Spring Cloud中怎么利用Gateway实现扩展支持动态限流
本篇文章为大家展示了Spring Cloud中怎么利用Gateway实现扩展支持动态限流，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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表达式去的对应的bean - StripPrefix=1RequestRateLimiterGatewayFilterFactory
public GatewayFilter apply(Config config) { KeyResolver resolver = getOrDefault(config.keyResolver, defaultKeyResolver); RateLimiter在实际生产过程中，必定不能满足我们的需求
生产中路由信息是保存数据库持久化或者配置中心，
RequestRateLimiterGatewayFilterFactory并不能随着持久化数据的改变而动态改变限流参数，不能做到实时根据流量来改变流量阈值
Sentinel Spring Cloud Gateway 流控支持
Sentinel 是什么？
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性,分布式系统的流量防卫兵。
从 1.6.0 版本开始，Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块，可以提供两种资源维度的限流： route 维度：即在 Spring 配置文件中配置的路由条目，资源名为对应的 routeId 自定义 API 维度：用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组
pom 依赖
com.alibaba.cloud spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway com.alibaba.csp sentinel-datasource-nacos
配置本地路由规则及其sentinel数据源
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数据源中的限流策略
常用限流策略 常量
以客户端IP作为限流因子public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP = 0;以客户端HOST作为限流因子public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST = 1;以客户端HEADER参数作为限流因子public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER = 2;以客户端请求参数作为限流因子public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM = 3;以客户端请求Cookie作为限流因子public static final int PARAM_PARSE_STRATEGY_COOKIE = 4;
核心源码解析 SentinelGatewayFilter
sentinel通过扩展Gateway的过滤器，通过选择的不同GatewayParamParser 过处理请求限流因子和数据源中的配置进行比较 源码如下:
public Monofilter(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 配置为 每秒只能通过5个请求，我们使用
jmeter 4.0来并发10个线程测试一下
通过上图可以结果证明sentinel限流确实有效
动态修改限流参数
sentinel-datasource-nacos作为sentinel的数据源，可以从如上 nacos 管理台实时刷新限流参数及其阈值目前sentinel dashboard 1.6.2 暂未实现gateway 流控图形化控制 ，
1.7.0会增加此功能
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