Spring cloud 限流的多种方式

目录一、实战基于 Spring cloud Gateway 的限流二、基于阿里开源限流神器：Sentinel

在频繁的网络请求时，服务有时候也会受到很大的压力，尤其是那种网络攻击，非法的。这样的情形有时候需要作一些限制。例如：限制对方的请求，这种限制可以有几个依据：请求IP、用户唯一标识、请求的接口地址等等。

当前限流的方式也很多：Spring cloud 中在网关本身自带限流的一些功能，基于 redis 来做的。同时，阿里也开源了一款：限流神器 Sentinel。今天我们主要围绕这两块来实战微服务的限流机制。

首先讲 Spring cloud 原生的限流功能，因为限流可以是对每个服务进行限流，也可以对于网关统一作限流处理。

一、实战基于 Spring cloud Gateway 的限流

pom.xml引入依赖：

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

其基础是基于redis，所以：

spring: application: name: gateway-service redis: #redis相关配置 database: 8 host: 10.12.15.5 port: 6379 password: 123456 #有密码时设置 jedis: pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0 timeout: 10000ms

接下来需要注入限流策略的 bean：

@Primary @Bean(value = 'ipKeyResolver') KeyResolver ipKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName()); //return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress()); //return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress()); } @Bean(value = 'apiKeyResolver') KeyResolver apiKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value()); } @Bean(value = 'userKeyResolver') KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst('userId')); }

这里引入ipKeyResolver、apiKeyResolver、userKeyResolver三种策略，可以利用注解 @Primary 来决定其中一个被使用。

注入bean后，需要在配置中备用：

spring: application: name: gateway-service redis: #redis相关配置 database: 8 host: 10.12.15.5 port: 6379 password: 123456 #有密码时设置 jedis: pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0 timeout: 10000ms

后面是限流的主要配置：

spring cloud: gateway: routes: #路由配置:参数为一个List - id: cas-server #唯一标识uri: lb://cas-server-service #转发的地址,写服务名称order: -1predicates:- Path=/cas-server/** #判断匹配条件,即地址带有/ribbon/**的请求,会转发至lb:cas-server-servicefilters:- StripPrefix=1 #去掉Path前缀,参数为1代表去掉/ribbon- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流 args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允许用户每秒处理多少个请求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数 key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表达式取的对应的bean - id: admin-weburi: lb://admin-web-serviceorder: -1predicates:- Path=/admin-web/**filters:- StripPrefix=1- name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 允许用户每秒处理多少个请求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数 key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表达式取的对应的bean

这里是在原有的路由基础上加入 RequestRateLimiter限流过滤器，包括三个参数：

- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流 args: redis-rate-limiter.replenishRate: 3 #允许用户每秒处理多少个请求 redis-rate-limiter.burstCapacity: 5 #令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数 key-resolver: '#{@ipKeyResolver}' #SPEL表达式取的对应的bean 其中 replenishRate，其含义表示允许每秒处理请求数； burstCapacity 表示允许在一秒内处理的最大请求数； key-resolver 这里采用请求 IP 限流，利用SPEL 表达式取对应的 bean

写一个小脚本来压测一下：

for i in $(seq 1 30000); do echo $(expr $i * 3 + 1);curl -i -H 'Accept: application/json' -H 'Authorization:bearer b064d95b-af3f-4053-a980-377c63ab3413' -X GET http://10.10.15.5:5556/order-service/api/order/getUserInfo;donefor i in $(seq 1 30000); do echo $(expr $i * 3 + 1);curl -i -H 'Accept: application/json' -H 'Authorization:bearer b064d95b-af3f-4053-a980-377c63ab3413' -X GET http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getCurrentUser;done

上面两个脚本分别对2个服务进行压测，打印结果：

{'message':{'status':200,'code':0,'message':'success'},'data':'{'message':{'status':200,'code':0,'message':'get user success'},'data':{'id':23,'isAdmin':1,'userId':'fbb18810-e980-428c-932f-848f3b9e7c84','userType':'super_admin','username':'admin','realName':'super_admin','password':'$2a$10$89AqlYKlnsTpNmWcCMvgluRFQ/6MLK1k/nkBpz.Lw6Exh.WMQFH6W','phone':null,'email':null,'createBy':'admin','createTime':1573119753172,'updateBy':'admin','updateTime':1573119753172,'loginTime':null,'expireTime':null,'remarks':'super_admin','delFlag':0,'loginType':null}}'}ex

在用测试工具Jmeter在同一秒内多次请求后：

HTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0expr: syntax errorHTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0expr: syntax error

从上面可以看到，执行后，会出现调用失败的情况，状态变为429 (Too Many Requests) 。

二、基于阿里开源限流神器：Sentinel

首先引入依赖：

<!--基于 阿里的sentinel作限流 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>

在配置文件 application.yaml 文件中配置，需要新增2个配置：

spring: application: name: admin-web cloud: kubernetes: discovery:all-namespaces: true sentinel: eager: true #取消Sentinel控制台的懒加载 transport:dashboard: 10.12.15.2:8080 #sentinel的Dashboard地址port: 8719 #是sentinel应用端和控制台通信端口heartbeat-interval-ms: 500 #心跳时间 scg:fallback: #scg.fallback为sentinel限流后的响应配置 mode: response response-status: 455 response-body: 已被限流

