网关可以做很多的事情，比如，限流，当我们的系统被频繁的请求的时候，就有可能 将系统压垮，所以 为了解决这个问题，需要在每一个微服务中做限流操作，但是如果有了网关，那么就可以在网关系统做限流，因为所有的请求都需要先通过网关系统才能路由到微服务中。
令牌桶算法
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下：
1）所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；
2）根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；
3）桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝；
4）请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；
5）令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流
如下图：
这个算法的实现，有很多技术，Guaua是其中之一，redis客户端也有其实现。
网关限流代码实现
（1）spring cloud gateway 默认使用redis的RateLimter限流算法来实现。所以我们要使用首先需要引入redis的依赖 (这里需要使用响应式的redis依赖spring-boot-starter-data-redis-reactive)
<dependencies>
<!--网管-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<!--熔断器-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<!--eureka客户端-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<!--redis用于实现限流-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
（2）定义KeyResolver
在GatewayApplicatioin引导类中添加如下代码，KeyResolver用于计算某一个类型的限流的KEY也就是说，可以通过KeyResolver来指定限流的Key。
package com.changgou;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
/**
* @author ：gzy
* @date ：Created in 2019/8/15
* @description ：
* @version: 1.0
*/
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class GatewayApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayApplication.class);
}
@Bean
//KeyResolver用于计算某一个类型的限流的KEY也就是说，可以通过KeyResolver来指定限流的Key。
public KeyResolver ipKeyResolver(){
return new KeyResolver() {
@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}
};
}
}
(3)application.yml配置
spring:
application:
name: gateway
cloud:
gateway:
routes:
#与微服务名称对应
- id: goods
# 路由地址（转发地址），这里根据服务名称，采用lb协议，会从Eureka注册中心获取服务请求地址
# 路由地址如果通过lb协议加服务名称时，会自动使用负载均衡访问对应服务
# 规则：lb协议+服务名称
uri: lb://goods
predicates:
# 路由拦截地址(断言),请求路径要加goods，后面拦截器会自动去掉
- Path=/goods/**
#访问地址自动去掉一个前缀
filters:
- StripPrefix= 1
- id: system
uri: lb://system
predicates:
- Path=/system/**
filters:
- StripPrefix= 1
- name: RequestRateLimiter #请求数限流 名字不能随便写
args:
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"
redis-rate-limiter.replenishRate: 1 #同一个IP在一秒中只能访问一次
redis-rate-limiter.burstCapacity: 1 #在突发情况下 一个IP在一秒中只能访问一次
redis:
host: 192.168.200.128
server:
port: 9101
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:6868/eureka
instance:
prefer-ip-address: true
解释：
- burstCapacity：令牌桶总容量。
- replenishRate：令牌桶每秒填充平均速率。
- key-resolver：用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字。它使用 SpEL 表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象。
通过在replenishRate和中设置相同的值来实现稳定的速率burstCapacity。设置burstCapacity高于时，可以允许临时突发replenishRate。在这种情况下，需要在突发之间允许速率限制器一段时间（根据replenishRate），因为2次连续突发将导致请求被丢弃（HTTP 429 - Too Many Requests）
key-resolver: "#{@userKeyResolver}" 用于通过SPEL表达式来指定使用哪一个KeyResolver.
如上配置：
表示 一秒内，允许 一个请求通过，令牌桶的填充速率也是一秒钟添加一个令牌。
最大突发状况 也只允许 一秒内有一次请求，可以根据业务来调整 。
