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https://github.com/zq2599/blog_demos

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本篇概览

• 本文是《Spring Cloud Gateway实战》系列的第八篇，经过前面的学习，咱们对过滤器已了解得差不多，今天来补全过滤器的最后一个版块：限流（RequestRateLimiter ）

• 默认的限流器是基于redis实现的，限流算法是大家熟悉的令牌桶（Token Bucket Algorithm）,关于令牌捅的原理就不在此展开了，聪明的您看一眼下图应该就懂了：装令牌的桶容量有限，例如最多20个，令牌进入桶的速度恒定（注意，这里是和漏桶算法的区别），例如每秒10个，底部每个请求能拿到令牌才会被处理：

RequestRateLimiter基本套路

• 使用RequestRateLimiter过滤器的步骤非常简单：

1. 准备可用的redis
2. maven或者gradle中添加依赖org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis-reactive
3. 确定按照什么维度限流，例如按照请求中的username参数限流，这是通过编写KeyResolver接口的实现来完成的
4. 配置application.yml文件，添加过滤器

• 以上就是使用RequestRateLimiter过滤器的套路了，简单么？接下来，咱们先编码再验证

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在spring-cloud-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

• spring-cloud-tutorials文件夹下有多个子工程，本篇的代码是gateway-requestratelimiter，如下图红框所示：

准备工作

• 为了更好的演示Gateway的效果，在服务提供者provider-hello的代码（Hello.java）中新增一个web接口，可以接受一个入参：

    @GetMapping("/userinfo")
    public String userInfo(@RequestParam("username") String username) {
        return Constants.HELLO_PREFIX + " " + username + ", " + dateStr();
    }

• 后面的测试咱们就用上述接口；

编码

• 在父工程spring-cloud-tutorials之下新增子工程gateway-requestratelimiter，其pom.xml内容如下，重点是org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis-reactive：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>spring-cloud-tutorials</artifactId>
        <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>gateway-requestratelimiter</artifactId>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
            <artifactId>common</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
        </dependency>

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

• 配置文件application.yml，请注意RequestRateLimiter的几个参数，已经用中文添加了详细的注释：

server:
  #服务端口
  port: 8081
spring:
  application:
    name: circuitbreaker-gateway
  # redis配置
  redis:
    host: 192.168.50.43
    port: 6379

  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: path_route
          uri: http://127.0.0.1:8082
          predicates:
            - Path=/hello/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
              	# 令牌入桶的速度为每秒100个，相当于QPS
                redis-rate-limiter.replenishRate: 100
                # 桶内能装200个令牌，相当于峰值，要注意的是：第一秒从桶内能去200个，但是第二秒只能取到100个了，因为入桶速度是每秒100个
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 200
                # 每个请求需要的令牌数
                redis-rate-limiter.requestedTokens: 1

• 指定限流维度的代码CustomizeConfig.java，这里是根据请求参数username的值来限流的，假设真实请求中一半请求的username的等于Tom，另一半的username的等于Jerry，按照application.yml的配置，Tom的请求QPS为10，Jerry的QPS也是10：

package com.bolingcavalry.gateway.config;

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.util.Objects;

@Configuration
public class CustomizeConfig {
    @Bean
    KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("username"));
    }
}

• 毫无营养的启动类RequestRateLimiterApplication.java：

package com.bolingcavalry.gateway;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class RequestRateLimiterApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RequestRateLimiterApplication.class,args);
    }
}

• 代码写完了，接下来开始验证；

验证（桶容量等于入桶速度）

• 首先验证的是桶容量等于入桶速度时的效果，请修改gateway-requestratelimiter应用的application.yml中文件，使得redis-rate-limiter.replenishRate和redis-rate-limiter.burstCapacity的值都等于100，也就是说桶的大小等于100，每秒放入的令牌数也是100

• 确保redis已经启动，并且与application.yml中的配置保持一直

• 启动nacos（provider-hello依赖）

• 启动服务提供者provider-hello

• 启动gateway-requestratelimiter

• 为了模拟web请求，我这里使用了Apache Benchmark，windows版本的下载地址：
  https://www.apachelounge.com/download/VS16/binaries/httpd-2.4.48-win64-VS16.zip

• 上述文件下载解压后即可使用，在控制台进入Apache24\bin后执行以下命令，意思是向指定地址发送10000个请求，并发数为2：

ab -n 10000  -c 2 http://localhost:8081/hello/userinfo?username=Tom

• 控制台输出如下，可见不到八秒的时间，只成功了800个，证明限流符合预期：

验证（桶容量大于入桶速度）

• 接下来试试桶容量大于入桶速度时的限流效果，这对于我们控制峰值响应有很重要的参考价值

• 请修改gateway-requestratelimiter应用的application.yml中文件，redis-rate-limiter.replenishRate维持100不变，但是redis-rate-limiter.burstCapacity改成200，也就是说每秒放入的令牌数还是100，但桶的容量翻倍了

• 重启应用gateway-requestratelimiter

• 再次执行以下命令，意思是向指定地址发送10000个请求，并发数为2：

ab -n 10000  -c 2 http://localhost:8081/hello/userinfo?username=Tom

• 测试结果如下图，可见符合预期，可以将桶内令牌全部用掉，以支撑峰值超过QPS的场景：

验证（根据username的维度限流）

• 接下来验证限流的维度，究竟是不是按照请求参数username的值来限流的

• 咱们打开两个命令行，同时发送请求（动作要快），第一个的username等于Tom，第二个等于Jerry，理论上推测，如果都是8秒内完成，那么每个命令都有900个请求能成功

• 测试结果如下图，可见符合预期，每个username用的是自己的令牌：

• 至此，Spring Cloud Gateway限流实战已经完成，如此简单易用的限流方案，希望能给您的学习和使用带来参考