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news 2025/7/11 10:29:13

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在頻繁的網(wǎng)絡請求時，服務有時候也會受到很大的壓力，尤其是那種網(wǎng)絡攻擊，非法的。這樣的情形有時候需要作一些限制。本文主要介紹了兩種限流方法，感興趣的可以了解一下

一、實戰(zhàn)基于 Spring cloud Gateway 的限流
二、基于阿里開源限流神器：Sentinel

在頻繁的網(wǎng)絡請求時，服務有時候也會受到很大的壓力，尤其是那種網(wǎng)絡攻擊，非法的。這樣的情形有時候需要作一些限制。例如：限制對方的請求，這種限制可以有幾個依據(jù)：請求IP、用戶唯一標識、請求的接口地址等等。

當前限流的方式也很多：Spring cloud 中在網(wǎng)關本身自帶限流的一些功能，基于 redis 來做的。同時，阿里也開源了一款：限流神器 Sentinel。今天我們主要圍繞這兩塊來實戰(zhàn)微服務的限流機制。

首先講 Spring cloud 原生的限流功能，因為限流可以是對每個服務進行限流，也可以對于網(wǎng)關統(tǒng)一作限流處理。

一、實戰(zhàn)基于 Spring cloud Gateway 的限流

pom.xml引入依賴：

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

其基礎是基于redis，所以：

spring:

??application:

????name: gateway-service

??redis: #redis相關配置

????database: 8

????host: 10.12.15.5

????port: 6379

????password: 123456 #有密碼時設置

????jedis:

??????pool:

????????max-active: 8

????????max-idle: 8

????????min-idle: 0

????timeout: 10000ms

接下來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"));}

這里引入ipKeyResolver、apiKeyResolver、userKeyResolver三種策略，可以利用注解 @Primary 來決定其中一個被使用。

注入bean后，需要在配置中備用：

spring:

??application:

????name: gateway-service

??redis: #redis相關配置

????database: 8

????host: 10.12.15.5

????port: 6379

????password: 123456 #有密碼時設置

????jedis:

??????pool:

????????max-active: 8

????????max-idle: 8

????????min-idle: 0

????timeout: 10000ms

后面是限流的主要配置：

spring

??cloud:

????gateway:

??????routes: #路由配置:參數(shù)為一個List

??????- id: cas-server #唯一標識

????????uri: lb://cas-server-service #轉發(fā)的地址,寫服務名稱

????????order: -1

????????predicates:

????????- Path=/cas-server/** #判斷匹配條件,即地址帶有/ribbon/**的請求,會轉發(fā)至lb:cas-server-service

????????filters:

????????- StripPrefix=1 #去掉Path前綴,參數(shù)為1代表去掉/ribbon

????????- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流

??????????args:

????????????redis-rate-limiter.replenishRate: 1??# 允許用戶每秒處理多少個請求

????????????redis-rate-limiter.burstCapacity: 3??# 令牌桶的容量，允許在一秒鐘內完成的最大請求數(shù)

????????????key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表達式取的對應的bean

??????- id: admin-web

????????uri: lb://admin-web-service

????????order: -1

????????predicates:

????????- Path=/admin-web/**

????????filters:

????????- StripPrefix=1

????????- name: RequestRateLimiter

??????????args:

????????????redis-rate-limiter.replenishRate: 1??# 允許用戶每秒處理多少個請求

????????????redis-rate-limiter.burstCapacity: 3??# 令牌桶的容量，允許在一秒鐘內完成的最大請求數(shù)

????????????key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表達式取的對應的bean

這里是在原有的路由基礎上加入 RequestRateLimiter限流過濾器，包括三個參數(shù)：

- name: RequestRateLimiter #基于redis的Gateway的自身限流

??????????args:

????????????redis-rate-limiter.replenishRate: 3??#允許用戶每秒處理多少個請求

????????????redis-rate-limiter.burstCapacity: 5??#令牌桶的容量，允許在一秒鐘內完成的最大請求數(shù)

????????????key-resolver: "#{@ipKeyResolver}" #SPEL表達式取的對應的bean

其中 replenishRate，其含義表示允許每秒處理請求數(shù)；
burstCapacity 表示允許在一秒內處理的最大請求數(shù)；
key-resolver 這里采用請求 IP 限流，利用SPEL 表達式取對應的 bean

