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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：


        
     
      org.springframework.cloud
         
     
      spring-cloud-starter-gateway
     
    
        
     
      org.springframework.boot
         
     
      spring-boot-starter-data-redis-reactive
     
    复制代码

在配置文件中做以下的配置：

server:  port: 8081spring:  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复制代码

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
    
      resolve(ServerWebExchange exchange) {        return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());    }} @Bean    public HostAddrKeyResolver hostAddrKeyResolver() {        return new HostAddrKeyResolver();    }复制代码

可以根据uri去限流，这时KeyResolver代码如下：

public class UriKeyResolver  implements KeyResolver {    @Override    public Mono
    
      resolve(ServerWebExchange exchange) {        return Mono.just(exchange.getRequest().getURI().getPath());    }} @Bean    public UriKeyResolver uriKeyResolver() {        return new UriKeyResolver();    } 复制代码

也可以以用户的维度去限流：

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

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。