开源api网关性能（api网关性能比较）

本篇文章给大家谈谈开源api网关性能，以及api网关性能比较对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享开源api网关性能的知识，其中也会对api网关性能比较进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、国产开源API网关项目APISIX进入Apache孵化器
• 2、阿里API网关使用总结
• 3、开源API网关系统（Kong教程）入门到精通
• 4、API网关从入门到放弃
• 5、API网关express-gateway初体验
• 6、Dubbo高性能网关--Flurry介绍

国产开源API网关项目APISIX进入Apache孵化器

近几年，国内的开源热情越来越高涨，不论个人还是企业，都开始拥抱开源。从过去的使用开源，到参与开源，贡献开源，一步步的在国际开源组织中展露头角。之前，国庆期间，我们一起盘点了一些进入国际视野的顶级国产开源项目： 开源大阅兵：盘点那些走向世界的中国项目 。其中，有很加入的开源组织就是Apache基金会。

近日，又有一个开源项目加入了这个Java开源界大名鼎鼎的Apache基金会，开始进行孵化器。

项目名称 ：APISIX

项目地址 ：https://github.com/apache/incubator-apisix/

官方网站 ：https://www.iresty.com/

项目简介 ：APISIX 是一个云原生、高性能、可扩展的微服务 API 网关。它是基于 OpenResty 和 etcd 来实现，和传统 API 网关相比，APISIX 具备动态路由和插件热加载，特别适合微服务体系下的 API 管理。

为什么选择 APISIX？

如果你正在构建网站、移动设备或 IoT（物联网）的应用，那么你可能需要使用 API 网关来处理接口流量。

APISIX 是基于云原生的微服务 API 网关，可以处理传统的南北向流量，也可以处理服务间的东西向流量。

APISIX 通过插件机制，提供动态负载平衡、身份验证、限流限速等功能，并且支持你自己开发的插件。

功能

更多关于APISIX的功能与使用介绍，可通过下方文档链接查看详细：

https://github.com/apache/incubator-apisix/blob/master/doc/README_CN.md

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，这里说几点重要的开源api网关性能：

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，对应的值分别是开源api网关性能：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。

开源API网关系统（Kong教程）入门到精通

1、Kong开源api网关性能的简介和安装

2、使用Docker安装Kong

3、开源API网关：KONG入门培训

1、配置详解

2、代理详解

3、身份验证详解

4、负载均衡详解

5、健康检查和断路器详解

6、集群详解

7、网络与防火墙详解

8、共有Lua API详解

9、管理API安全保护详解

一、身份验证插件

        1、Basic验证

        2、Key验证

        3、OAuth2.0验证

二、权限安全插件

        1、ACL鉴权

        2、动态SSL

        3、IP限制（黑白名单）

        4、爬虫控制

三、流量控制插件

      1、请求大小限制

        2、请求速率限制

      3、请求终止

四、Serverless插件

        1、Serverless功能

五、分析与监控插件

        1、Zipkin

六、数据转换插件

就是请求开源api网关性能，和返回的时候加减点数据。

七、日志插件

日志插件发送目标包括：TCP、UDP、HTTP、FILE、STATSD、SYSLOG 等，比较简单，自己找资料看看

1、玩转SERVICE服务

2、玩转ROUTE路由

3、玩转API对象 （不推荐）

4、玩转CONSUMER消费者

1、Kong整合Consul     附： Consul快速入门

2、Kong整合Spring Security实现OAuth2.0验证

3、实现Kong的Java管理API

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(https://service.api.company.com)，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。

API网关express-gateway初体验

昨天朋友发来一个消息，问我express源码中的一个问题，我去看了一番源码以后，发现自己并不是很懂，只能看懂一些字面意思...

