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Spring Cloud Gateway 擴展支持動態限流

beanlam / 3697人閱讀

摘要：以流量為切入點，從流量控制熔斷降級系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性分布式系統的流量防衛兵。歡迎關注我們獲得更多的好玩實踐

之前分享過 一篇 《Spring Cloud Gateway 原生的接口限流該怎么玩》, 核心是依賴Spring Cloud Gateway 默認提供的限流過濾器來實現

原生RequestRateLimiter 的不足

配置方式

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: requestratelimiter_route
        uri: lb://pigx-upms
        order: 10000
        predicates:
        - Path=/admin/**
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 1  
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 3
            key-resolver: "#{@remoteAddrKeyResolver}" #SPEL表達式去的對應的bean
        - StripPrefix=1

RequestRateLimiterGatewayFilterFactory

public GatewayFilter apply(Config config) {
    KeyResolver resolver = getOrDefault(config.keyResolver, defaultKeyResolver);
    RateLimiter limiter = getOrDefault(config.rateLimiter,
            defaultRateLimiter);
    boolean denyEmpty = getOrDefault(config.denyEmptyKey, this.denyEmptyKey);
    HttpStatusHolder emptyKeyStatus = HttpStatusHolder
            .parse(getOrDefault(config.emptyKeyStatus, this.emptyKeyStatusCode));

    return (exchange, chain) -> {
                return exchange.getResponse().setComplete();
            });
        });
    };
}

在實際生產過程中，必定不能滿足我們的需求
生產中路由信息是保存數據庫持久化或者配置中心，RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 并不能隨著持久化數據的改變而動態改變限流參數，不能做到實時根據流量來改變流量閾值



Sentinel Spring Cloud Gateway 流控支持
Sentinel 是什么？

隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要。Sentinel 以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性,分布式系統的流量防衛兵。    
  從 1.6.0 版本開始，Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的適配模塊，可以提供兩種資源維度的限流：
route 維度：即在 Spring 配置文件中配置的路由條目，資源名為對應的 routeId
自定義 API 維度：用戶可以利用 Sentinel 提供的 API 來自定義一些 API 分組

pom 依賴



    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway




    com.alibaba.csp
    sentinel-datasource-nacos


配置本地路由規則及其sentinel數據源

spring:
  application:
    name: sentinel-spring-cloud-gateway
  cloud:
    gateway:
      enabled: true
      discovery:
        locator:
          lower-case-service-id: true
      routes:
      - id: pigx_route
        uri: https://api.readhub.cn
        predicates:
        - Path=/topic/**
    sentinel:
      datasource.ds1.nacos:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        data-id: gw-flow
        group-id: DEFAULT_GROUP
        ruleType: gw-api-group
      filter:
        enabled: true

配置nacos數據源中的限流策略



常用限流策略 常量


以客戶端IP作為限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP = 0;
以客戶端HOST作為限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST = 1;
以客戶端HEADER參數作為限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER = 2;
以客戶端請求參數作為限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM = 3;
以客戶端請求Cookie作為限流因子
public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_COOKIE = 4;


核心源碼解析 SentinelGatewayFilter
sentinel通過擴展Gateway的過濾器，通過選擇的不同GatewayParamParser 過處理請求限流因子和數據源中的配置進行比較




源碼如下:


public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
    Route route = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR);

    Mono asyncResult = chain.filter(exchange);
    if (route != null) {
        String routeId = route.getId();
        Object[] params = paramParser.parseParameterFor(routeId, exchange,
            r -> r.getResourceMode() == SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_ROUTE_ID);
        String origin = Optional.ofNullable(GatewayCallbackManager.getRequestOriginParser())
            .map(f -> f.apply(exchange))
            .orElse("");
        asyncResult = asyncResult.transform(
            new SentinelReactorTransformer<>(new EntryConfig(routeId, EntryType.IN,
                1, params, new ContextConfig(contextName(routeId), origin)))
        );
    }

    Set matchingApis = pickMatchingApiDefinitions(exchange);
    for (String apiName : matchingApis) {
        Object[] params = paramParser.parseParameterFor(apiName, exchange,
            r -> r.getResourceMode() == SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME);
        asyncResult = asyncResult.transform(
            new SentinelReactorTransformer<>(new EntryConfig(apiName, EntryType.IN, 1, params))
        );
    }

    return asyncResult;
}


效果演示

以上nacos 配置為 每秒只能通過5個請求，我們使用jmeter 4.0 來并發10個線程測試一下






通過上圖可以結果證明sentinel限流確實有效

動態修改限流參數



sentinel-datasource-nacos 作為sentinel的數據源，可以從如上 nacos 管理臺實時刷新限流參數及其閾值


目前sentinel dashboard  1.6.2 暫未實現gateway 流控圖形化控制 ， 1.7.0 會增加此功能


總結


以上源碼參考個人項目 基于Spring Cloud、OAuth2.0開發基于Vue前后分離的開發平臺



QQ: 2270033969 一起來聊聊你們是咋用 spring cloud 的吧。





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    Spring Cloud Gateway  擴展支持動態限流
    
                                                     
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                                    妤鋒シ
                                    
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    阿里Sentinel支持Spring Cloud Gateway啦
    
                                                     
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    spring cloud gateway 之限流篇
    
                                                     
    摘要：常見的限流方式，比如適用線程池隔離，超過線程池的負載，走熔斷的邏輯。在令牌桶算法中，存在一個桶，用來存放固定數量的令牌。，令牌桶每秒填充平均速率。

轉載請標明出處： https://www.fangzhipeng.com本文出自方志朋的博客

在高并發的系統中，往往需要在系統中做限流，一方面是為了防止大量的請求使服務器過載，導致服務不可用，另一方面是為了防止網絡攻擊。
常見的限流方式，...
    
                                                   
                          
    
                                
    
                                    joy968
                                    
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                                    stonezhu
                                    
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