网关,很多地方将网关比如成门, 没什么问题, 但是需要区分网关与网桥的区别。
下面图介绍了网关(Gateway)作用,可知 Gateway 方式下的架构,可以细到为每一个服务的实例配置一个自己的 Gateway,也可以粗到为一组服务配置一个,甚至可以粗到为整个架构配置一个接入的 Gateway。于是,整个系统架构的复杂度就会变得简单可控起来。
这张图展示了一个多层 Gateway 架构,其中有一个总的 Gateway 接入所有的流量(流量网关),并分发给不同的子系统,还有第二级 Gateway 用于做各个子系统的接入 Gateway(业务网关)。可以看到,网关所管理的服务粒度可粗可细。通过网关,我们可以把分布式架构组织成一个星型架构,由网络对服务的请求进行路由和分发。下面来聊聊好的网关应该具备哪些功能,也就是网关设计模式。
一个网关需要有以下的功能:
网关一定要有请求路由的功能。这样一来,对于调用端来说,也是一件非常方便的事情。因为调用端不需要知道自己需要用到的其它服务的地址,全部统一地交给 Gateway 来处理。
为了能够代理后面的服务,并把请求路由到正确的位置上,网关应该有服务注册功能,也就是后端的服务实例可以把其提供服务的地址注册、取消注册。一般来说,注册也就是注册一些 API 接口。比如,HTTP 的 Restful 请求,可以注册相应 API 的 URI、方法、HTTP 头。 这样,Gateway 就可以根据接收到的请求中的信息来决定路由到哪一个后端的服务上。
因为一个网关可以接收多个服务实例,所以网关还需要在各个对等的服务实例上做负载均衡策略。简单点就是直接 Round-Robin 轮询,复杂点的可以设置上权重进行分发,再复杂一点还可以做到 session 粘连。
网关还可以把弹力设计中的那些异步、重试、幂等、流控、熔断、监视等都可以实现进去。这样,同样可以像 Service Mesh 那样,让应用服务只关心自己的业务逻辑(或是说数据面上的事)而不是控制逻辑(控制面)。
SSL 加密及证书管理、Session 验证、授权、数据校验,以及对请求源进行恶意攻击的防范。错误处理越靠前的位置就是越好,所以,网关可以做到一个全站的接入组件来对后端的服务进行保护。当然,网关还可以做更多更有趣的事情,比如:灰度发布、API聚合、API编排。
灰度发布
网关完全可以做到对相同服务不同版本的实例进行导流,还可以收集相关的数据。这样对于软件质量的提升,甚至产品试错都有非常积极的意义。
API 聚合
使用网关可以将多个单独请求聚合成一个请求。在微服务体系的架构中,因为服务变小了,所以一个明显的问题是,客户端可能需要多次请求才能得到所有的数据。这样一来,客户端与后端之间的频繁通信会对应用程序的性能和规模产生非常不利的影响。于是,我们可以让网关来帮客户端请求多个后端的服务(有些场景下完全可以并发请求),然后把后端服务的响应结果拼装起来,回传给客户端(当然,这个过程也可以做成异步的,但这需要客户端的配合)。
API 编排
同样在微服务的架构下,要走完一个完整的业务流程,我们需要调用一系列 API,就像一种工作流一样,这个事完全可以通过网页来编排这个业务流程。我们可能通过一个 DSL 来定义和编排不同的 API,也可以通过像 AWS Lambda 服务那样的方式来串联不同的 API。
网关设计重点主要是三个, 高性能、高可用、高扩展:
在技术设计上,网关不应该也不能成为性能的瓶颈。对于高性能,最好使用高性能的编程语言来实现,如 C、C++、Go 和 Java。网关对后端的请求,以及对前端的请求的服务一定要使用异步非阻塞的 I/O 来确保后端延迟不会导致应用程序中出现性能问题。C 和 C++ 可以参看 Linux 下的 epoll 和 Windows 的 I/O Completion Port 的异步 IO 模型,Java 下如 Netty、Spring Reactor 的 NIO 框架。
因为所有的流量或调用经过网关,所以网关必须成为一个高可用的技术组件,它的稳定直接关系到了所有服务的稳定。网关如果没有设计,就会成变一个单点故障。因此,一个好的网关至少要做到以下几点。
因为网关需要承接所有的业务流量和请求,所以一定会有或多或少的业务逻辑。而我们都知道,业务逻辑是多变和不确定的。比如,需要在网关上加入一些和业务相关的东西。因此,一个好的 Gateway 还需要是可以扩展的,并能进行二次开发的。当然,像 Nginx 那样通过 Module 进行二次开发的固然可以。
另外,在运维方面,网关应该有以下几个设计原则。
另外,因为网关是为用户请求和后端服务的桥接装置,所以需要考虑一些安全方面的事宜。具体如下:
