詳解SpringCloudNetflixZuul中的速率限制

Spring Cloud Netflix Zuul是一個包含Netflix Zuul的開源網關。它為Spring Boot應用程序添加了一些特定功能。不幸的是，開箱即用不提供速率限制。

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除了Spring Cloud Netflix Zuul依賴項之外，我們還需要將Spring Cloud Zuul RateLimit 添加到我們的應用程序的pom.xml中：

<dependency>
 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>com.marcosbarbero.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-zuul-ratelimit</artifactId>
 <version>2.2.0.RELEASE</version>
</dependency>

首先，讓我們創建幾個REST端點，我們將在其上應用速率限制。

下面是一個簡單的Spring Controller類，有兩個端點：

@Controller
@RequestMapping("/greeting")
public class GreetingController {
 
 @GetMapping("/simple")
 public ResponseEntity<String> getSimple() {
  return ResponseEntity.ok("Hi!");
 }
 
 @GetMapping("/advanced")
 public ResponseEntity<String> getAdvanced() {
  return ResponseEntity.ok("Hello, how you doing?");
 }
}

讓我們在application.yml文件中添加以下Zuul屬性：

zuul:
 routes:
 serviceSimple:
  path: /greeting/simple
  url: forward:/
 serviceAdvanced:
  path: /greeting/advanced
  url: forward:/
 ratelimit:
 enabled: true
 repository: JPA
 policy-list:
  serviceSimple:
  - limit: 5
   refresh-interval: 60
   type:
   - origin
  serviceAdvanced:
  - limit: 1
   refresh-interval: 2
   type:
   - origin
 strip-prefix: true

在zuul.routes下，我們提供端點詳細信息。在zuul.ratelimit.policy-list下，我們為端點提供速率限制配置。該限屬性指定的時間端點可以在內部被稱為數字刷新間隔。

我們可以看到，我們為serviceSimple 端點添加了每60秒5個請求的速率限制。相比之下， serviceAdvanced的速率限制為每2秒1個請求。

該類型配置指定其速率限制的方法,以下是可能的值：

origin - 基于用戶原始請求的速率限制
url - 基于下游服務的請求路徑的速率限制
user - 基于經過身份驗證的用戶名或“匿名”的速率限制
No value - 充當每項服務的全局配置。要使用這種方法，請不要設置參數'type'

接下來，讓我們測試一下速率限制：

@Test
public void whenRequestNotExceedingCapacity_thenReturnOkResponse() {
 ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity(SIMPLE_GREETING, String.class);
 assertEquals(OK, response.getStatusCode());
 
 HttpHeaders headers = response.getHeaders();
 String key = "rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1";
 
 assertEquals("5", headers.getFirst(HEADER_LIMIT + key));
 assertEquals("4", headers.getFirst(HEADER_REMAINING + key));
 assertEquals("60000", headers.getFirst(HEADER_RESET + key)); 
}

在這里，我們只對一個端點/ greeting / simple進行一次調用。請求成功，因為它在速率限制內。

另一個關鍵點是，對于每個響應，我們返回標頭Header，為我們提供有關速率限制的更多信息。對于上述請求，我們將獲得以下標頭：

X-RateLimit-Limit-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 5

X-RateLimit-Remaining-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 4

X-RateLimit-Reset-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 60000

解釋：

X-RateLimit-Limit- [key]：為端點配置的限制
X-RateLimit-Remaining- [key]：調用端點的剩余嘗試次數
X-RateLimit-Reset- [key]：為端點配置的刷新間隔的剩余毫秒數

