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如何在Spring Cloud项目中使用Sleuth过滤器实现分布式限流？

在当今的微服务架构中，分布式限流是一种重要的技术手段，它可以帮助我们避免系统过载，保障系统的稳定运行。Spring Cloud Sleuth 是一个基于 Zipkin 的分布式追踪系统，可以帮助我们更好地了解系统的调用链路。本文将介绍如何在 Spring Cloud 项目中使用 Sleuth 过滤器实现分布式限流。一、什么是分布式限流分布式限流是指在分布式系统中，对某个接口或资源进行访问限制，防止恶意攻击或过载导致系统崩溃。常见的限流算法有令牌桶算法、漏桶算法等。二、Spring Cloud Sleuth 简介 Spring Cloud Sleuth 是一个基于 Zipkin 的分布式追踪系统，它可以帮助我们追踪系统的调用链路，了解系统的性能瓶颈。Sleuth 通过在服务之间传递 Span 信息，实现分布式追踪。三、Sleuth 过滤器实现分布式限流 1. 添加依赖首先，在项目的 `pom.xml` 文件中添加 Sleuth 和 Zipkin 的依赖： ```xml org.springframework.cloud spring-cloud-starter-sleuth org.springframework.cloud spring-cloud-starter-zipkin ``` 2. 配置 Zipkin 服务在 `application.properties` 或 `application.yml` 文件中配置 Zipkin 服务地址： ```properties spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411 ``` 3. 实现限流过滤器创建一个自定义过滤器，用于实现分布式限流： ```java import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.cloud.sleuth.Span; import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; @Component public class RateLimitFilter extends ZuulFilter { @Autowired private Tracer tracer; @Override public String filterType() { return "pre"; } @Override public int filterOrder() { return 1; } @Override public boolean shouldFilter() { // 这里可以根据实际情况判断是否需要限流 return true; } @Override public Object run() { RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext(); HttpServletRequest request = context.getRequest(); String clientIp = request.getRemoteAddr(); // 查询 Zipkin 中的 Span 信息 Span span = tracer.currentSpan(); if (span != null) { String traceId = span.getTraceId(); // 根据客户端 IP 和 Trace ID 查询限流配置 // ... // 如果需要限流，则返回错误信息 if (needLimit(clientIp, traceId)) { context.setSendZuulResponse(false); context.setResponseStatusCode(429); context.setResponseBody("Too Many Requests"); } } return null; } private boolean needLimit(String clientIp, String traceId) { // 根据实际情况实现限流逻辑 // ... return false; } } ``` 4. 配置 Zuul 网关在 Zuul 网关的配置文件中添加自定义过滤器： ```yaml zuul: routes: my-service: path: /my-service/ serviceId: my-service filter: pre: - name: rateLimitFilter ``` 四、案例分析假设我们有一个电商系统，其中订单服务（Order Service）和库存服务（Stock Service）通过 Spring Cloud Sleuth 进行分布式追踪。为了防止恶意攻击，我们可以在订单服务中添加一个限流过滤器，限制每个客户端 IP 每分钟只能发起 10 次请求。通过以上步骤，我们就可以在 Spring Cloud 项目中使用 Sleuth 过滤器实现分布式限流。这样，当系统面临恶意攻击或过载时，我们可以有效地避免系统崩溃，保障系统的稳定运行。