抽刀断水水更流打一字（架构高可用之限流-抽刀断水水更流）

时间2025-05-04 00:32:45分类IT科技浏览4450

导读：上图中是一个水坝泄洪的图，那么，对于软件系统，如何使用最方便的可编程的方式增加服务限流能力呢？...

上图中是一个水坝泄洪的图，那么，对于软件系统，如何使用最方便的可编程的方式增加服务限流能力呢？

下面我结合一个常规的springCloud项目实践了一把，希望他山之石可以攻玉。

背景

简单使用jmeter ，压20个并发，访问列表查询接口 /worksheet/findInfo, 对应的服务崩溃。【apprun,common】

架构复杂度的一个种类是：保护API和服务端点免受攻击，

比如：拒绝服务，级联失败，或者超额使用资源。

限流是一种技术，来控制API或者服务的消费速度，在分布式系统中，没有比集中式的配置和管理API的消费速度更好的选择，

只有这些请求在限定的速度内访问，才能保证API的正常，更多的将会产生Http的请求频繁错误。

交互模型图：

SpringCloudGateway是一个简单和轻量级的组件，也是一种管理限制API的消费速度有效的方式。

springCloudGateway的限流模型：

目标

当前企业600人，按照两倍估算，即1200人使用，高频接口秒并发限制为20 ，即有20个人同时使用同一个接口操作数据。

需要增加限流和熔断的点：

组件增加限制业务说明 openresty 限流，熔断【统一】保证流量再nginx的处理阈值，参考数据：5W/S gateway 限流，熔断【统一】保证每个API的访问速度在20/S 峰值40 ； apprun 高频接口限流，每个接口统一分类定制熔断逻辑限流可以复用封装的组件，熔断采用最简单的hystix ; devops 高频接口限流，每个接口统一分类定制熔断逻辑限流可以复用封装的组件，熔断采用最简单的hystix ; common 高频接口限流，每个接口统一分类定制熔断逻辑，feign定制熔断逻辑限流可以复用封装的组件，熔断采用最简单的hystix ; job 高频接口限流，每个接口统一分类定制熔断逻辑，feign定制熔断逻辑限流可以复用封装的组件，熔断采用最简单的hystix ;

实现路径

网关做整体限制，接口由业务来增加限流。

gateway

gateway自带过滤器

RequestRateLimiter GatewayFilter工厂使用了RateLimiter实现来决定当前的并发请求是否允许处理，

如果不能处理，默认返回状态码 429 - 太多请求；

这个过滤器采用了可选的KeyResolver参数和对于速度限制的特殊参数，下面会介绍。

keyResolver是一个实体实现了KeyResolver接口，配置指向一个bean的名字，

使用SpEL表达式。 #{@myKeyResolver} 是一个SPEL表达式指向了一个叫做myKeyResolver的bean,下面展示了 KeyResolver接口；

public interface KeyResolver { Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange); }

keyResolver接口是的插件策略驱动请求限制，再未来的里程碑版本，将会由一些KeyResolver的实现。

默认实现KeyResolver的类是 PrincipalNameKeyResolver ，会接受ServerWebExchange的Principal参数，并且会调用 Principal.getName()方法。

默认的，如果KeyResolver没有找到key, 请求会被拒绝，你可以配置这个行为。

spring.cloud.gateway.filter.request-rate-limiter.deny-empty-key=true spring.cloud.gateway.filter.request-rate-limiter.empty-key-status-code=xxxx

注意： RequestRateLimiter没有配置短注解，下面的例子是非法的。

spring.cloud.gateway.routes[0].filters[0]=RequestRateLimiter=2, 2, #{@userkeyresolver}

RedisLimiter介绍

Redis实现是基于Stripe . 它需要使用 spring-boot-starter-data-redis-reactive 这个starter ;

算法使用的是令牌桶。

key 业务含义用途 redis-rate-limiter.replenishRate 一个用户每秒多少请求数，不包含丢弃的请求，这个速度就是令牌桶的数量。补充速度 redis-rate-limiter.burstCapacity 用户每秒允许最大的请求数量，这个令牌数量就是令牌桶可以持有的数量，设置为0标识阻塞所有请求突增容量 redis-rate-limiter.requestedTokens 单个请求消耗多少令牌，这个数量就是从令牌桶中每个请求获取令牌的数量，默认是1 请求消耗令牌数量

如果你把 replenishRate 和 burstCapacity值设置为一样，则完成了一个稳定的速度设置。

临时突增流量可以允许设置 burstCapacity > replenishRate ，

这种场景下，RateLimiter需要允许一些时间在 burstCapacity和 replenishRate 之间。

两种连续的徒增会导致丢弃请求，下面的例子配置了一个 redis-rate-limit.

