api网关调用（Java api网关）

本文目录一览：

• 1、关于API网关（四）——限流

• 2、云南北大青鸟java培训告诉你微服务架构中API网关的角色？

• 3、API网关从入门到放弃

• 4、如何使用API 网关做服务编排？

• 5、阿里API网关使用总结

关于API网关（四）——限流

通俗的说，流量控制就是控制用户请求的策略，主要包括：权限、限流、流量调度。

权限上一篇已经讲过了，这一篇讲限流，下一篇讲流量调度。

限流是指限制用户调用的频率（QPS/QPM）或者次数。

流量限制，站在用户或者运营的角度看，最直观能感受到的作用是——收费

各大主流开放平台的对外API，一般都有一些免费的额度，可以供个人测试用，一旦想大规模调用，就需要付费购买更大的额度（频率、次数），根据调用次数或者频率进行收费。一旦超过拥有的额度，就会被限制调用。

其实这才是限流最大的用处，只是用户或者运营同学无感，所以不太被大多数人了解。

网关后面是各个服务，各个服务的接口通过网关透出去给用户调用。理论上说，用户的流量是不可预知的，随时可能来一波，一旦流量的峰值超过了服务的承载能力，服务就挂了，比如有大新闻发生时的某浪微博，比如前些年的12306.

所以， 网关必须保证，放过去到达后端服务的流量一定不可以超过服务可以承载的上限 。这个上限，是网关和各个服务协商出来的。

由简到难，限流可以 分为单机限流、单集群限流、全集群限流 。

这里不讨论具体的如漏桶、令牌桶等限流算法，只说概念和思想。

单机限流的思想很简单，就是每个机器的限流值 x 机器数量 = 总的限流值。

举个例子，A用户的QPS限制是100，网关部署了10台机器，那么，每台机器限制10QPS就可以了。

先说好处，这种方法实现起来非常简单，每台机器在本地内存计算qps就可以了，超过阈值就拒流。

不过单机限流的缺陷也十分明显，主要体现在两点：

   当网关部署的机器数量发生变化时，每台机器的限流值需要根据机器数调整。现实中，因为扩容、缩容、机器宕机等原因，机器数的变化是常有的事。

   单机限流的前提是，每台网关承载的用户的流量是平均的，但是事实上，在某些时间，用户的流量并不是完全平均分布在每台机器上的。

举个例子：

10台机器，每台限qps10，其中3台每台实际qps是15，因为超限导致用户流量被拒。其余7台每台qps是7。这样用户总的qps = 15 * 3 + 7 * 7 = 94. 用户qps并没有超限，但是却有一部分流量被拒了，这样就很有问题。

实际上，单台限流的阈值也会设置的稍微大一些，以抵消流量不均的问题。

因为上面的问题， 单机限流通常作为一种兜底的备用手段，大多数时候用的还是集群限流 。

先来看一个示意图：

相比单机限流，集群限流的计数工作上移到redis集群内进行，解决了单机限流的缺陷。

但是集群限流也不是完美的，因为引入了redis，那么，当网关和redis之间的网络抖动、redis本身故障时，集群限流就失效了，这时候，还是得依靠单机限流进行兜底。

也就是说， 集群限流 + 单机限流配合，才是一个比稳妥的方案 。

接下来我们来思考这样一个问题：大型网关一般都是多机房、多地域部署的，当然，后端的服务也是多机房、多地域部署的，在保护服务这一点来说，集群限流是够用了。但是对用户来说，还是有一些问题：

比如，用户购买的QPS上限是30，我们的网关部署在中国北、中、南三个地域，那么这30QPS怎么分配呢？

平均肯定不行，用户的流量可能是明显不均衡的，比如用户的业务主要集中在中国北方，那么用户的流量大部分都会进入北方的网关，网关如果限制QPS为10的话，用户肯定来投诉。

