微服务网关框架（微服务网关开发）

本篇文章给大家谈谈微服务网关框架，以及微服务网关开发对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微服务网关框架的知识，其中也会对微服务网关开发进行解释，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、主流的微服务框架
• 2、开源推荐-C++开发的微服务框架Tars
• 3、Spring Cloud——微服务网关介绍
• 4、微服务框架之Spring Cloud简介
• 5、微服务入门｜微服务架构怎么设计
• 6、微服务核心组件 Zuul 网关原理剖析

主流的微服务框架

目前比较火的主流微服务框架

1）Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。
- Eureka:服务注册发现框架；
- Zuul:服务网关；
- Karyon：服务端框架；
- Ribbon：客户端框架；
- Hystrix：服务容错组件；
- Archaius：服务配置组件；
- Servo：Metrics组件；
- Blitz4j：日志组件；

2）Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网)
- 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式；
- 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；
- 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。

3）lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。

目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。
- HTTP、gRPC 和 TCP 网络流量自动负载均衡；
- 提供了丰富的路由规则，实现细颗粒度的网络流量行为控制；
- 流量加密、服务件认证，以及强身份声明；
- 全范围（Fleet-wide）的策略执行；
- 深度遥测和报告。

开源社区情况：现如今企业在采用云计算首选开源，而选择一个开源框架，社区的活跃度将作为重要参考选项。

查看下在 Github 上的更新时间，截止 2017 年 8 月 31 日：

可见，项目在社区活跃度上，Istio Spring Cloud Dubbo，结合稳定性来看，对于使用 Java 系开发业务较多的企业，Spring Cloud 是相对更优的选择，对于更多企业来说，与语言几乎无绑定的 Istio 也是可以好好期待一下其在社区的发展。

同时，随着近几年微服务架构和 Docker 容器概念的火爆，也会让 Spring Cloud 在未来越来越“云”化的软件开发风格中立有一席之地

开源推荐-C++开发的微服务框架Tars

Tars致力于建设微服务技术生态，在底层基础设施、服务框架、上层应用以及DevOps等方面，都做了较为深入的研发。

2020年3月10日，Linux基金会正式宣布旗下的TARS开源项目成立TARS子基金会。这是一个 专注于微服务领域 的开源基金会，致力于帮助企业拥抱微服务体系架构，解决在使用微服务方面可能出现的问题。这是首个 起源于中国开源项目 的国际开源基金会，也是Linux基金会下 唯一聚焦微服务技术生态 的子基金会。

Tars基金会里目前收录了9个项目，分为5部分：工具集（Tars Lab）、服务治理（Service Governance）、微服务开发框架（Development Framwork）、存储（DCache）和基础设施（Infrustructure）。

1、Tars Lab

Tars Lab项目提供了压力测试TarsJMeter，基准测试集TarsBenchmark和一些开发工具包。TarsJavaStart，可以生成服务端和客户端的TarsJava脚手架，快速开始Tars服务的开发。TarsTools，是一款支持多种IDE的JetBrains插件，为实现编辑Jce/Tars文件使用的（支持Intellij IDEA、Android Studio、PhpStorm、WebStorm、GoLand、CLion等）。

2、服务治理

服务治理包含了2个项目：TSeer专注于处理服务注册与发现；TarsGateway是基于Tars框架开发的微服务网关，除具备网关的基础功能外，还可以自动将HTTP转换成Tars-RPC协议。

3、微服务开发框架

这部分只包含Tars一个项目，核心模块由C++开发，提供了多语言开发框架，默认rpc调用，是Tars基金会的核心项目。其他项目都是围绕这个项目研发的。

4、微服务存储

这部分只包含DCache一个项目，它是基于Tars框架开发的 分布式共享内存存储系统 ，支持常用的kv数据结构、支持二级索引、支持在线扩缩容、支持自动持久化到后端db等特性。DCache依赖Tars框架的运行，但也得益于Tars，使得存储服务的运维成本几乎为0。

