书接前文:
网关 Spring Cloud Gateway - API 调用的组织者
已经通过案例实现了通过 Spring Cloud Gateway 网关调用服务 API,并已经了解了 Gateway 网关的几个核心概念:routes
,predicates
,filters
。
这几个核心概念串起来就是 Gateway 的执行流程:客户端发请求,通过断言 predicates
进行匹配,若匹配上了则请求就会被发送到网关处理程序,并执行特定的请求过滤器链 fliters
。
Spring Cloud Gateway 提供了多种断言 predicate
工厂和过滤器 filter
工厂,也可以自定义断言工厂和过滤器工厂。
本文将使用以下两种方式实现网关的限流:
RequestRateLimiter
过滤器工厂基于 Redis
的限流,RequestRateLimiter
GatewayFilter
工厂使用实现 RateLimiter 的限流器来确定当前请求是否被限流。如果被限流了,则默认返回 HTTP 429 - Too Many Requests
状态。
RequestRateLimiter
网关过滤器工厂采用可选的 keyResolver
参数和特定于速率限制器的参数。
KeyResolver 在源码中的定义:
public interface KeyResolver {
Mono resolve(ServerWebExchange exchange);
}
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我们可以通过 KeyResolver 来指定限流的 key
,比如可以根据用户做限流,也可以根据 IP 来做限流,或者根据接口进行限流。
目前限流器的实现提供了基于 Redis 的实现,其使用的算法是 令牌桶算法。
基于 Redis 的限流,需要引入 spring-boot-starter-data-redis-reactive
依赖:
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis-reactive
复制代码
要实现限流,需要配置 Redis 连接以及在配置网关路由的时候添加 RequestRateLimiter
过滤器:
spring:
redis:
host: 192.168.242.112
port: 16397
password: s1lcA6;.7Lx9,x
cloud:
gateway:
routes:
- id: order-service
uri: lb://order-service
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 10
redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
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这里配置的是按照用户限流,其中参数 key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
是一个 KeyResolver Bean:
@Configuration
public class RateLimiterConfig {
@Bean
public KeyResolver userKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(Objects.requireNonNull(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId")));
}
}
复制代码
#{@userKeyResolver}
是一个引用名为 userKeyResolver
的 bean 的 SpEL 表达式 。
其他配置项的含义:
下面开始测试,根据配置的路由,我们通过网关访问 http://localhost:8000/order/info/2
:
直接报错了,看一下异常信息:
根据 userKeyResolver
的配置,我们必须传入 userId
参数才能正常访问:
访问接口测试后, Redis 中会有对应的数据:
192.168.242.112:16397> keys *
1) "request_rate_limiter.{198276}.tokens"
2) "request_rate_limiter.{198276}.timestamp"
192.168.242.112:16397>
复制代码
大括号中的就是限流的 key
,这里是 userId
,就是我们访问接口时传入的参数值。Redis 的 key 中还有两个定义:
再来通过 JMeter 模拟一下同时有大量请求的情况,当请求数量超过令牌桶的容量的时候,将会限流。
1, 设置每秒有 100 个请求过来:
2, 设置通过网关请求的 url,注意要带上 userId 参数,这是根据用户限流的:
3, 执行,观察结果树:
当令牌桶容量满了的时候,就不允许其他请求进来了,将返回 Too Many Requests
,限流生效。
Sentinel 1.6.0 引入了 Sentinel API Gateway Adapter Common 模块,此模块中包含网关限流的规则和自定义 API 的实体和管理逻辑:
GatewayFlowRule
:网关限流规则,针对 API Gateway 的场景定制的限流规则,可以针对不同 route 或自定义的 API 分组 进行限流,支持针对请求中的 参数
、Header
、来源 IP
等进行定制化的限流。ApiDefinition
:用户自定义的 API 定义分组,可以看做是一些 URL 匹配的组合 。比如我们可以定义一个 API 叫 my_api
,请求 path 模式为 /foo/**
