Spring Cloud Gateway 原生支持接口限流该怎么玩-白红宇

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。

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


    
        
     
      org.springframework.cloud
         
     
      spring-cloud-starter-gateway
     
    
    
        
     
      org.springframework.boot
         
     
      spring-boot-starter-data-redis-reactive

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*/@BeanKeyResolver remoteAddrKeyResolver() {    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());}

OK 完成。

压力测试

并发5个线程。

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

实现原理

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
    
      isAllowed(String routeId, String id) {    Config routeConfig = getConfig().getOrDefault(routeId, defaultConfig);    int replenishRate = routeConfig.getReplenishRate();    int burstCapacity = routeConfig.getBurstCapacity();    try {        List
     
       keys = getKeys(id);        returns unixtime in seconds.        List
      
        scriptArgs = Arrays.asList(replenishRate + "", burstCapacity + "",                Instant.now().getEpochSecond() + "", "1");        // 这里是核心，执行redis 的LUA 脚本。        Flux
       
        
         > flux =        this.redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs);        return flux.onErrorResume(throwable -> Flux.just(Arrays.asList(1L, -1L)))                .reduce(new ArrayList
         
          (), (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)));}