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用途

鑒權(quán)
負(fù)載均衡
限流
權(quán)限
熔斷
協(xié)議轉(zhuǎn)換

內(nèi)部的API可能是由很多種不同的協(xié)議實(shí)現(xiàn)的，比如HTTP、Dubbo、GRPC等，但對(duì)于用戶來說其中很多都不是很友好，或者根本沒法對(duì)外暴露，比如Dubbo服務(wù)，因此需要在網(wǎng)關(guān)層做一次協(xié)議轉(zhuǎn)換，將用戶的HTTP協(xié)議請(qǐng)求，在網(wǎng)關(guān)層轉(zhuǎn)換成底層對(duì)應(yīng)的協(xié)議，比如HTTP -> Dubbo, 但這里需要注意很多問題，比如參數(shù)類型，如果類型搞錯(cuò)了，導(dǎo)致轉(zhuǎn)換出問題，而日志又不夠詳細(xì)的話，問題會(huì)很難定位

錯(cuò)誤碼統(tǒng)一
緩存
日志
監(jiān)控
告警

接入

第一種采用插件掃描業(yè)務(wù)方的API,比如spring mvc的注解, 并結(jié)合swagger的注解, 從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)校驗(yàn), 文檔&&SDK生成等功能, 掃描完成之后,需要上報(bào)到網(wǎng)管的存儲(chǔ)服務(wù)
手動(dòng)錄入, …….
配置文件導(dǎo)入, 比如通過swagger\openAPI等, 比如阿里云的網(wǎng)關(guān)

服務(wù)發(fā)現(xiàn)

網(wǎng)關(guān)作為流量的入口, 負(fù)責(zé)請(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā), 但首先需要知道轉(zhuǎn)發(fā)給誰, 如何尋址

寫死在代碼或配置文件中
域名
注冊(cè)中心

服務(wù)調(diào)用

網(wǎng)關(guān)由于對(duì)接很多種不同的協(xié)議，因此可能需要實(shí)現(xiàn)很多種調(diào)用方式，比如HTTP、Dubbo等，基于性能原因，最好都采用異步的方式，而Http、Dubbo都是支持異步的，比如apache就提供了基于NIO實(shí)現(xiàn)的異步HTTP客戶端。

因?yàn)榫W(wǎng)關(guān)會(huì)涉及到很多異步調(diào)用，比如攔截器、HTTP客戶端、dubbo、redis等，因此需要考慮下異步調(diào)用的方式，如果基于回調(diào)或者future的話，代碼嵌套會(huì)很深，可讀性很差，可以參考zuul和spring cloud gateway的方案，基于響應(yīng)式進(jìn)行改造。

優(yōu)雅下線

優(yōu)雅下線也是網(wǎng)關(guān)需要關(guān)注的一個(gè)問題，網(wǎng)關(guān)底層會(huì)涉及到很多種協(xié)議，比如HTTP、Dubbo，而HTTP又可以繼續(xù)細(xì)分，比如域名、注冊(cè)中心等，有些自身就支持優(yōu)雅下線，比如Nginx自身是支持健康監(jiān)測(cè)機(jī)制的，如果檢測(cè)到某一個(gè)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)掛掉了，就會(huì)把這個(gè)節(jié)點(diǎn)摘掉，對(duì)于應(yīng)用正常下線，需要結(jié)合發(fā)布系統(tǒng)，首先進(jìn)行邏輯下線，然后對(duì)后續(xù)Nginx的健康監(jiān)測(cè)請(qǐng)求直接返回失敗(比如直接返回500),然后等待一段時(shí)間(根據(jù)Nginx配置決定)，然后再將應(yīng)用實(shí)際下線掉。另外對(duì)于注冊(cè)中心的其實(shí)也類似，一般注冊(cè)中心是只支持手動(dòng)下線的，可以在邏輯下線階段調(diào)用注冊(cè)中心的接口將節(jié)點(diǎn)下線掉，而有些不支持主動(dòng)下線的，需要結(jié)合緩存的配置，讓應(yīng)用延遲下線。另外對(duì)于其他比如Dubbo等原理也是類似。

