0x1 什么是反向代理？
上一篇介绍了 Tyk 的限流设计，这篇记录分析下它的反代设计，反代这个词相信做后端的同学基本都听说过（nginx 的常用姿势），代理分为正向代理和反向代理，因为我们这里不是专门介绍代理的，我就简单说下他们的区别，记住一个区分他们的要点就是 “正向代理就是访问要出去”， “反向代理就是访问要进来”，正向代理多用于一些需要做互联网访问跳板机的场景，这里就不多说了。而反向代理呢，微服务场景是用得比较多的，一个 API Gateway 支持反代是核心功能，Tyk 作为这领域软件的翘楚当然也得支持。GW 的反代可用于负载均衡、访问中间人处理、认证等功能的实现上。
0x2 流程分析
0x3 关键代码
反代数据处理：
func (p *ReverseProxy) WrappedServeHTTP(rw http.ResponseWriter, req *http.Request, withCache bool) ProxyResponse {
outreq := new(http.Request)
*outreq = *req
setContext(outreq, context.Background())
outreq.Header = cloneHeader(req.Header)
if withCache {
p.CopyResponse(&bodyBuffer, res.Body)
}
}
p.HandleResponse(rw, res, ses)
return ProxyResponse{UpstreamLatency: upstreamLatency, Response: inres}
}拷贝数据：
func copyHeader(dst, src http.Header, ignoreCanonical bool) {
removeDuplicateCORSHeader(dst, src)
for k, vv := range src {
if ignoreCanonical {
dst[k] = append(dst[k], vv...)
continue
}
for _, v := range vv {
dst.Add(k, v)
}
}
}
func (p *ReverseProxy) CopyResponse(dst io.Writer, src io.Reader) {
if p.FlushInterval != 0 {
if wf, ok := dst.(writeFlusher); ok {
mlw := &maxLatencyWriter{
dst: wf,
latency: p.FlushInterval,
done: make(chan bool),
}
go mlw.flushLoop()
defer mlw.stop()
dst = mlw
}
}
p.copyBuffer(dst, src)
}当然还有一些细节的处理，值的注意的是，为了保持高性能，处理数据都是采用 []byte，多处用到 *[]byte 的引用，复用数据结构，减少内存申请销毁。当然真正的处理逻辑比我这边分析的流程要复杂得多，比如会话状态、授权这些的处理，这里还没列出来。
0x4 展开 Tyk 代码架构模式
通过上一篇的限流和本篇反向的分析，细心点其实可以发现限流是扩展于 Tyk 的中间人（TykMiddleware）设计，遵循了装饰器设计模式，继承于 TykMiddleware 抽象 interface（java 很熟悉的 Component 接口类），扩展并重写相关的方法。
中间人抽象:
type TykMiddleware interface {
Init()
Base() *BaseMiddleware
SetName(string)
SetRequestLogger(*http.Request)
Logger() *logrus.Entry
Config() (interface{}, error)
ProcessRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request, conf interface{}) (error, int)
EnabledForSpec() bool
Name() string
}每一个具体的中间人主体的入口方法为 ProcessRequest，例如我们上一篇的 RateLimit。
而本篇的反代却是在限流设计的上一层，api_loader 模块，所有处理都会通过 api_loader 的 processSpec，GW 的一些预先处理（Prepare）都会放在这里，例如会话、CORS 配置、反代等、值得注意的是这里有一个统一的自定义中间件装载的封装（loadCustomMiddleware)，api_loader 就是通过这个封装去注册 TykMiddleware 的中间件，而它们之间的中间件注册数据结构就是 chainArray，一个储存链元素的列表
中间人链数据：
for _, obj := range mwPreFuncs {
if mwDriver == apidef.GoPluginDriver {
} else if mwDriver != apidef.OttoDriver {
mwAppendEnabled(&chainArray, &CoProcessMiddleware{baseMid, coprocess.HookType_Pre, obj.Name, mwDriver, obj.RawBodyOnly, nil})
} else {
chainArray = append(chainArray, createDynamicMiddleware(obj.Name, true, obj.RequireSession, baseMid))
}
}
mwAppendEnabled(&chainArray, &VersionCheck{BaseMiddleware: baseMid})
mwAppendEnabled(&chainArray, &RateCheckMW{BaseMiddleware: baseMid})
mwAppendEnabled(&chainArray, &IPWhiteListMiddleware{BaseMiddleware: baseMid})
mwAppendEnabled(&chainArray, &IPBlackListMiddleware{BaseMiddleware: baseMid})
中间人的 ProcessRequest 统一返回 error, errorCode， middleware 根据这两个值来进行数据流下一步的处理
err, errCode := mw.ProcessRequest(w, r, mwConf)
if err != nil {
_, isGoPlugin := actualMW.(*GoPluginMiddleware)
handler := ErrorHandler{*mw.Base()}
handler.HandleError(w, r, err.Error(), errCode, !isGoPlugin)
meta["error"] = err.Error()
finishTime := time.Since(startTime)
if instrumentationEnabled {
job.TimingKv("exec_time", finishTime.Nanoseconds(), meta)
job.TimingKv(eventName+".exec_time", finishTime.Nanoseconds(), meta)
}
mw.Logger().WithError(err).WithField("code", errCode).WithField("ns", finishTime.Nanoseconds()).Debug("Finished")
return
}有意思的彩蛋， middleware 有一种情况就是无错误返回，，但是仍然需要返回一个状态码去匹配一些特殊情况， 这个状态码就是 const mwStatusRespond = 666，不禁让我想起难道 Tyk 的 coder 也是一位老铁？
if errCode != mwStatusRespond {
meta["bypass"] = "1"
h.ServeHTTP(w, r)
} else {
mw.Base().UpdateRequestSession(r)
}0x5 为什么这样设计？
又回到这个为什么设计的环节，其实关于 http server / 容器 / 框架的设计， middleware（中间人）这个词应该是在很多著名的 web 框架里面都有出现过的，比如 springboot，gin，php 的 Laravel 框架，中间人这种模式特别适合处理由上到下数据流的场景，相当于是一个数据库的 filter。
- middleware 支持可插拔 (装饰器模式），可随时启用 / 禁用中间件而整体服务不受影响
- 符合正向性设计，功能模块都是独立的，每一个中间件从处理、日志都是根据中间人本身的需求而定制
- 装饰 go 原生的 net.http 的方法 ServeHTTP（http.Handler 抽象），其实从这个角度来看，可以套用其他 go 的 web 框架来处理 http/ws 请求，比如 gin，httprouter 等都是装饰 ServeHTTP，方便扩展
- GW load 配置时统一注册中间人，不使用的中间人不会有逻辑数据交集，gw 运行时的功能设计不涉及多个中间人交互，整体数据流处理是 Filter Chain
分享科学人文随笔
感谢您「观看」、「点赞」和「关注」，关注我的公众号。