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Spring Cloud Gateway 扩展支持动态限流

妤锋シ / 1413人阅读

摘要: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。欢迎关注我们获得更多的好玩实践

之前分享过 一篇 《Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩》, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现

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=1

RequestRateLimiterGatewayFilterFactory

public GatewayFilter apply(Config config) {
    KeyResolver resolver = getOrDefault(config.keyResolver, defaultKeyResolver);
    RateLimiter limiter = getOrDefault(config.rateLimiter,
            defaultRateLimiter);
    boolean denyEmpty = getOrDefault(config.denyEmptyKey, this.denyEmptyKey);
    HttpStatusHolder emptyKeyStatus = HttpStatusHolder
            .parse(getOrDefault(config.emptyKeyStatus, this.emptyKeyStatusCode));

    return (exchange, chain) -> {
                return exchange.getResponse().setComplete();
            });
        });
    };
}

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 Mono filter(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

总结

以上源码参考个人项目 基于Spring Cloud、OAuth2.0开发基于Vue前后分离的开发平台

QQ: 2270033969 一起来聊聊你们是咋用 spring cloud 的吧。

欢迎关注我们获得更多的好玩JavaEE 实践

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