gateway限流怎么做

对于gateway限流的实现，可以采用以下几种方式：

1. 基于令牌桶算法的限流：在gateway中设置一个令牌桶，每个请求需要获取一个令牌才能被处理，如果令牌桶中没有足够的令牌，则请求被拒绝。

2. 基于漏桶算法的限流：在gateway中设置一个漏桶，每个请求需要向漏桶中放入一定数量的水滴，如果漏桶已经满了，则请求被拒绝。

3. 基于计数器的限流：在gateway中设置一个计数器，每个请求到来时计数器加1，如果计数器超过了设定的阈值，则请求被拒绝。

4. 基于时间窗口的限流：在gateway中设置一个时间窗口，每个请求到来时记录下时间戳，如果在时间窗口内的请求数超过了设定的阈值，则请求被拒绝。

对于具体的实现方式，可以根据实际情况选择合适的算法和参数。

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]