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。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。如下：
可见，RequestRateLimiter是使用Redis来进行限流的，并在redis中存储了2个key。
