2022-08-26 09:27 湘潭大学 Java 发布于湖南

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“Java”网关限流Spring Cloud Gateway

前言

已经通过案例实现了通过 Spring Cloud Gateway 网关调用服务 API，并已经了解了 Gateway 网关的几个核心概念： routes ， predicates ， filters 。

这几个核心概念串起来就是 Gateway 的执行流程：客户端发请求，通过断言 predicates 进行匹配，若匹配上了则请求就会被发送到网关处理程序，并执行特定的请求过滤器链 fliters 。

Spring Cloud Gateway提供了多种断言 predicate 工厂和过滤器 filter 工厂，也可以自定义断言工厂和过滤器工厂。

本文将使用以下两种方式实现网关的限流：

使用 Spring Cloud Gateway 的 RequestRateLimiter 过滤器工厂基于 Redis 的限流，
使用 Sentinel 结合 Spring Cloud Gateway 来实现网关限流。

使用 RequestRateLimiter 过滤器工厂结合 Redis 实现网关限流

RequestRateLimiter GatewayFilter 工厂使用实现 RateLimiter 的限流器来确定当前请求是否被限流。如果被限流了，则默认返回 HTTP 429 - Too Many Requests 状态。

RequestRateLimiter 网关过滤器工厂采用可选的 keyResolver 参数和特定于速率限制器的参数。

KeyResolver在源码中的定义：

public interface KeyResolver {
    Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange);
}
复制代码

我们可以通过 KeyResolver 来指定限流的 key ，比如可以根据用户做限流，也可以根据 IP 来做限流，或者根据接口进行限流。

基于 Redis 的限流器

目前限流器的实现提供了基于 Redis 的实现，其使用的算法是令牌桶算法。

基于 Redis 的限流，需要引入
spring-boot-starter-data-redis-reactive 依赖：

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

要实现限流，需要配置 Redis 连接以及在配置网关路由的时候添加 RequestRateLimiter 过滤器：

spring: redis: host: 192.168.242.112 port: 16397 password: s1lcA6;.7Lx9,x cloud: gateway: routes: - id: order-service uri: lb://order-service filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 10 redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 key-resolver: "#{@userKeyResolver}" 复制代码

这里配置的是按照用户限流，其中参数 key-resolver: "#{@userKeyResolver}" 是一个 KeyResolver Bean：

@Configuration public class RateLimiterConfig { @Bean public KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(Objects.requireNonNull(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId")));
    }
}
复制代码

#{@userKeyResolver} 是一个引用名为 userKeyResolver 的 bean 的 SpEL 表达式。

其他配置项的含义：

filter 的名称 name 必须为 RequestRateLimiter 。
redis-rate-limiter.replenishRate ：允许用户每秒处理的请求数。设置的数值就代表每秒向令牌桶添加多少个令牌。
redis-rate-limiter.burstCapacity ：令牌桶的容量，即允许在 1 秒内完成的最大请求数。设置为 0 则表示拒绝所有请求。

下面开始测试，根据配置的路由，我们通过网关访问
http://localhost:8000/order/info/2 ：

直接报错了，看一下异常信息：

根据 userKeyResolver 的配置，我们必须传入 userId 参数才能正常访问：

访问接口测试后， Redis 中会有对应的数据：

192.168.242.112:16397> keys * 1) "request_rate_limiter.{198276}.tokens" 2) "request_rate_limiter.{198276}.timestamp" 192.168.242.112:16397> 复制代码

大括号中的就是限流的 key ，这里是 userId ，就是我们访问接口时传入的参数值。 Redis 的 key 中还有两个定义：

tokens：代表当前针对应的可用的令牌数量；
timestamp：当前时间的秒数。

再来通过 JMeter 模拟一下同时有大量请求的情况，当请求数量超过令牌桶的容量的时候，将会限流。

1，设置每秒有 100 个请求过来：

2，设置通过网关请求的 url，注意要带上 userId 参数，这是根据用户限流的：

3，执行，观察结果树：

当令牌桶容量满了的时候，就不允许其他请求进来了，将返回 Too Many Requests ，限流生效。

Spring Cloud Gateway 结合 Sentinel 实现网关流量控制

Sentinel 1.6.0 引入了 Sentinel API Gateway Adapter Common 模块，此模块中包含网关限流的规则和自定义 API 的实体和管理逻辑：

