浅谈API网关(API Gateway)如何承载API经济生态链
API是什么
应用编程接口（Application Programming Interface，简称：API），就是软件系统不同组成部分衔接的约定【维基百科】。简单的例子： 您每次登陆微信， 需要提供账号信息才能访问， 微信提供的这个认证载体就是一个API。 API已经无处不在，金融、IT、物联网等，发展趋势相当迅速， 无形之中贯穿着我们的生活。
纵观这几年的发展，API在不断的技术迭代中形成了几股共同的趋势：
1.API开放数量不断增加
毋庸置疑， 随着企业的数据化进展，微服务改造，不同领域的API层出不穷， 早在2014年ProgrammableWeb便预测API矢量可达到100,000到200,000， 并会不断增长。API开发数量的增加给边缘系统带来机会， 也随即演变了API网关的出现。大规模的API管理系统成为核心的发展趋势。
（图片来源：The API Economy Disruption and the Business of APIs，Nordic APIs）
2.API服务平台多样化
最初的API主要针对不同单体应用的网络单元之间信息交互， 现已演变到服务间快速通讯。随着人工智能EI， IOT的不断演进， 依赖API的平台不断更新， 如Web， Mobile， 终端等，未来将会出现更多的服务体系。
3.逐步替换原有企业的服务模式，API即商品
卖计算， 卖软件， 卖能力， 最终的企业的销售模式会逐步转变，能力变现， 释放数据价值，依托不同的API管理平台创造新的盈利。
API网关为何诞生
随着API的整体趋势发展， 每个历史时代都面临着不同的挑战， 架构也随之变化， 可以参考一下：
（图片来源：API economy From systems to business services）
从最原始的“传输协议通讯” -> “简单的接口集成” -> “消息中间件” -> “标准REST”， 可以看到API的发展更趋向于简洁， 集成，规范化， 这也促使更多的系统边界组件不断涌现，在承载了万亿级的API经济的背景下， API网关应运而生。
Gartner 报告中提到： 如果没有合适的API管理工具， API经济不可能顺利开展。 同时提出了对于API管理系统的生命周期定义： planning（规划）, design（设计）， implementation（实施）， publication（发布），operation（运维）, consumption（消费）, maintenance（维护） and retirement of APIs（下架）【来源：Magic Quadrant for Full Life Cycle API Management，Gartner发表于2016-10-27】。
API网关贯穿整个流程，并提供丰富的管理特性。
• 高性能，可横向扩展
• 高可靠，业务不中断
• 插件化的API安全控制
• 灵活的数据编排
• 精细化流控
• API版本管理
• API数据分析
• 高效插件化路由算法
• 安全认证，防攻击
• API访问控制
• Swagger导入导出
• …
API网关的设计核心实践
提供一个可参考的高性能API网关架构， 在设计API网关的时候把整体分为两个平面， API Consumer使用的称之为数据平面， API Provider使用的称之为管理平面， 可在一定程度上对业务请求跟管理请求进行有效隔离。
先谈一下数据平面
API网关最核心设计理念： 保证数据面的业务不中断。由于对接API网关的服务是多样的， 客户API跟应用的设计不可控， 你很难能要求每个接入的服务以及客户端都具备容错能力， 特别是一些比较传统的业务。 这就要求网关尽量保证能正常处理每个请求， 且满足较高的SLA（Service-Level Agreement），现在业界的API网关分为几种： 直接使用云服务， Nginx系列， Golang系列， Java系列等， 选择比较多，如果想要自构建， 推荐使用Nginx系，主要考虑如下：
1.支持热重启
数据面的组件升级是一个高风险动作， 一旦出现异常就可能导致连接中断，系统异常， 除非你的前端LB（负载均衡）能具备快速排水的能力，当然即使如此，还是可能导致正在处理的请求被强制中断。所以数据面的热重启非常关键。
2.支持订阅式动态路由
API路由变化相对频繁，及时性也要求比较高， 如果采用定期同步方案， 一次性同步几万条的数据会拖慢你的系统， 因此增加一个订阅式的路由服务中心非常关键， 我们可以快速订阅ETCD中的路由数据并实时生效。而且只拿增量数据性能压力不会太大。