5、微服务基础设施

这是一个将Tars与K8S融合使用的项目，致力于将Tars融入到K8S生态中。

在这方面还有一个更优秀的项目K8SFramework，致力于将Tars与K8S深度融合，相信未来会纳入到基金会中。

| Tars的前世今生

Tars的前身是腾讯内部的TAF框架，已经经过了10年的验证，稳定运行与1.6w+服务器，100多个业务线中。

据统计， Tars已在超过 120 家公司、 261200 台服务器上稳定运行。

在分布式环境下，所有的微服务（包括DCache的服务）都可以通过框架自带的控制台-TarsWeb进行管理， 可以做到所有服务状态可监控，可以在控制台上进行启停、修改配置、执行运维指令等操作。

在分布式部署的情况下，可以通过Web控制台实现一键升级、回退。

Tars自带配置中心，分级配置，可以统一修改配置，做到“一点修改，全局生效”。

在服务部署时，可以在界面上填写要发布的节点，一键部署、扩容。

框架提供了状态监控的能力，可以监控服务的调用质量，如流量情况，平均耗时、超时率和异常率。

框架状态可以在控制台上一键核查。

Tars提供配套的性能测试工具，这也是Tars基金会的子项目。性能测试工作不再依赖专业的测试人员。

| Tars优势

1、原生RPC调用

Tars使用自研的RPC协议通信，服务之间建立长连接，在通信频繁的场景下具备显著的性能优势。

2、多语言支持

除C++和Java外，Tars还支持NodeJs，PHP，Go等语言，提供了相应的SDK。当团队技术栈多样化时，可以多语言协同开发，无缝对接，开发者可以选择自己熟悉的语言进行开发，提升团队整体效率。

在这方面，Spring Cloud想要支持异构语言，需要借助SideCar构建Service Mesh。 业界现在有一些比较流行的服务网格解决方案，但是 并没有形成统一的标准 ， 可移植性不高 。比较常见的像Istio，由于是代理模式，而且非长连接，会存在 更大的延迟 。另一方面，Istio的部署和运维都非常 复杂 ，需要更多的学习成本和运维成本。

3、内置服务治理功能

Tars框架内嵌了丰富的服务治理功能，包括熔断、限流、负载均衡、认证、加密等。同时，在服务监控、数据采集，以及灰度部署、跨机房部署等方面，都原生支持，集成度高。

Spring Cloud要支持这些功能，要么需要集成其他组件，要么需要设计开发来实现。都需要付出额外的学习成本和研发成本。

4、运维监控

Tars为使用者提供了一体化的运维管理控制台，我们可以在Web上进行一键部署、扩容、升级、回退等运维操作。

Spring Cloud并没有配套的工具。要实现Web管控， 需要借助K8S和容器，同样需要付出额外的成本。

5、国产化

Tars是国内公司主导的开源项目，这一点就不多说什么了。

6、“套装”优势

Tars框架提供了微服务相关的一体化解决方案，常规情况下不需要再去集成其他组件，不存在兼容性问题。这就好比MacBook和兼容机的区别，兼容机你可能需要付出更多的试错成本才能达到想要的效果。

| 劣势

1、项目热度

Tars开源较晚，到目前只有5年多时间，项目热度不如Spring Cloud，应用也没Spring Cloud广泛。

2、Tars的云原生之路

Tars和K8s的深度融合也开源不久（2020年7月，K8SFramework），还有待落地验证。这个项目现在的更新频率较高，不建议在生产中使用。但是从这一点也可以看到社区工作者对Tars与K8S融合的高涨热情，相信未来这个项目一定会大放异彩！

Tars在微服务开发、运维、监控等方面提供了一体化的解决方案，可以帮助我们低成本构建企业级微服务。适用于各种规模的团队，各种规模的系统。

在做技术选型时，如果团队中有C++开发人员，或者有多语言开发的情况，而且团队规模、资源有限的情况下，建议选择Tars。它在运维、监控、测试等方面会为我们节约大量成本。

