Gateway怎么實現(xiàn)限流的

在API網(wǎng)關（如Spring Cloud Gateway、Kong、Nginx等）中實現(xiàn)限流是為了控制服務請求的頻率，從而避免系統(tǒng)過載，確保穩(wěn)定性和可用性。限流可以通過多種策略實現(xiàn)，常見的方法包括基于請求次數(shù)、時間窗口、IP地址等方式進行限制。下面是 Spring Cloud Gateway 實現(xiàn)限流的一些常見方式：

1.基于請求次數(shù)的限流

這種方法通過限制單位時間內的請求次數(shù)來防止過多的請求訪問服務。例如，限制每秒鐘只能處理最多100個請求。

• Spring Cloud Gateway實現(xiàn)：Spring Cloud Gateway提供了內置的限流功能，可以通過RequestRateLimiter過濾器來實現(xiàn)基于請求次數(shù)的限流。 示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: rate_limiter_route
          uri: http://example.com
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10  # 每秒鐘請求的數(shù)量
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20  # 突發(fā)容量，即短時間內允許的最大請求數(shù)

• replenishRate: 每秒鐘允許的請求數(shù)。
• burstCapacity: 突發(fā)容量，表示短時間內可以處理的最大請求數(shù)，超過該數(shù)的請求會被丟棄或拒絕。

2.基于令牌桶算法（Token Bucket）限流

令牌桶算法是一種平滑請求流量的算法，它通過固定的速率生成令牌并將其存放在桶中，請求到達時需要獲取令牌才能處理，如果令牌桶為空，則請求被拒絕。

Spring Cloud Gateway實現(xiàn)：使用RequestRateLimiter實現(xiàn)基于令牌桶的限流。

示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: token_bucket_route
          uri: http://example.com
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10  # 每秒生成的令牌數(shù)
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20  # 令牌桶的容量

這里的配置和上面的請求次數(shù)限制類似，但背后實現(xiàn)的是令牌桶算法。

3.基于IP限流

可以根據(jù)客戶端IP地址來限制每個IP的請求頻率，避免某個客戶端過度訪問服務。通常使用Redis來實現(xiàn)基于IP的限流。

示例配置（使用Redis）：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: ip_rate_limiter_route
          uri: http://example.com
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
                redis-rate-limiter.requestedTokens: 1
                redis-rate-limiter.keyResolver: "#{@ipKeyResolver}"

在這個例子中，keyResolver 指定了如何基于客戶端 IP 地址來限流，可以自定義一個IP解析器ipKeyResolver，這樣每個IP的請求次數(shù)會被限制。

4.基于時間窗口的限流

時間窗口限流是按照固定的時間窗口（如每分鐘、每小時等）來限制請求的數(shù)量。通過時間窗口來控制單位時間內的最大請求數(shù)。

示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: time_window_route
          uri: http://example.com
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 5  # 每秒鐘請求的數(shù)量
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 10  # 突發(fā)容量
                redis-rate-limiter.requestedTokens: 1  # 每次請求消耗的令牌數(shù)

這種方式將請求限制在一定的時間窗口內，如果在窗口內的請求數(shù)量超過限制，將拒絕額外的請求。

5.自定義限流策略

Spring Cloud Gateway 還允許通過自定義KeyResolver、RateLimiter等來實現(xiàn)更靈活的限流策略。例如，基于用戶的ID、API路徑等來做不同的限流策略。

自定義KeyResolver示例：

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

這個例子通過客戶端IP地址進行限流。

6.其他網(wǎng)關限流工具

除了Spring Cloud Gateway，其他網(wǎng)關如 Kong、Nginx 等也提供了豐富的限流功能：

• Kong使用插件機制實現(xiàn)限流，支持基于請求次數(shù)、IP、API Key等的限流。
• Nginx可以通過limit_req和limit_conn模塊來進行限流控制。

總結

在 Spring Cloud Gateway 中，常見的限流方式包括：

• 基于請求次數(shù)的限流（Rate Limiting）
• 基于令牌桶算法的限流（Token Bucket）
• 基于IP的限流
• 基于時間窗口的限流

可以通過RequestRateLimiter過濾器實現(xiàn)這些策略，結合 Redis 等存儲技術來共享和持久化限流狀態(tài)。在選擇限流策略時，需要根據(jù)業(yè)務需求、流量模式、以及系統(tǒng)的負載能力來決定。

分析Gateway 限流代碼

 
@Component
public class RateLimitConfig {
    @Bean
    KeyResolver userKeyResolver() {
	return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("token"));
    }
    @Bean
    KeyResolver ipKeyResolver() {
	return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    }
    @Bean
    KeyResolver apiKeyResolver() {
	return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
    }
    @Primary
    @Bean
    KeyResolver appIpKeyResolver() {
	return exchange -> {
	    Route route = (Route) exchange.getAttributes().get(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR);
	    return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName().concat(route.getUri().getHost()));
	};
    }
}

