Spring Cloud Gateway响应式限流RedisRateLimiter令牌桶Lua脚本原子性？EVALSHA与Script Load缓存 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Spring Cloud Gateway 响应式限流：RedisRateLimiter 令牌桶 Lua 脚本原子性与 EVALSHA/Script Load 缓存

各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 Spring Cloud Gateway 中响应式限流的实现，特别是围绕 RedisRateLimiter 的令牌桶算法，以及它如何利用 Lua 脚本保证原子性，以及利用 EVALSHA 和 Script Load 缓存来提升性能。

一、限流的重要性及常见算法

在微服务架构中，限流是保护后端服务免受过载影响的关键手段。它可以防止恶意攻击、流量突增等情况导致的系统崩溃，保证服务的可用性和稳定性。

常见的限流算法包括：

计数器算法: 简单易实现，但在临界点可能出现瞬间流量超过限制的情况。
固定窗口算法: 与计数器类似，存在临界点问题。
滑动窗口算法: 精度更高，能够平滑流量，但实现相对复杂。
漏桶算法: 以恒定速率处理请求，多余的请求放入桶中，如果桶满了则丢弃。适合平滑突发流量。
令牌桶算法: 以恒定速率生成令牌，请求需要获取令牌才能通过，如果令牌不足则拒绝。允许一定程度的突发流量。

二、RedisRateLimiter：令牌桶算法的实践

Spring Cloud Gateway 自带了 RedisRateLimiter，它使用 Redis 实现令牌桶算法。它的工作原理如下：

令牌生成： Redis 会以配置的速率（replenishRate）向令牌桶中添加令牌。
请求处理： 每个请求到达时，会尝试从令牌桶中获取令牌。
令牌消耗： 如果令牌桶中有足够的令牌，则获取成功，请求通过，令牌数量减少。
请求拒绝： 如果令牌桶中没有足够的令牌，则获取失败，请求被拒绝。

RedisRateLimiter 的核心在于其操作的原子性。为了保证并发环境下令牌获取的正确性，它使用了 Lua 脚本。

三、Lua 脚本与原子性

在多线程或分布式环境下，多个客户端可能同时尝试从 Redis 令牌桶中获取令牌。如果使用多个 Redis 命令（例如，先检查令牌数量，再扣减令牌），则可能出现竞态条件，导致超发令牌。

Lua 脚本可以将多个 Redis 命令打包成一个原子操作。 Redis 会保证 Lua 脚本在执行期间不会被其他命令中断。

RedisRateLimiter 使用的 Lua 脚本如下（简化版，不包含其他逻辑）：

local bucket = KEYS[1] -- 令牌桶的 Key
local rate = tonumber(ARGV[1]) -- 令牌补充速率
local burstCapacity = tonumber(ARGV[2]) -- 令牌桶容量
local requested = tonumber(ARGV[3]) -- 请求的令牌数量
local now = redis.call("TIME")[1] -- 当前时间戳

local lastRefreshed = redis.call("GET", bucket .. ".last_refresh") -- 上次刷新时间

if lastRefreshed == false then
  lastRefreshed = 0
end

local tokens = redis.call("GET", bucket .. ".tokens") -- 当前令牌数量

if tokens == false then
  tokens = burstCapacity
end

local diff = math.max(0, now - lastRefreshed)
local newTokens = math.min(burstCapacity, tokens + diff * rate)

local allowed = newTokens >= requested

if allowed then
  redis.call("SET", bucket .. ".last_refresh", now)
  redis.call("SET", bucket .. ".tokens", newTokens - requested)
  return {1, newTokens - requested} -- 允许请求
else
  redis.call("SET", bucket .. ".last_refresh", now)
  redis.call("SET", bucket .. ".tokens", newTokens)
  return {0, newTokens} -- 拒绝请求
end

脚本逻辑解释：

获取参数： 从 KEYS 和 ARGV 中获取令牌桶的 Key、补充速率、容量和请求的令牌数量。
获取上次刷新时间和当前令牌数： 从 Redis 中获取上次刷新时间和当前令牌数。如果不存在，则初始化为 0 和令牌桶容量。
计算新增令牌数： 根据当前时间和上次刷新时间，计算新增的令牌数。
更新令牌数： 将新增令牌数加到当前令牌数上，但不能超过令牌桶容量。
判断是否允许请求： 如果当前令牌数大于等于请求的令牌数，则允许请求。
更新 Redis： 更新 Redis 中上次刷新时间和当前令牌数。
返回结果： 返回一个数组，第一个元素表示是否允许请求（1 表示允许，0 表示拒绝），第二个元素表示剩余令牌数。