未来，随着 K8SFramework 项目的日渐成熟，相信Tars生态会被更多的团队熟知和使用。

Spring Cloud——微服务网关介绍

为了解决以上的问题，API网关应运而生，加入网关后应用架构变为下图所示。

当引入API网关后，在用户端与微服务之间建立了一道屏障，通过API网关对微服务提供了统一的访问入口，所有用户端的请求被API网关拦截，并在此基础上可以实现额外的功能：

OpenResty是一个强大的Web应用服务器，web开发人员可以使用Lua脚本语言调用Nginx支持的各种以C以及Lua模块。

在性能方面，OpenResty可以快速构造出足以胜任10K以上并发连接响应的超高性能Web应用系统。

在国内，360、阿里云、腾讯网、去哪儿、酷狗音乐、新浪等都是OpenResty的深度用户。

但OpenResty是一款独立的产品，与主流的注册中心，存在一定的兼容问题，需要架构师独立实现其服务注册、发现功能。

Zuul是Netflix开源的微服务网关，主要职责是对用户请求进行路由转发与过滤。早期Spring Cloud与Netflix合作，使用Zuul作为微服务架构网关首选产品。

Zuul是基于J2EE Servlet实现路由转发，网络通信采用同步方式。

zuul 是netflix开源的一个API Gateway 服务器，本质上是一个web servlet应用。

Zuul可以通过加载动态过滤机制，从而实现以下各项功能：

Zuul的核心是一系列的filters，其作用可以类比Servlet框架的Filter，或者AOP。工作原理如下图所示：

Zuul可以对Groovy过滤器进行动态的加载，编译，运行。

Zuul2.x设计更为先进，基于Netty 非阻塞和支持长连接， 但是 SpringCloud 目前没有整合。 Zuul2.x 的性能较 Zuul1.x 有较大的提升。

Zuul2.x引入了Netty和RxJava，正如之前的 ZuulFilter 分为了 Pre、Post、Route、Error，Zuul2的Filter分为三种类型：

Spring 自己开发的新一代API网关产品，基于NIO异步处理，摒弃了Zuul基于Servlet同步通信的设计。

Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关，目标是替代 Netflix Zuul，其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。

关键特征：

在性能方面，根据官方提供的基准测试， Spring Cloud Gateway 的 RPS（每秒请求数）是Zuul 的 1.6 倍。

Spring Cloud Gateway十分优秀，Spring Cloud Alibaba也默认选用该组件作为网关产品。

客户端向 Spring Cloud Gateway 发出请求。如果 Gateway Handler Mapping 中找到与请求相匹配的路由，将其发送到 Gateway Web Handler。Handler 再通过指定的过滤器链来将请求发送到我们实际的服务执行业务逻辑，然后返回。 过滤器之间用虚线分开是因为过滤器可能会在发送代理请求之前（“pre”）或之后（“post”）执行业务逻辑。

Spring Cloud Gateway 的特征：

参考：
http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/12/12/spring-cloud-gateway-start.html

http://www.likecs.com/show-50293.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/299608850?utm_source=wechat_session

https://juejin.cn/post/6844903965352525838

https://blog.csdn.net/weixin_38361347/article/details/114108368

http://www.zyiz.net/tech/detail-98256.html

微服务框架之Spring Cloud简介

在了解 Spring Cloud 之前先了解一下微服务架构需要考量的核心关键点，如下图：

对于以上等核心关键点的处理，不需要我们重复造车轮， Spring Cloud 已经帮我们集成了，它使用 Spring Boot 风格将一些比较成熟的微服务框架组合起来，屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，为快速构建微服务架构的应用提供了一套基础设施工具和开发支持。

