简述 Spring Cloud Zuul RateLimit项目Github地址: https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit 该包实现了在Zuul对每个服务进行限流.提供的几种限流方式: 1. 认证用户(Authenticated User) 使用已认证的用户名(username)或'anonymous' 2. 原始请求(Request Origin) 使用用户的原始请求 3. URL 使用上游请求的地址 4. 针对

最近项目中 spring cloud zuul 运用到限流功能,打算配置一下就直接使用,不过在压测与调优过程中遇到一些没有预测到的问题,附上排查与解析结果 yml.pom配置 强烈推荐,按最新github上的文档配,可以避免搜到一些已经废弃不用的配置方式! https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit 我的一些配置,可以直接套用: zuul: routes: #路由.重试等zuul其他配置省略 #限流 ratelimit

目录 引入依赖 配置信息 RateLimit源码简单分析 RateLimit详细的配置信息解读 在平常项目中为了防止一些没有token访问的API被大量无限的调用,需要对一些服务进行API限流.就好比拿一些注册或者发验证码的一些接口,如果被恶意无限的调用,多少会造成一些费用的产生,发短信或者邮件都是一些第三方接口,次数越多,当然费用也就越多了,严重的直接导致服务崩溃.spring cloud api-gateway中引入限流的配置还是必须的. 引入依赖 在pom文件中引入Zuul RateLim

spring cloud alibaba 集成了 他内部开源的 Sentinel 熔断限流框架 Sentinel 介绍 官方网址 随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不

在项目中,大部分都会使用到hyrtrix做熔断机制,通过某个预定的阈值来对异常流量进行降级处理,除了做服务降级以外,还可以对服务进行限流,分流,排队等. 当然,zuul也能做到限流策略,最简单的方式就是使用自定义的filter加上限流算法,生产环境中zuul网关肯定是部署的多节点,所以还会借助类似Redis的K/V存储工具. 这里借助的是第三方工具<spring-cloud-zuul-ratelimit>,开箱即用,直接加入pom依赖即可: <dependency> <gro

zuul权限校验.接口限流 一.权限校验搭建 正常项目开发时,权限校验可以考虑JWT和springSecurity结合进行权限校验,这个后期会总结,这里做个基于ZuulFilter过滤器进行一个简单的权限校验过滤. 对于组件zuul中,其实带有权限认证的功能,那就是ZuulFilter过滤器.ZuulFilter是Zuul中核心组件,通过继承该抽象类,覆写几个关键方法达到自定义调度请求的作用 使用到的组件包括:Eureka.Feign.Zuul,包括以下四个项目: (1)Eureka-serve

对请求的目标URL进行限流(例如:某个URL每分钟只允许调用多少次) 对客户端的访问IP进行限流(例如:某个IP每分钟只允许请求多少次) 对某些特定用户或者用户组进行限流(例如:非VIP用户限制每分钟只允许调用100次某个API等) 多维度混合的限流.此时,就需要实现一些限流规则的编排机制.与.或.非等关系. 介绍 spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展,只需在yaml中配置几行配置,就可使应用支持限流 <dependency> <

在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 RateLimiter ,于是乎,我们可以撸代码了. 简单示例 @

前面已经介绍了很多zuul的功能,本篇继续介绍它的另一大功能.在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 Ra

上文讲到了Zuul的基本使用: https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10884860.html 自定义Zuul过滤器: package org.dreamtech.apigateway.filter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;

限流一般可以根据客户端IP,请求的URL,用户登陆信息进行限制,每秒钟限制多次数,这从别一方面也提升了系统的性能,无用的并发没那么多了. 依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId> </dependency> <dependency> <

一.网关概念 1.什么是路由网关 网关是系统的唯一对外的入口,介于客户端和服务器端之间的中间层,处理非业务功能 提供路由请求.鉴权.监控.缓存.限流等功能.它将"1对N"问题转换成了"1对1”问题. 通过服务路由的功能,可以在对外提供服务时,只暴露 网关中配置的调用地址,而调用方就不需要了解后端具体的微服务主机. 2.为什么要使用微服务网关 不同的微服务一般会有不同的网络地址,而客户端可能需要调用多个服务接口才能完成一个业务需求,若让客户端直接与各个微服务通信,会有以下问题:

什么是网关 API Gateway,是系统的唯一对外的入口,介于客户端和服务器端之间的中间层,处理非业务功能 提供路由请求.鉴权.监控.缓存.限流等功能 统一接入 * 智能路由 * AB测试.灰度测试 * 负载均衡.容灾处理 * 日志埋点(类似Nignx日志) 流量监控 * 限流处理 * 服务降级 安全防护 * 鉴权处理 * 监控 * 机器网络隔离主流的网关 zuul:是Netflix开源的微服务网关,和Eureka,Ribbon,Hystrix等组件配合使用,Zuul 2.0比1.0的性能提高

/** * 限流 */ @Component public class RateLimiterFilter extends ZuulFilter { //1秒钟100个令牌 private static final RateLimiter RATE_LIMITER = RateLimiter.create(100); @Override public String filterType() { return PRE_TYPE; } @Override public int filterOrder

高并发下接口限流技术gauva(谷歌的框架) MySql最大连接数3000: 原理:框架每秒向桶里放100个令牌,接口请求来了先去拿令牌,拿到令牌后才能继续向后走,否则不允许向后执行:当接口请求太频繁的话就会拿不上令牌,此时就起到了限流的作用: 我们在网关层做一个限流: /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter { ​ ​ //每秒产生1000个令牌 private static

Spring Cloud Gateway Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式. Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Netflix Zuul,其不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter

前言:在互联网应用中,特别是电商,高并发的场景非常多,比如:秒杀.抢购.双11等,在开始时间点会使流量爆发式地涌入,如果对网络流量不加控制很有可能造成后台实例资源耗尽.限流是指通过指定的策略削减流量,使到达后台实例的请求在合理范围内.本章将介绍spring cloud gateway如何实现限流. 前情回顾请参考: Spring Cloud 微服务一:Consul注册中心 Spring Cloud 微服务二:API网关spring cloud zuul Spring Cloud 微服务三: AP

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

前言 为什么需要服务熔断和降级?微服务是当前业界的一大趋势,原理就是将单一职责的功能模块独立化为子服务,降低服务间的耦合,服务间互相调用.但是这样也会出现一些问题: 上图中大量微服务互相调用,存在大量的依赖关系,难免会出现某个服务故障,如ServiceD出现问题,导致ServiceG.ServiceF.ServiceA.ServiceB都出现问题,然后再会影响其他服务,变成级联故障,最终导致系统不可用的坍塌,也就是服务雪崩. 当然还有某些场景,在一些时间段某些服务会出现高并发的情况,而某些服务占

前言 Spring Cloud Gateway 目前,Spring Cloud Gateway是仅次于Spring Cloud Netflix的第二个最受欢迎的Spring Cloud项目(就GitHub上的星级而言).它是作为Spring Cloud系列中Zuul代理的继任者而创建的.该项目提供了用于微服务体系结构的API网关,并基于反应式Netty和Project Reactor构建.它旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API并解决诸如安全性,监视/度量和弹性之类的普遍关注的问题. 基于R