性能

網(wǎng)關(guān)作為所有流量的入口，性能是重中之重，早期大部分網(wǎng)關(guān)都是基于同步阻塞模型構(gòu)建的，比如Zuul 1.x。但這種同步的模型我們都知道，每個(gè)請(qǐng)求/連接都會(huì)占用一個(gè)線程，而線程在JVM中是一個(gè)很重的資源，比如Tomcat默認(rèn)就是200個(gè)線程，如果網(wǎng)關(guān)隔離沒有做好的話，當(dāng)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)延遲、FullGC、第三方服務(wù)慢等情況造成上游服務(wù)延遲時(shí)，線程池很容易會(huì)被打滿，造成新的請(qǐng)求被拒絕，但這個(gè)時(shí)候其實(shí)線程都阻塞在IO上，系統(tǒng)的資源被沒有得到充分的利用。另外一點(diǎn)，容易受網(wǎng)絡(luò)、磁盤IO等延遲影響。需要謹(jǐn)慎設(shè)置超時(shí)時(shí)間，如果設(shè)置不當(dāng)，且服務(wù)隔離做的不是很完善的話，網(wǎng)關(guān)很容易被一個(gè)慢接口拖垮。

而異步化的方式則完全不同，通常情況下一個(gè)CPU核啟動(dòng)一個(gè)線程即可處理所有的請(qǐng)求、響應(yīng)。一個(gè)請(qǐng)求的生命周期不再固定于一個(gè)線程，而是會(huì)分成不同的階段交由不同的線程池處理，系統(tǒng)的資源能夠得到更充分的利用。而且因?yàn)榫€程不再被某一個(gè)連接獨(dú)占，一個(gè)連接所占用的系統(tǒng)資源也會(huì)低得多，只是一個(gè)文件描述符加上幾個(gè)監(jiān)聽器等，而在阻塞模型中，每條連接都會(huì)獨(dú)占一個(gè)線程，而線程是一個(gè)非常重的資源。對(duì)于上游服務(wù)的延遲情況，也能夠得到很大的緩解，因?yàn)樵谧枞Ｐ椭校?qǐng)求會(huì)獨(dú)占一個(gè)線程資源，而異步化之后，因?yàn)閱螚l連接所占用的資源變的非常低，系統(tǒng)可以同時(shí)處理大量的請(qǐng)求。

如果是JVM平臺(tái)，Zuul 2、Spring Cloud gateway等都是不錯(cuò)的異步網(wǎng)關(guān)選型，另外也可以基于Netty、Spring Boot2.x的webflux、vert.x或者servlet3.1的異步支持進(jìn)行自研。

緩存

對(duì)于一些冪等的get請(qǐng)求，可以在網(wǎng)關(guān)層面根據(jù)業(yè)務(wù)方指定的緩存頭做一層緩存，存儲(chǔ)到Redis等二級(jí)緩存中，這樣一些重復(fù)的請(qǐng)求，可以在網(wǎng)關(guān)層直接處理，而不用打到業(yè)務(wù)線，降低業(yè)務(wù)方的壓力，另外如果業(yè)務(wù)方節(jié)點(diǎn)掛掉，網(wǎng)關(guān)也能夠返回自身的緩存。

限流

限流對(duì)于每個(gè)業(yè)務(wù)組件來說，可以說都是一個(gè)必須的組件，如果限流做不好的話，當(dāng)請(qǐng)求量突增時(shí)，很容易導(dǎo)致業(yè)務(wù)方的服務(wù)掛掉，比如雙11、雙12等大促時(shí)，接口的請(qǐng)求量是平時(shí)的數(shù)倍，如果沒有評(píng)估好容量，又沒有做限流的話，很容易服務(wù)整個(gè)不可用，因此需要根據(jù)業(yè)務(wù)方接口的處理能力，做好限流策略，相信大家都見過淘寶、百度搶紅包時(shí)的降級(jí)頁面。