這段代碼實現(xiàn)了Spring Cloud Gateway的限流配置，具體的實現(xiàn)通過不同的KeyResolver來為請求提供唯一的標識，用于區(qū)分不同的請求來源或策略。KeyResolver是限流的核心組成部分，它決定了限流的“鍵”（即每個請求的唯一標識），從而確保不同的請求按照不同的規(guī)則被限流。

以下是對代碼的詳細分析：

1.KeyResolver的作用

KeyResolver 是 Spring Cloud Gateway 中限流機制的一部分，用來生成與請求相關的唯一“鍵”。在限流時，基于這些“鍵”來計算每個限流單元（例如每個用戶、每個IP、每個API等）的請求次數(shù)。限流規(guī)則會依據(jù)這些鍵來進行流量控制。

2.userKeyResolver

@Bean KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("token")); }

• 功能：該KeyResolver基于請求的查詢參數(shù)token生成唯一的限流鍵。
• 應用場景：當客戶端使用token參數(shù)（可能是API Key或用戶身份標識符）時，可以基于該token對每個用戶進行限流。每個用戶（或每個token）的請求次數(shù)將被單獨計數(shù)。
• 具體實現(xiàn)：從請求的查詢參數(shù)中獲取token參數(shù)的第一個值。如果沒有這個參數(shù)，返回null或空值會導致限流功能不生效。

3.ipKeyResolver

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

• 功能：該KeyResolver基于客戶端的 IP 地址生成限流鍵。
• 應用場景：當需要限制每個IP地址的請求頻率時，使用此KeyResolver。例如，可以限制每個IP在一定時間窗口內的請求次數(shù)，從而避免單個IP的過多請求對系統(tǒng)造成壓力。
• 具體實現(xiàn)：通過exchange.getRequest().getRemoteAddress()獲取客戶端的遠程IP地址，然后使用getHostName()獲取IP的主機名。理論上，getHostName()會嘗試解析IP地址為主機名，但在某些情況下，可能直接返回IP地址。

4.apiKeyResolver

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

• 功能：該KeyResolver基于請求的API路徑生成唯一的限流鍵。
• 應用場景：當需要限制某個API路徑的請求頻率時，使用此KeyResolver。例如，限制/api/v1/login或/api/v1/register路徑的訪問頻率，可以防止某個特定API被過度訪問。
• 具體實現(xiàn)：通過exchange.getRequest().getPath().value()獲取請求的路徑。這個路徑通常是 URI 的路徑部分，如/api/v1/resource。

5.appIpKeyResolver

@Primary
@Bean KeyResolver appIpKeyResolver()
{ 
    return exchange -> 
    { 
        Route route = (Route) exchange.getAttributes().get(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR); return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName().concat(route.getUri().getHost())); 
    };
    }

• 功能：該KeyResolver綜合了客戶端的 IP 地址和路由的 URI 來生成限流鍵。
• 應用場景：當希望根據(jù)客戶端 IP 和訪問的具體服務進行限流時，使用此KeyResolver。例如，可以限制每個IP對特定API的訪問頻率。
• 具體實現(xiàn)：
  • 通過exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName()獲取客戶端的 IP 地址。
  • 通過exchange.getAttributes().get(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR)獲取當前請求的路由信息。
  • route.getUri().getHost()獲取請求目標服務的主機名（或域名），并將其與客戶端IP拼接，作為限流的唯一鍵。
  • 使用concat()方法將客戶端IP與目標服務主機名合并為一個字符串，以保證限流的獨立性。

6.@Primary注解

@Primary @Bean KeyResolver appIpKeyResolver()
{ 
    ... 
}

• 作用：在有多個相同類型的@Bean時，@Primary注解表示優(yōu)先使用該Bean。如果在其他地方有KeyResolver的注入需求，Spring 將默認使用appIpKeyResolver()方法返回的實例。
• 場景：當存在多個KeyResolver時，如果沒有明確指定使用哪個KeyResolver，Spring 會自動選擇標記為@Primary的那個。這里標記了appIpKeyResolver為默認的KeyResolver。

總結

這段代碼定義了多個 KeyResolver，并為不同的限流策略提供了可選擇的實現(xiàn)：

• userKeyResolver：基于請求的token限流，適用于基于用戶或身份的限流。
• ipKeyResolver：基于客戶端 IP 地址限流，適用于限制每個IP的請求次數(shù)。
• apiKeyResolver：基于請求路徑限流，適用于限制某個特定API的訪問。
• appIpKeyResolver：基于客戶端 IP 地址和路由的 URI 組合限流，適用于更細粒度的限流需求，確保同一IP對不同API的請求可以獨立計數(shù)。

