Spring Cloud 入门教程9、服务限流/API限流（Zuul+RateLimiter）

一、前言

1、什么是RateLimiter、Spring Cloud Zuul RateLimiter？

RateLimiter是Google开源的实现了令牌桶算法的限流工具（速率限制器）。http://ifeve.com/guava-ratelimiter/

Spring Cloud Zuul RateLimiter结合Zuul对RateLimiter进行了封装，通过实现ZuulFilter提供了服务限流功能

限流粒度/类型	说明
Authenticated User	针对请求的用户进行限流
Request Origin	针对请求的Origin进行限流
URL	针对URL/接口进行限流
Service	针对服务进行限流，如果没有配置限流类型，则此类型生效

https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit

2、本篇主要内容

服务限流配置示例与说明
URL限流配置示例与说明
Zull集群服务限流说明（+Redis）
Spring Cloud Zuul RateLimiter参数介绍

3、本篇环境信息

框架	版本
Spring Boot	2.0.0.RELEASE
Spring Cloud	Finchley.RELEASE
Zuul	1.3.1
JDK	1.8.x

4、准备工作

参考上一篇：https://ken.io/note/spring-cloud-zuul-quickstart
基于源码：https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-08

准备Eureka Server、服务提供者

启动Eureka Server： http://localhost:8800
启动Test Service：http://localhost:8602

二、服务限流（Zuul+RateLimiter）

基于上一篇中zuul项目的源码进行修改即可：https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-08/zuul

引入spring-cloud-zuul-ratelimit

<dependency>
    <groupId>com.marcosbarbero.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-zuul-ratelimit</artifactId>
    <version>2.0.4.RELEASE</version>
</dependency>

1、默认服务限流策略

修改 application.yml 配置限流策略

zuul:
  ratelimit:
    enabled: true
    default-policy:
      limit: 1
      quota: 2
      refresh-interval: 3

以上配置表示启用限流策略，并且所有服务在3秒内只能有1次请求且所有请求时间总和不得超过2秒

限流测试

启动zuul项目，然后访问 http://localhost:8888/testservice?token=ken
3秒内访问两次，就会看到错误页面

错误信息：type=Too Many Requests, status=429
这说明3秒内的>1次的访问已经被限流策略挡掉

2、为指定服务单独配置限流策略

修改 application.yml 配置限流策略

zuul:
  ratelimit:
    enabled: true
    default-policy:
      limit: 1
      quota: 1
      refresh-interval: 3
    policies:
      testservice:
        limit: 10
        quota: 50
        refresh-interval: 60

以上配置单独为testservice配置了限流策略。60秒内访问次数不得查过10次且访问时间这不得超过50秒。

虽然我们也同时配置了默认限流策略，而且默认限流策略比testservice的限流策略还要更严格，但是这个限流并不会冲突。因为一旦我们为某个服务单独配置了限流策略，那么只有这个单独配置的限流策略会对该服务生效。

3、基于URL的限流策略

修改 application.yml 配置限流策略

zuul:
  ratelimit:
    enabled: true
    default-policy:
      limit: 1
      quota: 1
      refresh-interval: 3
    policies:
      testservice:
        limit: 10
        quota: 50
        refresh-interval: 60
        type: url

以上配置只是在testservice的策略上增加了type参数的设置。（当然也可以在默认策略加这个参数）。

那么这个策略就变成了：每个Url60秒内访问次数不得超过10次且总计访问时间这不得超过50秒。

访问测试

启动zuul项目，然后访问： http://localhost:8888/testservice?token=ken
达到限流阈值后，访问：
http://localhost:8888/testservice/plus?token=ken&numA=1&numB=2

依然可以正常访问。
另外，需要值得注意的是，?后面的参数是不会作为限流的key的。
http://localhost:8888/testservice?token=ken ， http://localhost:8888/testservice?token=ken.io 会被作为同一个url进行限流

如果zuul-ratelimiter的限流粒度/方式不能满足你的需求，你可以选择自定义ZuulFilter集成RateLimiter去做限流。

三、Zuul集群服务限流（Zuul+RateLimiter+Redis）

RateLimiter的限流数据是默认以ConcurrentHashMap方式存储在内存中的，
当我们部署了Zuul集群的时候，就会影响我们的限流策略了。我们可以将限流数据存储在Redis中，这样就可以集中记录各个Zuul节点的限流数据，来保证限流的准确性。

1、部署Reids Server

参考：https://ken.io/note/centos7-redis4-setup

2、引入 Spring Data Redis

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <version>2.0.4.RELEASE</version>
</dependency>

3、配置Redis连接

修改application.yml

spring:
  redis:
    host: 192.168.88.11
    port: 6379

4、配置RateLimiter数据存储方式

zuul:
  ratelimit:
    enabled: true
    repository: redis
    default-policy:
      limit: 1
      quota: 1
      refresh-interval: 3
    policies:
      testservice:
        limit: 10
        quota: 50
        refresh-interval: 60
        type: url

四、备注

Zuul-RateLimiter参数说明

Zuul-RateLimiter基本配置项

配置项	可选值	说明
enabled	true/false	是否启用限流
behind-proxy	true/false	翻了源码，没发现有使用。。。作者也没说明。。。
key-prefix	String	限流key前缀
repository	CONSUL, REDIS, JPA, BUCKET4J_JCACHE, BUCKET4J_HAZELCAST, BUCKET4J_INFINISPAN, BUCKET4J_IGNITE, IN_MEMORY	限流数据的存储方式，默认是：IN_MEMORY
default-policy	—	默认策略
policies	—	自定义策略
postFilterOrder	—	postFilter过滤顺序
preFilterOrder	—	preFilter过滤顺序

Policy限流策略配置项说明

项	说明
limit	单位时间内请求次数限制
quota	单位时间内累计请求时间限制（秒），非必要参数
refresh-interval	单位时间（秒），默认60秒
type	限流方式：ORIGIN, USER, URL

附录

本篇代码示例

https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-09

本篇参考