc 容器中。

如果需要根据 IP 限流，定义的获取限流 Key 的 bean 为：

@Primary
@Bean
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：

如果需要根据接口的 URI 进行限流，则需要获取请求地址的 uri 作为限流 key，定义的 Bean 对象为：

@Bean
KeyResolver apiKeyResolver() {
  return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
}

完整的配置文件:

@Component
public class RateLimitConfig {
    @Bean
    KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
    }

    @Primary
    @Bean
    KeyResolver ipKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    }

    @Bean
    KeyResolver apiKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
    }
}

限流演练

这里我们用 postman 进行测试

基于系统负载的动态限流

在实际工作中，我们可能还需要根据网络连接数、网络流量、CPU 或内存负载等来进行动态限流。在这里我们以 CPU 为栗子。

我们需要借助 Spring Boot Actuator 提供的 Metrics 能力进行实现基于 CPU 的限流 —— 当 CPU 使用率高于某个阈值就开启限流，否则不开启限流。

我们在项目中引入 Actuator 的依赖坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

然后基于过滤器和 metrics 指标判断是否需要限流。

最后

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概述

限流配置

限流演练

基于系统负载的动态限流

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