在Spring Cloud Gateway中，如何基于Redis实现分布式限流（如令牌桶算法），以避免单点瓶颈？

Question

在Spring Cloud Gateway中，如何基于Redis实现分布式限流（如令牌桶算法），以避免单点瓶颈？

Answer 1

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基于Redis实现分布式限流的方案

在Spring Cloud Gateway中，为了避免单点瓶颈，我们可以使用Redis来实现分布式限流。这里我们使用令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）来控制流量。

步骤

1. 引入依赖

在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

1. 配置Redis

在application.properties中配置Redis：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.database=0

1. 实现令牌桶算法

创建一个RedisTemplate：

@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, String> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

然后创建一个令牌桶算法的实现类：

@Component
public class TokenBucket {
    
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    public TokenBucket(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
    
    public boolean acquireToken(String key, int count) {
        String token = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (token == null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, "1");
            return true;
        }
        int currentCount = Integer.parseInt(token);
        if (currentCount >= count) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(currentCount - count));
            return true;
        }
        return false;
    }
}

1. 在Gateway中使用令牌桶算法

在Gateway中使用令牌桶算法来控制流量：

@Component
public class GatewayFilterFactory implements ApplicationListener<RefreshEvents> {
    
    private final TokenBucket tokenBucket;
    
    public GatewayFilterFactory(TokenBucket tokenBucket) {
        this.tokenBucket = tokenBucket;
    }
    
    @Override
    public void onApplicationEvent(RefreshEvents event) {
        // 每次刷新事件触发时，清空令牌桶
        tokenBucket.redisTemplate.delete("token");
    }
    
    @Bean
    public GatewayFilter apply() {
        return (exchange, chain) -> {
            String key = "token";
            int count = 10; // 每秒允许的请求数
            if (tokenBucket.acquireToken(key, count)) {
                return chain.filter(exchange);
            } else {
                return Mono.error(new RuntimeException("超过限流"));
            }
        };
    }
}

总结

通过上述步骤，我们可以在Spring Cloud Gateway中基于Redis实现分布式限流，避免单点瓶颈。令牌桶算法可以控制流量，根据需求调整令牌桶的大小和刷新频率。