SpringCloud - 流量控制(一)：基于RequestRateLimiterGatewayFilterFactory的限流

写在前面

常用的更平滑的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法.
两种限流的算法确有其独到之处，其他实现比如滑动时间窗或者三色速率标记法，其实是“漏桶”与“令牌桶”的变种。要么将“漏桶”容积换成了单位时间，要么是按规则将请求标记颜色进行处理，底层还是“令牌”的思想。

漏桶算法和令牌桶算法的区别

A. 漏桶算法：水(请求)以任意的速度先进入到漏桶里，桶以固定的速度出水，当水流入桶的速度大于水流出的速度，就会直接溢出(拒绝服务)，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
入桶：以任意速率往桶中放入水滴。
出桶：以固定速率从桶中流出水滴。

B. 令牌桶算法：系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入令牌，如果桶已经满了，令牌就溢出了；如果桶未满，令牌可以累加。当有新的请求时，会拿走一个TOKEN，如果没有TOKEN可以使用了，就会出现阻塞或者拒绝服务。
入桶：以固定速率往桶中放入水滴。
流出：以任意速率从桶中流出水滴。

令牌桶算法：用于保护服务端，主要用来对调用者频率进行限流，目的是不让服务端被压垮。如果服务端本身有处理能力的时候，如果流量突发（实际消费能力强于配置的流量限制=桶大小），那么实际处理速率可以超过配置的限制（桶大小）。
漏桶算法：用于保护调用方，也就是保护所调用的系统。如果调用的第三方系统本身没有保护机制，或者有流量限制的时候，调用速度不能超过他的限制，由于我们不能更改第三方系统，所以只有在主调方控制。这时即使流量突发也必须舍弃，因为消费能力是第三方决定的。

Spring Cloud Gateway的限流

Spring Cloud Gateway 官方提供了 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 过滤器工厂，使用 REDIS 和 LUA 脚本实现了令牌桶的方式。限流规则由KeyResolver接口的具体实现类来决定，常用的规则有：IP、URL、参数等等来进行限流。
官方文档

如何使用

① 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>