API网关:API 网关从入门到放弃

浏览:79 发表时间:2020-05-01 22:21:44
假设你正在开发一个电商网站,那么这里会涉及到很多后端的微服务,比如会员、商品、推荐服务等等。
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那么这里就会遇到一个问题,APP/Browser怎么去访问这些后端的服务? 如果业务比较简单的话,可以给每个业务都分配一个独立的域名(http://service.api.company.com),但这种方式会有几个问题:
API Gateway
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更好的方式是采用API网关,实现一个API网关接管所有的入口流量,类似Nginx的作用,将所有用户的请求转发给后端的服务器,但网关做的不仅仅只是简单的转发,也会针对流量做一些扩展,比如鉴权、限流、权限、熔断、协议转换、错误码统一、缓存、日志、监控、告警等,这样将通用的逻辑抽出来,由网关统一去做,业务方也能够更专注于业务逻辑,提升迭代的效率。
通过引入API网关,客户端只需要与API网关交互,而不用与各个业务方的接口分别通讯,但多引入一个组件就多引入了一个潜在的故障点,因此要实现一个高性能、稳定的网关,也会涉及到很多点。
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API注册
业务方如何接入网关?一般来说有几种方式。
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协议转换
内部的API可能是由很多种不同的协议实现的,比如HTTP、Dubbo、GRPC等,但对于用户来说其中很多都不是很友好,或者根本没法对外暴露,比如Dubbo服务,因此需要在网关层做一次协议转换,将用户的HTTP协议请求,在网关层转换成底层对应的协议,比如HTTP -> Dubbo, 但这里需要注意很多问题,比如参数类型,如果类型搞错了,导致转换出问题,而日志又不够详细的话,问题会很难定位。
服务发现
网关作为流量的入口,负责请求的转发,但首先需要知道转发给谁,如何寻址,这里有几种方式:
服务调用
网关由于对接很多种不同的协议,因此可能需要实现很多种调用方式,比如HTTP、Dubbo等,基于性能原因,***都采用异步的方式,而Http、Dubbo都是支持异步的,比如apache就提供了基于NIO实现的异步HTTP客户端。
因为网关会涉及到很多异步调用,比如拦截器、HTTP客户端、dubbo、redis等,因此需要考虑下异步调用的方式,如果基于回调或者future的话,代码嵌套会很深,可读性很差,可以参考zuul和spring cloud gateway的方案,基于响应式进行改造。
优雅下线
优雅下线也是网关需要关注的一个问题,网关底层会涉及到很多种协议,比如HTTP、Dubbo,而HTTP又可以继续细分,比如域名、注册中心等,有些自身就支持优雅下线,比如Nginx自身是支持健康监测机制的,如果检测到某一个节点已经挂掉了,就会把这个节点摘掉,对于应用正常下线,需要结合发布系统,首先进行逻辑下线,然后对后续Nginx的健康监测请求直接返回失败(比如直接返回500),然后等待一段时间(根据Nginx配置决定),然后再将应用实际下线掉。另外对于注册中心的其实也类似,一般注册中心是只支持手动下线的,可以在逻辑下线阶段调用注册中心的接口将节点下线掉,而有些不支持主动下线的,需要结合缓存的配置,让应用延迟下线。另外对于其他比如Dubbo等原理也是类似。
性能
网关作为所有流量的入口,性能是重中之重,早期大部分网关都是基于同步阻塞模型构建的,比如Zuul 1.x。但这种同步的模型我们都知道,每个请求/连接都会占用一个线程,而线程在JVM中是一个很重的资源,比如Tomcat默认就是200个线程,如果网关隔离没有做好的话,当发生网络延迟、FullGC、第三方服务慢等情况造成上游服务延迟时,线程池很容易会被打满,造成新的请求被拒绝,但这个时候其实线程都阻塞在IO上,系统的资源被没有得到充分的利用。另外一点,容易受网络、磁盘IO等延迟影响。需要谨慎设置超时时间,如果设置不当,且服务隔离做的不是很完善的话,网关很容易被一个慢接口拖垮。
而异步化的方式则完全不同,通常情况下一个CPU核启动一个线程即可处理所有的请求、响应。一个请求的生命周期不再固定于一个线程,而是会分成不同的阶段交由不同的线程池处理,系统的资源能够得到更充分的利用。而且因为线程不再被某一个连接独占,一个连接所占用的系统资源也会低得多,只是一个文件描述符加上几个监听器等,而在阻塞模型中,每条连接都会独占一个线程,而线程是一个非常重的资源。对于上游服务的延迟情况,也能够得到很大的缓解,因为在阻塞模型中,慢请求会独占一个线程资源,而异步化之后,因为单条连接所占用的资源变的非常低,系统可以同时处理大量的请求。
