iteye01 阅读(259) 评论(0)

Spring Cloud Gateway限流

在Spring Cloud Gateway中,有Filter过滤器,因此可以在“pre”类型的Filter中自行实现上述三种过滤器。需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码 一零三八七七四六二六,但是限流作为网关最基本的功能,Spring Cloud Gateway官方就提供了RequestRateLimiterGatewayFilterFactory这个类,适用Redis和lua脚本实现了令牌桶的方式。

具体源码不打算在这里讲述,读者可以自行查看,代码量较少,先以案例的形式来讲解如何在Spring Cloud Gateway中使用内置的限流过滤器工厂来实现限流。

首先在工程的pom文件中引入gateway的起步依赖和redis的reactive依赖,代码如下:

<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

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

 

在配置文件中做以下的配置:
 

server:
port: 8081
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: limit_route
uri: http://httpbin.org:80/get
predicates:
- After=2017-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: '#{@hostAddrKeyResolver}'
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
redis-rate-limiter.burstCapacity: 3
application:
name: gateway-limiter
redis:
host: localhost
port: 6379
database: 0


 

在上面的配置文件,指定程序的端口为8081,配置了 redis的信息,并配置了RequestRateLimiter的限流过滤器,该过滤器需要配置三个参数:

burstCapacity,令牌桶总容量。

replenishRate,令牌桶每秒填充平均速率。

key-resolver,用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字。它使用 SpEL 表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象。

KeyResolver需要实现resolve方法,比如根据Hostname进行限流,则需要用hostAddress去判断。实现完KeyResolver之后,需要将这个类的Bean注册到Ioc容器中。
 

public class HostAddrKeyResolver implements KeyResolver {

@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
}

}

@Bean
public HostAddrKeyResolver hostAddrKeyResolver() {
return new HostAddrKeyResolver();
}

 

可以根据uri去限流,这时KeyResolver代码如下:
 

public class UriKeyResolver implements KeyResolver {

@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getURI().getPath());
}

}

@Bean
public UriKeyResolver uriKeyResolver() {
return new UriKeyResolver();
}

 
 

也可以以用户的维度去限流:
 

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


 
用jmeter进行压测,配置10thread去循环请求lcoalhost:8081,循环间隔1s。从压测的结果上看到有部分请求通过,由部分请求失败。通过redis客户端去查看redis中存在的key。 可见,RequestRateLimiter是使用Redis来进行限流的,并在redis中存储了2个key。 java B2B2C springmvc mybatis电子商务平台源码

 


发表评论
切换编辑模式