那每个地域都限制为30行不行？也不行，如果用户的流量比较均匀的分布在各个地域，那么用户购买了30QPS，实际上可能使用了90QPS，这太亏了。

按照解决单机限流流量不均的思路，搞一个公共的redis集群来计数行不行？

也不行，受限于信号传播速度和天朝的广阔疆域，每个流量都计数，肯定不现实，rt太高会导致限流失去意义，带宽成本也会变得极其昂贵，对redis的规格要求也会很高。总之，很贵还解决不了问题。

有一种巧妙的解决办法是：本地集群阶梯计数 + 全集群检查。

还是刚才的例子：

限流阈值时90，那么三个地域各自计数，当本地域的数值达到30时，去其他两个地域取一次对方当前的计数值，三个地域的计数值加起来，如果超了，告诉另外两个地域超了，开始拒流。如果没超，本地QPS每上涨10，重复一次上述的动作。

这样就能有效的减少与redis的交互次数，同时实现了全地域真·集群限流。

当然，这种全地域集群限流，因为rt和阶梯计数间隔的存在，一定是不准的，但是，比单集群限流还是好很多。

当某个用户流量特别大的时候，redis计数就会遇到典型的热点key问题，导致redis集群单节点压力过大， 有两种办法可以解决这个问题：打散和抽样。

打散是指，把热点key加一些后缀，使其变成多个key，从而hash到不通的redis节点上，均摊压力。

比如热点key是abcd，那么打散后，key变成了abcd1、abcd2、abcd3、abcd4。技术时，轮流加1、2、3、4的后缀就可以了。

抽样是指，针对热点key，不是每个每个请求到来时都进行计数，而是进行一个抽样，比如每10个请求记一次数，这样redis的压力就会降低到十分之一。

说着把流量调度的也说完了哈哈，那下一篇再说说监控好了，顺便推一下我现在在用的国产网关：来自Eolinker。

云南北大青鸟java培训告诉你微服务架构中API网关的角色？

“当你想到网关的时候，你通常会想到一个集中的层，一个额外的跳在网络上处理附加的功能。但这并不一定是真的，”Palladino上周在洛杉矶举行的2017年MesosCon上发表的讲话。网关还可以提供一种有效的方式来处理跨微服务之间的通信。他说：“你也可以在现有的微服务上运行Kong，摆脱额外的跳跃，减少延迟。”

在过去的10年里，丽江电脑培训认为API一直是一种受欢迎的通信交互方式，Docker使其易于设置微服务架构，其中应用程序和服务是由较小的可交换组件组成。但这些组件之间需要一种方式进行发现与调用。这就是API网关的作用。

API网关“可以成为一个抽象层它位于这些微服务中每个请求的访问路径上，”Palladino说道。

网关巩固了通往系统常用功能的所有路径，比如身份验证或者服务发现，通过插件都能被网关识别。“插件是一种有效的中间件功能你能动态应用于所有的微服务上，”他讲到。

API网关可以聚合服务请求和这些特性。客户端可以做出一个响应，网关可以将其分解为多个请求，节省了客户端自身调用的带宽。网关同样还可以跟踪这些请求。

当一个组织开始把一个单体应用拆分为微服务时，网关可以将对客户端的影响最小化。“网关就像装载单体应用前的一个窗帘。客户端只会处理网关，而你可以在窗帘后面解耦你的单体应用，不必担心更新你的客户端，”他说道。

他说：“当你没掌控你的客户端的时候这个特别有用”。

传统上，API网关在组织网络的边缘上被使用，处理的流量大部分来自于单体应用和外部客户端之间的交互。然而微服务架构将大部分的流量转移到内部网络，因为不同的微服务之间要进行交互。“你可以有外部的客户端使用案例，但这成为了当前消费微服务的众多客户端之一。”

API网关从入门到放弃

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。

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()，但这种方式会有几个问题:

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。

API 注册

业务方如何接入网关?一般来说有几种方式。

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，最好都采用异步的方式，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

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:

