不容錯過的MSBuild技巧，必備用法詳解和實踐指南
一、MSBuild簡介MSBuild是一種基于XML的構(gòu)建引擎，用于在.NET Framework和.NET Core應(yīng)用程序中自動化構(gòu)建過程。它是Visual Studio的構(gòu)建引擎，可在命令行或其他構(gòu)建工具中使用
網(wǎng)關(guān)（Gateway）是微服務(wù)中不可缺少的一部分，它是微服務(wù)中提供了統(tǒng)一訪問地址的組件，充當了客戶端和內(nèi)部微服務(wù)之間的中介。網(wǎng)關(guān)主要負責流量路由和轉(zhuǎn)發(fā)，將外部請求引導(dǎo)到相應(yīng)的微服務(wù)實例上，同時提供一些功能，如身份認證、授權(quán)、限流、監(jiān)控、日志記錄等。
網(wǎng)關(guān)的主要作用有以下幾個：
為了保護后端微服務(wù)免受突發(fā)高流量請求的影響，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定和可靠性，所以在網(wǎng)關(guān)層必須“限流”操作。
限流是一種流量控制的策略，用于限制系統(tǒng)處理請求的速率或數(shù)量，以保護系統(tǒng)免受過載或攻擊的影響。通過限制請求的數(shù)量或速率，可以平衡系統(tǒng)和資源之間的壓力，確保系統(tǒng)在可接受的范圍內(nèi)運行。
限流的常見策略通常有以下幾種：
當然，我們也可以在程序中使用多種策略混合限流，以保證內(nèi)部微服務(wù)的穩(wěn)定性。
了解了網(wǎng)關(guān)和限流的相關(guān)內(nèi)容之后，我們以目前主流的網(wǎng)關(guān)組件 Spring Cloud Gateway 為例，來實現(xiàn)一下限流功能。
Spring Cloud Gateway 實現(xiàn)限流的方式有兩種：
那既然 Spring Cloud Gateway 中已經(jīng)內(nèi)置了限流功能，那我們接下來就來看 Spring Cloud Gateway 內(nèi)置限流是如何實現(xiàn)的？
Spring Cloud Gateway 內(nèi)置的限流器為 RequestRateLimiter GatewayFilter Factory，官網(wǎng)說明文檔：https://docs.spring.io/spring-cloud-gateway/docs/current/reference/html/#the-requestratelimiter-gatewayfilter-factory
Spring Cloud Gateway 支持和 Redis 一起來實現(xiàn)限流功能，它的實現(xiàn)步驟如下：
具體實現(xiàn)如下。
在項目的 pom.xml 中，添加以下配置信息（添加 Redis 框架依賴支持）：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId></dependency>接下來我們新建一個限流規(guī)則定義類，實現(xiàn)一下根據(jù) IP 進行限流的功能，實現(xiàn)示例代碼如下：
import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;import org.springframework.stereotype.Component;import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;import reactor.core.publisher.Mono;@Componentpublic class IpAddressKeyResolver implements KeyResolver { @Override public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) { return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress(). getHostString()); }}這一步其實是在配置限流器的限流參數(shù) KeyResolver，也就是限流功能的依賴“憑證”。
“
PS：當然，我們還可以通過 URL、方法名、用戶等進行限流操作，只需要修改此步驟中的限流憑證，也就是 KeyResolver 即可。
”
在網(wǎng)關(guān)項目的配置文件中，添加以下配置信息：
spring: cloud: gateway: routes: - id: retry uri: lb://nacos-discovery-demo predicates: - Path=/retry/** filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 redis-rate-limiter.burstCapacity: 1 keyResolver: '#{@ipAddressKeyResolver}' # spEL表達式 data: redis: host: 127.0.0.1 port: 16379 database: 0其中，name 必須等于“RequestRateLimiter”內(nèi)置限流過濾器，其他參數(shù)的含義如下：
“
SpEL（Spring Expression Language，Spring 表達式語言）是 Spring 框架中用于提供靈活、強大的表達式解析和求值功能的統(tǒng)一表達式語言。它可以在運行時動態(tài)地解析和求值字符串表達式，通常用于配置文件中的屬性值、注解、XML 配置等地方。
”
當 Spring Cloud Gateway 配合 Redis 實現(xiàn)限流的時候，它對于 Redis 的版本是有要求的，因為它在限流時調(diào)用了一個 Redis 高版本的函數(shù)，所以 Redis Server 版本太低，限流無效，Redis Server 最好是 5.X 以上。
最后，我們頻繁的訪問：http://localhost:10086/retry/test 就會看到如下限流信息：
Spring Cloud Gateway 內(nèi)置限流功能使用的算法是令牌桶限流算法。
令牌桶限流算法：令牌按固定的速率被放入令牌桶中，桶中最多存放 N 個令牌（Token），當桶裝滿時，新添加的令牌被丟棄或拒絕。當請求到達時，將從桶中刪除 1 個令牌。令牌桶中的令牌不僅可以被移除，還可以往里添加，所以為了保證接口隨時有數(shù)據(jù)通過，必須不停地往桶里加令牌。由此可見，往桶里加令牌的速度就決定了數(shù)據(jù)通過接口的速度。我們通過控制往令牌桶里加令牌的速度從而控制接口的流量。 令牌桶執(zhí)行流程如下圖所示：
常見的限流算法還有：計數(shù)器算法、滑動計數(shù)器算法、漏桶算法等，更多介紹參考我之前寫個的文章：https://www.javacn.site/interview/springcloud/loadbalancer.html。
Spring Cloud Gateway 執(zhí)行過程如下圖所示：
從圖中可以看出，所有的請求來了之后，會先走過濾器，只有過濾器通過之后，才能調(diào)用后續(xù)的內(nèi)部微服務(wù)，這樣我們就可以通過過濾器來控制微服務(wù)的調(diào)用，從而實現(xiàn)限流功能了。
Spring Cloud Gateway 過濾器是基于令牌桶算法來限制請求的速率，該過濾器根據(jù)配置的限流規(guī)則，在指定的時間窗口內(nèi)分配一定數(shù)量的令牌，每個令牌代表一個允許通過的請求，當一個請求到達時，如果沒有可用的令牌，則請求將被阻塞或拒絕。
令牌桶的執(zhí)行過程如下：
主流網(wǎng)關(guān)組件 Spring Cloud Gateway 實現(xiàn)限流的方式主要有兩種：內(nèi)置限流過濾器和外部限流組件，如 Sentinel、Hystrix 等。而最簡單的限流功能，我們只需要使用 Spring Cloud Gateway 過濾器 + Redis 即可（實現(xiàn)），其使用的是令牌桶的限流算法來實現(xiàn)限流功能的。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-31548-0.html面試官：網(wǎng)關(guān)如何實現(xiàn)限流？
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