gateway限流的方法有哪些
时间: 2023-06-17 08:04:18 浏览: 100
网关限流是服务治理中一种常见的限流方式,可以保护后端服务免受过多请求的影响,避免系统崩溃。下面介绍几种常见的网关限流方式:
1. 基于QPS的限流:在网关中设置每秒钟最多可处理的请求数量。
2. 基于并发数的限流:在网关中设置最大并发请求数量,超过该数量的请求将被拒绝。
3. 基于令牌桶算法的限流:将请求放入令牌桶中,每秒钟再放入一定数量的令牌,当请求需要令牌时,只有令牌桶中有令牌才可以执行,否则拒绝请求。
4. 基于漏桶算法的限流:将请求放入漏桶中,每秒钟从漏桶中取出一定数量的请求,当请求超过漏桶容量时,拒绝请求。
以上四种限流方式各有优缺点,可以根据实际情况选择适合的限流方式。
相关问题
gateway 限流
在Spring Cloud Gateway中,可以通过多种方式实现限流。一种常见的方式是使用Hystrix来进行线程池隔离,当超过线程池的负载时,可以采取熔断的逻辑来限制并发。另一种方式是通过时间窗口的平均速度来控制流量,可以通过IP、URI或用户访问频次等维度进行限流。一般限流操作是在网关层面进行的,比如使用Nginx、Openresty、Kong、Zuul或Spring Cloud Gateway等。此外,还可以通过AOP等方式在应用层实现限流。
在Spring Cloud Gateway中,可以使用RequestRateLimiter过滤器来实现限流功能。这个过滤器的核心代码是org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RedisRateLimiter#isAllowed方法,可以根据自定义的限流策略继承AbstractRateLimiter来实现。在配置过滤器中,可以指定名字为RequestRateLimiter来调用该限流器的实现类。
限流在高并发系统中非常重要,一方面可以防止大量的请求导致服务器过载,使服务不可用,另一方面可以防止网络攻击。常见的限流算法包括计数器算法等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Spring Cloud Gateway 限流](https://blog.csdn.net/qq_33349086/article/details/107444976)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Gateway网关限流](https://blog.csdn.net/m0_37543627/article/details/117066783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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gateway 限流sentinel
Gateway使用Sentinel进行限流的原理是通过在Gateway中配置限流规则,根据已经配置的route资源名称或者用户自定义的API分组进行限流。每个请求在Gateway中经过一个过滤器链的处理,可以对URL连接进行修改操作,并根据URL路径进行拦截,调用Sentinel的规则进行流量控制。当一个请求访问服务网关时,如果开启了限流并且限流规则通过,请求将直接发送到后端微服务。如果限流不通过,请求将继续通过过滤器链进行处理。Sentinel使用滑动窗口的原理来统计某一个时间窗口内的请求数量,并通过Slots插槽来统计流量进行控制。这种结合了Spring Cloud Gateway和Sentinel的限流操作可以有效保障微服务的稳定性和系统的处理能力。[1]
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