流量网关,顾名思义就是控制流量进入集群的网关,有很多工作需要在这一步做,对于一个服务集群,势必有很多非法的请求或者无效的请求,这时候要将请求拒之门外,降低集群的流量压力。
定义全局性的、跟具体的后端业务应用和服务完全无关的策略网关就是上图所示的架构模型——流量网关。流量网关通常只专注于全局的Api管理策略,比如全局流量监控、日志记录、全局限流、黑白名单控制、接入请求到业务系统的负载均衡等,有点类似防火墙。Kong 就是典型的流量网关。
下面是kong的架构图
这里需要补充一点的是,业务网关一般部署在流量网关之后、业务系统之前,比流量网关更靠近业务系统。通常API网指的是业务网关。 有时候我们也会模糊流量网关和业务网关,让一个网关承担所有的工作,所以这两者之间并没有严格的界线。
当一个单体应用被拆分成许许多多的微服务应用后,也带来了一些问题。一些与业务非强相关的功能,比如权限控制、日志输出、数据加密、熔断限流等,每个微服务应用都需要,因此存在着大量重复的代码实现。而且由于系统的迭代、人员的更替,各个微服务中这些功能的实现细节出现了较大的差异,导致维护成本变高。另一方面,原先单体应用下非常容易做的接口管理,在服务拆分后没有了一个集中管理的地方,无法统计已存在哪些接口、接口定义是什么、运行状态如何。
网关就是为了解决上述问题。作为微服务体系中的核心基础设施,一般需要具备接口管理、协议适配、熔断限流、安全防护等功能,各种开源的网关产品(比如 zuul)都提供了优秀高可扩展性的架构、可以很方便的实现我们需要的一些功能、比如鉴权、日志监控、熔断限流等。
与流量网关相对应的就是业务网关,业务网关更靠近我们的业务,也就是与服务器应用层打交道,那么有很多应用层需要考虑的事情就可以依托业务网关,例如在线程模型、协议适配、熔断限流,服务编排等。下面看看业务网关体系结构:
从这个途中可以看出业务网关主要职责以及所做的事情, 目前业务网关比较成熟的 API 网关框架产品有三个 分别是:Zuul1、Zuul2 和 SpringCloud Gateway, 后面再进行对比。
既然对比,就先宏观上对各种网关有一个了解,后面再挑一些常用的或者说应用广泛的详细了解。
目前常见的开源网关大致上按照语言分类有如下几类:
按照使用数量、成熟度等来划分,主流的有 4 个:
OpenResty是一个流量网关,根据前面对流量网关的介绍就可以知道流量网关的指责。
OpenResty基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用
OpenResty 最早是顺应 OpenAPI 的潮流做的,所以 Open 取自“开放”之意,而Resty便是 REST 风格的意思。虽然后来也可以基于 ngx_openresty 实现任何形式的 web service 或者传统的 web 应用。
也就是说 Nginx 不再是一个简单的静态网页服务器,也不再是一个简单的反向代理了。第二代的 openresty 致力于通过一系列 nginx 模块,把nginx扩展为全功能的 web 应用服务器。
ngx_openresty 是用户驱动的项目,后来也有不少国内用户的参与,从 openresty.org 的点击量分布上看,国内和国外的点击量基本持平。
ngx_openresty 目前有两大应用目标:
Kong基于OpenResty开发,也是流量层网关, 是一个云原生、快速、可扩展、分布式的Api 网关。继承了OpenResty的高性能、易扩展性等特点。Kong通过简单的增加机器节点,可以很容易的水平扩展。同时功能插件化,可通过插件来扩展其能力。而且在任何基础架构上都可以运行。具有以下特性:
Kong解决了什么问题
当我们决定对应用进行微服务改造时,应用客户端如何与微服务交互的问题也随之而来,毕竟服务数量的增加会直接导致部署授权、负载均衡、通信管理、分析和改变的难度增加。
面对以上问题,API GATEWAY是一个不错的解决方案,其所提供的访问限制、安全、流量控制、分析监控、日志、请求转发、合成和协议转换功能,可以解放开发者去把精力集中在具体逻辑的代码,而不是把时间花费在考虑如何解决应用和其他微服务链接的问题上。
可以看到Kong解决的问题。专注于全局的Api管理策略,全局流量监控、日志记录、全局限流、黑白名单控制、接入请求到业务系统的负载均衡等。
Kong的优点以及性能
在众多 API GATEWAY 框架中,Mashape 开源的高性能高可用API网关和API服务管理层——KONG(基于 NGINX+Lua)特点尤为突出,它可以通过插件扩展已有功能,这些插件(使用 lua 编写)在API请求响应循环的生命周期中被执行。于此同时,KONG本身提供包括 HTTP 基本认证、密钥认证、CORS、TCP、UDP、文件日志、API请求限流、请求转发及 NGINX 监控等基本功能。目前,Kong 在 Mashape 管理了超过 15,000 个 API,为 200,000 开发者提供了每月数十亿的请求支持。
