高并发系统常用三板斧来保护系统：缓存、降级和限流，API网关作为所有请求的入口，请求量大，可以通过对并发访问的请求进行限速来保护系统的可用性。
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常用的限流算法比如有令牌桶算法，漏桶算法，计数器算法等，在Zuul中我们可以自己去实现限流的功能，Spring Cloud Gateway的出现本身就是用来替代Zuul的，要想替代那肯定得有强大的功能，除了性能上的优势之外，Spring Cloud Gateway还提供了很多新功能，比如限流操作，使用起来非常简单。
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目前限流提供了基于Redis的实现，首先引入依赖，
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId></dependency>
然后就可以以通过KeyResolver来指定限流的Key,比如我们需要根据用户来做限流，IP来做限流等等。
一、IP限流
通过exchange对象可以获取到请求信息，这边用了HostName。
@BeanKeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId"));}
二、用户限流
通过exchange对象可以获取到请求信息，获取当前请求的用户ID或者用户名，使用这种方式限流，请求路径中必须携带userId参数。
@BeanKeyResolver userKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId"));}
三、接口限流
获取请求地址的uri作为限流key。
@BeanKeyResolver apiKeyResolver() { return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());}
四、配置过滤器
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- filter名称必须是RequestRateLimiter
- redis-rate-limiter.replenishRate：允许用户每秒处理多少个请求
- redis-rate-limiter.burstCapacity：令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
- key-resolver：使用SpEL按名称引用bean
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配置好后就可以进行限流测试了，注意观察redis中的数据。