Spring Cloud 所提供的核心功能包含：

Spring Cloud架构图

Spring Cloud子项目

Spring Cloud 旗下的子项目大致可以分为两类：

如下：

1. Spring Cloud 与 Spring Boot

Spring Boot 可以说是微服务架构的核心技术之一。通过在 Spring Boot 应用中添加 Spring MVC 依赖，就可以快速实现基于 REST 架构的服务接口，并且可以提供对 HTTP 标准动作的支持。而且 Spring Boot 默认提供 JackJson 序列化支持，可以让服务接口输入、输出支持 JSON 等。因此，当使用 Spring Cloud 进行微服务架构开发时，使用 Spring Boot 是一条必经之路。

2. Spring Cloud 与服务治理( Eureka )

服务治理是 Spring Cloud 的核心，在实现上其提供了两个选择，即 Consul 和 Netflix 的 Eureka 。

Eureka 提供了服务注册中心、服务发现客户端，以及注册服务的 UI 界面应用。

在 Eureka 的实现中，节点之间相互平等，有部分注册中心“挂掉”也不会对整个应用造成影响，即使集群只剩一个节点存活，也可以正常地治理服务。即使所有服务注册节点都宕机， Eureka 客户端中所缓存的服务实例列表信息，也可让服务消费者能够正常工作，从而保障微服务之间互相调用的健壮性和应用的弹性。

3. Spring Cloud 与客户端负载均衡( Ribbon )

Ribbon 默认与 Eureak 进行无缝整合，当客户端启动的时候，从 Eureka 服务器中获取一份服务注册列表并维护在本地，当服务消费者需要调用服务时， Ribbon 就会根据负载均衡策略选择一个合适的服务提供者实例并进行访问。

Spring Cloud 通过集成 Netflix 的 Feign 项目，为开发者提供了声明式服务调用，从而简化了微服务之间的调用处理方式。并且默认 Feign 项目集成了 Ribbon ，使得声明式调用也支持客户端负载均衡功能。

4. Spring Cloud 与微服务容错、降级( Hystrix )

为了给微服务架构提供更大的弹性，在 Spring Cloud 中，通过集成 Netflix 下子项目 Hystrix ，通过所提供的 @HystrixCommand 注解可以轻松为我们所开发的微服务提供容错、回退、降级等功能。此外， Hystrix 也默认集成到 Feign 子项目中。

Hystrix 是根据“断路器”模式而创建。当 Hystrix 监控到某服务单元发生故障之后，就会进入服务熔断处理，并向调用方返回一个符合预期的服务降级处理（ fallback ），而不是长时间的等待或者抛出调用异常，从而保障服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，避免故障在应用中的蔓延造成的雪崩效应。

而 Hystrix 的仪表盘项目（ Dashboard ）可以监控各个服务调用所消耗的时间、请求数、成功率等，通过这种近乎实时的监控和告警，可以及时发现系统中潜在问题并进行处理。

5. Spring Cloud 与服务网关( Zuul )

Spring Cloud 通过集成 Netflix 中的 Zuul 实现 API 服务网关功能，提供对请求的路由和过滤两个功能

路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础。

过滤器功能则负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础。

通过 Zuul ，可以将细粒度的服务组合起来提供一个粗粒度的服务，所有请求都导入一个统一的入口，对外整个服务只需要暴露一个 API 接口，屏蔽了服务端的实现细节。通过 Zuul 的反向代理功能，可以实现路由寻址，将请求转发到后端的粗粒度服务上，并做一些通用的逻辑处理。此外， Zuul 默认会与 Eureka 服务器进行整合，自动从 Eureka 服务器中获取所有注册的服务并进行路由映射，实现 API 服务网关自动配置。

6. Spring Cloud 与消息中间件( Stream )

Spring Cloud 为简化基于消息的开发，提供了 Stream 子项目，通过建立消息应用抽象层，构建了消息收发、分组消费和消息分片等功能处理，将业务应用中的消息收发与具体消息中间件进行解耦，使微服务应用开发中可以非常方便地与 Kafka 和 RabbitMQ 等消息中间件进行集成。

