把网关系统设计的炉火纯青!(3)

简介: 把网关系统设计的炉火纯青!

3. Zuul1.0

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。


Type :通常定义过滤器应用在哪个阶段

Async :定义过滤器是同步还是异步

Execution Order :执行顺序

Criteria :过滤器执行的条件

Action :如果条件满足,过滤器执行的动作

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:


  • PRE :路由到Origin之前执行
  • ROUTING :路由到Origin期间执行
  • POST :请求被路由到Origin之后执行
  • ERROR :发生错误的时候执行



这些过滤器帮助我们执行以下功能:


  • 身份验证和安全性 :识别每个资源的身份验证需求,并拒绝不满足它们的请求
  • 监控 :在边缘跟踪有意义的数据和统计数据,以便给我们一个准确的生产视图
  • 动态路由 :动态路由请求到不同的后端集群
  • 压力测试 :逐渐增加集群的流量,以评估性能
  • 限流 :为每种请求类型分配容量,并丢弃超过限制的请求
  • 静态响应处理 :直接在边缘构建一些响应,而不是将它们转发到内部集群

Zuul 1.0 请求生命周期


image.png


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。


4. Zuul2.0

Zuul 2.0 架构图


image.png


上图是Zuul2的架构,和Zuul1没有本质区别,两点变化:


前端用Netty Server代替Servlet,目的是支持前端异步。后端用Netty Client代替Http Client,目的是支持后端异步。

过滤器换了一下名字,用Inbound Filters代替Pre-routing Filters,用Endpoint Filter代替Routing Filter,用Outbound Filters代替Post-routing Filters。

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。


Zuul 与 Zuul 2 性能对比


image.png


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。


5. Spring Cloud Gateway

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。


几种网关的对比


image.png

相关文章
|
开发工具 git
IDEA 错误运行’Application’: !invalid format: `命令行过长
刚刚在Git下拉的项目,启动的时候就报错了。记录一下
3180 0
IDEA 错误运行’Application’: !invalid format: `命令行过长
|
10月前
|
安全 编译器 C语言
【C语言】typeof 关键字详解
`typeof` 关键字在GCC中用于获取表达式的类型,便于动态类型定义和宏编程。它可以用于简化代码、提高代码的灵活性和可维护性。虽然 `typeof` 是 GCC 扩展,并非标准C的一部分,但它在实际编程中非常有用。
403 1
|
12月前
|
运维 监控 安全
物联网卡:物联网卡为什么不能使用在手机上
物联网卡(IoT SIM卡)通常是为物联网设备设计的,这些设备包括但不限于智能家居设备、可穿戴设备、工业监控设备等。它们与用于智能手机的SIM卡有所不同,主要是因为设计目标、功能限制、资费结构以及网络接入策略上的差异。以下是物联网卡不能直接在手机上使用的主要原因:
|
Java 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之同步tidb到hudi报错,一般是什么原因
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
弹性计算 人工智能 监控
ECS如何构建弹性高可用|开发者分享会
本期内容主要分享阿里云ECS构建弹性高可用的应用,即弹性伸缩(简称ESS),是指根据业务需求和策略自动调整计算能力(即实例数量)的服务。全文围绕ECS构建弹性高可用应用的挑战、构建弹性高可用应用最佳实践以及用户案例分享这3个主题进行讲解。
|
存储 Cloud Native 安全
《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》——PolarDB云原生关系型数据库的解析与实践(中)—— 一、PolarDB的备份与恢复
《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》——PolarDB云原生关系型数据库的解析与实践(中)—— 一、PolarDB的备份与恢复
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
7 Papers & Radios | 可控核聚变登Nature封面;去噪扩散概率模型极限修复图像
7 Papers & Radios | 可控核聚变登Nature封面;去噪扩散概率模型极限修复图像
190 0
|
算法 关系型数据库 5G
前几代移动通信的演进 | 带你读《5G-NR信道编码》之二
本章节介绍了前几代移动通信的演进,带你感受移动通信的进化之路。
前几代移动通信的演进  | 带你读《5G-NR信道编码》之二
|
Linux C语言 Python
aws云服务器centOS下升级python版本
centOS下升级python版本,在aws云服务器,申请一台小vm机器,自带2.7.6 版本的python,现在我要升级至3.9.13版本
976 0
|
数据库
有奖调研 I 数据库群服务有奖调研问卷来咯!
数据库诚邀大家填写群服务调研问卷,反馈您对数据库群服务的需求和建议。
441 0
有奖调研  I  数据库群服务有奖调研问卷来咯!