不过在聊天过程中，了解到他们公司在用express做api网关，什么是api网关呢？

我将以express-gateway为例，学习 get started教程 ，对api网关进行探索。

安装
①npm i -g express-gateway
②创建一个express网关：eg gateway create
③根据提示选择server模板
④运行express网关：npm start

5分钟入门教程
目标：
1.选择一个微服务并且作为一个api暴露出去
2.定义一个api的消费者
3.使用key认证保证api的安全性

1.选择一个微服务并且作为一个api暴露出去
①直接访问微服务
curl http://httpbin.org/ip

②指定微服务

在express gateway的一个默认的管道中，服务将被分配到一个端口。一个管道指的是一个策略集合。Express Gateway有一个代理策略。在默认的管道中，会使用这个代理策略，网关现在挡在了 https://httpbin.org/ip 服务前面，并且并且路由其它请求到网关的端口。

在config/gateway.config.yml这个文件中，可以找到一个serviceEndpoints选项，这里定义了httpbin这个服务。

在默认管道的proxy选项的action中，可以找到serviceEndpoint: httpbin

③以api的方式公开微服务

通过Express Gateway，我们将暴露httpbin 服务到api端口。当通过api端口公开api后，外部可以访问到api。

在config/gateway.config.yml这个文件中，可以找到apiEndpoints选项，这里定义了api。

现在我们有一个公共api浮出水面了，我们应该确保自己可以穿过express网关获取到service的权限。

2.定义一个api网关的消费者
管理我们api的人，在这里我们称之为“Consumer”。

eg users create

3.使用key认证方式确保安全
①现在api暴露了出去，而且也获得了访问权限。我们现在将为其加上key安全认证。
在config/gateway.config.yml这个文件中，可以找到pipelines选项，这里定义了key-auth。

②为Consumer Bob分配key。

eg credentials create -c bob -t key-auth -q
③Bob没有加key直接访问。

④Bob加了key进行访问。

That's it!

Dubbo高性能网关--Flurry介绍

从架构的角度来看，API网关暴露http接口服务,其本身不涉及业务逻辑,只负责包括请求路由、负载均衡、权限验证、流量控制、缓存等等功能。其定位类似于Nginx请求转发、但功能要多于Nginx,背后连接了成百上千个后台服务，这些服务协议可能是rest的，也可能是rpc协议等等。

网关的定位决定了它生来就需要高性能、高效率的。网关对接着成百上千的服务接口,承受者高并发的业务需求，因此我们对其性能要求严苛，其基本功能如下:

Flurry是云集自研的一款轻量级、异步流式化、针对Dubbo的高性能API网关。与业界大多数网关不同的是，flurry自己实现了 http与dubbo协议互转的流式化的dubbo-json协议，可高性能、低内存要求的对http和dubbo协议进行转换。除此之外，其基于 netty作为服务容器，提供服务元数据模型等等都是非常具有特点的。下面我们将详细介绍 flurry的特性:

Flurry 网关请求响应基于Netty线程模型,后者是实现了Reactive,反应式模式规范的,其设计就是来榨干CPU的，可以大幅提升单机请求响应的处理能力。
最终,Flurry通过使用Netty线程模型和NIO通讯协议实现了HTTP请求和响应的异步化。

每一次http请求最终都会由Netty的一个Client Handler来处理,其最终以异步模式请求后台服务，并返回一个CompletableFuture,当有结果返回时才会将结果返回给前端。
见下面一段例子:

有了服务元数据,我们就可以不必需要服务的API包,并能够清晰的知道整个服务API的定义。
这在Dubbo服务Mock调用、服务测试、文档站点、流式调用等等场景下都可以发挥抢到的作用。

小孩子才分对错，成年人只看利弊。额外引入一个元数据生成机制，必然带来运维成本、理解成本、迁移成本等问题，那么它具备怎样的价值，来说服大家选择它呢？上面我们介绍元数据中心时已经提到了服务测试、服务 MOCK 等场景，这一节我们重点探讨一下元数据中心的价值和使用场景。

那么，Dubbo服务元数据能够利用到哪些场景呢？下面我们来详细描述。

Http请求，数据通过JSON传输,其格式严格按照接口POJO属性。返回结果再序列化为Json返回前端。现在大多数开源的网关,在dubbo协议适配上都是采用的泛化模式来做到协议转换的,这其中就包括 Soul 等。

JsonString - JSONObject(Map) - Binary

将JSON 字符串转换为 JSON 对象模型（JSONObject),此处通过第三方JSON映射框架（如Google的Gson, 阿里的FastJSON等)来做,然后将Map通过Hessian2 协议序列化为Binaray。

自定义的Dubbo-Json协议参考了 dapeng-soa 的流式解析协议的思想,详情请参考: dapeng-json

针对上述泛化模式转换Dubbo协议的缺点,我们在flurry-core 中的 Dubbo-Json 序列化协议做到了这点，下面我们来讲解它是如何高效率的完成JsonString到 dubbo hessian2 序列化buffer的转换的。

虽然大部分情况下的JSON请求、返回都是数据量较小的场景, 但作为平台框架, 也需要应对更大的JSON请求和返回, 比如1M、甚至10M. 在这些场景下, 如果需要占用大量的内存, 那么势必导致巨大的内存需求, 同时引发频繁的GC操作, 也会联动影响到整个网关的性能.

