在频繁的网络请求时，服务有时候也会受到很大的压力，尤其是那种网络攻击，非法的。这样的情形有时候需要作一些限制。例如：限制对方的请求，这种限制可以有几个依据：请求IP、用户唯一标识、请求的接口地址等等。
当前限流的方式也很多：Spring cloud 中在网关本身自带限流的一些功能，基于 redis 来做的。同时，阿里也开源了一款：限流神器 Sentinel。今天我们主要围绕这两块来实战微服务的限流机制。
首先讲 Spring cloud 原生的限流功能，因为限流可以是对每个服务进行限流，也可以对于网关统一作限流处理。
一、实战基于 Spring cloud Gateway 的限流
pom.xml引入依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
其基础是基于redis，所以：
spring:
application:
name: gateway-service
redis: #redis相关配置
database: 8
host: 10.12.15.5
port: 6379
password: 123456 #有密码时设置
jedis:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
timeout: 10000ms
接下来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"));
}
这里引入ipKeyResolver、apiKeyResolver、userKeyResolver三种策略，可以利用注解 @Primary 来决定其中一个被使用。
注入bean后，需要在配置中备用：
spring:
application:
name: gateway-service
redis: #redis相关配置
database: 8
host: 10.12.15.5
port: 6379
password: 123456 #有密码时设置
jedis:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
timeout: 10000ms
后面是限流的主要配置：
spring
cloud:
gateway:
routes: #路由配置:参数为一个List
- id: cas-server #唯一标识
uri: lb://cas-server-service #转发的地址,写服务名称
order: -1
predicates:
- Path=/cas-server/** #判断匹配条件,即地址带有/ribbon/**的请求,会转发至lb:cas-server-service
filters:
- StripPrefix=1 #去掉Path前缀,参数为1代表去掉/ribbon
- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允许用户每秒处理多少个请求
redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表达式取的对应的bean
- id: admin-web
uri: lb://admin-web-service
order: -1
predicates:
- Path=/admin-web/**
filters:
- StripPrefix=1
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允许用户每秒处理多少个请求
redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表达式取的对应的bean
这里是在原有的路由基础上加入 RequestRateLimiter限流过滤器，包括三个参数：
- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 3 #允许用户每秒处理多少个请求
redis-rate-limiter.burstCapacity: 5 #令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表达式取的对应的bean
- 其中 replenishRate，其含义表示允许每秒处理请求数；
- burstCapacity 表示允许在一秒内处理的最大请求数；
- key-resolver 这里采用请求 IP 限流，利用SPEL 表达式取对应的 bean
写一个小脚本来压测一下：
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;done
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/admin-web/api/user/getCurrentUser;done
上面两个脚本分别对2个服务进行压测，打印结果：
{"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
在用测试工具Jmeter在同一秒内多次请求后：
HTTP/1.1 429 Too Many Requests
X-RateLimit-Remaining: 0
X-RateLimit-Burst-Capacity: 3
X-RateLimit-Replenish-Rate: 1
content-length: 0
expr: syntax error
HTTP/1.1 429 Too Many Requests
X-RateLimit-Remaining: 0
X-RateLimit-Burst-Capacity: 3
X-RateLimit-Replenish-Rate: 1
content-length: 0
expr: syntax error
从上面可以看到，执行后，会出现调用失败的情况，状态变为429 (Too Many Requests) 。
二、基于阿里开源限流神器：Sentinel
首先引入依赖：
<!--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个配置：
spring:
application:
name: admin-web
cloud:
kubernetes:
discovery:
all-namespaces: true
sentinel:
eager: true #取消Sentinel控制台的懒加载
transport:
dashboard: 10.12.15.2:8080 #sentinel的Dashboard地址
port: 8719 #是sentinel应用端和控制台通信端口
heartbeat-interval-ms: 500 #心跳时间
scg:
fallback: #scg.fallback为sentinel限流后的响应配置
mode: response
response-status: 455
response-body: 已被限流
其中，这里面配置了一个服务：spring.cloud.sentinel.transport.dashboard，配置的是 sentinel 的 Dashboard 地址。同时 spring.cloud.sentinel.transport.port 这个端口配置会在应用对应的机器上启动一个Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。
Sentinel 默认为所有的 HTTP 服务提供限流埋点，上面配置完成后自动完成所有埋点，只需要控制配置限流规则即可。
这里我们讲下通过注解来给指定接口函数加上限流埋点，写一个RestController，在接口函数上加上注解
@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);
}
以上代码部分完成了，接下来先安装SentinelDashBoard，Sentinel DashBoard下载地址：github.com/alibaba/Sentinel/releases。
下载完成后，命令启动：
java -jar sentinel-dashboard-1.6.2.jar
默认启动端口为8080，访问 IP:8080，就可以显示 Sentinel 的登录界面，用户名与密码均为sentinel。登录 Dashboard 成功后，多次访问接口"/getToken"，可以在 Dashboard 看到相应数据，这里不展示了。接下来可以设置接口的限流功能，在 “+流控” 按钮点击打开设置界面，设置阈值类型为 qps，单机阈值为5。
浏览器重复请求 http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getToken 如果超过阀值就会出现如下界面信息：
Blocked by Sentinel (flow limiting)
此时，就看到Sentinel 限流起作用了，可以加上 spring.cloud.sentinel.scg.fallback 为sentinel 限流后的响应配置，亦可自定义限流异常信息：
@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, "通过注解 @SentinelResource 配置限流埋点并自定义限流后的处理逻辑", null);
}
}这里讲下注解 @SentinelResource 包含以下属性：
- value：资源名称，必需项；
- entryType：入口类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）；
- blockHandler：blockHandlerClass中对应的异常处理方法名，参数类型和返回值必须和原方法一致；
- blockHandlerClass：自定义限流逻辑处理类
Sentinel 限流逻辑处理完毕了，但每次服务重启后，之前配置的限流规则就会被清空。因为是内存形式的规则对象。所以下面就讲下用 Sentinel 的一个特性 ReadableDataSource 获取文件、数据库或者配置中心设置限流规则，目前支持 Apollo、Nacos、ZK 配置来管理。
首先回忆一下，一条限流规则主要由下面几个因素组成：
- resource：资源名，即限流规则的作用对象，即为注解 @SentinelResource 的value；
- count：限流阈值；grade：限流阈值类型（QPS 或并发线程数）；
- limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源；
- strategy：基于调用关系的限流策略；
- controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、排队等待、匀速器模式）
理解了意思，接下来通过文件来配置：
#通过文件读取限流规则
spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.file=classpath:flowrule.json
spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.data-type=json
spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.rule-type=flow
在resources新建一个文件，比如 flowrule.json 添加限流规则：
[
{
"resource": "getToken",
"count": 1,
"controlBehavior": 0,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"strategy": 0
},
{
"resource": "resource",
"count": 1,
"controlBehavior": 0,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"strategy": 0
}
]
重新启动项目，出现如下日志说明成功：
DataSource ds1-sentinel-file-datasource start to loadConfig
DataSource ds1-sentinel-file-datasource load 2 FlowRule
如果采用 Nacos 作为配置获取限流规则，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
到此这篇关于Spring cloud 限流的多种方式的文章就介绍到这了,更多相关Spring cloud 限流内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
