Spring Cloud Gateway 扩展支持动态限流

简介: 之前分享过 一篇 《Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩》, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现原生RequestRateLimiter 的不足配置方式spring: cloud: gateway: ...

之前分享过 一篇 《Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩》, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现

原生RequestRateLimiter 的不足

  • 配置方式
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: requestratelimiter_route
        uri: lb://pigx-upms
        order: 10000
        predicates:
        - Path=/admin/**
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 1  
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 3
            key-resolver: "#{@remoteAddrKeyResolver}" #SPEL表达式去的对应的bean
        - StripPrefix=1
  • RequestRateLimiterGatewayFilterFactory
public GatewayFilter apply(Config config) {
    KeyResolver resolver = getOrDefault(config.keyResolver, defaultKeyResolver);
    RateLimiter<Object> limiter = getOrDefault(config.rateLimiter,
            defaultRateLimiter);
    boolean denyEmpty = getOrDefault(config.denyEmptyKey, this.denyEmptyKey);
    HttpStatusHolder emptyKeyStatus = HttpStatusHolder
            .parse(getOrDefault(config.emptyKeyStatus, this.emptyKeyStatusCode));

    return (exchange, chain) -> {
                return exchange.getResponse().setComplete();
            });
        });
    };
}
  • 在实际生产过程中,必定不能满足我们的需求

    生产中路由信息是保存数据库持久化或者配置中心,`RequestRateLimiterGatewayFilterFactory` 并不能随着持久化数据的改变而动态改变限流参数,不能做到实时根据流量来改变流量阈值
    

Sentinel Spring Cloud Gateway 流控支持

Sentinel 是什么?

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性,分布式系统的流量防卫兵。
从 1.6.0 版本开始,Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块,可以提供两种资源维度的限流:
route 维度:即在 Spring 配置文件中配置的路由条目,资源名为对应的 routeId
自定义 API 维度:用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组

pom 依赖

<!--Spring Cloud Alibaba 封装的 sentinel 模块-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
</dependency>

<!--使用nacos 保存限流规则-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

配置本地路由规则及其sentinel数据源

spring:
  application:
    name: sentinel-spring-cloud-gateway
  cloud:
    gateway:
      enabled: true
      discovery:
        locator:
          lower-case-service-id: true
      routes:
      - id: pigx_route
        uri: https://api.readhub.cn
        predicates:
        - Path=/topic/**
    sentinel:
      datasource.ds1.nacos:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        data-id: gw-flow
        group-id: DEFAULT_GROUP
        ruleType: gw-api-group
      filter:
        enabled: true

配置nacos数据源中的限流策略

  • 常用限流策略 常量
以客户端IP作为限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP = 0;
以客户端HOST作为限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST = 1;
以客户端HEADER参数作为限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER = 2;
以客户端请求参数作为限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM = 3;
以客户端请求Cookie作为限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_COOKIE = 4;
  • 核心源码解析 SentinelGatewayFilter

sentinel通过扩展Gateway的过滤器,通过选择的不同GatewayParamParser 过处理请求限流因子和数据源中的配置进行比较
源码如下:

public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
    Route route = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR);

    Mono<Void> asyncResult = chain.filter(exchange);
    if (route != null) {
        String routeId = route.getId();
        Object[] params = paramParser.parseParameterFor(routeId, exchange,
            r -> r.getResourceMode() == SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_ROUTE_ID);
        String origin = Optional.ofNullable(GatewayCallbackManager.getRequestOriginParser())
            .map(f -> f.apply(exchange))
            .orElse("");
        asyncResult = asyncResult.transform(
            new SentinelReactorTransformer<>(new EntryConfig(routeId, EntryType.IN,
                1, params, new ContextConfig(contextName(routeId), origin)))
        );
    }

    Set<String> matchingApis = pickMatchingApiDefinitions(exchange);
    for (String apiName : matchingApis) {
        Object[] params = paramParser.parseParameterFor(apiName, exchange,
            r -> r.getResourceMode() == SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME);
        asyncResult = asyncResult.transform(
            new SentinelReactorTransformer<>(new EntryConfig(apiName, EntryType.IN, 1, params))
        );
    }

    return asyncResult;
}

效果演示

  • 以上nacos 配置为 每秒只能通过5个请求,我们使用jmeter 4.0 来并发10个线程测试一下


  • 通过上图可以结果证明sentinel限流确实有效

动态修改限流参数

  • sentinel-datasource-nacos 作为sentinel的数据源,可以从如上 nacos 管理台实时刷新限流参数及其阈值
  • 目前sentinel dashboard 1.6.2 暂未实现gateway 流控图形化控制 , 1.7.0 会增加此功能

总结

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