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，最好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第一时间定位并解决，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、甚至不同的国家，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。

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。

如何使用API 网关做服务编排？

服务编排/数据聚合 指的是可以通过一个请求来依次调用多个微服务，并对每个服务的返回结果做数据处理，最终整合成一个大的结果返回给前端。

例如一个服务是“查询用户预定的酒店”，前端仅需要传一个订单ID，后端会返回整个订单的信息，包括用户信息、酒店信息和房间信息等。

这个服务背后可能对应着以下几个操作：

微服务架构上对功能做了解耦，使用服务编排可以快速从各类服务上获取需要的数据，对业务实现快速响应。总的来说，编排有以下几点优势：

Goku API Gateway （中文名：悟空 API 网关）是一个基于 Golang 开发的微服务网关，能够实现高性能 HTTP API 转发、服务编排、多租户管理、API 访问权限控制等目的，拥有强大的自定义插件系统可以自行扩展，并且提供友好的图形化配置界面，能够快速帮助企业进行 API 服务治理、提高 API 服务的稳定性和安全性。

Goku API Gateway支持一个编排API对应多个后端服务，每个后端服务的请求参数可以使用前端传入的参数，也可以在编排里自定义（写静态参数或从返回数据里获得）。每个后端服务的返回数据支持过滤、删除、移动、重命名、拆包和封包等操作；编排API能够设定编排失败时的异常返回。

Goku API Gateway 的社区版本（CE）同时拥有完善的使用指南和二次开发指南，内置的插件系统也能够让企业针对自身业务进行定制开发。

项目地址：

官网地址：

我们将编排的整个操作放到网关进行，由网关对数据做处理与转换，这样无需对后端服务做改动。一个请求到达网关，网关调用多个后端服务，并且在网关上对各个服务的返回数据做处理（操作有过滤、移动、重命名、封包、拆包，后面会对各操作做详细解释），最后由网关将数据整合好返回给前端。

网关将编排过程中对  API的转发处理过程 （转发-获取返回数据-数据处理）称为一个  Step 。

添加一个转发服务，该服务为 查询订单详情API，配置相应的转发地址、传入的参数、对返回数据做何种处理等。

由于篇幅原因，后续的Step（查询用户详情、查询酒店详情、查询房间详情）就不一一展示了。

网关将编排过程中对  API的转发处理过程 （转发-获取返回数据-数据处理）称为一个  Step。

我们将处理查询订单详情API称为  Step1 ，其中Step1的返回数据有：用户ID、酒店ID、房间ID。同理，将查询用户信息这步称为  Step2 ，将查询酒店信息称为  Step3 ，将查询房间信息称为  Step4 。

