目錄一、實(shí)戰(zhàn)基于 Spring cloud Gateway 的限流二、基于阿里開(kāi)源限流神器：Sentinel

在頻繁的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求時(shí)，服務(wù)有時(shí)候也會(huì)受到很大的壓力，尤其是那種網(wǎng)絡(luò)攻擊，非法的。這樣的情形有時(shí)候需要作一些限制。例如：限制對(duì)方的請(qǐng)求，這種限制可以有幾個(gè)依據(jù)：請(qǐng)求IP、用戶(hù)唯一標(biāo)識(shí)、請(qǐng)求的接口地址等等。

當(dāng)前限流的方式也很多：Spring cloud 中在網(wǎng)關(guān)本身自帶限流的一些功能，基于 redis 來(lái)做的。同時(shí)，阿里也開(kāi)源了一款：限流神器 Sentinel。今天我們主要圍繞這兩塊來(lái)實(shí)戰(zhàn)微服務(wù)的限流機(jī)制。

首先講 Spring cloud 原生的限流功能，因?yàn)橄蘖骺梢允菍?duì)每個(gè)服務(wù)進(jìn)行限流，也可以對(duì)于網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一作限流處理。

一、實(shí)戰(zhàn)基于 Spring cloud Gateway 的限流

pom.xml引入依賴(lài)：

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

其基礎(chǔ)是基于redis，所以：

spring: application: name: gateway-service redis: #redis相關(guān)配置 database: 8 host: 10.12.15.5 port: 6379 password: 123456 #有密碼時(shí)設(shè)置 jedis: pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0 timeout: 10000ms

接下來(lái)需要注入限流策略的 bean：

@Primary @Bean(value = 'ipKeyResolver') KeyResolver ipKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName()); //return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress()); //return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress()); } @Bean(value = 'apiKeyResolver') KeyResolver apiKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value()); } @Bean(value = 'userKeyResolver') KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst('userId')); }

這里引入ipKeyResolver、apiKeyResolver、userKeyResolver三種策略，可以利用注解 @Primary 來(lái)決定其中一個(gè)被使用。

注入bean后，需要在配置中備用：

spring: application: name: gateway-service redis: #redis相關(guān)配置 database: 8 host: 10.12.15.5 port: 6379 password: 123456 #有密碼時(shí)設(shè)置 jedis: pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0 timeout: 10000ms

后面是限流的主要配置：

spring cloud: gateway: routes: #路由配置:參數(shù)為一個(gè)List - id: cas-server #唯一標(biāo)識(shí)uri: lb://cas-server-service #轉(zhuǎn)發(fā)的地址,寫(xiě)服務(wù)名稱(chēng)order: -1predicates:- Path=/cas-server/** #判斷匹配條件,即地址帶有/ribbon/**的請(qǐng)求,會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)至lb:cas-server-servicefilters:- StripPrefix=1 #去掉Path前綴,參數(shù)為1代表去掉/ribbon- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流 args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允許用戶(hù)每秒處理多少個(gè)請(qǐng)求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允許在一秒鐘內(nèi)完成的最大請(qǐng)求數(shù) key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表達(dá)式取的對(duì)應(yīng)的bean - id: admin-weburi: lb://admin-web-serviceorder: -1predicates:- Path=/admin-web/**filters:- StripPrefix=1- name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允許用戶(hù)每秒處理多少個(gè)請(qǐng)求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允許在一秒鐘內(nèi)完成的最大請(qǐng)求數(shù) key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表達(dá)式取的對(duì)應(yīng)的bean

這里是在原有的路由基礎(chǔ)上加入 RequestRateLimiter限流過(guò)濾器，包括三個(gè)參數(shù)：

- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流 args: redis-rate-limiter.replenishRate: 3 #允許用戶(hù)每秒處理多少個(gè)請(qǐng)求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 5 #令牌桶的容量，允許在一秒鐘內(nèi)完成的最大請(qǐng)求數(shù) key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表達(dá)式取的對(duì)應(yīng)的bean 其中 replenishRate，其含義表示允許每秒處理請(qǐng)求數(shù)； burstCapacity 表示允許在一秒內(nèi)處理的最大請(qǐng)求數(shù)； key-resolver 這里采用請(qǐng)求 IP 限流，利用SPEL 表達(dá)式取對(duì)應(yīng)的 bean

