本节内容给大家介绍的是微服务网关：Zuul Filter扩展功能实现。
Zuul Filter扩展功能实现
在Zuul的工作原理中，我们已经看到Zuul主要采用基于Filter链的工作调用模式，通过自定义Filter机制可以动态扩展网关服务功能。网关的一个重要作用就是提供公共服务组件，而这些组件的功能也大都与Filter的拦截机制有关。下面我们以网关中经常会使用的灰度发布、服务限流为例，来说明如何通过Filter机制结合Ribbon和其他模块来实现。
实现灰度发布
目前常见的发布策略有蓝绿发布和灰度发布（金丝雀发布）。服务发布策略本质上是一种流量切换和流量导流策略。
● 蓝绿发布：在发布的过程中用户对服务的重启无感知，通常情况下通过新旧版本并存的方式实现，也就是说在发布的流程中，新的版本和旧的版本是相互热备的，通过切换路由权重的方式（非0即100）实现不同应用的上线或者下线。
● 灰度发布：在线上运行的服务中加入少量的新版本服务，然后从这少量的新版本服务中快速获得反馈，根据反馈决定服务最后的交付形态。
灰度发布要做的就是修改Ribbon的负载策略，基本的思路是，根据Eureka的Metadata配置设置自定义元数据（服务版本信息）与网关中设置的路由负载策略（Ribbon的Rule规则）进行匹配，选择符合路由条件的后端服务进行导流操作。
具体而言，因为Zuul使用的是基于同步线程的请求处理模式，所以我们可以通过ThreadLocal变量记录当前HTTP请求的特征数据，将特征数据与Ribbon中维护的后端服务实例的元数据进行模式匹配，再根据当前路由设置的负载策略就可以将HTTP请求映射到对应的后端服务实例。下面是主要的实现过程。
在实现灰度发布策略前，需要保证后端服务实例注册在Eureka中，并设定元数据的服务实例的版本信息。????
Zuul主要依靠Filter实现HTTP拦截，执行灰度发布过滤功能，其中 ribbonHolder 存 储 的 是 后 端 路 由 ID 对 应 的 路 由 策 略 信 息 。
ribbonHolder在初始化时加载Admin配置的路由策略，篇幅所限，此处省略加载过程。routeribbonholder通过设置的路由策略可以动态执行蓝绿发布策略或者灰度发布策略，代码实现如下：
说 明 ＃ ： 灰 度 发 布 Filter 中 的 核 心 方 法 就 是 给RibbonFilterContextHolder设置当前线程上下文的后端服务版本信息。RibbonFilterContextHolder主要利用ThreadLocal变量来解决如何将灰度发布的信息传递给本地线程变量，然后当HTTP请求经过灰度发布Filter时，它可以通过Ribbon的元数据路由规则匹配对应的服务ID。下面是RibbonFilterContextHolder的实现代码：
根据Ribbon的路由规则设置，Zuul基于Spring Boot的自动化配置机制，加载spring.factories实现自定义的路由规则配置加载，主要步骤如下。
● 第一步，在
/META-INF/spring.factories下加载自动配置：
● 第二步，实现自动配置类：
然后将元数据与后端服务（Original Server）建立映射匹配规则：
● 第三步，根据元数据匹配后端服务（Original Server）规则：
● 第四步，基于元数据匹配的断言：
说明＃：上述代码是元数据匹配的断言逻辑，可以看到它从Filter中设置的线程上下文中获得对应的后端服务版本信息，然后与HTTP请求中后端服务版本信息进行比对，当HTTP请求经过这个Filter时就会根据apply中设计的断言逻辑来选择符合条件的后端server，实现灰度发布功能。
实现服务限流
服务限流是微服务网关对API流量进行保护的一种常用手段，可以防止网络攻击，限制客户端的请求速度，在一定程度上可以保证后端服务不因为流量过载而宕机。后面的容错和隔离相关章节也会进一步说明限流的策略有哪些，下面说明如何通过Zuul+Guava RateLimiter实现服务限流功能。RateLimiter是Google开源的实现了令牌桶算法的限流工具。
首先引入
spring-cloud-zuul-ratelimit组件的Maven依赖：
然后自定义实现Filter类：
RateLimiter基于Guava提供的令牌桶算法的实现类，可以依据系统的实际情况来调整生成token的速度。RateLimiter.create（1000）可以理解为：每秒往桶里放入1000个令牌。RATE_LIMITER.tryAcquire方法尝试获取令牌桶里的令牌，如果有令牌表示目前流量未达上限，则返回true，同时总的令牌数减1。如果没有令牌，说明令牌桶已达到阈值，则返回false，并设置HTTP状态码返回的信息。
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