传参规则：

以下为转发路径的传参写法：

Step2中需要接收Step1里返回的userID作为参数，同时需要接收前端传入的Authorization参数

在网关里Step2的请求参数配置如下所示，请求参数存在多个的话用换行表示：

1.查询订单详情的API，返回数据称为json1，内容如下：

2.查询用户详情的API，返回数据称为json2，内容如下：

3.查询酒店详情的返回数据，称为json3，内容如下：

4.查询房间详情的返回数据，称为json4，内容如下：

5.可以在每一个Step里对返回Json做处理，网关会将处理过的数据最后整合起来，再返回前端，例如这是通过网关返回的最终数据：

这里以查询酒店详情API的返回数据json3为例，讲解网关如何在编排过程中对返回数据做处理。

查询酒店详情API返回的原始数据如下：

从网关返回给前端的数据中截取酒店信息的数据如下：

从原始数据到处理后的数据需要经过以下操作：

字段黑名单的作用是排除某些字段，支持数组形式。

在网关的Step3里配置如下：

经过网关处理后，实际的返回数据如下，可以看到data对象里的id字段已经被过滤掉：

拆包是指将指定对象的内容提取出来作为该步骤（step）的返回结果。其中匹配目标只能为object，匹配目标为空时，结果为 {}，可用于清除数据。

在网关的Step里配置如下：

经过网关处理后，实际的返回数据如下，可以看到data对象被拆开，最终数据仅保留了data对象里面的字段：

字段封包会将当前的数据整体打包为最终返回数据中的一个对象，不支持*，不支持数组。

在网关的Step里配置如下：

经过网关处理后，实际的返回数据如下，数据被整体打包为hotelinfo对象：

经过三个步骤，就可以将原始数据变成最终的数据。

本文仅列举了编排过程中部分数据处理的操作，如需了解更多编排细则，可通过文末给出的教程链接。

相关链接

阿里API网关使用总结

API网关  API Gateway）提供高性能、高可用的 API 托管服务，帮助用户对外开放其部署在 ECS、容器服务等阿里云产品上的应用，提供完整的 API 发布、管理、维护生命周期管理。用户只需进行简单的操作，即可快速、低成本、低风险地开放数据或服务。

利用API网关你可以提高自己公司API安全性，也可以上架到API云市场，供用户购买和使用。

这个没什么可说的，主要是你要想办法尽可能安全地存储你的AppKey和AppSecrect。

所属分组是API的基本属性，所以需要先创建分组，再在分组下创建API。每个账号默认最多可创建100个分组，如需更多分组需要提交工单。分组有所属区域（Region）的概念，比如华东上海区，选择之后就不能修改了。创建完分组之后，系统会给该分组分配一个二级域名，供测试使用，不过，每个二级域名每天最多可访问1000次。

如果你的API支持HTTPS协议，还需要为该独立域名上传 SSL 证书。我们需要把我们的域名解析到该分组上，之后才能绑定到该分组上。绑定的域名需要现在阿里云系统备案。绑定域名之后，该分组下的API就可以通过该域名来访问了，不再需要调用系统分配的二级域名了。

在API分组的环境管理中，你可以自定义环境变量，同一个变量可以再在线上、预发和测试三个环境下对应不同的值，这样在API的定义中就可以使用这里定义好的环境变量了。可以在Path、入参默认值和后端服务服务地址中加入环境变量，在API的定义中使用环境变量需要以 #变量名# 的方式使用。 如果要修改已发布的API用到的环境变量，先把老的环境变量给删掉，再重新定义一个新的同名环境变量赋上新值之后再把全部对应的API重新发布一遍，这个是异步生效的，一般发布后1分钟内生效。

这里的内容还是蛮多的，包括基本配置，前端和后端地址，请求参数配置等，详细文档可以看阿里API的官方文档，这里说几点重要的：

创建好API之后，就可以对应用进行授权了，点击API的“授权”就可以在指定环境下授权某个APP可以访问该API了，如果你在调用API的过程中控制台打印了x-ca-message中包含了Unauthorized错误，你应该想到你的API还未对该APP进行授权访问。

API编辑完成之后就可以发布到指定环境上去了，发布之后就立马生效了。可以多次编辑然后发布到不同的环境下，如果你编辑完了忘记发布到指定环境下了，是不会生效的。在分组API列表下，直接点击API名字进入的是当前API最后一次编辑保存的状态，不一定跟发布的状态一直哦。点击API右边的线上、预发或测试后面的"运行中"可以看到在该环境下最后一次编辑发布后的状态哦。

网关会在请求的时候加上日期、时间戳、nonce、userAgent、Host、AppKey、version等参数值，如果是POST请求的话，需要对参数值进行urlEncode。如果有body值的话，需要对body值，将body中的内容MD5算法加密后再采用BASE64方法Encode成字符串，放入HTTP头中。最后再通过将httpMethod、headers、path、queryParam、formParam经过一系列的运算，合成一个字符串用hmacSha256算法双向加密进行签名。

