在Linux环境下使用Swagger(通常指的是OpenAPI)实现API限流可以通过多种方式来完成。以下是一些常见的方法:
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,可以用来限制API请求速率。以下是一个基本的Nginx限流配置示例:
http {
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s;
server {
listen 80;
location /api/ {
limit_req zone=mylimit burst=5 nodelay;
proxy_pass http://backend;
}
}
}
在这个配置中,limit_req_zone
定义了一个限流区域,$binary_remote_addr
表示根据客户端IP地址进行限流,zone=mylimit:10m
定义了存储限流信息的共享内存区域大小为10MB,rate=1r/s
表示每秒允许1个请求。limit_req
指令应用限流规则,burst=5
允许突发5个请求,nodelay
表示不延迟处理这些突发请求。
HAProxy是一个可靠、高性能的TCP/HTTP负载均衡器,也可以用来限制API请求速率。以下是一个基本的HAProxy限流配置示例:
frontend http_front
bind *:80
default_backend http_back
backend http_back
balance roundrobin
server server1 192.168.1.1:80 check
server server2 192.168.1.2:80 check
acl rate_limit src 192.168.1.0/24
http-request track-sc0 src
http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }
在这个配置中,acl rate_limit src 192.168.1.0/24
定义了一个ACL规则,限制来自特定IP范围的请求。http-request track-sc0 src
跟踪每个源IP的请求计数。http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }
如果请求速率超过每秒1个请求,则拒绝请求。
Redis是一个高性能的内存数据库,结合Lua脚本可以实现更复杂的限流逻辑。以下是一个使用Lua脚本进行限流的示例:
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local expire = tonumber(ARGV[2])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or '0')
if current + 1 > limit then
return 0
else
redis.call('INCR', key)
if expire then
redis.call('EXPIRE', key, expire)
end
return 1
end
使用示例:
redis-cli --eval rate_limit.lua ,api_key 10 60
在这个示例中,api_key
是API的标识符,10
是每分钟允许的最大请求数,60
是限速的时间窗口(秒)。
如果你使用的是Spring Cloud Gateway,可以利用其内置的限流功能。以下是一个基本的Spring Cloud Gateway限流配置示例:
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: my_route
uri: lb://my-service
predicates:
- Path=/api/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
redis-rate-limiter.burstCapacity: 5
在这个配置中,RequestRateLimiter
过滤器用于限流。key-resolver
指定如何解析请求的唯一标识符(例如用户ID)。replenishRate
表示每秒允许的请求数,burstCapacity
表示允许的突发请求数。
以上方法各有优缺点,选择哪种方法取决于你的具体需求和环境。Nginx和HAProxy适合大规模部署,Redis和Lua脚本适合需要复杂逻辑的场景,而Spring Cloud Gateway则适合微服务架构。