在Linux環境中，使用Swagger（現在通常指的是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：
Nginx是一個高性能的HTTP和反向代理服務器，也可以用來限制API請求速率。
http {
# 定義一個限速區域
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s;
server {
listen 80;
location /api/ {
# 應用限速區域
limit_req zone=mylimit burst=5 nodelay;
proxy_pass http://backend;
}
}
}
在這個配置中：
limit_req_zone定義了一個限速區域，$binary_remote_addr表示根據客戶端IP地址進行限速，zone=mylimit:10m定義了存儲限速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應用限速區域，burst=5允許突發請求最多5個，nodelay表示不對突發請求進行延遲處理。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。
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
# 限速配置
stick-table type ip size 1m expire 30s store http_req_rate(1s)
http-request track-sc0 src
http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }
在這個配置中：
stick-table定義了一個IP地址的限速表，type ip表示按IP地址限速，size 1m表示存儲100萬個IP地址的限速信息，expire 30s表示限速信息30秒過期。http-request track-sc0 src將客戶端IP地址跟蹤到共享連接表中。http-request deny if { sc_http_req_rate(0) gt 1 }如果某個IP地址在1秒內的請求數超過1次，則拒絕請求。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。
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
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）。如果你使用的是Spring Cloud Gateway，可以利用其內置的限流功能。
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。
