Spring Cloud Gateway 限流操做

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网关做为全部请求的入口，请求量大，咱们能够经过对并发访问的请求进行限速来保护系统的可用性。

经常使用的限流算法好比有令牌桶算法，漏桶算法，计数器算法等。

在Zuul中咱们能够本身去实现限流的功能（Zuul中如何限流在个人书《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》中有详细讲解），Spring Cloud Gateway的出现自己就是用来替代Zuul的。

要想替代那确定得有强大的功能，除了性能上的优点以外，Spring Cloud Gateway还提供了不少新功能，好比今天咱们要讲的限流操做，使用起来很是简单，今天咱们就来学习在如何在Spring Cloud Gateway中进行限流操做。

目前限流提供了基于Redis的实现,咱们须要增长对应的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>

能够经过KeyResolver来指定限流的Key,好比咱们须要根据用户来作限流，IP来作限流等等。

IP限流

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

经过exchange对象能够获取到请求信息，这边用了HostName，若是你想根据用户来作限流的话这边能够获取当前请求的用户ID或者用户名就能够了，好比：

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做为限流key。

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

而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：容许用户每秒处理多少个请求
• redis-rate-limiter.burstCapacity：令牌桶的容量，容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
  能够访问接口进行测试，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"

大括号中就是咱们的限流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目前提供的限流仍是相对比较简单的，在实际中咱们的限流策略会有不少种状况，好比：

• 每一个接口的限流数量不一样，能够经过配置中心动态调整
• 超过的流量被拒绝后能够返回固定的格式给调用方
• 对某个服务进行总体限流（这个你们能够思考下用Spring Cloud Gateway如何实现，其实很简单）
• ……
  固然咱们也能够经过从新RedisRateLimiter来实现本身的限流策略，这个咱们后面再进行介绍。

限流源码

// routeId也就是咱们的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);
    }

    // 容许用户每秒作多少次请求
    int replenishRate = routeConfig.getReplenishRate();

    // 令牌桶的容量，容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：

WX20180715-150447@2x.png

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 }

猿天地

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