GatewayFlowRule ：网关限流规则，针对 API Gateway 的场景定制的限流规则，可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流，支持针对请求中的参数、 Header 、来源 IP 等进行定制化的限流。
ApiDefinition ：用户自定义的 API 定义分组，可以看做是一些 URL 匹配的组合。比如我们可以定义一个 API 叫 my_api ，请求 path 模式为 /foo/** 和 /baz/** 的都归到 my_api 这个 API 分组下面。限流的时候可以针对这个自定义的 API 分组维度进行限流。

Spring Cloud Gateway与 Sentinel 整合也很简单，我们还以 gwatway-service 为例，当前该微服务的配置文件如下：

server: port: 8000 spring: application: name: gateway-service cloud: nacos: discovery: # Nacos 集群 server-addr: 192.168.242.112:81 gateway: # 配置网关路由 routes: - id: user-service uri: lb://user-service predicates: - Path=/user/** filters: - AddRequestHeader=X-Request-Home, China - id: order-service uri: lb://order-service predicates: - Path=/order/** 复制代码

引入 Sentinel 以及和 Spring Cloud Gateway 整合的依赖，这里我们也把 Sentinel 数据源以及 Nacos 持久化的依赖也引进来：

<!-- 服务容错 Sentinel --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!-- Sentinel 数据源 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-datasource</artifactId> </dependency> <!-- Sentinel 的 Nacos 数据源 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> </dependency> <!-- Sentinel 整合 Spring Cloud Gateway --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId> </dependency> 复制代码

然后在将在配置文件中增加
sentinel.transport.dashboard 配置：

spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 复制代码

这样可以在 Sentinel 控制面板上直观的看到网关流控配置。

启动 Sentinel Dashboard：

java -Dserver.port=8080 ^ -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 ^ -Dproject.name=sentinel-dashboard ^ -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel ^ -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 ^ -jar D:\java\sentinel-dashboard-1.8.3.jar
复制代码

Tip：如果在 Linux 环境下启动，则将换行符 ^ 替换为 \ 。

通过网关访问一下 user-service 的 API，然后在 Sentinel Dashboard 上就能看到网管服务了，如下图所示：

可以看到，网关服务在 Sentinel Dashboard 上的功能有些不一样，多了个 API 管理。在请求链路上可以看到网关中定义的 routes ：

Sentinel 的限流规则，比如热点参数、流控、熔断等都可以在 Sentinel Dashboard 上配置，网关流控规则同样也能在面板上配置：

如上图所示，我已经将网关流控规则的字段对应标注上了，详细释义可见 Sentinel 官方文档：

sentinelguard.io/zh-cn/docs/…

下面我们就开始配置网关限流，按默认配置，间隔1秒，QPS 阈值配置为 1，表示 1 秒内 QPS 大于 1 时进行限流。

然后通过网关访问 user-service 这个 route，快速刷新，达到1秒内大于1个QPS时，就被限流了：

一般情况下，我会把流控规则持久化到 Nacos，网关流控规则的数据源类型是 gw-flow ，如果设置成了 flow 则不会生效。具体配置如下：

spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 datasource: myGatewayRule: nacos: serverAddr: 192.168.242.112:81 groupId: DEFAULT_GROUP dataId: myGatewayRule.json # 此处必须设置为 gw-flow 网关流控规则才会生效 ruleType: gw-flow 复制代码

Nacos 中 myGatewayFlowRule.json ：

这样网关流控规则就持久化到 Nacos 中了。

Spring Cloud Gateway 后限流返回结果配置

按照前文配置了限流规则后，如果请求满足了限流的规则，那么将返回如下内容：

{ "code": 429, "message": "Blocked by Sentinel: ParamFlowException" }
复制代码

实际使用中，我们还可以定制返回结果，通过在配置文件增加
spring.cloud.sentinel.scg.fallback 配置项就能实现自定义的返回结果，比如如下配置：

spring: cloud: sentinel: scg: fallback:
          # 响应模式有 redirect 和 response 两种 mode: response response-status: 200 response-body: '{"code": 429, "message": "哥们，这瓜不熟，你走吧..."}' # redirect: https://google.com 复制代码