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>
复制代码
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: 8 max-idle: 8 min-idle: 0 timeout: 10000ms
复制代码
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()); }
/** * API限流 * @return * @author Damon * @date 2020年3月18日 * */ @Bean(value = "apiKeyResolver") KeyResolver apiKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value()); }
/** * 请求路径中必须携带userId参数 * 用户限流 * @return * @author Damon * @date 2020年3月18日 * */ @Bean(value = "userKeyResolver") KeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId")); }
复制代码
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: 8 max-idle: 8 min-idle: 0 timeout: 10000ms
cloud: kubernetes: discovery: all-namespaces: true gateway: discovery: locator: enabled: true lowerCaseServiceId: true 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: -1 predicates: - 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-service filters: - 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-web uri: lb://admin-web-service order: -1 predicates: - 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
- id: order-service uri: lb://order-service-service order: -1 predicates: - Path=/order-service/** 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
http: encoding: charset: UTF-8 enabled: true force: true mvc: throw-exception-if-no-handler-found: true main: allow-bean-definition-overriding: true # 当遇到同样名称时，是否允许覆盖注册
复制代码
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
复制代码
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;done
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/admin-web/api/user/getCurrentUser;done
复制代码
上面两个脚本分别对 2 个服务进行压测，打印结果：
HTTP/1.1 200 OKtransfer-encoding: chunkedX-RateLimit-Remaining: 2X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1Expires: 0Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidateSet-Cookie: ORDER-SERVICE-SESSIONID=R99Ljit9XvfCapyUJDWL8I0rZqxReoY6HwcQV2n2; path=/X-XSS-Protection: 1; mode=blockPragma: no-cacheX-Frame-Options: DENYDate: Thu, 19 Mar 2020 06:32:27 GMTX-Content-Type-Options: nosniffContent-Type: application/json;charset=UTF-8
{"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
同一秒内多次后：
HTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0
expr: syntax error
HTTP/1.1 429 Too Many RequestsX-RateLimit-Remaining: 0X-RateLimit-Burst-Capacity: 3X-RateLimit-Replenish-Rate: 1content-length: 0
expr: syntax error
复制代码
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>
复制代码
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
复制代码
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);}
复制代码
以上代码部分完成了，接下来先安装 SentinelDashBoard，Sentinel DashBoard 下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 。
下载完成后，命令启动：
java -jar sentinel-dashboard-1.6.2.jar
复制代码
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)
复制代码
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); }}
复制代码
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
复制代码
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 }]
复制代码
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
复制代码
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
复制代码
以上即为限流的两种方式。
结束福利
开源实战利用 k8s 作微服务的架构设计代码：
https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-k8shttps://gitee.com/damon_one/spring-cloud-oauth2
复制代码
欢迎大家 star，多多指教。
关于作者
笔名：Damon，技术爱好者，长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计，以及结合 Docker、K8s 做微服务容器化，自动化部署等一站式项目部署、落地。目前主要从事基于 K8s 云原生架构研发的工作。Golang 语言开发，长期研究边缘计算框架 KubeEdge、调度框架 Volcano 等。公众号 程序猿Damon 发起人。个人微信 MrNull008，个人网站：Damon | Micro-Service | Containerization | DevOps，欢迎來撩。
欢迎关注：InfoQ
欢迎关注：腾讯自媒体专栏
精彩推荐
欢迎关注
评论