原子性保证：

由于整个脚本在 Redis 服务器上以原子方式执行，因此可以保证在高并发情况下，令牌的获取和更新是线程安全的。

四、EVALSHA 与 Script Load：提升 Lua 脚本执行效率

每次执行 Lua 脚本，都需要将脚本内容发送到 Redis 服务器进行解析和执行。对于频繁调用的脚本，这会带来一定的性能开销。

Redis 提供了 EVALSHA 和 SCRIPT LOAD 命令来解决这个问题。

SCRIPT LOAD： 将 Lua 脚本加载到 Redis 服务器，并返回一个 SHA1 摘要值。
EVALSHA： 使用 SHA1 摘要值来执行已经加载到 Redis 服务器的脚本。

工作流程：

第一次执行脚本：
- 使用 SCRIPT LOAD 将脚本加载到 Redis 服务器。
- 获取脚本的 SHA1 摘要值。
- 使用 EVALSHA 和 SHA1 摘要值执行脚本。如果 Redis 服务器没有加载该脚本，则会返回错误。
后续执行脚本：
- 直接使用 EVALSHA 和 SHA1 摘要值执行脚本。

优势：

减少网络传输： 只需要发送 SHA1 摘要值，而不是完整的脚本内容。
减少解析开销： Redis 服务器只需要解析一次脚本。

Spring Cloud Gateway 的实现：

RedisRateLimiter 内部会先尝试使用 EVALSHA 执行脚本。如果 Redis 服务器没有加载该脚本（例如，服务器重启），则会捕获异常，并使用 SCRIPT LOAD 加载脚本，然后再次使用 EVALSHA 执行脚本。

下面是 RedisRateLimiter 中与 Lua 脚本相关的关键代码片段：

private Mono<RateLimiterResponse> rateLimit(String routeId, String id, RequestedTokensRoutePredicateRouteFilter.Config config) {
    int replenishRate = config.getReplenishRate();
    int burstCapacity = config.getBurstCapacity();
    int requestedTokens = config.getRequestedTokens();

    List<String> keys = getKeys(id);

    List<String> scriptArgs = Arrays.asList(String.valueOf(replenishRate), String.valueOf(burstCapacity), String.valueOf(requestedTokens), String.valueOf(Instant.now().getEpochSecond()));

    // See https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-gateway/issues/1291
    Flux<List<Long>> resultFlux = this.redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs.toArray());

    return resultFlux.onErrorResume(throwable -> {
        //加载脚本到 redis 缓存
        return scriptLoadMono().then(Mono.defer(() -> {
            Flux<List<Long>> retryResultFlux = this.redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs.toArray());
            return retryResultFlux;
        }));
    }).next().map(results -> {
        boolean allowed = results.get(0) == 1L;
        Long tokensLeft = results.get(1);

        RateLimiterResponse response = new RateLimiterResponse(allowed, tokensLeft);

        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("限流结果: {}", response);
        }
        return response;
    });
}

private Mono<String> scriptLoadMono() {
    if (this.scriptShaValue != null) {
        return Mono.just(this.scriptShaValue);
    }

    return Mono.fromSupplier(() -> {
        DefaultRedisScript<List<Long>> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptText(RATE_LIMITER_LUA_SCRIPT);
        redisScript.setResultType(List.class);
        return redisScript;
    }).flatMap(script -> {
        this.script = script;
        return redisTemplate.execute(script, Collections.emptyList(), Collections.emptyList());
    }).map(sha -> {
        this.scriptShaValue = (String) sha;
        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("redis 脚本 sha: {}", this.scriptShaValue);
        }
        return this.scriptShaValue;
    }).onErrorResume(throwable -> {
        log.error("加载 redis 脚本失败", throwable);
        return Mono.error(throwable);
    });
}

代码解释：

rateLimit 方法：负责执行限流逻辑。
- 首先，构建 Redis 命令的参数，包括 Key 和脚本参数。
- 然后，尝试使用 redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs.toArray()) 执行脚本。this.script 包含脚本的 SHA1 摘要值。
- 如果执行失败，则使用 scriptLoadMono() 加载脚本，并再次尝试执行。
scriptLoadMono 方法：负责加载 Lua 脚本。
- 如果 this.scriptShaValue 不为空，则说明脚本已经加载，直接返回 SHA1 摘要值。
- 否则，创建一个 DefaultRedisScript 对象，设置脚本内容和结果类型。
- 使用 redisTemplate.execute(script, Collections.emptyList(), Collections.emptyList()) 加载脚本，并获取 SHA1 摘要值。
- 将 SHA1 摘要值保存到 this.scriptShaValue 中。