3.支持插件化管理
Nginx在插件方面提供了丰富的生态。不同的API，不同的用户所需要的处理流程不完全一致， 如果每个请求过来都按照相同流程处理，必定带来相关的冗余操作。 插件化管理可以在一定程度上提升性能，还能保障在升级过程中能快速添加处理链。
4.高性能的转发能力
API网关一般工作在多后端API反向代理模式，很多自研的API网关在性能上容易出现瓶颈，因此nginx优异的性能和高效的流量吞吐是其核心竞争力。
5.无状态可横向扩展
API网关承载的是整个系统所有请求的集合，需要根据业务规模进行弹性伸缩，采用服务中心配合Nginx配置管理可以快速增删已有的集群，并同步到LVS，实现快速的横向扩展能力。
再说一下管理面
相对于数据面， 管理面的约束就没有那么明显了， 管理面考虑更多应该在于数据的存储跟展示能力。一开始就定义好API的规范至关重要， Swagger作为现在最为主流的API描述模式，拥有非常完整的生态，AWS的整个API网关模型就是参考Swagger来构建的。
核心架构实践
API网关的相关实现， 我们今天就流控和路由遍历进行说明，其他相关的核心设计后续的文章中会陆续提供。
精细化秒级流控
分钟级以上的流控，相对来说都比较好处理， 但是提升到秒级流控，对于系统的性能跟处理能力就是一个很大的挑战。网上的流控方案很多， 同步的，异步的各有优势， 但是都会遇到共同的问题： 性能与准确度。
以下是一种最为常见的流控方案（集群流控）， 使用Redis共享存储记录所有的流控请求并实时访问， 该架构存在一个很明显的问题：当集群数量跟请求量很大的时候，Redis的集群性能会成为很大的瓶颈。
我们重新设计了一套API流控架构， 混合使用多种流控方案， 按照业务需求自动调整。这里我们拆分为本地流控和集群流控。 对于流量敏感的应用，会要求流控精度越精确，计算及时性高，时间维度低（秒级）， 采用本地流控。对于时间周期长， 访问频率较低的API我们采用集群流控， 降低对共享存储的操作频率。
注：上图展示具体流控架构，与API网关的集成请参考本章节开头的API网关架构全景。
本地流控
即单机流控，适用流量敏感型业务。 API按照API-Core集群节点计算Hash值，确保每个API都能负载到其中一个集群节点上。 假设有A， B，C三台API-Core， 如果某个API计算的一致性hash值为A节点， 当请求发送到A节点时直接从这台节点转发，并记录一个流控值， 当请求发送到B/C节点的时候都会转发到A节点计算一个流控值再往后转发。 这样同一个API的流控请求就会全部记录到一台API-Core上。可以借助API-Core的单机流控能力。单机流控的算法也是插件化的，可以采用计数，漏桶等。
当然本地流控也会带来一定问题，当所有的API都负载到一个节点上，如果一个API的访问量特别大， 那就可能导致负载不太均匀。还有就是如果流控时间记录很长，比如12次/天， 计数时间周期太长了也不太适合本地流控。
集群流控
集群流控适用计数周期长， 流控精度要求不高的业务。跟本地流控相辅相成， 按照不同的业务选择不同的流控， 相关的流控处理流程跟上述的本地流控基本相同，但是会在本地会先缓存一段时间的流控数据再统一上报流控中心。
基于树形结构的路由遍历算法
API网关数据面的主要流程包含路由匹配算法， 路由的所有数据都会缓存在ETCD中，为提升数据面性能， 存储的结构至关重要。在存储过程中我们分为两部分： 域名树， URI树
从第一个树形结构中我们可以遍历到有以下几个域名： www.apig.com, test.com, *.apig.com, *.com。 域名存储从最后一个“.”开始遍历。 举例： 匹配： www.test.com ， 先匹配com， 匹配成功继续遍历test， 匹配成功遍历www， 无www匹配失败。 匹配： test.apig.com, 先匹配com， 匹配成功继续遍历apig， 匹配成功遍历test， 无test， 遍历*号， 匹配目标： *.apig.com URL的匹配为前序匹配跟域名的匹配模式相反，但是遍历算法一致。
总结
业界主流的开源API网关架构很多，但是开源软件都有一个共同的特点： 量级，安全，运维分析相对匮乏， 真正要满足生产环境需求，还需要投入较高的研发成本。术业有专攻，找一个完善的API管理解决方案对于企业能力变现非常重要。
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