Spring Cloud限流詳解
在高並發的應用中，限流往往是一個繞不開的話題。本文詳細探討在Spring Cloud中如何實現限流。
在
Zuul
上實現限流是個不錯的選擇，只需要編寫一個過濾器就可以了，關鍵在於如何實現限流的演算法。常見的限流演算法有漏桶演算法以及令牌桶演算法。這個可參考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ，寫得通俗易懂，你值得擁有，我就不拽文了。
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GoogleGuava
為我們提供了限流工具類
RateLimiter
，於是乎，我們可以擼代碼了。
代碼示例
@Component
public class RateLimitZuulFilter extends ZuulFilter {
private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1000.0);
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
@Override
public int filterOrder() {
return Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
// 這裡可以考慮弄個限流開啟的開關，開啟限流返回true，關閉限流返回false，你懂的。
return true;
}
@Override
public Object run() {
try {
RequestContext currentContext = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletResponse response = currentContext.getResponse();
if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
HttpStatus httpStatus = HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS;
response.setContentType(MediaType.TEXT_PLAIN_VALUE);
response.setStatus(httpStatus.value());
response.getWriter().append(httpStatus.getReasonPhrase());
currentContext.setSendZuulResponse(false);
throw new ZuulException(
httpStatus.getReasonPhrase(),
httpStatus.value(),
httpStatus.getReasonPhrase()
);
}
} catch (Exception e) {
ReflectionUtils.rethrowRuntimeException(e);
}
return null;
}
}
如上，我們編寫了一個
pre
類型的過濾器。對Zuul過濾器有疑問的可參考我的博客：
Spring Cloud內置的Zuul過濾器詳解：http://www.itmuch.com/spring-cloud/zuul/zuul-filter-in-spring-cloud
Spring Cloud Zuul過濾器詳解：http://www.itmuch.com/spring-cloud/zuul/spring-cloud-zuul-filter
在過濾器中，我們使用
GuavaRateLimiter
實現限流，如果已經達到最大流量，就拋異常。
分散式場景下的限流
以上單節點Zuul下的限流，但在生產中，我們往往會有多個Zuul實例。對於這種場景如何限流呢？我們可以藉助Redis實現限流。
使用redis實現，存儲兩個key，一個用於計時，一個用於計數。請求每調用一次，計數器增加1，若在計時器時間內計數器未超過閾值，則可以處理任務
if(!cacheDao.hasKey(TIME_KEY)) {
cacheDao.putToValue(TIME_KEY, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
if(cacheDao.hasKey(TIME_KEY) && cacheDao.incrBy(COUNTER_KEY, 1) > 400) {
// 拋個異常什麼的
}
實現微服務級別的限流
一些場景下，我們可能還需要實現微服務粒度的限流。此時可以有兩種方案：
方式一：在微服務本身實現限流。
和在Zuul上實現限流類似，只需編寫一個過濾器或者攔截器即可，比較簡單，不作贅述。個人不太喜歡這種方式，因為每個微服務都得編碼，感覺成本很高啊。
加班那麼多，作為程序猿的我們，應該學會偷懶，這樣才可能有時間孝順父母、抱老婆、逗兒子、遛狗養鳥、聊天打屁、追求人生信仰。好了不扯淡了，看方法二吧。
方法二：在Zuul上實現微服務粒度的限流。
在講解之前，我們不妨模擬兩個路由規則，兩種路由規則分別代表Zuul的兩種路由方式。
zuul:
routes:
microservice-provider-user: /user/**
user2:
url: http://localhost:8000/
path: /user2/**
如配置所示，在這裡，我們定義了兩個路由規則，
microservice-provider-user
以及
user2
，其中
microservice-provider-user
這個路由規則使用到Ribbon + Hystrix，走的是
RibbonRoutingFilter
；而
user2
這個路由用不上Ribbon也用不上Hystrix，走的是
SipleRoutingFilter
。如果你搞不清楚這點，請參閱我的博客：
Spring Cloud內置的Zuul過濾器詳解：http://www.itmuch.com/spring-cloud/zuul/zuul-filter-in-spring-cloud
Spring Cloud Zuul過濾器詳解：http://www.itmuch.com/spring-cloud/zuul/spring-cloud-zuul-filter
搞清楚這點之後，我們就可以擼代碼了：
@Component
public class RateLimitZuulFilter extends ZuulFilter {
private Map map = Maps.newConcurrentMap();