Dubbo-Json参考了XML SAX API的设计思想, 创造性的引入了JSON Stream API, 采用流式的处理模式, 实现JSON 对 hessian2 的双向转换, 无论数据包有多大, 都可以在一定固定的内存规模内完成.

流式协议，顾名思义就是边读取边解析,数据像水流一样在管道中流动,边流动边解析，最后，数据解析完成时，转换成的hessian协议也已全部写入到了buffer中。
这里处理的核心思想就是实现自己的Json to hessian2 buffer 的语法和此法解析器,并配合前文提及的元数据功能,对每一个读取到的json片段通过元数据获取到其类型，并使用 hessian2协议以具体的方式写入到buffer中。

首先我们来看看JSON的结构. 一个典型的JSON结构体如下

其对应Java POJO 自然就是上述三个属性,这里我们略过。下面是POJO生成的元数据信息

相比XML而言，JSON数据类型比较简单, 由 Object/Array/Value/String/Boolean/Number 等元素组成, 每种元素都由特定的字符开和结束. 例如Object以'{'以及'}'这两个字符标志开始以及结束, 而Array是'['以及']'. 简单的结构使得JSON比较容易组装以及解析。

如图,我们可以清晰的了解JSON的结构,那么对上述JSON进行解析时,当每一次解析到一个基本类型时,先解析到key，然后根据key到元数据信息中获取到其value类型，然后直接根据对应类型的hessian2序列化器将其序列化到byte buffer中。

当解析到引用类型,即 Struct类型时,我们将其压入栈顶,就和java方法调用压栈操作类似。
通过上面的步骤一步一步，每解析一步Json，就将其写入到byte buffer中，最终完成整个流式的解析过程。

拿上面json为例:

总结:

上述整个请求和响应,网关处理如下:

请求和响应中没有像泛化模式中的中间对象转换，直接一步到位，没有多余的临时对象占用内存,没有多余的数据转换,整个过程像在管道中流式的进行。

如上图所示，flurry dubbo网关不必依赖任何dubbo接口API包,而是直接通过获取服务元数据、并通过dubbo-json流式协议来调用后端服务。其本身不会耦合业务逻辑。

硬件部署与参数调整

对基于Y-Hessian的 异步化、流式转换的Yunji Dubbo API网关进行性能压测，了解它的处理能力极限是多少，这样有便于我们推断其上线后的处理能力,以及对照现有的Tomcat接入层模式的优势,能够节约多少资源，做到心里有数。

性能测试场景

上述场景均使用wrk在压测节点上进行5～10min钟的压测，压测参数基本为12线程256连接或者512连接，以发挥最大的压测性能。

flurry集Dubbo网关、异步、流式、高性能于一身,其目标就是替代一些以tomcat作为dubbo消费者的接入层，以更少的节点获得更多的性能提升，节约硬件资源和软件资源。

后续在flurry的基础上，将实现鉴权管理、流量控制、限流熔断、监控收集等等功能

Flurry : 基于Dubbo服务的高性能、异步、流式网关
dubbo-json : 自定义的Dubbo协议，支持流式序列化模式，为flurry网关序列化/反序列化组件。
Yunji-doc-site : 与元数据集成相关的项目,以及文档站点

dapeng-soa : Dapeng-soa 是一个轻量级、高性能的微服务框架，构建在Netty以及定制的精简版Thrift之上。 同时，从Thrift IDL文件自动生成的服务元数据信息是本框架的一个重要特性，很多其它重要特性都依赖于服务元数据信息。 最后，作为一站式的微服务解决方案，Dapeng-soa还提供了一系列的脚手架工具以支持用户快速的搭建微服务系统
dapeng-json :dapeng-json协议介绍 关于开源api网关性能和api网关性能比较的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 开源api网关性能的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于api网关性能比较、开源api网关性能的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。