Zuul：构建高可用网关之多维度限流

• 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

<dependency>
    <groupId>com.marcosbarbero.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-zuul-ratelimit</artifactId>
    <version>1.3.4.RELEASE</version>
</dependency>

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<Type> 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

image

• 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 ↓↓↓↓↓

image

Redis 中数据结构 注意红色字体

image

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