Spring Cloud Gateway中一段脚本如何实现令牌桶

发布时间：2021-10-19 17:17:44 作者：柒染
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# Spring Cloud Gateway中一段脚本如何实现令牌桶

## 引言

在现代分布式系统中，API限流是保障系统稳定性的重要手段之一。Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态中的API网关组件，内置了基于Redis的分布式限流功能，其中令牌桶算法（Token Bucket）是最常用的实现方案之一。本文将深入剖析Spring Cloud Gateway中一段关键脚本如何实现令牌桶算法，并通过源码解析、算法原理和实际案例展示其实现细节。

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## 一、令牌桶算法基础原理

### 1.1 算法核心思想
令牌桶算法通过以下机制工作：
- **固定速率生成**：系统以恒定速率（如每秒10个）向桶中添加令牌
- **容量限制**：桶有最大容量（如100个），超过时新令牌被丢弃
- **请求消耗**：每个请求需要获取1个令牌，无令牌时请求被限流

### 1.2 与漏桶算法对比
| 特性          | 令牌桶                     | 漏桶                     |
|---------------|---------------------------|--------------------------|
| 流量突发      | 允许（消耗积攒令牌）       | 严格平滑                 |
| 速率控制      | 平均速率+突发控制          | 严格固定速率             |
| 实现复杂度    | 中等                      | 简单                    |

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## 二、Spring Cloud Gateway的Redis限流实现

### 2.1 核心依赖
```xml
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>

2.2 配置示例

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: rate_limit_route
          uri: http://example.org
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
                key-resolver: "#{@userKeyResolver}"

三、核心Lua脚本解析

Spring Cloud Gateway使用以下Lua脚本实现令牌桶算法：

local tokens_key = KEYS[1]        -- 令牌桶剩余令牌数key
local timestamp_key = KEYS[2]     -- 最后刷新时间key

local rate = tonumber(ARGV[1])    -- 令牌生成速率（每秒）
local capacity = tonumber(ARGV[2]) -- 桶容量
local now = tonumber(ARGV[3])      -- 当前时间戳（秒）
local requested = tonumber(ARGV[4])-- 请求令牌数（通常为1）

local fill_time = capacity / rate  -- 填满桶所需时间
local ttl = math.floor(fill_time * 2) -- Redis key过期时间

local last_tokens = tonumber(redis.call("get", tokens_key))
if last_tokens == nil then        -- 首次初始化
    last_tokens = capacity
end

local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", timestamp_key))
if last_refreshed == nil then
    last_refreshed = 0
end

local delta = math.max(0, now - last_refreshed) -- 距离上次刷新的时间差
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens + (delta * rate)) -- 计算新令牌数

local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
local allowed_num = 0
if allowed then
    new_tokens = filled_tokens - requested
    allowed_num = 1
end

redis.call("setex", tokens_key, ttl, new_tokens) -- 更新剩余令牌数
redis.call("setex", timestamp_key, ttl, now)     -- 更新刷新时间

return { allowed_num, new_tokens }               -- 返回是否允许及剩余令牌数

四、关键代码段解析

4.1 令牌计算逻辑

local delta = math.max(0, now - last_refreshed)
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens + (delta * rate))

delta：计算自上次刷新后的时间差（秒）
filled_tokens：确保不超过桶容量的新令牌数

4.2 原子性保证

Redis执行Lua脚本的原子性特性确保： 1. 计算和更新操作不可分割 2. 多客户端并发时不会出现竞态条件

4.3 过期时间策略

local ttl = math.floor(fill_time * 2)

设置足够长的TTL防止key过早过期，同时避免Redis内存浪费

五、性能优化实践

5.1 脚本优化技巧

使用本地变量缓存Redis查询结果
减少不必要的数学运算
使用tonumber()显式类型转换

5.2 集群环境适配

@Bean
public RedisScript<List<Long>> redisRequestRateLimiterScript() {
    ScriptSource scriptSource = new ResourceScriptSource(
        new ClassPathResource("META-INF/scripts/request_rate_limiter.lua"));
    return RedisScript.of(scriptSource.getScriptAsString(), List.class);
}

通过Spring Bean方式注入脚本，支持Redis集群模式

六、实际应用案例

6.1 自定义限流策略

@Bean
KeyResolver userKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(
        exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-User-Id"));
}

6.2 异常处理

@ExceptionHandler(ResponseStatusException.class)
public ResponseEntity<String> handleRateLimit(ResponseStatusException ex) {
    if (ex.getStatusCode() == HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS) {
        return ResponseEntity.status(429)
            .header("X-RateLimit-Retry-After", "60")
            .body("Rate limit exceeded");
    }
    return ResponseEntity.internalServerError().build();
}

七、算法测试验证

7.1 JMeter测试配置

参数	值
线程数	50
持续时间	60秒
Ramp-up时间	5秒

7.2 预期结果

当QPS < 10时：全部请求通过
当10 < QPS < 20：部分请求触发限流（HTTP 429）
当QPS > 20：显著增加限流比例

八、与其他方案的对比

8.1 Guava RateLimiter

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒10个令牌
if (limiter.tryAcquire()) {
    // 处理请求
} else {
    // 限流处理
}

区别： - 单机 vs 分布式 - 无Redis依赖 vs 需要Redis

8.2 Sentinel

FlowRule rule = new FlowRule()
    .setResource("myApi")
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS)
    .setCount(10);
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

优势对比： - 更丰富的熔断降级规则 - 实时监控仪表盘

九、生产环境注意事项

Redis高可用：建议使用Redis Sentinel或Cluster
监控指标：暴露gateway.requests和rate.limited指标
动态配置：结合Spring Cloud Config实现限流参数热更新
压测建议：在流量高峰值的2-3倍进行压力测试

十、总结

本文详细分析了Spring Cloud Gateway中基于Redis+Lua的令牌桶实现，揭示了： 1. 通过原子性脚本保证分布式环境下的准确性 2. 精妙的令牌计算和过期时间策略 3. 与Spring生态的无缝集成方式

这种实现方式在保证高性能的同时，提供了可靠的分布式限流能力，是微服务架构中流量控制的优选方案。

附录：完整Lua脚本

参见官方仓库 “`