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简述
Spring Cloud Gatway内置的RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 提供限流的能力，基于令牌桶算法实现。
可以创建一个GatewayFilter的匿名内部类实例，它的内部使用Redis+Lua实现限流。限流规则由KeyResolver接口的具体实现类来决定，比如通过IP、url等来进行限流。目前，它内置的 RedisRateLimiter ，依赖Redis存储限流配置，以及统计数据。当然你也可以实现自己的RateLimiter，只需实现 RateLimiter 接口，或者继承 AbstractRateLimiter 。
漏桶算法：
想象有一个水桶，水桶以一定的速度出水（以一定速率消费请求），当水流速度过大水会溢出（访问速率超过响应速率，就直接拒绝）。
漏桶算法的两个变量：
- 水桶漏洞的大小：rate
- 最多可以存多少的水：burst
令牌桶算法：
系统按照恒定间隔向水桶里加入令牌（Token），如果桶满了的话，就不加了。每个请求来的时候，会拿走1个令牌，如果没有令牌可拿，那么就拒绝服务。
TIPS
- Redis Rate Limiter的实现基于这篇文章： Stripe
- Spring官方引用的令牌桶算法文章： Token Bucket Algorithm ，有兴趣可以看看。
如何实现
- 加依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
- 写配置：
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: after_route
uri: lb://user-center
predicates:
- TimeBetween=上午0:00,下午11:59
filters:
- AddRequestHeader=X-Request-Foo, Bar
- name: RequestRateLimiter
args:
# 令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
# 令牌桶的上限
redis-rate-limiter.burstCapacity: 2
# 使用SpEL表达式从Spring容器中获取Bean对象
key-resolver: "#{@pathKeyResolver}"
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
- 写代码：按照X限流，写一个针对X的KeyResolver
@Configuration
public class Raonfiguration {
/**
* 按照Path限流
*
* @return key
*/
@Bean
public KeyResolver pathKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(
exchange.getRequest()
.getPath()
.toString()
);
}
}
- 这样，限流规则即可作用在路径上
# 访问：http://${GATEWAY_URL}/users/1，对于这个路径，它的redis-rate-limiter.replenishRate = 1，redis-rate-limiter.burstCapacity = 2；
# 访问：http://${GATEWAY_URL}/shares/1，对这个路径，它的redis-rate-limiter.replenishRate = 1，redis-rate-limiter.burstCapacity = 2；
测试
持续高速访问某个路径，速度过快时，返回 HTTP ERROR 429 。
拓展
- 可以实现针对用户的限流：
@Bean
public KeyResolver userKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
}
- 针对来源IP的限流：
@Bean
public KeyResolver ipKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(
exchange.getRequest()
.getHeaders()
.getFirst("X-Forwarded-For")
);
}
