Spring Cloud Gateway三种API限流方案详解

Spring Cloud Gateway实现API限流的三种方式

前言

在微服务架构中，API网关作为系统的统一入口，承担着路由转发、权限校验、流量控制等重要职责。其中，API限流是保障系统稳定性的重要手段之一，能够有效防止系统因突发流量而过载。Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态中的网关组件，提供了多种灵活的限流实现方式。本文将详细介绍三种常用的API限流实现方案，并分析其适用场景。

一、基于Redis的令牌桶算法限流

Spring Cloud Gateway内置了基于Redis的限流过滤器RequestRateLimiter，它采用令牌桶算法实现分布式限流，适合多实例网关场景。

实现步骤

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactiveartifactId>
dependency>

2. 配置限流规则

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: order-service
        uri: lb://order-service
        predicates:
        - Path=/api/orders/**
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 50  # 每秒生成50个令牌
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 100 # 令牌桶最大容量
            key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"    # 使用IP作为限流键

3. 自定义限流键解析器

@Bean
public KeyResolver ipKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(
        exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress()
    );
}

4. 自定义限流响应

@Configuration
public class RateLimitConfig {
    
    @Bean
    public RedisRateLimiter redisRateLimiter(ReactiveRedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        return new RedisRateLimiter(redisTemplate, 
            (config, routeId) -> new RateLimiterConfig.Builder()
                .setReplenishRate(config.getReplenishRate())
                .setBurstCapacity(config.getBurstCapacity())
                .build());
    }
}

优缺点分析

优点：

• 分布式环境下限流准确，适合集群部署
• 令牌桶算法能应对突发流量
• 配置简单，与Spring Cloud Gateway深度集成
• 支持动态调整限流参数

缺点：

• 依赖Redis，增加了系统复杂度
• 网络IO带来额外性能开销
• 需要维护Redis高可用

二、基于Guava的本地限流

对于单实例网关或不需要严格分布式限流的场景，可以使用Guava的RateLimiter实现高性能本地限流。

实现步骤

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>com.google.guavagroupId>
    <artifactId>guavaartifactId>
    <version>31.1-jreversion>
dependency>

2. 实现自定义过滤器

@Component
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
public class RateLimitFilter implements GlobalFilter {
    
    // 针对不同路由设置不同限流策略
    private final Map<String, RateLimiter> limiters = Map.of(
        "user-service", RateLimiter.create(20.0),  // 每秒20个请求
        "order-service", RateLimiter.create(50.0) // 每秒50个请求
    );
    
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        String routeId = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_PREDICATE_ROUTE_ATTR);
        RateLimiter limiter = limiters.get(routeId);
        
        if (limiter != null && !limiter.tryAcquire()) {
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
            exchange.getResponse().getHeaders().add("Content-Type", "application/json");
            String error = "{\"code\":429,\"message\":\"请求过于频繁，请稍后再试\"}";
            DataBuffer buffer = exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(error.getBytes());
            return exchange.getResponse().writeWith(Mono.just(buffer));
        }
        return chain.filter(exchange);
    }
}

优缺点分析

优点：

• 不依赖外部存储，性能极高
• 实现简单，维护成本低
• 适合单实例或对限流精度要求不高的场景

缺点：

• 分布式环境下限流不准确
• 限流规则无法动态调整
• 不支持复杂限流策略

三、基于Sentinel的熔断限流

Sentinel是阿里巴巴开源的流量控制组件，提供了丰富的限流、熔断、系统保护功能，适合复杂场景。

完整实现方案

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
    <version>2021.0.4.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gatewayartifactId>
    <version>2021.0.4.0version>
dependency>

2. 详细配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080  # Sentinel控制台地址
        port: 8719
      filter:
        enabled: false  # 关闭默认的Servlet过滤器
      gateway:
        enabled: true
        order: -100     # 过滤器执行顺序

3. 自定义流控规则

@PostConstruct
public void initRules() {
    // API分组限流
    initApiGroupRules();
    // 热点参数限流
    initParamFlowRules();
}

private void initApiGroupRules() {
    Set<ApiDefinition> definitions = new HashSet<>();
    ApiDefinition userApi = new ApiDefinition("user-api")
        .setPredicateItems(new HashSet<>(Arrays.asList(
            new ApiPathPredicateItem().setPattern("/api/user/**")
                .setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX)
        )));
    definitions.add(userApi);
    GatewayApiDefinitionManager.loadApiDefinitions(definitions);

    Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
    rules.add(new GatewayFlowRule("user-api")
        .setResourceMode(SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME)
        .setCount(100)
        .setIntervalSec(1)
        .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)
        .setMaxQueueingTimeoutMs(500));
    GatewayRuleManager.loadRules(rules);
}

private void initParamFlowRules() {
    ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule("user-service")
        .setParamIdx(0)
        .setCount(10)
        .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
}

4. 高级定制

@Configuration
public class SentinelConfig {
    
    // 自定义异常处理
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler(
            ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
            ObjectProvider<ServerCodecConfigurer> serverCodecConfigurer) {
        return new CustomBlockExceptionHandler(
            viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList),
            serverCodecConfigurer.getIfAvailable(ServerCodecConfigurer::create));
    }
    
    // 自定义请求解析器
    @Bean
    public RequestOriginParser requestOriginParser() {
        return exchange -> {
            String origin = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-Origin");
            return Optional.ofNullable(origin).orElse("default");
        };
    }
}

// 自定义异常响应
class CustomBlockExceptionHandler extends SentinelGatewayBlockExceptionHandler {
    
    public CustomBlockExceptionHandler(List<ViewResolver> viewResolvers, 
                                     ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        super(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }
    
    @Override
    public Mono<Void> handle(ServerWebExchange exchange, Throwable ex) {
        if (ex instanceof BlockException) {
            exchange.getResponse().getHeaders().add("Content-Type", "application/json");
            String error = String.format("{\"code\":429,\"message\":\"服务限流，%s\"}", 
                ((BlockException) ex).getRule().getResource());
            DataBuffer buffer = exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(error.getBytes());
            return exchange.getResponse().writeWith(Mono.just(buffer));
        }
        return Mono.error(ex);
    }
}

优缺点分析

优点：

• 功能全面：支持限流、熔断、系统保护
• 可视化控制台：实时监控和动态规则配置
• 多种限流策略：QPS、线程数、热点参数等
• 生产级解决方案：经过阿里大规模流量验证

缺点：

• 系统复杂度高，学习曲线陡峭
• 需要额外部署Sentinel控制台
• 对系统性能有一定影响

总结与选型建议

方案	适用场景	性能	分布式支持	功能丰富度
Redis限流	多实例网关，需要精确限流	中	支持	中
Guava限流	单实例网关，简单限流需求	高	不支持	低
Sentinel限流	复杂流量管控，生产环境	中高	支持	高

实际应用建议：

1. 中小型项目：优先考虑Redis方案，平衡实现复杂度和功能需求
2. 高并发单实例：使用Guava方案获得最佳性能
3. 生产级系统：采用Sentinel实现全方位流量管控
4. 混合方案：核心API使用Sentinel，普通API使用Redis或Guava

最佳实践：

• 结合监控系统实时调整限流阈值
• 为不同用户等级设置差异化限流策略
• 在网关层实现全局兜底限流，在服务层实现细粒度限流
• 完善的限流响应信息，帮助客户端正确处理