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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。
令牌桶算法是常见的限流算法之一，我们讲解一下漏桶算法：
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
令牌桶算法的实现，有很多技术，Guaua是其中之一，redis客户端也有其实现。
2.5.2 限流案例
spring cloud gateway 默认使用redis的RateLimter限流算法来实现，外面来简要实现一下：
1、引入依赖
首先需要引入redis的依赖：
<!--redis-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
<version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>
同时不要忘记Redis配置：
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
2、定义KeyResolver
在Application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。
我们可以根据IP来限流，比如每个IP每秒钟只能请求一次，在GatewayApplication定义key的获取，获取客户端IP，将IP作为key，如下代码：
/***
* IP限流
* @return
*/
@Bean(name="ipKeyResolver")
public KeyResolver userKeyResolver() {
return new KeyResolver() {
@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
//获取远程客户端IP
String hostName = exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress();
System.out.println("hostName:"+hostName);
return Mono.just(hostName);
}
};
}
在路由中配置如下：
gateway:
#路由配置
routes:
#唯一标识符
- id: hailtaxi-driver
uri: lb://hailtaxi-driver
#路由断言
predicates:
- Path=/driver/**
- Cookie=username,itheima
- Header=token,^(?!\d+$)[\da-zA-Z]+$
- Method=GET,POST
- Token=Authorization
filters:
- PayMethod=alipay,业务整合
- name: RequestRateLimiter #请求数限流 名字不能随便写 ，使用默认的facatory
args:
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
redis-rate-limiter.burstCapacity: 1
参数说明：
redis-rate-limiter.replenishRate是您希望允许用户每秒执行多少请求，而不会丢弃任何请求。这是令牌桶填充的速率
redis-rate-limiter.burstCapacity是指令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数,将此值设置为零将阻止所有请求。
key-resolver: “#{@ipKeyResolver}” 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 。
