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
Theodore_10227 分钟前
大数据(2) 大数据处理架构Hadoop
大数据·服务器·hadoop·分布式·ubuntu·架构
G探险者5 小时前
《深入理解 Nacos 集群与 Raft 协议》系列五:为什么集群未过半,系统就不可用?从 Raft 的投票机制说起
分布式·后端
G探险者5 小时前
《深入理解 Nacos 集群与 Raft 协议》系列一:为什么 Nacos 集群必须过半节点存活?从 Raft 协议说起
分布式·后端
G探险者5 小时前
《深入理解 Nacos 集群与 Raft 协议》系列四:日志复制机制:Raft 如何确保提交可靠且幂等
分布式·后端
G探险者5 小时前
《深入理解 Nacos 集群与 Raft 协议》系列三:日志对比机制:Raft 如何防止数据丢失与错误选主
分布式·后端
G探险者5 小时前
《深入理解 Nacos 集群与 Raft 协议》系列二:Raft 为什么要“选主”?选主的触发条件与机制详解
分布式·后端
Vesan,8 小时前
网络通讯知识——通讯分层介绍,gRPC,RabbitMQ分层
网络·分布式·rabbitmq·无人机
火龙谷8 小时前
【hadoop】相关集群开启命令
大数据·hadoop·分布式
观无11 小时前
redis分布式锁
数据库·redis·分布式
颜淡慕潇11 小时前
Redis 实现分布式锁:深入剖析与最佳实践(含Java实现)
java·redis·分布式