Linux下Swagger如何实现API请求限流 - 问答

在Linux环境下，使用Swagger实现API请求限流可以通过以下几种方式：

1. 使用Nginx进行限流

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，可以通过配置来实现API请求限流。

示例配置：

http {
    # 定义限流区域
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s;

    server {
        listen 80;

        location /api/ {
            # 应用限流区域
            limit_req zone=mylimit burst=5 nodelay;

            # 反向代理到Swagger UI
            proxy_pass http://localhost:8080;
        }
    }
}

2. 使用Redis和Lua脚本进行限流

Redis是一个高性能的内存数据库，可以用来存储限流计数器。结合Lua脚本，可以实现高效的限流逻辑。

示例Lua脚本：

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：

# 安装redis-cli
sudo apt-get install redis-cli

# 启动Redis服务器
redis-server

# 使用Lua脚本进行限流
redis-cli --eval rate_limit.lua , mykey 1 60

3. 使用Spring Cloud Gateway进行限流

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生态系统中的一个网关组件，可以方便地实现API请求限流。

示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_route
          uri: http://localhost:8080
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 5

KeyResolver配置：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Configuration
public class RateLimiterConfig {

    @Bean
    public KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
    }
}

4. 使用Hystrix进行限流

Hystrix是Netflix开源的一个库，用于处理分布式系统的延迟和容错问题，也可以用来实现API请求限流。

示例配置：

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

public class MyHystrixCommand extends HystrixCommand<String> {

    private final String name;

    public MyHystrixCommand(String name) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String run() {
        // 实际的业务逻辑
        return "Hello " + name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "服务繁忙，请稍后再试";
    }

    public static void main(String[] args) {
        String result = new MyHystrixCommand("World").execute();
        System.out.println(result);
    }
}

总结

以上几种方法都可以在Linux环境下实现API请求限流，具体选择哪种方法取决于你的应用场景和需求。Nginx适合简单的限流需求，Redis和Lua脚本适合高并发场景，Spring Cloud Gateway适合微服务架构，而Hystrix则适合处理分布式系统的延迟和容错问题。

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