速度限制在1个请求每秒， replenishRate=1, requestedTokens=60,burstCapacity=60 ;

spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: https://example.org filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 10 redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 redis-rate-limiter.requestedTokens: 1

上面的配置补充令牌的速度是10 ，突增容量是20 ，但是在下一秒，只有10个请求是可以进入的；

下面的例子配置了一个KeyResolver 。简单的从请求参数中获取user(在生产环境不推荐使用)，

@Bean KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user")); }

你也可以定义自己的RateLImiter,作为一个bean,实现RateLimiter接口即可，

在下面的配置中。你可以引用一个bean通过名字，使用SpEL表达式。

{@myRateLimiter} 是一个表达式，引用了一个名字叫做 myRateLimiter的bean ,

下面的例子定义了一个rateLimite并且使用自定义的KeyResolver.

spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: https://example.org filters: - name: RequestRateLimiter args: rate-limiter: "#{@myRateLimiter}" key-resolver: "#{@userKeyResolver}"

魔方的限流配置

对所有的请求，限制如下。

key value 设置值原因 replenishRate 20 每个用户每秒处理请求速度为20 burstCapacity 40 40 ，每秒处理请求数量突增容量； requestedTokens 1 每个连接耗费1个令牌；

源代码分析： RequestRateLimiterGatewayFilterFactory

public GatewayFilter apply(Config config) { KeyResolver resolver = getOrDefault(config.keyResolver, defaultKeyResolver); RateLimiter<Object> limiter = getOrDefault(config.rateLimiter, defaultRateLimiter); boolean denyEmpty = getOrDefault(config.denyEmptyKey, this.denyEmptyKey); HttpStatusHolder emptyKeyStatus = HttpStatusHolder .parse(getOrDefault(config.emptyKeyStatus, this.emptyKeyStatusCode)); return (exchange, chain) -> resolver.resolve(exchange).defaultIfEmpty(EMPTY_KEY).flatMap(key -> { if (EMPTY_KEY.equals(key)) { if (denyEmpty) { setResponseStatus(exchange, emptyKeyStatus); return exchange.getResponse().setComplete(); } return chain.filter(exchange); } String routeId = config.getRouteId(); if (routeId == null) { Route route = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR); routeId = route.getId(); } return limiter.isAllowed(routeId, key).flatMap(response -> { for (Map.Entry<String, String> header : response.getHeaders().entrySet()) { exchange.getResponse().getHeaders().add(header.getKey(), header.getValue()); } if (response.isAllowed()) { return chain.filter(exchange); } setResponseStatus(exchange, config.getStatusCode()); return exchange.getResponse().setComplete(); }); }); }

处理流程如下：

单个路由的限流配置：

spring: cloud: gateway: routes: - id: account-service uri: http://localhost:8090 predicates: - Path=/account/** filters: - RewritePath=/account/(?<path>.*), /$\{path} - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 redis-rate-limiter.burstCapacity: 60 redis-rate-limiter.requestedTokens: 15

重写429的返回值。

package com.zengame.cycube.api.gateway.rest.aspect; import cn.hutool.json.JSONUtil; import com.zengame.cycube.api.lib.common.bean.R; import com.zengame.cycube.api.lib.common.util.UUIDUtils; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter; import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.RequestRateLimiterGatewayFilterFactory; import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver; import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RateLimiter; import org.springframework.cloud.gateway.route.Route; import org.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Map; import java.util.stream.Stream; /** * 魔方自定义限流 * @author Carter.li * @createtime 2022/8/1 17:30 */ @Slf4j @Component public class CubeRequestLimiterGatewayFilterFactory extends RequestRateLimiterGatewayFilterFactory { private final RateLimiter redisRateLimiter; private final KeyResolver keyResolver; private final boolean denyEmptyKey = true; private static final String EMPTY_KEY = "____EMPTY_KEY__"; public CubeRequestLimiterGatewayFilterFactory(RateLimiter redisRateLimiter, KeyResolver keyResolver) { super(redisRateLimiter, keyResolver); this.redisRateLimiter = redisRateLimiter; this.keyResolver = keyResolver; } @Override public GatewayFilter apply(Config config) { KeyResolver resolver = getOrDefault(config.getKeyResolver(), keyResolver); RateLimiter<Object> limiter = getOrDefault(config.getRateLimiter(), redisRateLimiter); boolean denyEmpty = getOrDefault(config.getDenyEmptyKey(), this.denyEmptyKey); return (exchange, chain) -> resolver.resolve(exchange).defaultIfEmpty(EMPTY_KEY).flatMap(key -> { if (EMPTY_KEY.equals(key)) { if (denyEmpty) { return TokenCheckGatewayFilterFactory.generateJson(exchange, R.error(9998, "请求key为空")); } return chain.filter(exchange); } String routeId = config.getRouteId(); if (routeId == null) { Route route = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR); routeId = route.getId(); } return limiter.isAllowed(routeId, key).flatMap(response -> { for (Map.Entry<String, String> header : response.getHeaders().entrySet()) { exchange.getResponse().getHeaders().add(header.getKey(), header.getValue()); } if (response.isAllowed()) { return chain.filter(exchange); } R<String> r = R.error(9998, "请求太频繁"); r.setData(key); r.setGuid("请控制请求速度"); r.setTraceId(Stream.of(exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("requestId"), exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("requestId")).filter(StringUtils::isNotBlank).findFirst().orElse(UUIDUtils.uuid())); log.warn("too many requests: {}", JSONUtil.toJsonStr(r)); return TokenCheckGatewayFilterFactory.generateJson(exchange, r); }); }); } private <T> T getOrDefault(T configValue, T defaultValue) { return (configValue != null) ? configValue : defaultValue; } }

测试

jmeter脚本

线程配置：

接口配置：

经过测试，对高频接口增加了限流能力，而且限流能力是可以设定的。

小结

在网关添加了最低限度的保护限流策略。

企业用户数量有限，可以使用最小的资源满足软件系统的需求；

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