在我们分组上绑定好了域名之后，我们不管是预发还是线上环境都可以通过这同一个域名进行访问，那网关是怎么帮我们区分环境的呢？这个时候就用到上面的环境变量管理了，我们通过在环境变量中定义一个变量在不同环境下不同的值达到区分环境的效果。在网络请求的时候，我们可以在头部指定 X-Ca-Stage 参数值来让网关帮我们转发到对应环境的后端服务上，对应的值分别是：线上（RELEASE）默认、预发（PRE）和测试（TEST）。

这里重点说一下参数位置下可选的Body选项，这个地方坑了我们蛮久。我们知道在我们客户端发起POST请求时，我们会在头部指定“Content-Type”为“application/x-www-form-urlencoded”，然后把请求的参数组装成"key1=value1key2=value2"的字符串，然后在编码成二进制，放在请求的Body里，以Form表单的形式提交的。所以呢，我们在定义API的参数时，应该把参数位置选择为Body选项。但是我们在很长一段时间里，创建API时或编辑API时，参数位置处下拉一直没有Body选项，我们就把参数定义成了Query类型的了。在使用时也没有啥问题，但是一旦当我们的参数值非常长时，比如一个json字符串，这个是就报错了“414 Request-URI Too Large”，这个时候呢，网关就不会再帮我们把请求转发到服务端了。排查了很久终于找到了罪魁祸首在这里等着呢，通过把参数位置改成Body就可以了。这个可能是阿里API网关前端页面上的一个bug，有时候根本选不到Body选项，这个时候你可以先把“请求Body（非Form表单数据，比如JSON字符串、文件二进制数据等）”选项给勾选上，然后再取消勾选，再下拉展开“参数位置”就可以看到Body选项了。（该文发布时是如此，我已经将该问题反馈给阿里API网关，可能后面会修复该bug。）

另外一个问题是如果你的参数值中包含了emoji表情，需要对参数值进行urlEncode，服务端在收到请求时需要对参数值进行urlDecode。否则用的过程中会出现各种奇怪的问题。问了阿里网关的服务人员，他们的解释是，如果不进行urlEncode，参数在传到网关时可能会丢失。可以对所有Post请求的参数值统一urlEncode，服务端对收到的参数值统一进行urlDecode。

在使用网关时，timestamp和nonce这两个header参数值是可选的，如果加上这两个值，网关层会对请求进行校验，防止重放攻击。不过有个问题：在当前时间的前后15分钟的时间戳都是可以的，一旦超过15分钟就会请求失败，所以，如果用户修改了客户端的系统时间的话，API就会调不通了。这个校验有点严格，如果不知道这一点的话，用户反馈客户端不能用，而你这里测试又没有任何问题，那就泪奔了，哈哈。当然这个是可选的校验，如果不传这两个值的话，就不会校验，这个时候防重放攻击的工作就需要我们自己的服务端做了。

目前网关不支持multipart形式的上传，所以一般我们的上传API不太适合录入网关，阿里的说法是现在大家的做法普遍是先将文件上传到文件服务器，然后通过调用接口把文件地址等信息报错到服务器的方式，所以，目测以后也不大可能支持定义multipart形式的上传API。

每个 API 分组的默认流控上限是500QPS，如果你要调大QPS，需要提交工单并支付相应费用。另外网关有个“流量控制策略”的功能，它是针对API的，也就是说定好策略之后，选中对哪些API生效，这些API就会单独的受这个流量控制策略的控制。但是，需要注意的是，如果你要调大流量控制策略，也必须先调大API所在分组的QPS才会生效，否则流量控制策略可以创建但不会实际生效。

虽然我们可以在分组的环境管理中添加不同的环境变量来实现同一个API分组下可以定义不同服务域名的API，这样我们客户端在发起请求的时候，域名只需要配一个就可以了，非常方便。但是，一旦网关这一层瘫痪（尽管是小概率事件，但不排除），这个时候我们就心有余而力不足了，只能等网关尽快恢复了。如果我们一个分组对应一个我们真正的服务域名的话，一旦网关出问题，我们可以快速把该分组绑定的域名指向我们真正的该分组的服务上。

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