• 對請求的目標URL進行限流（例如：某個URL每分鐘只允許調用多少次）
• 對客戶端的訪問IP進行限流（例如：某個IP每分鐘只允許請求多少次）
• 對某些特定用戶或者用戶組進行限流（例如：非VIP用戶限制每分鐘只允許調用100次某個API等）
• 多維度混合的限流。此時，就需要實現一些限流規則的編排機制。與、或、非等關系。

介紹

spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的擴展，只需在yaml中配置幾行配置，就可使應用支持限流

<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

• 服務粒度 (默認配置，當前服務模塊的限流控制)

• 用戶粒度 （詳細說明，見文末總結）

• ORIGIN粒度 (用戶請求的origin作為粒度控制)

• 接口粒度 (請求接口的地址作為粒度控制)

• 以上粒度自由組合，又可以支持多種情況。

• 如果還不夠，自定義RateLimitKeyGenerator實現。

//默認實現
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));
        }
        // 這個結合文末總結。
        if (types.contains(Type.USER)) {
            joiner.add(request.getUserPrincipal() != null ? request.getUserPrincipal().getName() : ANONYMOUS_USER);
        }
    }
    return joiner.toString();
}

支持的存儲方式

image

• InMemoryRateLimiter - 使用 ConcurrentHashMap作為數據存儲
• ConsulRateLimiter - 使用 Consul 作為數據存儲
• RedisRateLimiter - 使用 Redis 作為數據存儲
• SpringDataRateLimiter - 使用 數據庫 作為數據存儲

限流配置

• limit 單位時間內允許訪問的個數
• quota 單位時間內允許訪問的總時間（統計每次請求的時間綜合）
• refresh-interval 單位時間設置

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秒內允許10個訪問，并且要求總請求時間小于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

動態圖 ↓↓↓↓↓

image

Redis 中數據結構 注意紅色字體

image

總結

• 可以使用Spring Boot Actuator 提供的服務狀態，動態設置限流開關
• 源碼可以參考：https://gitee.com/log4j/pig
• 用戶限流的實現：如果你的項目整合 Shiro 或者 Spring Security 安全框架，那么會自動維護request域UserPrincipal，如果是自己的框架，請登錄成功后維護request域UserPrincipal，才能使用用戶粒度的限流。未登錄默認是：anonymous