Spring Cloud—GateWay之限流

news2024/11/11 20:23:09

RequestRateLimiter

RequestRateLimiter GatewayFilter 工厂使用 RateLimiter 实现来确定是否允许当前请求继续进行。如果不允许,就会返回 HTTP 429 - Too Many Requests(默认)的状态。

这个过滤器需要一个可选的 keyResolver 参数和特定于速率限制器的参数。

keyResolver 是一个实现了 KeyResolver 接口的Bean。在配置中,使用SpEL来引用Bean的名字。#{@myKeyResolver} 是一个SpEL表达式,它引用了一个名为 myKeyResolver 的bean。下面的列表显示了 KeyResolver 的接口。

Example 42. KeyResolver.java

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

KeyResolver 接口让可插拔的策略导出限制请求的key。在未来的里程碑版本中,会有一些 KeyResolver 的实现。

KeyResolver 的默认实现是 PrincipalNameKeyResolver,它从 ServerWebExchange 中检索 Principal 并调用 Principal.getName()

默认情况下,如果 KeyResolver 没有找到一个 key,请求会被拒绝。你可以通过设置 spring.cloud.gateway.filter.request-rate-limiter.deny-empty-keytrue 或 false)和 spring.cloud.gateway.filter.request-rate-limiter.empty-key-status-code 属性来调整这种行为。

RequestRateLimiter 不能用 "快捷方式" 来配置。下面的例子是无效的。

Example 43. application.properties

# 无效的快捷方式配置
spring.cloud.gateway.routes[0].filters[0]=RequestRateLimiter=2, 2, #{@userkeyresolver}

Redis RateLimiter

​Redis的实现是基于 Stripe 的工作。它需要使用 spring-boot-starter-data-redis-reactive Spring Boot Starter。 使用的算法是 令牌桶算法。

常用的更平滑的限流算法有两种:漏桶算法 和 令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)。因为漏桶的漏出速率是固定的参数,所以,即使网络中不存在资源冲突(没有发生拥塞),漏桶算法也不能使流突发(burst)到端口速率。因此,漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。

令牌桶算法

令牌桶算法 和漏桶算法 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解。随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100,则间隔是 10ms)往桶里加入 Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了。新请求来临时,会各自拿走一个 Token,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务。

令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度。一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率。一般会定时(比如 100 毫秒)往桶中增加一定数量的令牌,有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量。

redis-rate-limiter.replenishRate 属性定义了每秒钟允许多少个请求(不算放弃的请求)。这是令牌桶被填充的速度。

redis-rate-limiter.burstCapacity 属性是一个用户在一秒钟内允许的最大请求数(不算放弃的请求)。这是令牌桶可以容纳的令牌数量。将此值设置为零会阻止所有请求。

redis-rate-limiter.requestedTokens 属性是指一个请求要花费多少令牌。这是为每个请求从桶中提取的令牌数量,默认为 1

一个稳定的速率是通过在 replenishRate 和 burstCapacity 中设置相同的值来实现的。可以通过设置高于补给率的 burstCapacity 来允许临时的突发。在这种情况下,速率限制器需要在突发之间允许一些时间(根据 replenishRate),因为连续两次突发会导致请求被放弃(HTTP 429 - Too Many Requests)。下面的列表配置了一个 redis-rate-limiter

低于 1个请求/s 的速率限制是通过将 replenishRate 设置为想要的请求数, requestTokens 设置为秒数,burstCapacity 设置为 replenishRate 和 requestTokens 的乘积来完成的。例如,设置 replenishRate=1requestedTokens=60burstCapacity=60,结果是1个请求/分钟的限制。

Example 44. application.yml

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: requestratelimiter_route
        uri: https://example.org
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 10
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
            redis-rate-limiter.requestedTokens: 1

下面的例子在Java中配置了一个 KeyResolver

Example 45. Config.java

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

这定义了每个用户的请求率限制为10。爆发20次是允许的,但是,在下一秒,只有10个请求可用。KeyResolver 是一个简单的,获得 user 请求参数。

你也可以把速率限制器定义为一个实现 RateLimiter 接口的bean。在配置中,你可以用SpEL来引用bean的名字。#{@myRateLimiter} 是一个SpEL表达式,它引用了一个名为 myRateLimiter 的 bean。下面的清单定义了一个速率限制器,它使用了前面清单中定义的 KeyResolver

Example 46. application.yml

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: requestratelimiter_route
        uri: https://example.org
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            rate-limiter: "#{@myRateLimiter}"
            key-resolver: "#{@userKeyResolver}"

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