分布式限流:Spring Cloud Gateway 限流

分布式限流:Spring Cloud Gateway 限流

在现代微服务架构中,流量控制是一个至关重要的部分。分布式限流作为一种有效的流量控制手段,能够帮助我们保护系统不被突发的流量冲垮。Spring Cloud Gateway支持多种限流方式。

什么是分布式限流

分布式限流是一种在分布式系统中限制请求数量的技术,旨在保护服务不被过载请求压垮。常见的限流算法包括漏桶算法、令牌桶算法和计数器算法。

漏桶算法

漏桶算法通过一个固定容量的漏桶来限制数据的流入和流出,确保流量以恒定速率处理。

令牌桶算法

令牌桶算法在固定时间间隔内向桶中添加一定数量的令牌,请求必须拿到令牌才能被处理,从而控制请求速率。

计数器算法

计数器算法在固定时间窗口内对请求计数,当计数达到预设上限时,拒绝后续请求。

Spring Cloud Gateway 限流实现

Spring Cloud Gateway 提供了多种限流方式,包括基于 Redis 的分布式限流。下面我们将详细介绍如何使用 Redis 实现分布式限流。

配置依赖

首先,在 pom.xml 中添加必要的依赖:

xml 复制代码
<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-reactive</artifactId>
</dependency>

配置限流过滤器

application.yml 中配置限流过滤器:

yaml 复制代码
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: limit_route
        uri: http://your-service
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 10
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

启用 Redis

确保 Redis 服务正在运行,并在 application.yml 中配置 Redis 连接:

yaml 复制代码
spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

自定义限流键

为了根据不同的业务需求自定义限流键,可以实现 KeyResolver 接口:

java 复制代码
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Configuration
public class RateLimiterConfiguration {

    @Bean
    public KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    }
}

application.yml 中引用自定义的 KeyResolver

yaml 复制代码
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: limit_route
        uri: http://your-service
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
            redis-rate-limiter.replenishRate: 10
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

参考链接

相关推荐
Kiyra7 小时前
WebSocket vs HTTP:为什么 IM 系统选择长连接?
分布式·websocket·网络协议·http·设计模式·系统架构·wpf
程序员阿鹏13 小时前
分布式事务管理
java·开发语言·分布式
武子康14 小时前
Java-213 RocketMQ(MetaQ)演进与核心架构:NameServer/Broker/Producer/Consumer 工作机制
大数据·分布式·架构·消息队列·系统架构·rocketmq·java-rocketmq
2301_7679026414 小时前
Ceph 分布式存储从入门到实战
分布式·ceph
FinTech老王15 小时前
制造业Oracle迁移替换:集中式vs分布式架构如何选择?
分布式·oracle·架构
风跟我说过她15 小时前
HBase完全分布式部署详细教程(含HA高可用版+普通非HA版)
大数据·数据库·分布式·centos·hbase
十五年专注C++开发16 小时前
Jieba库: 一个中文分词领域的经典库
c++·分布式·自然语言处理·中文分词
Vic1010116 小时前
【无标题】
java·数据库·分布式
武子康16 小时前
Java-216 RocketMQ 4.5.1 在 JDK9+ 从0到1全流程启动踩坑全解:脚本兼容修复(GC 参数/CLASSPATH/ext.dirs)
java·大数据·分布式·消息队列·系统架构·rocketmq·java-rocketmq
回家路上绕了弯17 小时前
分布式事务本地消息表详解:中小团队的低侵入落地方案
分布式·后端