SpringCloud Alibaba Sentinel 与 SpringCloud Gateway 的限流有什么差别?(四种限流算法原理分析)

目录

一、Sentinel 与 Gateway 的限流有什么差别?

1.1、前置知识 - 四种常见的限流算法

1.1.1、Tips

1.1.2、计数器算法

1)固定窗口计数器算法

2)滑动窗口计数器算法

1.1.3、令牌桶算法

1.1.4、漏桶算法

1.2、解决问题


一、Sentinel 与 Gateway 的限流有什么差别?


1.1、前置知识 - 四种常见的限流算法

1.1.1、Tips

限流,就是指对服务器请求量做限制,避免因为突发的请求量过多,导致服务器宕机.  

比如,我们的服务器只能抗住每秒 1000 的请求量,但此时突然有 10000 的请求量来了,那么就需要把你这么大的请求量拦下来,按照服务能够承载的流量去放行,起到一个流控的效果.

如何实现呢,就来看看这主流的三种限流算法~

1.1.2、计数器算法

计数器算法又包括两种算法,如下:

<think>好的,用户问的是目前主流的适配Spring Cloud Gateway的有限流作用的框架有哪些。首先,我需要回忆一下Spring Cloud Gateway本身支持的限流机制,比如基于Redis的RequestRateLimiter过滤器,使用的是令牌桶算法。然后,考虑第三方框架,常见的可能包括Sentinel、Resilience4j、Hystrix(虽然已经停止维护,但可能还有人用),还有Nginx层面的限流,不过Nginx不是集成在Spring Cloud Gateway里的,所以可能需要分开处理。 接下来,我需要确认这些框架是否确实适配Spring Cloud Gateway。比如Sentinel有提供Spring Cloud Gateway的适配模块,Resilience4j也有对应的支持。Hystrix虽然之前常用于Zuul,但Gateway可能不直接支持,可能需要自定义过滤器。此外,可能还有其他开源项目或者云服务商的方案,比如阿里云的限流组件,或者Istio这类服务网格的限流功能,但Istio更多是和服务网格结合,可能不在用户询问的范围内。 然后要整理这些框架的特点,比如Sentinel的实时监控、动态规则配置,Resilience4j的响应式支持,以及各自的限流算法。需要注意Hystrix虽然曾经流行,但已被官方标注为维护模式,所以可能不推荐使用。另外,Redis结合Lua脚本实现分布式限流也是一种常见做法,是否属于框架呢?可能需要说明这是一种自定义实现的方式,而不仅仅是框架。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如是否需要分布式限流,是否需要Spring Cloud Alibaba等生态集成,或者是否需要更灵活的规则配置。例如,Sentinel作为Spring Cloud Alibaba的一部分,可能更适合阿里云的环境,而Resilience4j作为轻量级的选择,适合需要响应式的应用。 需要确保回答的结构清晰,分点列出每个框架,并简要说明其特点、原理和适用场景。同时,提醒用户根据具体需求选择,比如是否需要动态配置、监控界面、分布式支持等。可能还需要提到每个框架的官方文档链接,但用户要求用中文回答,可能不需要放链接,除非特别必要。 最后,检查是否有遗漏的主流框架,比如Bucket4j,或者某些商业解决方案,但可能这些在Spring Cloud Gateway社区中不如Sentinel和Resilience4j常见。因此,重点放在这几个主要选项上,确保覆盖全面,同时信息准确。</think>目前主流的适配 **Spring Cloud Gateway** 的限流框架主要有以下几种,各有特点和适用场景: --- ### **1. Spring Cloud Gateway 内置的 `RequestRateLimiter` 过滤器** - **原理**: 基于 **Redis + Lua 脚本** 实现令牌桶算法(Token Bucket)或漏桶算法- **特点**: - 原生支持,配置简单。 - 支持通过 `KeyResolver` 定义限流维度(如 IP、用户、接口等)。 - 依赖 Redis 实现分布式限流- **适用场景**: 需要快速集成分布式限流且已使用 Redis 的场景。 - **示例配置**: ```yaml spring: cloud: gateway: routes: - id: my_route uri: http://example.org filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 10 # 每秒生成令牌数 redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 # 令牌桶容量 key-resolver: "#{@userKeyResolver}" # 限流维度 ``` --- ### **2. Sentinel (阿里开源)** - **原理**: 基于滑动窗口、令牌桶等算法,提供流量控制、熔断降级等功能。 - **特点**: - 专为微服务设计,支持动态规则配置(通过控制台或配置中心)。 - 提供实时监控和流量统计。 - 提供 **Spring Cloud Gateway 适配模块**(`sentinel-spring-cloud-gateway-adapter`)。 - **适用场景**: 需要动态规则、熔断降级和细粒度控制的场景(尤其适合 Spring Cloud Alibaba 生态)。 - **集成方式**: ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId> </dependency> ``` --- ### **3. Resilience4j** - **原理**: 基于断路器、限流器等模式,支持速率限制(Rate Limiter)和并发限制(Bulkhead)。 - **特点**: - 轻量级,模块化设计, Spring Cloud Gateway 响应式编程兼容。 - 支持通过配置文件或代码定义规则。 - 提供 Prometheus 监控集成。 - **适用场景**: 需要轻量级限流 Resilience4j 其他功能(如熔断)配合使用的场景。 - **集成方式**: ```xml <dependency> <groupId>io.github.resilience4j</groupId> <artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.github.resilience4j</groupId> <artifactId>resilience4j-reactor</artifactId> </dependency> ``` --- ### **4. Redis + Lua 自定义限流** - **原理**: 自行编写 Lua 脚本实现计数器、滑动窗口等算法,结合 Spring Cloud Gateway 的 `GlobalFilter`。 - **特点**: - 灵活性高,可自定义限流逻辑。 - 需要手动处理 Redis 分布式锁和原子性操作。 - **适用场景**: 需要高度定制化限流策略的场景。 --- ### **5. Nginx 层限流** - **原理**: 在 API 网关上层部署 Nginx,通过 `ngx_http_limit_req_module` 或 `ngx_http_limit_conn_module` 实现限流- **特点**: - 非代码侵入式,独立于 Spring Cloud Gateway- 支持 IP、接口等维度的限流- **适用场景**: 需要在基础设施层统一限流的场景。 --- ### **选择建议** 1. **简单需求** ➜ 使用内置的 `RequestRateLimiter`。 2. **动态规则熔断** ➜ 选择 **Sentinel**。 3. **轻量级响应式集成** ➜ 选择 **Resilience4j**。 4. **高度定制化** ➜ Redis + Lua 自定义实现。 5. **基础设施层限流** ➜ 结合 **Nginx**。 根据实际场景(如是否需要分布式限流、动态配置、监控等)选择合适的方案。
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