@Primary 注解確保 appIpKeyResolver 是默認的限流鍵生成器，除非特別指定，否則會優(yōu)先使用它。

這些 KeyResolver 會與 RequestRateLimiter 等限流功能配合使用，從而在 API 網(wǎng)關層實現(xiàn)精細化的限流控制。

怎么沒有指定限流的量，每秒允許訪問的量

在這段代碼中，雖然定義了不同的 KeyResolver 來生成限流的標識符（如 token、IP 或 API路徑），但確實沒有指定實際的限流規(guī)則（例如每秒允許的訪問量）。限流的具體控制是通過 Spring Cloud Gateway 的 RequestRateLimiter 過濾器來實現(xiàn)的，而這個過濾器是用來根據(jù)指定的規(guī)則對請求進行限流的。

要實現(xiàn)每秒允許的訪問量，你需要配置 RequestRateLimiter 過濾器，并為它指定限流規(guī)則（如每秒最大訪問量和最大突發(fā)流量）。

完整的限流配置示例

首先，你需要創(chuàng)建一個 RequestRateLimiter 過濾器，并在過濾器中配置限流策略。通常，你可以通過如下方式來配置：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RequestRateLimiter;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.cloud.gateway.config.GlobalFilterAutoConfiguration;
@Configuration
public class GatewayConfig {
    @Bean
    public RequestRateLimiter filter(KeyResolver keyResolver) {
        // 配置限流：每秒最多允許 10 次請求，突發(fā)流量最多為 20 次
        return new RequestRateLimiter()
                .setRateLimiter(new MyRateLimiter(10, 20))  // 每秒 10 次請求，突發(fā)流量最多 20 次
                .setKeyResolver(keyResolver); // 設置限流的 KeyResolver
    }
    // 自定義一個簡單的 RateLimiter 實現(xiàn)類
    public static class MyRateLimiter implements RateLimiter {
        private final int replenishRate;
        private final int burstCapacity;
        public MyRateLimiter(int replenishRate, int burstCapacity) {
            this.replenishRate = replenishRate;
            this.burstCapacity = burstCapacity;
        }
        @Override
        public boolean isAllowed(String key) {
            // 此處實現(xiàn)你自己的限流邏輯，可以借助令牌桶算法、漏桶算法等
            return true;  // 只是示例，實際需要實現(xiàn)限流邏輯
        }
        // 配置每秒最大請求數(shù)（每秒 10 次）
        public int getReplenishRate() {
            return replenishRate;
        }
        // 配置突發(fā)容量
        public int getBurstCapacity() {
            return burstCapacity;
        }
    }
}

如何將限流規(guī)則與KeyResolver配合？

在這段代碼中，RequestRateLimiter 的限流規(guī)則（如每秒允許 10 次請求，突發(fā)容量為 20）會與之前定義的 KeyResolver 配合，限制特定 token、IP 或 API 路徑的訪問頻率。

• KeyResolver 選擇：可以使用你之前定義的 userKeyResolver、ipKeyResolver 或 apiKeyResolver 來作為限流的依據(jù)。
• 限流邏輯：通過 MyRateLimiter 類實現(xiàn)限流邏輯（如令牌桶、漏桶等算法）。每個限流的“key”（例如 token 或 IP）會根據(jù)配置的規(guī)則（如每秒 10 次、突發(fā)流量 20 次）進行訪問次數(shù)的限制。

示例配置：按token限流

假設你想基于 token 進行限流，你可以這樣配置：

@Bean
public RequestRateLimiter filter(KeyResolver userKeyResolver) {
    return new RequestRateLimiter()
            .setRateLimiter(new MyRateLimiter(10, 20))  // 每秒 10 次請求，突發(fā)流量最多 20 次
            .setKeyResolver(userKeyResolver);  // 使用之前定義的基于 token 的 KeyResolver
}

限流的配置項

• replenishRate：每秒允許的請求數(shù)。例如，10 表示每秒最多可以處理 10 個請求。
• burstCapacity：突發(fā)容量，表示在短時間內可以允許的最大請求數(shù)。例如，20 表示最多允許瞬間訪問 20 次，但通常會平滑地恢復到正常的請求速率。
• KeyResolver：你已經(jīng)定義了多個 KeyResolver，它們決定了限流的粒度。你可以按用戶（token）、IP 地址、路徑等來分別限流。

總結

這段代碼本身只是定義了限流的標識符（通過 KeyResolver）。真正的限流控制需要通過 RequestRateLimiter 過濾器來實現(xiàn)，并在其中指定限流的具體限制量（如每秒允許多少次請求）。你可以使用 replenishRate 和 burstCapacity 來配置每秒允許的訪問量及突發(fā)流量。

到此這篇關于Gateway實現(xiàn)限流的一些常見方式的文章就介紹到這了,更多相關Gateway限流內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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