其中，这里面配置了一个服务：spring.cloud.sentinel.transport.dashboard，配置的是 sentinel 的 Dashboard 地址。同时 spring.cloud.sentinel.transport.port 这个端口配置会在应用对应的机器上启动一个Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。

Sentinel 默认为所有的 HTTP 服务提供限流埋点，上面配置完成后自动完成所有埋点，只需要控制配置限流规则即可。这里我们讲下通过注解来给指定接口函数加上限流埋点，写一个RestController，在接口函数上加上注解

@SentinelResource：@GetMapping(value = '/getToken')@SentinelResource('getToken')public Response<Object> getToken(Authentication authentication){ //Authentication authentication = SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication(); authentication.getCredentials(); OAuth2AuthenticationDetails details = (OAuth2AuthenticationDetails)authentication.getDetails(); String token = details.getTokenValue(); return Response.ok(200, 0, 'get token success', token);}

以上代码部分完成了，接下来先安装SentinelDashBoard，Sentinel DashBoard下载地址：github.com/alibaba/Sentinel/releases。

下载完成后，命令启动：

java -jar sentinel-dashboard-1.6.2.jar

默认启动端口为8080，访问 IP:8080，就可以显示 Sentinel 的登录界面，用户名与密码均为sentinel。登录 Dashboard 成功后，多次访问接口'/getToken'，可以在 Dashboard 看到相应数据，这里不展示了。接下来可以设置接口的限流功能，在 “+流控” 按钮点击打开设置界面，设置阈值类型为 qps，单机阈值为5。

浏览器重复请求 http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getToken 如果超过阀值就会出现如下界面信息：Blocked by Sentinel (flow limiting)

此时，就看到Sentinel 限流起作用了，可以加上 spring.cloud.sentinel.scg.fallback 为sentinel 限流后的响应配置，亦可自定义限流异常信息：

@GetMapping(value = '/getToken')@SentinelResource(value = 'getToken', blockHandler = 'handleSentinelException', blockHandlerClass = {MySentinelException.class}))public Response<Object> getToken(Authentication authentication){ //Authentication authentication = SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication(); authentication.getCredentials(); OAuth2AuthenticationDetails details = (OAuth2AuthenticationDetails)authentication.getDetails(); String token = details.getTokenValue(); return Response.ok(200, 0, 'get token success', token);}public class MySentinelException { public static Response<Object> handleSentinelException(BlockException e) {Map<String,Object> map=new HashMap<>();logger.info('Oops: ' + ex.getClass().getCanonicalName());return Response.ok(200, -8, '通过注解 @SentinelResource 配置限流埋点并自定义限流后的处理逻辑', null); }}

这里讲下注解 @SentinelResource 包含以下属性：

value：资源名称，必需项； entryType：入口类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）； blockHandler：blockHandlerClass中对应的异常处理方法名，参数类型和返回值必须和原方法一致； blockHandlerClass：自定义限流逻辑处理类

Sentinel 限流逻辑处理完毕了，但每次服务重启后，之前配置的限流规则就会被清空。因为是内存形式的规则对象。所以下面就讲下用 Sentinel 的一个特性 ReadableDataSource 获取文件、数据库或者配置中心设置限流规则，目前支持 Apollo、Nacos、ZK 配置来管理。

首先回忆一下，一条限流规则主要由下面几个因素组成：

resource：资源名，即限流规则的作用对象，即为注解 @SentinelResource 的value； count：限流阈值；grade：限流阈值类型（QPS 或并发线程数）； limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源； strategy：基于调用关系的限流策略； controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、排队等待、匀速器模式）

理解了意思，接下来通过文件来配置：

#通过文件读取限流规则spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.file=classpath:flowrule.jsonspring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.data-type=jsonspring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.rule-type=flow

在resources新建一个文件，比如 flowrule.json 添加限流规则：

[ { 'resource': 'getToken', 'count': 1, 'controlBehavior': 0, 'grade': 1, 'limitApp': 'default', 'strategy': 0 }, { 'resource': 'resource', 'count': 1, 'controlBehavior': 0, 'grade': 1, 'limitApp': 'default', 'strategy': 0 }]

重新启动项目，出现如下日志说明成功：

DataSource ds1-sentinel-file-datasource start to loadConfigDataSource ds1-sentinel-file-datasource load 2 FlowRule

如果采用 Nacos 作为配置获取限流规则，可在文件中加如下配置：

spring: application: name: order-service cloud: nacos: config:server-addr: 10.10.15.5:8848 discovery:server-addr: 10.10.15.5:8848 sentinel: eager: true transport:dashboard: 10.10.15.5:8080 datasource:ds1: nacos: server-addr: 10.10.15.5:8848 dataId: ${spring.application.name}-flow-rules data-type: json rule-type: flow

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