文中内容包含:微服务网关限流10万QPS、跨域、过滤器、令牌桶算法。
在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少。
今天我就将沉淀下来的所有与网关相关的知识,用一篇文章总结清楚,希望对爱学习的小伙伴们有所帮助。
本篇文章主要介绍网关跨域配置,网关过滤器编写,网关的令牌桶算法限流【每秒10万QPS】
首先我们来看什么是网关
This project provides a library for building an API Gateway on top of Spring WebFlux.
gateway官网:
https://spring.io/projects/spring-cloud-gateway
实现微服务网关的技术有很多,
我们使用gateway这个网关技术,无缝衔接到基于spring cloud的微服务开发中来。
不同的微服务一般会有不同的网络地址,而外部客户端可能需要调用多个服务的接口才能完成一个业务需求,如果让客户端直接与各个微服务通信,会有以下的问题:
以上这些问题可以借助网关解决。
网关是介于客户端和服务器端之间的中间层,所有的外部请求都会先经过 网关这一层。也就是说,API 的实现方面更多的考虑业务逻辑,而安全、性能、监控可以交由 网关来做,这样既提高业务灵活性又不缺安全性,典型的架构图如图所示:
微服务网关就是一个系统,通过暴露该微服务网关系统,方便我们进行相关的鉴权,安全控制,日志统一处理,易于监控的相关功能。历史文章:200期阶段汇总
由于我们开发的系统 有包括前台系统和后台系统,后台的系统给管理员使用。那么也需要调用各种微服务,所以我们针对管理后台搭建一个网关微服务。分析如下:
搭建步骤:
(1)依赖坐标pom.xml:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
(2)启动引导类:GatewayApplication
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class GatewayApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
}
}
(3)在resources下创建application.yml
spring:
application:
name: apigateway
cloud:
gateway:
routes:
- id: open
uri: lb://open
predicates:
- Path=/open/**
filters:
- StripPrefix= 1
- id: system
uri: lb://system
predicates:
- Path=/system/**
filters:
- StripPrefix= 1
server:
port: 9999
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
instance:
prefer-ip-address: true
参考官方手册:
https://cloud.spring.io/spring-cloud-gateway/spring-cloud-gateway.html#_stripprefix_gatewayfilter_factory
在启动类GatewayApplication中,加入跨域配置代码如下
@Bean
public CorsWebFilter corsFilter() {
CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
config.addAllowedMethod("*");//支持所有方法
config.addAllowedOrigin("*");//跨域处理 允许所有的域
config.addAllowedHeader("*");//支持所有请求头
UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource(new PathPatternParser());
source.registerCorsConfiguration("/**", config);//匹配所有请求
return new CorsWebFilter(source);
}
我们可以通过网关过滤器,实现一些逻辑的处理,比如ip黑白名单拦截、特定地址的拦截等。下面的代码中做了两个过滤器,并且设定的先后顺序。
(1)在网关微服务中创建IpFilter,无需配置其他,注册到Spring容器即可生效
@Component
public class IpFilter implements GlobalFilter, Ordered {
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
InetSocketAddress remoteAddress = request.getRemoteAddress();
//TODO 设置ip白名单
System.out.println("ip:"+remoteAddress.getHostName());
return chain.filter(exchange);
}
@Override
public int getOrder() {
return 1;
}
}
(2)在网关微服务中创建UrlFilter,无需配置其他,注册到Spring容器即可生效
@Component
public class UrlFilter implements GlobalFilter, Ordered {
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
String url = request.getURI().getPath();
//TODO 拦截特定URL地址
System.out.println("url:"+url);
return chain.filter(exchange);
}
@Override
public int getOrder() {
return 2;
}
}
我们之前说过,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。
看图就完了,非常简单!
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,Guava(读音: 瓜哇)是其中之一,redis客户端也有其实现。历史文章:200期阶段汇总
需求:每个ip地址1秒内只能发送10万请求,多出来的请求返回429错误。
代码实现:
<!--redis-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
</dependency>
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。
//定义一个KeyResolver
@Bean
public KeyResolver ipKeyResolver() {
return new KeyResolver() {
@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}
};
}
spring:
application:
name: apigateway
cloud:
gateway:
routes:
- id: open
uri: lb://open
predicates:
- Path=/open/**
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
redis-rate-limiter.burstCapacity: 1
- id: system
uri: lb://system
predicates:
- Path=/system/**
filters:
- StripPrefix= 1
# 配置Redis 127.0.0.1可以省略配置
redis:
host: 101.57.2.128
port: 6379
server:
port: 9999
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:100/eureka
instance:
prefer-ip-address: true
解释:
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 。
网站声明:如果转载,请联系本站管理员。否则一切后果自行承担。
添加我为好友,拉您入交流群!
请使用微信扫一扫!