开源api开放网关（api网关）

本篇文章给大家谈谈开源api开放网关，以及api网关对应的知识点，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开放网关的知识，其中也会对api网关进行解释，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、开源API网关系统（Kong教程）入门到精通
• 2、国产开源API网关项目APISIX进入Apache孵化器
• 3、关于API网关（四）——限流

开源API网关系统（Kong教程）入门到精通

1、Kong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，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

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

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：GOKU，来自Eolinker。我觉得比KONG好用，感兴趣的同学可以自行去了解一下。
www.eolinker.com

关于开源api开放网关和api网关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开放网关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、开源api开放网关的信息别忘了在本站进行查找喔。

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