如果是JVM平台,Zuul 2、Spring Cloud gateway等都是不错的异步网关选型,另外也可以基于Netty、Spring Boot2.x的webflux、vert.x或者servlet3.1的异步支持进行自研。
缓存
对于一些幂等的get请求,可以在网关层面根据业务方指定的缓存头做一层缓存,存储到Redis等二级缓存中,这样一些重复的请求,可以在网关层直接处理,而不用打到业务线,降低业务方的压力,另外如果业务方节点挂掉,网关也能够返回自身的缓存。
限流
限流对于每个业务组件来说,可以说都是一个必须的组件,如果限流做不好的话,当请求量突增时,很容易导致业务方的服务挂掉,比如双11、双12等大促时,接口的请求量是平时的数倍,如果没有评估好容量,又没有做限流的话,很容易服务整个不可用,因此需要根据业务方接口的处理能力,做好限流策略,相信大家都见过淘宝、百度抢红包时的降级页面。
因此一定要在接入层做好限流策略,对于非核心接口可以直接将降级掉,保障核心服务的可用性,对于核心接口,需要根据压测时得到的接口容量,制定对应的限流策略。限流又分为几种:
另外还有不同的策略:简单计数、令牌桶等,大部分场景下其实简单计数已经够用了,但如果需要支持突发流量等场景时,可以采用令牌桶等方案。还需要考虑根据什么限流,比如是IP、接口、用户维度、还是请求参数中的某些值,这里可以采用表达式,相对比较灵活。
稳定性
稳定性是网关非常重要的一环,监控、告警需要做的很完善才可以,比如接口调用量、响应时间、异常、错误码、成功率等相关的监控告警,还有线程池相关的一些,比如活跃线程数、队列积压等,还有些系统层面的,比如CPU、内存、FullGC这些基本的。
网关是所有服务的入口,对于网关的稳定性的要求相对于其他服务会更高,***能够一直稳定的运行,尽量少重启,但当新增功能、或者加日志排查问题时,不可避免的需要重新发布,因此可以参考zuul的方式,将所有的核心功能都基于不同的拦截器实现,拦截器的代码采用Groovy编写,存储到数据库中,支持动态加载、编译、运行,这样在出了问题的时候能够***时间定位并解决,并且如果网关需要开发新功能,只需要增加新的拦截器,并动态添加到网关即可,不需要重新发布。
熔断降级
熔断机制也是非常重要的一项。若某一个服务挂掉、接口响应严重超时等发生,则可能整个网关都被一个接口拖垮,因此需要增加熔断降级,当发生特定异常的时候,对接口降级由网关直接返回,可以基于Hystrix或者Resilience4j实现。
日志
由于所有的请求都是由网关处理的,因此日志也需要相对比较完善,比如接口的耗时、请求方式、请求IP、请求参数、响应参数(注意脱敏)等,另外由于可能涉及到很多微服务,因此需要提供一个统一的traceId方便关联所有的日志,可以将这个traceId置于响应头中,方便排查问题。
隔离
比如线程池、http连接池、redis等应用层面的隔离,另外也可以根据业务场景,将核心业务部署带单独的网关集群,与其他非核心业务隔离开。
网关管控平台
这块也是非常重要的一环,需要考虑好整个流程的用户体验,比如接入到网关的这个流程,能不能尽量简化、智能,比如如果是dubbo接口,我们可以通过到git仓库中获取源码、解析对应的类、方法,从而实现自动填充,尽量帮用户减少操作;另外接口一般是从测试->预发->线上,如果每次都要填写一遍表单会非常麻烦,我们能不能自动把这个事情做掉,另外如果网关部署到了多个可用区、甚至不同的***,那这个时候,我们还需要接口数据同步功能,不然用户需要到每个后台都操作一遍,非常麻烦。
这块个人的建议是直接参考阿里云、aws等提供的网关服务即可,功能非常全面。
其他
其他还有些需要考虑到的点,比如接口mock,文档生成、sdk代码生成、错误码统一、服务治理相关的等,这里就不累述了。
总结
目前的网关还是中心化的架构,所有的请求都需要走一次网关,因此当大促或者流量突增时,网关可能会成为性能的瓶颈,而且当网关接入的大量接口的时候,做好流量评估也不是一项容易的工作,每次大促前都需要跟业务方一起针对接口做压测,评估出大致的容量,并对网关进行扩容,而且网关是所有流量的入口,所有的请求都是由网关处理,要想准确的评估出容量很复杂。可以参考目前比较流行的ServiceMesh,采用去中心化的方案,将网关的逻辑下沉到sidecar中,sidecar和应用部署到同一个节点,并接管应用流入、流出的流量,这样大促时,只需要对相关的业务压测,并针对性扩容即可,另外升级也会更平滑,中心化的网关,即使灰度发布,但是理论上所有业务方的流量都会流入到新版本的网关,如果出了问题,会影响到所有的业务,但这种去中心化的方式,可以先针对非核心业务升级,观察一段时间没问题后,再全量推上线。另外ServiceMesh的方案,对于多语言支持也更友好。
本文转载于公众号: java思维导图
作者:aCoder2013


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