寫一個小腳本來壓測一下：

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

上面兩個腳本分別對2個服務進行壓測，打印結果：

{"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

在用測試工具Jmeter在同一秒內多次請求后：

HTTP/1.1 429 Too Many Requests

X-RateLimit-Remaining: 0

X-RateLimit-Burst-Capacity: 3

X-RateLimit-Replenish-Rate: 1

content-length: 0

expr: syntax error

HTTP/1.1 429 Too Many Requests

X-RateLimit-Remaining: 0

X-RateLimit-Burst-Capacity: 3

X-RateLimit-Replenish-Rate: 1

content-length: 0

expr: syntax error

從上面可以看到，執(zhí)行后，會出現(xiàn)調用失敗的情況，狀態(tài)變?yōu)?29 (Too Many Requests) 。

二、基于阿里開源限流神器：Sentinel

首先引入依賴：

<!--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個配置：

spring:

??application:

????name: admin-web

??cloud:

????kubernetes:

??????discovery:

????????all-namespaces: true

????sentinel:

??????eager: true #取消Sentinel控制臺的懶加載

??????transport:

????????dashboard: 10.12.15.2:8080 #sentinel的Dashboard地址

????????port: 8719 #是sentinel應用端和控制臺通信端口

????????heartbeat-interval-ms: 500 #心跳時間

??????scg:

????????fallback: #scg.fallback為sentinel限流后的響應配置

??????????mode: response

??????????response-status: 455

??????????response-body: 已被限流

其中，這里面配置了一個服務：spring.cloud.sentinel.transport.dashboard，配置的是 sentinel 的 Dashboard 地址。同時 spring.cloud.sentinel.transport.port 這個端口配置會在應用對應的機器上啟動一個Http Server，該 Server 會與 Sentinel 控制臺做交互。

Sentinel 默認為所有的 HTTP 服務提供限流埋點，上面配置完成后自動完成所有埋點，只需要控制配置限流規(guī)則即可。

這里我們講下通過注解來給指定接口函數(shù)加上限流埋點，寫一個RestController，在接口函數(shù)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);}

以上代碼部分完成了，接下來先安裝SentinelDashBoard，Sentinel DashBoard下載地址：github.com/alibaba/Sentinel/releases。

下載完成后，命令啟動：

java -jar sentinel-dashboard-1.6.2.jar

默認啟動端口為8080，訪問 IP:8080，就可以顯示 Sentinel 的登錄界面，用戶名與密碼均為sentinel。登錄 Dashboard 成功后，多次訪問接口"/getToken"，可以在 Dashboard 看到相應數(shù)據(jù)，這里不展示了。接下來可以設置接口的限流功能，在 “+流控” 按鈕點擊打開設置界面，設置閾值類型為 qps，單機閾值為5。

瀏覽器重復請求 http://10.10.15.5:5556/admin-web/api/user/getToken 如果超過閥值就會出現(xiàn)如下界面信息：

Blocked by Sentinel (flow limiting)

此時，就看到Sentinel 限流起作用了，可以加上 spring.cloud.sentinel.scg.fallback 為sentinel 限流后的響應配置，亦可自定義限流異常信息：

@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, "通過注解 @SentinelResource 配置限流埋點并自定義限流后的處理邏輯", null);}}

這里講下注解 @SentinelResource 包含以下屬性：

value：資源名稱，必需項；
entryType：入口類型，可選項（默認為 EntryType.OUT）；
blockHandler：blockHandlerClass中對應的異常處理方法名，參數(shù)類型和返回值必須和原方法一致；
blockHandlerClass：自定義限流邏輯處理類

Sentinel 限流邏輯處理完畢了，但每次服務重啟后，之前配置的限流規(guī)則就會被清空。因為是內存形式的規(guī)則對象。所以下面就講下用 Sentinel 的一個特性 ReadableDataSource 獲取文件、數(shù)據(jù)庫或者配置中心設置限流規(guī)則，目前支持 Apollo、Nacos、ZK 配置來管理。

首先回憶一下，一條限流規(guī)則主要由下面幾個因素組成：