每日一博 | Spring Cloud Gateway 接口限流该怎么玩

关于pig:

基于Spring Cloud、oAuth2.0开发基于Vue前后分离的开发平台,支持账号、短信、SSO等多种登录,提供配套视频开发教程。

地址: https://gitee.com/log4j/pig

关于 Spring Cloud Gateway

SpringCloudGateway是Spring官方基于Spring 5.0,Spring Boot 2.0和Project Reactor等技术开发的网关,Spring云网关旨在提供一种简单而有效的路由API的方法。Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态系中的网关,目标是 替代Netflix ZUUL ,其不仅提供统一的路由方式,并且基于Filter链的方式提供了网关基本的功能,例如:安全,监控/埋点,和限流等。

zuul如何实现多维度限流请参考我的博客

Zuul:构建高可用网关之多维度限流

开始Gateway 限流

POM 依赖

<!--spring cloud gateway依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<!--基于 reactive stream 的redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>

配置按照请求IP 的限流

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: requestratelimiter_route
        uri: lb://pigx-upms
        order: 10000
        predicates:
        - Path=/admin/**
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 1  # 令牌桶的容积
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 3  # 流速 每秒
            key-resolver: "#{@remoteAddrKeyResolver}" #SPEL表达式去的对应的bean
        - StripPrefix=1

配置bean,多维度限流量的入口

/**
* 自定义限流标志的key,多个维度可以从这里入手
* exchange对象中获取服务ID、请求信息,用户信息等
*/
@Bean
KeyResolver remoteAddrKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}

OK 完成。

压力测试

并发5个线程每日一博 | Spring Cloud Gateway 接口限流该怎么玩

Redis 数据变化

我们使用redis的 monitor 命令,实时查看redis 的操作情况。

会发现在redis中会操作两个key

  • request_rate_limiter.{xxx}.timestamp
  • request_rate_limiter.{xxx}.tokens 每日一博 | Spring Cloud Gateway 接口限流该怎么玩

实现原理

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Spring Cloud Gateway 默认实现 Redis限流,如果扩展只需要实现ratelimter接口即可。

RedisRateLimter 的核心代码,判断是否取到令牌的实现,通过调用 redis的LUA 脚本。

public Mono<Response> isAllowed(String routeId, String id) {
	Config routeConfig = getConfig().getOrDefault(routeId, defaultConfig);
	int replenishRate = routeConfig.getReplenishRate();
	int burstCapacity = routeConfig.getBurstCapacity();

	try {
		List<String> keys = getKeys(id);
		returns unixtime in seconds.
		List<String> scriptArgs = Arrays.asList(replenishRate + "", burstCapacity + "",
				Instant.now().getEpochSecond() + "", "1");
		// 这里是核心,执行redis 的LUA 脚本。
		Flux<List<Long>> flux =
		this.redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs);
		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

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原文 

https://my.oschina.net/giegie/blog/1838560

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