寫(xiě)一個(gè)小腳本來(lái)壓測(cè)一下：

for i in $(seq 1 30000); do echo $(expr $i * 3 + 1);curl -i -H 'Accept: application/json' -H 'Authorization:bearer b064d95b-af3f-4053-a980-377c63ab3413' -X GET http://10.10.15.5:5556/order-service/api/order/getUserInfo;donefor i in $(seq 1 30000); do echo $(expr $i * 3 + 1);curl -i -H 'Accept: application/json' -H 'Authorization:bearer b064d95b-af3f-4053-a980-377c63ab3413' -X GET http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getCurrentUser;done

上面兩個(gè)腳本分別對(duì)2個(gè)服務(wù)進(jìn)行壓測(cè)，打印結(jié)果：

{'message':{'status':200,'code':0,'message':'success'},'data':'{'message':{'status':200,'code':0,'message':'get user success'},'data':{'id':23,'isAdmin':1,'userId':'fbb18810-e980-428c-932f-848f3b9e7c84','userType':'super_admin','username':'admin','realName':'super_admin','password':'$2a$10$89AqlYKlnsTpNmWcCMvgluRFQ/6MLK1k/nkBpz.Lw6Exh.WMQFH6W','phone':null,'email':null,'createBy':'admin','createTime':1573119753172,'updateBy':'admin','updateTime':1573119753172,'loginTime':null,'expireTime':null,'remarks':'super_admin','delFlag':0,'loginType':null}}'}ex

在用測(cè)試工具Jmeter在同一秒內(nèi)多次請(qǐng)求后：

HTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0expr: syntax errorHTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0expr: syntax error

從上面可以看到，執(zhí)行后，會(huì)出現(xiàn)調(diào)用失敗的情況，狀態(tài)變?yōu)?29 (Too Many Requests) 。

二、基于阿里開(kāi)源限流神器：Sentinel

首先引入依賴(lài)：

<!--基于 阿里的sentinel作限流 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>

在配置文件 application.yaml 文件中配置，需要新增2個(gè)配置：

spring: application: name: admin-web cloud: kubernetes: discovery:all-namespaces: true sentinel: eager: true #取消Sentinel控制臺(tái)的懶加載 transport:dashboard: 10.12.15.2:8080 #sentinel的Dashboard地址port: 8719 #是sentinel應(yīng)用端和控制臺(tái)通信端口heartbeat-interval-ms: 500 #心跳時(shí)間 scg:fallback: #scg.fallback為sentinel限流后的響應(yīng)配置 mode: response response-status: 455 response-body: 已被限流

其中，這里面配置了一個(gè)服務(wù)：spring.cloud.sentinel.transport.dashboard，配置的是 sentinel 的 Dashboard 地址。同時(shí) spring.cloud.sentinel.transport.port 這個(gè)端口配置會(huì)在應(yīng)用對(duì)應(yīng)的機(jī)器上啟動(dòng)一個(gè)Http Server，該 Server 會(huì)與 Sentinel 控制臺(tái)做交互。

Sentinel 默認(rèn)為所有的 HTTP 服務(wù)提供限流埋點(diǎn)，上面配置完成后自動(dòng)完成所有埋點(diǎn)，只需要控制配置限流規(guī)則即可。這里我們講下通過(guò)注解來(lái)給指定接口函數(shù)加上限流埋點(diǎn)，寫(xiě)一個(gè)RestController，在接口函數(shù)上加上注解

@SentinelResource：@GetMapping(value = '/getToken')@SentinelResource('getToken')public Response<Object> getToken(Authentication authentication){ //Authentication authentication = SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication(); authentication.getCredentials(); OAuth2AuthenticationDetails details = (OAuth2AuthenticationDetails)authentication.getDetails(); String token = details.getTokenValue(); return Response.ok(200, 0, 'get token success', token);}

以上代碼部分完成了，接下來(lái)先安裝SentinelDashBoard，Sentinel DashBoard下載地址：github.com/alibaba/Sentinel/releases。

下載完成后，命令啟動(dòng)：

java -jar sentinel-dashboard-1.6.2.jar

默認(rèn)啟動(dòng)端口為8080，訪問(wèn) IP:8080，就可以顯示 Sentinel 的登錄界面，用戶(hù)名與密碼均為sentinel。登錄 Dashboard 成功后，多次訪問(wèn)接口'/getToken'，可以在 Dashboard 看到相應(yīng)數(shù)據(jù)，這里不展示了。接下來(lái)可以設(shè)置接口的限流功能，在 “+流控” 按鈕點(diǎn)擊打開(kāi)設(shè)置界面，設(shè)置閾值類(lèi)型為 qps，單機(jī)閾值為5。