通过这种方式，RedisRateLimiter 能够充分利用 EVALSHA 和 SCRIPT LOAD 的优势，提高 Lua 脚本的执行效率。

五、RedisRateLimiter 配置详解

RedisRateLimiter 的配置主要通过 application.yml 或 application.properties 文件进行。

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: example_route
          uri: http://example.com
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10 # 每秒补充的令牌数
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 # 令牌桶的容量
                key-resolver: "#{@ipAddressKeyResolver}" # Key 解析器
                redis-rate-limiter.requestedTokens: 1 # 每次请求消耗的令牌数， 默认是1

配置项说明：

配置项	说明
`redis-rate-limiter.replenishRate`	每秒补充的令牌数。
`redis-rate-limiter.burstCapacity`	令牌桶的容量。决定了允许的最大突发流量。
`key-resolver`	Key 解析器。用于生成 Redis Key，不同的 Key 对应不同的令牌桶。可以使用 SpEL 表达式引用 Bean，例如 `@{#ipAddressKeyResolver}` 或 `@{#userKeyResolver}`。常见的实现包括根据 IP 地址、用户 ID 等进行限流。
`redis-rate-limiter.requestedTokens`	每次请求消耗的令牌数，默认是1。

Key 解析器：

Key 解析器是一个实现了 KeyResolver 接口的 Bean。它负责根据请求信息生成 Redis Key。

以下是一个根据 IP 地址进行限流的 Key 解析器示例：

@Component
public class IpAddressKeyResolver implements KeyResolver {

    @Override
    public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
        return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
    }
}

在使用时，需要在配置文件中引用该 Bean：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: example_route
          uri: http://example.com
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
                key-resolver: "#{@ipAddressKeyResolver}"

六、深入理解 Redis 连接池配置

Spring Data Redis 默认使用 Lettuce 作为 Redis 客户端。 Lettuce 提供了强大的异步和响应式 API，并支持连接池。

合理的连接池配置对于提高 Redis 客户端的性能至关重要。

以下是一些重要的连接池配置项：

配置项	说明
`spring.redis.lettuce.pool.max-active`	连接池中允许的最大连接数。应该根据实际并发量进行调整。
`spring.redis.lettuce.pool.max-idle`	连接池中允许的最大空闲连接数。
`spring.redis.lettuce.pool.min-idle`	连接池中保持的最小空闲连接数。
`spring.redis.lettuce.pool.max-wait`	从连接池获取连接的最大等待时间（毫秒）。如果超过该时间仍然无法获取连接，则会抛出异常。
`spring.redis.timeout`	Redis 操作的超时时间（毫秒）。如果操作超过该时间仍然没有完成，则会抛出异常。

配置示例：

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    lettuce:
      pool:
        max-active: 200
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-wait: 5000
    timeout: 5000

调优建议：

max-active： 应该根据实际并发量进行调整。如果并发量很高，则需要增加 max-active 的值。
max-idle 和 min-idle： 应该根据业务场景进行调整。如果 Redis 连接经常被使用，则可以适当增加 max-idle 和 min-idle 的值，以避免频繁创建和销毁连接。
max-wait： 应该设置一个合理的值，以避免长时间等待连接。
timeout： 应该根据 Redis 操作的平均执行时间进行调整。如果操作经常超时，则可以适当增加 timeout 的值。

七、总结

本文深入探讨了 Spring Cloud Gateway 中 RedisRateLimiter 的实现，重点介绍了 Lua 脚本在保证原子性方面的作用，以及 EVALSHA 和 SCRIPT LOAD 在提升性能方面的作用。同时，也详细介绍了 RedisRateLimiter 的配置和 Redis 连接池的配置。希望能够帮助大家更好地理解和使用 RedisRateLimiter，构建高可用、高性能的微服务架构。

关键点回顾

Lua 脚本保证 RedisRateLimiter 在并发环境下的原子性操作。
EVALSHA 和 Script Load 机制有效地减少了网络传输和脚本解析的开销，提升性能。
合理的 Redis 连接池配置对提升整体限流性能至关重要。