Kong架构
Kong提供一些列的服务,这就不得不谈谈内部的架构:
首先最底层是基于Nginx, Nginx是高性能的基础层, 一个良好的负载均衡、反向代理器,然后在此基础上增加Lua脚本库,形成了OpenResty,拦截请求, 响应生命周期,可以通过Lua编写脚本,所以插件比较丰富。
Zuul是所有从设备和web站点到Netflix流媒体应用程序后端请求的前门。作为一个边缘服务应用程序,Zuul被构建来支持动态路由、监视、弹性和安全性。它还可以根据需要将请求路由到多个Amazon自动伸缩组。
Zuul使用了一系列不同类型的过滤器,使我们能够快速灵活地将功能应用到服务中。
过滤器
过滤器是Zuul的核心功能。它们负责应用程序的业务逻辑,可以执行各种任务。
Zuul提供了一个动态读取、编译和运行这些过滤器的框架。过滤器之间不直接通信,而是通过每个请求特有的RequestContext共享状态。
下面是Zuul的一些过滤器:
Incoming
Incoming过滤器在请求被代理到Origin之前执行。这通常是执行大部分业务逻辑的地方。例如:认证、动态路由、速率限制、DDoS保护、指标。
Endpoint
Endpoint过滤器负责基于incoming过滤器的执行来处理请求。Zuul有一个内置的过滤器(ProxyEndpoint),用于将请求代理到后端服务器,因此这些过滤器的典型用途是用于静态端点。例如:健康检查响应,静态错误响应,404响应。
Outgoing
Outgoing过滤器在从后端接收到响应以后执行处理操作。通常情况下,它们更多地用于形成响应和添加指标,而不是用于任何繁重的工作。例如:存储统计信息、添加/剥离标准标题、向实时流发送事件、gziping响应。
过滤器类型
下面是与一个请求典型的生命周期对应的标准的过滤器类型:
这些过滤器帮助我们执行以下功能:
Netflix宣布了通用API网关Zuul的架构转型。Zuul原本采用同步阻塞架构,转型后叫作Zuul2,采用异步非阻塞架构。Zuul2和Zuul1在架构方面的主要区别在于,Zuul2运行在异步非阻塞的框架上,比如Netty。Zuul1依赖多线程来支持吞吐量的增长,而Zuul 2使用的Netty框架依赖事件循环和回调函数。
上图是Zuul2的架构,和Zuul1没有本质区别,两点变化:
Inbound Filters : 路由到 Origin 之前执行,可以用于身份验证、路由和装饰请求
Endpoint Filters : 可用于返回静态响应,否则内置的ProxyEndpoint过滤器将请求路由到Origin
Outbound Filters : 从Origin那里获取响应后执行,可以用于度量、装饰用户的响应或添加自定义header
有两种类型的过滤器:sync 和 async。因为Zuul是运行在一个事件循环之上的,因此从来不要在过滤中阻塞。如果你非要阻塞,可以在一个异步过滤器中这样做,并且在一个单独的线程池上运行,否则可以使用同步过滤器。
上文提到过Zuul2开始采用了异步模型
优势是异步非阻塞模式启动的线程很少,基本上一个CPU core上只需启一个事件环处理线程,它使用的线程资源就很少,上下文切换(Context Switch)开销也少。非阻塞模式可以接受的连接数大大增加,可以简单理解为请求来了只需要进队列,这个队列的容量可以设得很大,只要不超时,队列中的请求都会被依次处理。
不足,异步模式让编程模型变得复杂。一方面Zuul2本身的代码要比Zuul1复杂很多,Zuul1的代码比较容易看懂,Zuul2的代码看起来就比较费劲。另一方面异步模型没有一个明确清晰的请求->处理->响应执行流程(call flow),它的流程是通过事件触发的,请求处理的流程随时可能被切换断开,内部实现要通过一些关联id机制才能把整个执行流再串联起来,这就给开发调试运维引入了很多复杂性,比如你在IDE里头调试异步请求流就非常困难。另外ThreadLocal机制在这种异步模式下就不能简单工作,因为只有一个事件环线程,不是每个请求一个线程,也就没有线程局部的概念,所以对于CAT这种依赖于ThreadLocal才能工作的监控工具,调用链埋点就不好搞(实际可以工作但需要进行特殊处理)。
总体上,异步非阻塞模式比较适用于IO密集型(IO bound)场景,这种场景下系统大部分时间在处理IO,CPU计算比较轻,少量事件环线程就能处理。
