Spring Cloud Gateway限流和流量控制详解
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作者:
@小白创作中心
Spring Cloud Gateway限流和流量控制详解
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/u010020088/article/details/143790858
限流和流量控制是API网关的重要功能，能够防止后端服务过载，确保系统在高并发和流量突增的情况下依然能够稳定运行。Spring Cloud Gateway提供了多种限流和流量控制策略，本文将详细介绍其原理和具体实现方法。
常见限流算法
漏桶算法（不推荐）
- 原理：将请求缓存到一个队列中，然后以固定的速度处理，从而达到限流的目的
- 实现：将请求装到一个桶中，桶的容量为固定的一个值，当桶装满之后，就会将请求丢弃掉，桶底部有一个洞，以固定的速率流出。
- 举例：桶的容量为1W，有10W并发请求，最多只能将1W请求放入桶中，其余请求全部丢弃，以固定的速度处理请求
- 缺点：处理突发流量效率低（处理请求的速度不变，效率很低）
令牌桶算法（推荐）
- 原理：将请求放在一个缓冲队列中，拿到令牌后才能进行处理
- 实现：装令牌的桶大小固定，当令牌装满后，则不能将令牌放入其中；每次请求都会到桶中拿取一个令牌才能放行，没有令牌时即丢弃请求/继续放入缓存队列中等待
- 举例：桶的容量为10w个，生产1w个/s，有10W的并发请求，以每秒10W个/s速度处理，随着桶中的令牌很快用完，速度又慢慢降下来啦，而生产令牌的速度趋于一致1w个/s
- 缺点：处理突发流量提供了系统性能，但是对系统造成了一定的压力，桶的大小不合理，甚至会压垮系统（处理1亿的并发请求，将桶的大小设置为1,这个系统一下就凉凉啦）
使用Spring Cloud Gateway进行限流
Spring Cloud Gateway内置了基于Redis的分布式限流器，你可以通过配置Redis限流过滤器来实现请求限流。
- 添加依赖
在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
- 配置Redis限流器
在application.yml中配置Redis限流器：
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
cloud:
gateway:
routes:
- id: user-service
uri: lb://USER-SERVICE
predicates:
- Path=/users/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter:
replenishRate: 10
burstCapacity: 20
server:
port: 8080
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
fetch-registry: true
register-with-eureka: true
- 配置限流键解析器
创建一个自定义限流键解析器HostAddrKeyResolver.java：
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
@Configuration
public class RateLimiterConfig {
@Bean
public KeyResolver hostAddrKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
}
}
- 配置限流策略
在application.yml中配置限流策略：
spring:
cloud:
gateway:
default-filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: "#{@hostAddrKeyResolver}"
redis-rate-limiter:
replenishRate: 10
burstCapacity: 20
使用Resilience4j实现限流和熔断
Resilience4j是一个轻量级的故障处理库，支持限流、熔断、重试等功能。你可以通过集成Resilience4j来增强Spring Cloud Gateway的稳定性和容错能力。
- 添加依赖
在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>io.github.resilience4j</groupId>
<artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
</dependency>
- 配置Resilience4j
在application.yml中配置Resilience4j：
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: product-service
uri: lb://PRODUCT-SERVICE
predicates:
- Path=/products/**
filters:
- name: CircuitBreaker
args:
name: myCircuitBreaker
fallbackUri: forward:/fallback
resilience4j:
circuitbreaker:
instances:
myCircuitBreaker:
registerHealthIndicator: true
ringBufferSizeInClosedState: 5
ringBufferSizeInHalfOpenState: 2
waitDurationInOpenState: 10000
failureRateThreshold: 50
eventConsumerBufferSize: 10
- 创建熔断器的回退处理
创建一个回退处理控制器FallbackController.java：
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class FallbackController {
@GetMapping("/fallback")
public String fallback() {
return "This is a fallback response";
}
}
一个完整的示例
为了更好地理解上述概念，我们来看一个完整的限流和流量控制配置示例。假设我们有一个电商平台，有用户服务、订单服务和产品服务。我们需要配置Gateway来实现限流、流量控制和熔断功能。
完整的Spring Cloud Gateway配置：
spring:
application:
name: gateway-service
redis:
host: localhost
port: 6379
cloud:
gateway:
routes:
- id: user-service
uri: lb://USER-SERVICE
predicates:
- Path=/users/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter:
replenishRate: 10
burstCapacity: 20
- id: order-service
uri: lb://ORDER-SERVICE
predicates:
- Path=/orders/**
- id: product-service
uri: lb://PRODUCT-SERVICE
predicates:
- Path=/products/**
filters:
- name: CircuitBreaker
args:
name: myCircuitBreaker
fallbackUri: forward:/fallback
default-filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: "#{@hostAddrKeyResolver}"
redis-rate-limiter:
replenishRate: 10
burstCapacity: 20
server:
port: 8080
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
fetch-registry: true
register-with-eureka: true
resilience4j:
circuitbreaker:
instances:
myCircuitBreaker:
registerHealthIndicator: true
ringBufferSizeInClosedState: 5
ringBufferSizeInHalfOpenState: 2
waitDurationInOpenState: 10000
failureRateThreshold: 50
eventConsumerBufferSize: 10
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
启动和测试：
- 启动Redis服务：
docker run -d -p 6379:6379 redis
- 启动Eureka服务注册中心：
# 启动Eureka服务注册中心
java -jar eureka-server.jar
- 启动用户服务、订单服务和产品服务：
# 启动用户服务
java -jar user-service.jar
# 启动订单服务
java -jar order-service.jar
# 启动产品服务
java -jar product-service.jar
- 启动Gateway服务：
java -jar gateway-service.jar
- 测试限流和流量控制配置：
访问 http://localhost:8080/users 应该受到限流控制，每秒最多10次请求，突发请求不超过20次。
访问 http://localhost:8080/products 时，如果服务故障，会触发Resilience4j熔断器并返回回退响应。
结论
通过本文的讲解，你应该已经掌握了如何在Spring Cloud Gateway中实现限流和流量控制。我们详细介绍了如何使用Redis限流器、配置限流键解析器、自定义限流策略，以及使用Resilience4j实现限流和熔断，帮助你构建一个稳定、高可用的API网关。
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