Swagger在Linux環境下如何實現API限流

在Linux環境下使用Swagger（通常指的是OpenAPI）實現API限流可以通過多種方式來完成。以下是一些常見的方法：

使用Nginx進行限流

Nginx是一個高性能的HTTP和反向代理服務器，可以用來限制API請求速率。以下是一個基本的Nginx限流配置示例：

http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s;
    server {
        listen 80;
        location /api/ {
            limit_req zone=mylimit burst=5 nodelay;
            proxy_pass http://backend;
        }
    }
}

在這個配置中，limit_req_zone定義了一個限流區域，$binary_remote_addr表示根據客戶端IP地址進行限流，zone=mylimit:10m定義了存儲限流信息的共享內存區域大小為10MB，rate=1r/s表示每秒允許1個請求。limit_req指令應用限流規則，burst=5允許突發5個請求，nodelay表示不延遲處理這些突發請求。

使用HAProxy進行限流

HAProxy是一個可靠、高性能的TCP/HTTP負載均衡器，也可以用來限制API請求速率。以下是一個基本的HAProxy限流配置示例：

frontend http_front
    bind *:80
    default_backend http_back
backend http_back
    balance roundrobin
    server server1 192.168.1.1:80 check
    server server2 192.168.1.2:80 check
    acl rate_limit src 192.168.1.0/24
    http-request track-sc0 src
    http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }

在這個配置中，acl rate_limit src 192.168.1.0/24定義了一個ACL規則，限制來自特定IP范圍的請求。http-request track-sc0 src跟蹤每個源IP的請求計數。http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }如果請求速率超過每秒1個請求，則拒絕請求。

使用Redis和Lua腳本進行限流

Redis是一個高性能的內存數據庫，結合Lua腳本可以實現更復雜的限流邏輯。以下是一個使用Lua腳本進行限流的示例：

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local expire = tonumber(ARGV[2])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or '0')
if current + 1 > limit then
    return 0
else
    redis.call('INCR', key)
    if expire then
        redis.call('EXPIRE', key, expire)
    end
    return 1
end

使用示例：

redis-cli --eval rate_limit.lua ,api_key 10 60

在這個示例中，api_key是API的標識符，10是每分鐘允許的最大請求數，60是限速的時間窗口（秒）。

使用Spring Cloud Gateway進行限流

如果你使用的是Spring Cloud Gateway，可以利用其內置的限流功能。以下是一個基本的Spring Cloud Gateway限流配置示例：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_route
          uri: lb://my-service
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 5

在這個配置中，RequestRateLimiter過濾器用于限流。key-resolver指定如何解析請求的唯一標識符（例如用戶ID）。replenishRate表示每秒允許的請求數，burstCapacity表示允許的突發請求數。

以上方法各有優缺點，選擇哪種方法取決于你的具體需求和環境。Nginx和HAProxy適合大規模部署，Redis和Lua腳本適合需要復雜邏輯的場景，而Spring Cloud Gateway則適合微服務架構。