另外，如果我們再次立即觸發相同的端點，我們可以得到：

X-RateLimit-Limit-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 5

X-RateLimit-Remaining-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 3

X-RateLimit-Reset-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1: 57031

請注意減少的剩余嘗試次數和剩余的毫秒數。

讓我們看看當我們超過速率限制時會發生什么：

@Test
public void whenRequestExceedingCapacity_thenReturnTooManyRequestsResponse() throws InterruptedException {
 ResponseEntity<String> response = this.restTemplate.getForEntity(ADVANCED_GREETING, String.class);
 assertEquals(OK, response.getStatusCode());
  
 for (int i = 0; i < 2; i++) {
  response = this.restTemplate.getForEntity(ADVANCED_GREETING, String.class);
 }
 
 assertEquals(TOO_MANY_REQUESTS, response.getStatusCode());
 
 HttpHeaders headers = response.getHeaders();
 String key = "rate-limit-application_serviceAdvanced_127.0.0.1";
 
 assertEquals("1", headers.getFirst(HEADER_LIMIT + key));
 assertEquals("0", headers.getFirst(HEADER_REMAINING + key));
 assertNotEquals("2000", headers.getFirst(HEADER_RESET + key));
 
 TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
 
 response = this.restTemplate.getForEntity(ADVANCED_GREETING, String.class);
 assertEquals(OK, response.getStatusCode());
}

在這里，我們快速連續兩次調用，由于我們已將速率限制配置為每2秒一個請求，因此第二個調用將失敗。結果，錯誤代碼429（Too Many Requests）返回給客戶端。以下是達到速率限制時返回的標頭：

X-RateLimit-Limit-rate-limit-application_serviceAdvanced_127.0.0.1: 1

X-RateLimit-Remaining-rate-limit-application_serviceAdvanced_127.0.0.1: 0

X-RateLimit-Reset-rate-limit-application_serviceAdvanced_127.0.0.1: 268

之后，我們休息了2秒鐘。這是為端點配置的刷新間隔。最后，我們再次觸發端點并獲得成功的響應。

自定義密鑰生成器

我們可以使用自定義密鑰生成器自定義響應頭中發送的密鑰。這很有用，因為應用程序可能需要控制除type屬性提供的選項之外的密鑰策略。

例如，這可以通過創建自定義的RateLimitKeyGenerator實現類來完成。我們可以添加更多的限定符或完全不同的東西：

@Bean
public RateLimitKeyGenerator rateLimitKeyGenerator(RateLimitProperties properties,
 RateLimitUtils rateLimitUtils) {
 return new DefaultRateLimitKeyGenerator(properties, rateLimitUtils) {
  @Override
  public String key(HttpServletRequest request, Route route,
   RateLimitProperties.Policy policy) {
   return super.key(request, route, policy) + "_" + request.getMethod();
  }
 };
}

上面的代碼將REST方法名稱附加到鍵。例如：

X-RateLimit-Limit-rate-limit-application_serviceSimple_127.0.0.1_GET: 5

另一個關鍵點是 RateLimitKeyGenerator bean將由spring-cloud-zuul-ratelimit自動配置。

自定義錯誤處理

該框架支持速率限制數據存儲的各種實現。例如，提供了Spring Data JPA和redis。默認情況下，使用DefaultRateLimiterErrorHandler 類將故障記錄為錯誤。

當我們需要以不同方式處理錯誤時，我們可以定義一個自定義的RateLimiterErrorHandler bean：

@Bean
public RateLimiterErrorHandler rateLimitErrorHandler() {
 return new DefaultRateLimiterErrorHandler() {
  @Override
  public void handleSaveError(String key, Exception e) {
   <i>// implementation</i>
  }
 
  @Override
  public void handleFetchError(String key, Exception e) {
   <i>// implementation</i>
  }
 
  @Override
  public void handleError(String msg, Exception e) {
   <i>// implementation</i>
  }
 };
}

與RateLimitKeyGenerator bean 類似，也將自動配置RateLimiterErrorHandler bean。

在GitHub上找到本文的完整代碼

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持創新互聯。

網站標題：詳解SpringCloudNetflixZuul中的速率限制
網頁網址：http://m.kartarina.com/article18/pppjgp.html

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