和 /baz/**
的都归到 my_api
这个 API 分组下面。限流的时候可以针对这个自定义的 API 分组维度进行限流。Spring Cloud Gateway 与 Sentinel 整合也很简单,我们还以 gwatway-service
为例,当前该微服务的配置文件如下:
server:
port: 8000
spring:
application:
name: gateway-service
cloud:
nacos:
discovery:
# Nacos 集群
server-addr: 192.168.242.112:81
gateway:
# 配置网关路由
routes:
- id: user-service
uri: lb://user-service
predicates:
- Path=/user/**
filters:
- AddRequestHeader=X-Request-Home, China
- id: order-service
uri: lb://order-service
predicates:
- Path=/order/**
复制代码
引入 Sentinel 以及和 Spring Cloud Gateway 整合的依赖,这里我们也把 Sentinel 数据源以及 Nacos 持久化的依赖也引进来:
com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
com.alibaba.cloud
spring-cloud-alibaba-sentinel-datasource
com.alibaba.csp
sentinel-datasource-nacos
com.alibaba.cloud
spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway
复制代码
然后在将在配置文件中增加 sentinel.transport.dashboard
配置:
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
复制代码
这样可以在 Sentinel 控制面板上直观的看到网关流控配置。
启动 Sentinel Dashboard:
java -Dserver.port=8080 ^
-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 ^
-Dproject.name=sentinel-dashboard ^
-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel ^
-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 ^
-jar D:\java\sentinel-dashboard-1.8.3.jar
复制代码
Tip: 如果在 Linux 环境下启动,则将换行符
^
替换为\
。
通过网关访问一下 user-service
的 API,然后在 Sentinel Dashboard 上就能看到网管服务了,如下图所示:
可以看到,网关服务在 Sentinel Dashboard 上的功能有些不一样,多了个 API 管理
。在 请求链路
上可以看到网关中定义的 routes
:
Sentinel 的限流规则,比如热点参数、流控、熔断等都可以在 Sentinel Dashboard 上配置,网关流控规则同样也能在面板上配置:
如上图所示,我已经将网关流控规则的字段对应标注上了,详细释义可见 Sentinel 官方文档:
sentinelguard.io/zh-cn/docs/…
下面我们就开始配置网关限流,按默认配置,间隔1秒,QPS 阈值配置为 1,表示 1 秒内 QPS 大于 1 时进行限流。
然后通过网关访问 user-service
这个 route,快速刷新,达到1秒内大于1个QPS时,就被限流了:
一般情况下,我会把流控规则持久化到 Nacos,网关流控规则的数据源类型是 gw-flow
,如果设置成了 flow
则不会生效。具体配置如下:
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
datasource:
myGatewayRule:
nacos:
serverAddr: 192.168.242.112:81
groupId: DEFAULT_GROUP
dataId: myGatewayRule.json
# 此处必须设置为 gw-flow 网关流控规则才会生效
ruleType: gw-flow
复制代码
Nacos 中 myGatewayFlowRule.json
:
这样网关流控规则就持久化到 Nacos 中了。
按照前文配置了限流规则后,如果请求满足了限流的规则,那么将返回如下内容:
{
"code": 429,
"message": "Blocked by Sentinel: ParamFlowException"
}
复制代码
实际使用中,我们还可以定制返回结果,通过在配置文件增加 spring.cloud.sentinel.scg.fallback
配置项就能实现自定义的返回结果,比如如下配置:
spring:
cloud:
sentinel:
scg:
fallback:
# 响应模式有 redirect 和 response 两种
mode: response
response-status: 200
response-body: '{"code": 429, "message": "哥们,这瓜不熟,你走吧..."}'
# redirect: https://google.com
复制代码
限流后返回格式为:
比较一下
RequestRateLimiter
限流这两种网关限流的实现方法,很明显使用 Sentinel 更加方便一些。