对于性能,Netflix给出了一个比较模糊的数据,大致Zuul2的性能比Zuul1好20%左右,这里的性能主要指每节点每秒处理的请求数。为什么说模糊呢?因为这个数据受实际测试环境,流量场景模式等众多因素影响,你很难复现这个测试数据。即便这个20%的性能提升是确实的,其实这个性能提升也并不大,和异步引入的复杂性相比,这20%的提升是否值得是个问题。Netflix本身在其博文22和ppt11中也是有点含糊其词,甚至自身都有一些疑问的。
SpringCloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。
SpringCloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Zuul,在Spring Cloud 2.0以上版本中,没有对新版本的Zuul 2.0以上最新高性能版本进行集成,仍然还是使用的Zuul 2.0之前的非Reactor模式的老版本。而为了提升网关的性能,SpringCloud Gateway是基于WebFlux框架实现的,而WebFlux框架底层则使用了高性能的Reactor模式通信框架Netty。
Spring Cloud Gateway 的目标,不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter 链的方式提供了网关基本的功能,例如:安全,监控/指标,和限流。
Spring Cloud Gateway 底层使用了高性能的通信框架Netty。
SpringCloud Gateway 特征
SpringCloud官方,对SpringCloud Gateway 特征介绍如下:
(1)基于 Spring Framework 5,Project Reactor 和 Spring Boot 2.0
(2)集成 Hystrix 断路器
(3)集成 Spring Cloud DiscoveryClient
(4)Predicates 和 Filters 作用于特定路由,易于编写的 Predicates 和 Filters
(5)具备一些网关的高级功能:动态路由、限流、路径重写
从以上的特征来说,和Zuul的特征差别不大。SpringCloud Gateway和Zuul主要的区别,还是在底层的通信框架上。
简单说明一下上文中的三个术语:
Filter(过滤器)
和Zuul的过滤器在概念上类似,可以使用它拦截和修改请求,并且对上游的响应,进行二次处理。过滤器为org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter类的实例。
Route(路由)
网关配置的基本组成模块,和Zuul的路由配置模块类似。一个Route模块由一个 ID,一个目标 URI,一组断言和一组过滤器定义。如果断言为真,则路由匹配,目标URI会被访问。
Predicate(断言):
这是一个 Java 8 的 Predicate,可以使用它来匹配来自 HTTP 请求的任何内容,例如 headers 或参数。断言的输入类型是一个 ServerWebExchange。
网关 | 限流 | 鉴权 | 监控 | 易用性 | 可维护性 | 成熟度 |
---|---|---|---|---|---|---|
Spring Cloud Gateway | 可以通过IP,用户,集群限流,提供了相应的接口进行扩展 | 普通鉴权、auth2.0 | Gateway Metrics Filter | 简单易用 | spring系列可扩展强,易配置 可维护性好 | spring社区成熟,但gateway资源较少 |
Zuul2 | 可以通过配置文件配置集群限流和单服务器限流亦可通过filter实现限流扩展 | filter中实现 | filter中实现 | 参考资料较少 | 可维护性较差 | 开源不久,资料少 |
OpenResty | 需要lua开发 | 需要lua开发 | 需要开发 | 简单易用,但是需要进行的lua开发很多 | 可维护性较差,将来需要维护大量lua脚本 | 很成熟资料很多 |
Kong | 根据秒,分,时,天,月,年,根据用户进行限流。可在原码的基础上进行开发 | 普通鉴权,Key Auth鉴权,HMAC,auth2.0 | 可上报datadog,记录请求数量,请求数据量,应答数据量,接收于发送的时间间隔,状态码数量,kong内运行时间 | 简单易用,api转发通过管理员接口配置,开发需要lua脚本 | "可维护性较差,将来需要维护大量lua库 | 相对成熟,用户问题汇总,社区,插件开源 |