springClodu通过zuul-ratelimit实现限流

网关：zuul
注册中心：eureka

1、User：通过对已认证的用户进行限流
2、Origin：针对请求的Origin限流，ip限流
3、url：对于url进行限流
4、不配置type即默认根据servceId进行限流，即根据服务进行限流

1、IN_MEMORY：默认存储方式，基于ConcrrentHashMap
2、REDIS：基于redis存储，zuul多节点部署的时候建议用
3、JPA：spring data JPA 基于数据库存储
4、CONSUL：consul 的kv存储
5、BUKET4J：一个Java编写的基于令牌桶算法的限流库

zuul:
 
    ratelimit:
 
        key-prefix: your-prefix  #对应用来标识请求的key的前缀，自行设置
 
        enabled: true #是否开启限流
 
        repository: REDIS  #对应存储类型（用来存储统计信息）
 
        behind-proxy: true  #代理之后
 
        default-policy: #可选 - 针对所有的路由配置的策略，除非特别配置了policies
 
             limit: 10 #可选 - 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
 
             quota: 1000 #可选-  每个刷新时间窗口对应的请求时间限制（秒）
 
             refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间，默认值 (秒)
 
              type: #可选 限流方式，不选则默认serviceId根据服务进行限流
 
                    - user
 
                    - origin
 
                    - url
 
          policies:
 
                myServiceId: #特定的路由
 
                      limit: 10 #可选- 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
 
                      quota: 1000 #可选-  每个刷新时间窗口对应的请求时间限制（秒）
 
                      refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间，默认值 (秒)
 
                      type: #可选 限流方式
 
                          - user
 
                          - origin
 
                          - url

spring-cloud-zuul-ratelimit根据不同的maven版本相关配置可能有变化

	
		org.springframework.cloud
		spring-cloud-starter-netflix-zuul
	
	
	
		org.springframework.cloud
		spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
	
	
	
		com.marcosbarbero.cloud
		spring-cloud-zuul-ratelimit
		2.0.6.RELEASE
	

如果希望自定义key，那么可以使用自定义RateLimitKeyGenerator来实现增加自己的策略逻辑
例如：根据不通的name进行判定每个name在一分钟内只允许通过10次
配置rateLimit：

ratelimit: 
    key-prefix: springcloud-book #按粒度拆分的临时变量key前缀
    enabled: true #启用开关
    repository: IN_MEMORY #key存储类型，默认是IN_MEMORY本地内存，此外还有多种形式
    behind-proxy: true #表示代理之后
    default-policy: #全局限流策略，可单独细化到服务粒度
      limit: 10 #在一个单位时间窗口的请求数量
      quota: 1000 #在一个单位时间窗口的请求时间限制
      refresh-interval: 60 #单位时间窗口
      type: 
        - user #可指定用户粒度
        - origin #可指定客户端地址粒度
        - url #可指定url粒度

自定义key实现RateLimitKeyGenerator：

@RequiredArgsConstructor
public class CustomRateLimitKeyGenerator implements RateLimitKeyGenerator {
 
    private final RateLimitProperties properties;
    private final RateLimitUtils rateLimitUtils;
 
    @Override
    public String key(final HttpServletRequest request, final Route route, final Policy policy) {
   		 //policy限流配置中的类型可配置多个，集合方式获取
        final List types = policy.getType().stream().map(MatchType::getType).collect(Collectors.toList());
        //拼接字符串以冒号分隔
        final StringJoiner joiner = new StringJoiner(":");
        //获取请求中的参数name
        String name=request.getParameter("name");
        //获取配置文件临时变量key前缀properties.getKeyPrefix()
        joiner.add(properties.getKeyPrefix());
        joiner.add(name);
        
        }
        //转换成字符串形成key返回
        return joiner.toString();
    }
}

redis、jpa、concul这三种是通过计数器进行限流，不同的限流策略生成一个key，计算剩余限流相关数据是存入rate中，key-rate一一对应。请求进入后，根据key查找有没有相关rate生成，没有则生成rate保存，后置filter进行更行剩余请求次数，请求耗时。
前置过滤：获取route数据，策略集合，遍历集合，生成限流key，创建rate对象，比较limit请求次数，请求时间是否超出阈值。
后置过滤：计算请求耗时，更新rate对象中的剩余请求次数，请求时间阈值
源码中rate实体类：

public class Rate {
 
    @Id
    @Column(name = "rate_key")
    private String key;
    
    private Long remaining;
    
    private Long remainingQuota;
    
    private Long reset;
    
    @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "dd-MM-yyyy HH:mm:ss")
    private Date expiration;
}