瀏覽器重復(fù)請(qǐng)求 http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getToken 如果超過(guò)閥值就會(huì)出現(xiàn)如下界面信息：Blocked by Sentinel (flow limiting)

此時(shí)，就看到Sentinel 限流起作用了，可以加上 spring.cloud.sentinel.scg.fallback 為sentinel 限流后的響應(yīng)配置，亦可自定義限流異常信息：

@GetMapping(value = '/getToken')@SentinelResource(value = 'getToken', blockHandler = 'handleSentinelException', blockHandlerClass = {MySentinelException.class}))public Response<Object> getToken(Authentication authentication){ //Authentication authentication = SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication(); authentication.getCredentials(); OAuth2AuthenticationDetails details = (OAuth2AuthenticationDetails)authentication.getDetails(); String token = details.getTokenValue(); return Response.ok(200, 0, 'get token success', token);}public class MySentinelException { public static Response<Object> handleSentinelException(BlockException e) {Map<String,Object> map=new HashMap<>();logger.info('Oops: ' + ex.getClass().getCanonicalName());return Response.ok(200, -8, '通過(guò)注解 @SentinelResource 配置限流埋點(diǎn)并自定義限流后的處理邏輯', null); }}

這里講下注解 @SentinelResource 包含以下屬性：

value：資源名稱(chēng)，必需項(xiàng)； entryType：入口類(lèi)型，可選項(xiàng)（默認(rèn)為 EntryType.OUT）； blockHandler：blockHandlerClass中對(duì)應(yīng)的異常處理方法名，參數(shù)類(lèi)型和返回值必須和原方法一致； blockHandlerClass：自定義限流邏輯處理類(lèi)

Sentinel 限流邏輯處理完畢了，但每次服務(wù)重啟后，之前配置的限流規(guī)則就會(huì)被清空。因?yàn)槭莾?nèi)存形式的規(guī)則對(duì)象。所以下面就講下用 Sentinel 的一個(gè)特性 ReadableDataSource 獲取文件、數(shù)據(jù)庫(kù)或者配置中心設(shè)置限流規(guī)則，目前支持 Apollo、Nacos、ZK 配置來(lái)管理。

首先回憶一下，一條限流規(guī)則主要由下面幾個(gè)因素組成：

resource：資源名，即限流規(guī)則的作用對(duì)象，即為注解 @SentinelResource 的value； count：限流閾值；grade：限流閾值類(lèi)型（QPS 或并發(fā)線程數(shù)）； limitApp：流控針對(duì)的調(diào)用來(lái)源，若為 default 則不區(qū)分調(diào)用來(lái)源； strategy：基于調(diào)用關(guān)系的限流策略； controlBehavior：流量控制效果（直接拒絕、排隊(duì)等待、勻速器模式）

理解了意思，接下來(lái)通過(guò)文件來(lái)配置：

#通過(guò)文件讀取限流規(guī)則spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.file=classpath:flowrule.jsonspring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.data-type=jsonspring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.rule-type=flow

在resources新建一個(gè)文件，比如 flowrule.json 添加限流規(guī)則：

[ { 'resource': 'getToken', 'count': 1, 'controlBehavior': 0, 'grade': 1, 'limitApp': 'default', 'strategy': 0 }, { 'resource': 'resource', 'count': 1, 'controlBehavior': 0, 'grade': 1, 'limitApp': 'default', 'strategy': 0 }]

重新啟動(dòng)項(xiàng)目，出現(xiàn)如下日志說(shuō)明成功：

DataSource ds1-sentinel-file-datasource start to loadConfigDataSource ds1-sentinel-file-datasource load 2 FlowRule

如果采用 Nacos 作為配置獲取限流規(guī)則，可在文件中加如下配置：

spring: application: name: order-service cloud: nacos: config:server-addr: 10.10.15.5:8848 discovery:server-addr: 10.10.15.5:8848 sentinel: eager: true transport:dashboard: 10.10.15.5:8080 datasource:ds1: nacos: server-addr: 10.10.15.5:8848 dataId: ${spring.application.name}-flow-rules data-type: json rule-type: flow

到此這篇關(guān)于Spring cloud 限流的多種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring cloud 限流內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！