因此一定要在接入層做好限流策略，對(duì)于非核心接口可以直接將降級(jí)掉，保障核心服務(wù)的可用性，對(duì)于核心接口，需要根據(jù)壓測(cè)時(shí)得到的接口容量，制定對(duì)應(yīng)的限流策略。限流又分為幾種:

單機(jī)。單機(jī)性能比較高，不涉及遠(yuǎn)程調(diào)用，只是本地計(jì)數(shù)，對(duì)接口RT影響最小。但需要考慮下限流數(shù)的設(shè)置，比如是針對(duì)單臺(tái)網(wǎng)關(guān)、還是整個(gè)網(wǎng)關(guān)集群，如果是整個(gè)集群的話，需要考慮到網(wǎng)關(guān)縮容、擴(kuò)容時(shí)修改對(duì)應(yīng)的限流數(shù)。

分布式。分布式的就需要一個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)維護(hù)當(dāng)前接口的調(diào)用數(shù)，比如redis、sentinel等，這種方式由于涉及到遠(yuǎn)程調(diào)用，會(huì)有些性能損耗，另外也需要考慮到存儲(chǔ)掛掉的問題，比如redis如果掛掉，網(wǎng)關(guān)需要考慮降級(jí)方案，是降級(jí)到本地限流，還是直接將限流功能本身降級(jí)掉。

另外還有不同的策略:簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)、令牌桶等，大部分場(chǎng)景下其實(shí)簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)已經(jīng)夠用了，但如果需要支持突發(fā)流量等場(chǎng)景時(shí)，可以采用令牌桶等方案。還需要考慮根據(jù)什么限流，比如是IP、接口、用戶維度、還是請(qǐng)求參數(shù)中的某些值，這里可以采用表達(dá)式，相對(duì)比較靈活。

穩(wěn)定性

穩(wěn)定性是網(wǎng)關(guān)非常重要的一環(huán)，監(jiān)控、告警需要做的很完善才可以，比如接口調(diào)用量、響應(yīng)時(shí)間、異常、錯(cuò)誤碼、成功率等相關(guān)的監(jiān)控告警，還有線程池相關(guān)的一些，比如活躍線程數(shù)、隊(duì)列積壓等，還有些系統(tǒng)層面的，比如CPU、內(nèi)存、FullGC這些基本的。

網(wǎng)關(guān)是所有服務(wù)的入口，對(duì)于網(wǎng)關(guān)的穩(wěn)定性的要求相對(duì)于其他服務(wù)會(huì)更高，最好能夠一直穩(wěn)定的運(yùn)行，盡量少重啟，但當(dāng)新增功能、或者加日志排查問題時(shí)，不可避免的需要重新發(fā)布，因此可以參考zuul的方式，將所有的核心功能都基于不同的攔截器實(shí)現(xiàn)，攔截器的代碼采用Groovy編寫，存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，支持動(dòng)態(tài)加載、編譯、運(yùn)行，這樣在出了問題的時(shí)候能夠第一時(shí)間定位并解決，并且如果網(wǎng)關(guān)需要開發(fā)新功能，只需要增加新的攔截器，并動(dòng)態(tài)添加到網(wǎng)關(guān)即可，不需要重新發(fā)布。

熔斷降級(jí)

熔斷機(jī)制也是非常重要的一項(xiàng)。若某一個(gè)服務(wù)掛掉、接口響應(yīng)嚴(yán)重超時(shí)等發(fā)生，則可能整個(gè)網(wǎng)關(guān)都被一個(gè)接口拖垮，因此需要增加熔斷降級(jí)，當(dāng)發(fā)生特定異常的時(shí)候，對(duì)接口降級(jí)由網(wǎng)關(guān)直接返回，可以基于Hystrix或者Resilience4j實(shí)現(xiàn)。

