Linux下Swagger如何實現API請求限流

在Linux環境下，使用Swagger實現API請求限流可以通過以下幾種方式：

1. 使用Nginx進行限流

Nginx是一個高性能的HTTP和反向代理服務器，可以通過配置來實現API請求限流。

示例配置：

http {
    # 定義限流區域
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s;

    server {
        listen 80;

        location /api/ {
            # 應用限流區域
            limit_req zone=mylimit burst=5 nodelay;

            # 反向代理到Swagger UI
            proxy_pass http://localhost:8080;
        }
    }
}

2. 使用Redis和Lua腳本進行限流

Redis是一個高性能的內存數據庫，可以用來存儲限流計數器。結合Lua腳本，可以實現高效的限流邏輯。

示例Lua腳本：

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：

# 安裝redis-cli
sudo apt-get install redis-cli

# 啟動Redis服務器
redis-server

# 使用Lua腳本進行限流
redis-cli --eval rate_limit.lua , mykey 1 60

3. 使用Spring Cloud Gateway進行限流

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生態系統中的一個網關組件，可以方便地實現API請求限流。

示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_route
          uri: http://localhost:8080
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 5

KeyResolver配置：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Configuration
public class RateLimiterConfig {

    @Bean
    public KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
    }
}

4. 使用Hystrix進行限流

Hystrix是Netflix開源的一個庫，用于處理分布式系統的延遲和容錯問題，也可以用來實現API請求限流。

示例配置：

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

public class MyHystrixCommand extends HystrixCommand<String> {

    private final String name;

    public MyHystrixCommand(String name) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String run() {
        // 實際的業務邏輯
        return "Hello " + name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "服務繁忙，請稍后再試";
    }

    public static void main(String[] args) {
        String result = new MyHystrixCommand("World").execute();
        System.out.println(result);
    }
}

總結

以上幾種方法都可以在Linux環境下實現API請求限流，具體選擇哪種方法取決于你的應用場景和需求。Nginx適合簡單的限流需求，Redis和Lua腳本適合高并發場景，Spring Cloud Gateway適合微服務架構，而Hystrix則適合處理分布式系統的延遲和容錯問題。