Zuul：构建高可用网关之多维度限流

wenshi11019 发布于2019-08-16 10:54 / 3140人阅读

摘要：对请求的目标进行限流例如某个每分钟只允许调用多少次对客户端的访问进行限流例如某个每分钟只允许请求多少次对某些特定用户或者用户组进行限流例如非用户限制每分钟只允许调用次某个等多维度混合的限流。

对请求的目标URL进行限流（例如：某个URL每分钟只允许调用多少次）

对客户端的访问IP进行限流（例如：某个IP每分钟只允许请求多少次）

对某些特定用户或者用户组进行限流（例如：非VIP用户限制每分钟只允许调用100次某个API等）

多维度混合的限流。此时，就需要实现一些限流规则的编排机制。与、或、非等关系。

介绍

spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展，只需在yaml中配置几行配置，就可使应用支持限流


    com.marcosbarbero.cloud
    spring-cloud-zuul-ratelimit
    1.3.4.RELEASE

支持的限流粒度

服务粒度 (默认配置，当前服务模块的限流控制)

用户粒度（详细说明，见文末总结）

ORIGIN粒度 (用户请求的origin作为粒度控制)

接口粒度 (请求接口的地址作为粒度控制)

以上粒度自由组合，又可以支持多种情况。

如果还不够，自定义RateLimitKeyGenerator实现。

//默认实现
public String key(final HttpServletRequest request, final Route route, final RateLimitProperties.Policy policy) {
    final List types = policy.getType();
    final StringJoiner joiner = new StringJoiner(":");
    joiner.add(properties.getKeyPrefix());
    if (route != null) {
        joiner.add(route.getId());
    }
    if (!types.isEmpty()) {
        if (types.contains(Type.URL) && route != null) {
            joiner.add(route.getPath());
        }
        if (types.contains(Type.ORIGIN)) {
            joiner.add(getRemoteAddr(request));
        }
        // 这个结合文末总结。
        if (types.contains(Type.USER)) {
            joiner.add(request.getUserPrincipal() != null ? request.getUserPrincipal().getName() : ANONYMOUS_USER);
        }
    }
    return joiner.toString();
}

支持的存储方式

InMemoryRateLimiter - 使用 ConcurrentHashMap作为数据存储

ConsulRateLimiter - 使用 Consul 作为数据存储

RedisRateLimiter - 使用 Redis 作为数据存储

SpringDataRateLimiter - 使用数据库作为数据存储

限流配置

limit 单位时间内允许访问的个数

quota 单位时间内允许访问的总时间（统计每次请求的时间综合）

refresh-interval 单位时间设置

zuul:
  ratelimit:
    key-prefix: your-prefix 
    enabled: true 
    repository: REDIS 
    behind-proxy: true
    policies:
      myServiceId:
        limit: 10
        quota: 20
        refresh-interval: 30
        type:
          - user

以上配置意思是：30秒内允许10个访问，并且要求总请求时间小于20秒

效果展示

yaml配置：

zuul:
  ratelimit:
    key-prefix: pig-ratelimite 
    enabled: true 
    repository: REDIS 
    behind-proxy: true
    policies:
      pig-admin-service:
        limit: 2
        quota: 1
        refresh-interval: 3

动态图 ↓↓↓↓↓

Redis 中数据结构注意红色字体

总结

可以使用Spring Boot Actuator 提供的服务状态，动态设置限流开关

源码可以参考：https://gitee.com/log4j/pig

用户限流的实现：如果你的项目整合 Shiro 或者 Spring Security 安全框架，那么会自动维护request域UserPrincipal，如果是自己的框架，请登录成功后维护request域UserPrincipal，才能使用用户粒度的限流。未登录默认是：anonymous

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