【Java编程系列】Springcloud-gateway自带限流方案实践篇

古城微笑少年丶 2024-04-01 10:34 14阅读 0赞

## 1、前言 ##

作为一个后端开发，对于后端服务的安全性方面，一定要有足够的考虑。近期的开发工作中，有一个实现分享外部链接的需求点，个人认为这一块会有安全隐患。比如，**因为这个分享的外链会被用户无限制点开查看，那如果有人恶意点击，或高频调用，那这种情况可能会对我们的后端服务造成一定的隐患问题**。所以，防患于未然，今天考虑做个限流处理的方案。

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## 2、限流实现 ##

#### 2.1 限流方式 ####

> 限流方式有多种，例如**Nginx、zuul、springcloud-gateway，Google的guava**，或是应用服务**AOP**内。

#### 2.2 限流算法 ####

> 限流算法常用的有4种：**固定窗口限流算法、滑动窗口限流算法、漏桶算法、令牌桶算法**

#### 2.3 springcloud-gateway内部自带限流实现 ####

引入pom依赖

<dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
        <version>2.2.5.RELEASE</version>
    </dependency>
    
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
    </dependency>

注入限流维度的bean：

package xxx.xxx.xxx.gateway;
    
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
    import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
    import reactor.core.publisher.Mono;
    
    @EnableDiscoveryClient
    @SpringBootApplication
    @ComponentScan(value = "xxx.xxx.xxx")
    public class GatewayStartup {
    	public static void main(String[] args) {
    		SpringApplication.run(GatewayStartup.class, args);
    	}
    	
    	@Bean(name = "remoteAddrKeyResolver")
    	public KeyResolver remoteAddrKeyResolver() {
    		//按请求ip限流
    	    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    	}
    }

在yml中**设置路由限流的配置**：

spring:
      cloud:
        gateway:
          routes:  #限流路由配置
           - id: requestLimiter
             uri: lb://testService  #路由的服务名称
             predicates:
               - Path= /context/testLimit/**  #需要限流的接口路径
             filters:
               - name: RequestRateLimiter	#过滤器名称
                 args:
                  key-resolver: "#{@remoteAddrKeyResolver}"	#使用SpEL表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象
                  redis-rate-limiter.replenishRate: 20 # 令牌桶填充的速率 秒为单位
                  redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 # 令牌桶总容量
                  redis-rate-limiter.requestedTokens: 1 # 每次请求获取的令牌数
      redis:
        host: localhost
        port: 6379

对限流路径下的一个接口，通过压测工具，进行多线程压测一番，看看实践演示效果：

我这里使用的压测工具是ApiFox，也可以使用Jmeter之类的，下面设置5个线程，每个线程循环请求5次

![a114965e0339422eab69a6a386d0d0e2.png][]

通过测试报告可以看到：

![34374b3679504a85b6b6270ae1794439.png][]

再测一次：

![c7b507e18c434e4da27c3cee5c34f62b.png][]

其实，gateway这里主要是**依赖于redis来实现的令牌桶的限流处理**，我们可以查看redis内的限流key情况：

![fa1b49756a0544e884f5ee56f04d73eb.png][]

到此，基本限流就实现完成啦！！！

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## 3、总结 ##

在实践过程中，有2个点需要注意：  
①第一点，**yml中的配置一定要注意缩进格式，以及path路径的配置**（我一开始就是路径少写了，导致没生效；缩进不对会导致启动报错）  
②第二点，**redis中的限流存储的key值，只有在请求执行过程中才会查看的到**，请求结束后不一会儿，key就会被删除，看不到这个key值啦（刚开始我去查询key值就是在执行结束之后，一直看不到key值效果）

最后，对于限流的配置数值，其实也没有一个权威的限制标准，所以需要根据自己的服务能力以及平常业务的正常TPS值来做一下参考，一般设置一个高于平常业务的TPS值，应该就差不多了。因为个人认为，一般只有恶意请求或是攻击请求，才有可能会比自己设置的阈值高出很多。

若有任何不对之处，欢迎下方留言探讨~~~

[a114965e0339422eab69a6a386d0d0e2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/c69735e05c934c7f98ecd1d16570b0c5.png
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