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34 篇文章
1
Spring Cloud Gateway的概念和背景
2
Spring Cloud Gateway的基本原理和特性
3
Spring Cloud Gateway 的架构和核心组件(一)
4
Spring Cloud Gateway 的架构和核心组件(二)
5
Spring Cloud Gateway环境搭建和配置(一)
6
Spring Cloud Gateway环境搭建和配置(二)
7
Spring Cloud Gateway路由的基本概念
8
Spring Cloud Gateway配置路由规则(一)
9
Spring Cloud Gateway配置路由规则(二)
10
Spring Cloud Gateway配置路由规则(三)
11
Spring Cloud Gateway路由规则的匹配和优先级(一)
12
Spring Cloud Gateway路由规则的匹配和优先级(二)
13
Spring Cloud Gateway过滤器配置
14
Spring Cloud Gateway过滤器配置-示例
15
Spring Cloud Gateway 过滤器的作用(一)
16
Spring Cloud Gateway 过滤器的作用(二)
17
Spring Cloud Gateway 过滤器的分类
18
Spring Cloud Gateway过滤器的执行顺序
19
Spring Cloud Gateway负载均衡(一)
20
Spring Cloud Gateway负载均衡-随机策略
21
Spring Cloud Gateway负载均衡-加权轮询策略
22
Spring Cloud Gateway负载均衡-加权随机策略
23
Spring Cloud Gateway限流(一)
24
Spring Cloud Gateway限流(二)
25
Spring Cloud Gateway高可用的实现
26
Spring Cloud Gateway网关安全性的保障(一)
27
Spring Cloud Gateway网关安全性的保障(二)
28
Spring Cloud Gateway 网关与微服务架构的整合(一)
29
微服务架构的基本概念和组件
30
Spring Cloud Gateway 的监控(一)
31
Spring Cloud Gateway 的监控(二)
32
Spring Cloud Gateway监控配置示例
33
Spring Cloud Gateway 的调试
34
使用 Spring Cloud Gateway 进行微服务架构的 API 网关实践

Spring Cloud Gateway限流(一)

Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Boot的API网关,提供了统一的访问入口,可以通过网关层面实现诸如限流、熔断等功能,从而保护后端服务。在本篇文章中,我们将重点介绍Spring Cloud Gateway中的限流功能。

限流(Rate limiting)是一种保护服务免受过度使用或滥用的方法,它可以控制请求的数量和速率,以防止超出服务能力的范围。Spring Cloud Gateway提供了多种限流方式,包括基于Redis、基于令牌桶和基于漏桶算法等。

下面我们将详细介绍如何在Spring Cloud Gateway中实现限流。

基于Redis的限流

Redis是一种内存键值数据库,可以用来存储缓存、计数器等。在Spring Cloud Gateway中,我们可以使用Redis来实现限流功能。

步骤一:添加依赖

在pom.xml文件中添加如下依赖:

代码语言:javascript
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xmlCopy code<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

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

步骤二:配置Redis

在application.yml文件中添加Redis配置:

代码语言:javascript
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spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

步骤三:编写限流过滤器

我们需要编写一个限流过滤器来实现基于Redis的限流。代码如下:

代码语言:javascript
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public class RedisRateLimiterGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<RedisRateLimiterGatewayFilterFactory.Config> {

    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public RedisRateLimiterGatewayFilterFactory(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        super(Config.class);
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public GatewayFilter apply(Config config) {
        return (exchange, chain) -> {
            String key = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst(config.getHeader());
            if (key == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Header " + config.getHeader() + " not found");
            }
            String redisKey = config.getKeyResolver().apply(exchange);
            String permits = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
            if (permits == null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, String.valueOf(config.getPermits()));
                redisTemplate.expire(redisKey, config.getDuration());
            } else {
                int remaining = Integer.parseInt(permits) - 1;
                if (remaining < 0) {
                    throw new RateLimiterException();
                }
                redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, String.valueOf(remaining));
            }
            return chain.filter(exchange);
        };
    }

    public static class Config {
        private String header = "X-RateLimit-Header";
        private int permits = 10;
        private Duration duration = Duration.ofSeconds(1);
        private Function<ServerWebExchange, String> keyResolver = exchange -> exchange.getRequest().getPath().toString();

        public String getHeader() {
            return header;
        }

        public void setHeader(String header) {
            this.header = header;
        }

        public int getPermits() {
            return permits;
        }

        public void setPermits(int permits) {
            this.permits = permits;
        }

        public Duration getDuration() {
            return duration;
        }

        public void setDuration(Duration duration) {
            this.duration = duration;
        }

        public Function<ServerWebExchange, String> getKeyResolver() {
            return keyResolver;
        }

        public void setKeyResolver(Function<ServerWebExchange, String> keyResolver) {
            this.keyResolver = keyResolver;
        }
    }

    public static class RateLimiterException extends RuntimeException {
        public RateLimiterException() {
            super("Rate limit exceeded");
        }
    }
}

该过滤器的核心逻辑是:首先从请求头中获取一个标识符,然后使用这个标识符构造一个Redis键,使用Redis对这个键进行计数。如果当前计数小于等于允许的请求数量,则将计数减1,并继续执行后续过滤器和请求处理程序。否则,抛出一个限流异常。

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