日志

由于所有的請(qǐng)求都是由網(wǎng)關(guān)處理的，因此日志也需要相對(duì)比較完善，比如接口的耗時(shí)、請(qǐng)求方式、請(qǐng)求IP、請(qǐng)求參數(shù)、響應(yīng)參數(shù)(注意脫敏)等，另外由于可能涉及到很多微服務(wù)，因此需要提供一個(gè)統(tǒng)一的traceId方便關(guān)聯(lián)所有的日志，可以將這個(gè)traceId置于響應(yīng)頭中，方便排查問題。

隔離

比如線程池、http連接池、redis等應(yīng)用層面的隔離，另外也可以根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將核心業(yè)務(wù)部署帶單獨(dú)的網(wǎng)關(guān)集群，與其他非核心業(yè)務(wù)隔離開。

網(wǎng)關(guān)管控平臺(tái)

這塊也是非常重要的一環(huán)，需要考慮好整個(gè)流程的用戶體驗(yàn)，比如接入到網(wǎng)關(guān)的這個(gè)流程，能不能盡量簡(jiǎn)化、智能，比如如果是dubbo接口，我們可以通過到git倉庫中獲取源碼、解析對(duì)應(yīng)的類、方法，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)填充，盡量幫用戶減少操作；另外接口一般是從測(cè)試->預(yù)發(fā)->線上，如果每次都要填寫一遍表單會(huì)非常麻煩，我們能不能自動(dòng)把這個(gè)事情做掉，另外如果網(wǎng)關(guān)部署到了多個(gè)可用區(qū)、甚至不同的國家，那這個(gè)時(shí)候，我們還需要接口數(shù)據(jù)同步功能，不然用戶需要到每個(gè)后臺(tái)都操作一遍，非常麻煩。

這塊個(gè)人的建議是直接參考阿里云、aws等提供的網(wǎng)關(guān)服務(wù)即可，功能非常全面。

其他

其他還有些需要考慮到的點(diǎn)，比如接口mock，文檔生成、sdk代碼生成、錯(cuò)誤碼統(tǒng)一、服務(wù)治理相關(guān)的等

總結(jié)

目前的網(wǎng)關(guān)還是中心化的架構(gòu)，所有的請(qǐng)求都需要走一次網(wǎng)關(guān)，因此當(dāng)大促或者流量突增時(shí)，網(wǎng)關(guān)可能會(huì)成為性能的瓶頸，而且當(dāng)網(wǎng)關(guān)接入的大量接口的時(shí)候，做好流量評(píng)估也不是一項(xiàng)容易的工作，每次大促前都需要跟業(yè)務(wù)方一起針對(duì)接口做壓測(cè)，評(píng)估出大致的容量，并對(duì)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行擴(kuò)容，而且網(wǎng)關(guān)是所有流量的入口，所有的請(qǐng)求都是由網(wǎng)關(guān)處理，要想準(zhǔn)確的評(píng)估出容量很復(fù)雜。可以參考目前比較流行的ServiceMesh，采用去中心化的方案，將網(wǎng)關(guān)的邏輯下沉到sidecar中，sidecar和應(yīng)用部署到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并接管應(yīng)用流入、流出的流量，這樣大促時(shí)，只需要對(duì)相關(guān)的業(yè)務(wù)壓測(cè)，并針對(duì)性擴(kuò)容即可，另外升級(jí)也會(huì)更平滑，中心化的網(wǎng)關(guān)，即使灰度發(fā)布，但是理論上所有業(yè)務(wù)方的流量都會(huì)流入到新版本的網(wǎng)關(guān)，如果出了問題，會(huì)影響到所有的業(yè)務(wù)，但這種去中心化的方式，可以先針對(duì)非核心業(yè)務(wù)升級(jí)，觀察一段時(shí)間沒問題后，再全量推上線。另外ServiceMesh的方案，對(duì)于多語言支持也更友好

來源：https://www.yuque.com/huanmeng-ftsgv/shang/lpfdlr#WP8MM

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