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
@Override
public int filterOrder() {
// 這邊的order一定要大於org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.pre.PreDecorationFilter的order
// 也就是要大於5
// 否則，RequestContext.getCurrentContext()里拿不到serviceId等數據。
return Ordered.LOWEST_PRECEDENCE;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
// 這裡可以考慮弄個限流開啟的開關，開啟限流返回true，關閉限流返回false，你懂的。
return true;
}
@Override
public Object run() {
try {
RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletResponse response = context.getResponse();
String key = null;
// 對於service格式的路由，走RibbonRoutingFilter
String serviceId = (String) context.get(SERVICE_ID_KEY);
if (serviceId != null) {
key = serviceId;
map.putIfAbsent(serviceId, RateLimiter.create(1000.0));
}
// 如果壓根不走RibbonRoutingFilter，則認為是URL格式的路由
else {
// 對於URL格式的路由，走SimpleHostRoutingFilter
URL routeHost = context.getRouteHost();
if (routeHost != null) {
String url = routeHost.toString();
key = url;
map.putIfAbsent(url, RateLimiter.create(2000.0));
}
}
RateLimiter rateLimiter = map.get(key);
if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
HttpStatus httpStatus = HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS;
response.setContentType(MediaType.TEXT_PLAIN_VALUE);
response.setStatus(httpStatus.value());
response.getWriter().append(httpStatus.getReasonPhrase());
context.setSendZuulResponse(false);
throw new ZuulException(
httpStatus.getReasonPhrase(),
httpStatus.value(),
httpStatus.getReasonPhrase()
);
}
} catch (Exception e) {
ReflectionUtils.rethrowRuntimeException(e);
}
return null;
}
}
簡單講解一下這段代碼：
對於
microservice-provider-user
這個路由，我們可以用
context.get(SERVICE_ID_KEY);
獲取到serviceId，獲取出來就是
microservice-provider-user
；
而對於
user2
這個路由，我們使用
context.get(SERVICE_ID_KEY);
獲得是null，但是呢，可以用
context.getRouteHost()
獲得路由到的地址，獲取出來就是
http://localhost:8000/
。接下來的事情，你們懂的。
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改進與提升
實際項目中，除以上實現的限流方式，還可能會：
一、在上文的基礎上，增加配置項，控制每個路由的限流指標，並實現動態刷新，從而實現更加靈活的管理
二、基於CPU、內存、資料庫等壓力限流（感謝平安常浩智）提出。。
下面，筆者藉助Spring Boot Actuator提供的
Metrics
能力進行實現基於內存壓力的限流——當可用內存低於某個閾值就開啟限流，否則不開啟限流。
@Component
public class RateLimitZuulFilter extends ZuulFilter {
@Autowired
private SystemPublicMetrics systemPublicMetrics;
@Override
public boolean shouldFilter() {
// 這裡可以考慮弄個限流開啟的開關，開啟限流返回true，關閉限流返回false，你懂的。
Collection> metrics = systemPublicMetrics.metrics();
Optional> freeMemoryMetric = metrics.stream()
.filter(t -> "mem.free".equals(t.getName()))
.findFirst();
// 如果不存在這個指標，穩妥起見，返回true，開啟限流
if (!freeMemoryMetric.isPresent()) {
return true;
}
long freeMemory = freeMemoryMetric.get()
.getValue()
.longValue();
// 如果可用內存小於1000000KB，開啟流控
return freeMemory
}
// 省略其他方法
}
三、實現不同維度的限流，例如：
對請求的目標URL進行限流（例如：某個URL每分鐘只允許調用多少次）
對客戶端的訪問IP進行限流（例如：某個IP每分鐘只允許請求多少次）
對某些特定用戶或者用戶組進行限流（例如：非VIP用戶限制每分鐘只允許調用100次某個API等）
多維度混合的限流。此時，就需要實現一些限流規則的編排機制。與、或、非等關係。
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