Spring Cloud Bus 基于 Stream 进行扩展，可以作为微服务之间的事件、消息总线，用于服务集群中状态变化的传播。

比如 Spring Cloud Config 借助 Bus ，可以实现配置的动态刷新处理。

7. Spring Cloud 与分布式配置中心( Config )

针对微服务架构下的配置文件管理需求， Spring Cloud 提供了一个 Config 子项目。 Spring Cloud Config 具有中心化、版本控制、支持动态更新和语言独立等特性。

在 Config 子项目中将微服务应用分为两种角色：配置服务器（ Config Server ）和配置客户端（ Config Client ）。使用配置服务器集中地管理所有配置属性文件，配置服务中心可以将配置属性文件存储到 Git 、 SVN 等具有版本管理仓库中，也可以存放在文件系统中。默认采用 Git 的方式进行存储，因此可以很容易地对配置文件进行修改，并实现版本控制。

8. Spring Cloud 与微服务链路追踪( Sleuth )

Spring Cloud 中的 Sleuth 子项目为开发者提供了微服务之间调用的链路追踪。

Sleuth 核心思想就是通过一个全局的 ID 将分布在各微服务服务节点上的请求处理串联起来，还原了调用关系，并借助数据埋点，实现对微服务调用链路上的性能数据的采集。

因此，通过 Sleuth 可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些服务、每个服务处理花费了多长时间，从而可以对用户的请求进行分析。此外，通过将采集的数据发送给 Zipkin 进行存储、统计和分析，从而可以实现可视化的分析和展示，帮助开发者对微服务实施优化处理。

9. Spring Cloud 与微服务安全( Security )

Spring Cloud Security 为我们提供了一个认证和鉴权的安全框架，实现了资源授权、令牌管理等功能，同时结合 Zuul 可以将认证信息在微服务调用过程中直接传递，简化了我们进行安全管控的开发。

Spring Cloud Security 默认支持 OAuth 2.0 认证协议，因此单点登录也可以非常容易实现，并且 OAuth2.0 所生成的令牌可以使用 JWT 的方式，进一步简化了微服务中的安全管理。

10. Spring Cloud 的其他子项目

微服务入门｜微服务架构怎么设计

将一个单体应用拆分成一组微小的服务组件，每个微小的服务组件运行在自己的进程上，组件之间通过如RESTful API这样的轻量级机制进行交互，这些服务以业务能力为核心，用自动化部署机制独立部署，另外，这些服务可以用不同的语言进行研发，用不同技术来存储数据 。

通过以上的定义描述，我们可以基本确定给出微服务的节特征：

用微服务来进行实践到生产项目中，首先要考虑一些问题。比如下图的微服务业务架构：

在上图图表展示的架构图中，我们假设将业务商户服务A、订单服务B和产品服务C分别拆分为一个微服务应用，单独进行部署。此时，我们面临很多要可能出现的问题要解决，比如：

1、客户端如何访问这些服务？

2、每个服务之间如何进行通信？

3、多个微服务，应如何实现？

4、如果服务出现异常宕机，该如何解决？

以上这些都是问题，需要一个个解决。

在单体应用开发中，所有的服务都是本地的，前端UI界面，移动端APP程序可以直接访问后端服务器程序。

现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的进程中。如下图所示：

此时，后台有N个服务，前台就需要记住管理N个服务，一个服务 下线 、 更新 、 升级 ，前台和移动端APP就要重新部署或者重新发包，这明显不服务我们拆分的理念。尤其是对当下业务需求的飞速发展，业务的变更是非常频繁的。

除了访问管理出现困难以外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。另外，一般微服务在系统内部，通常是无状态的，而我们的用户在进行业务操作时，往往是跨业务模块进行操作，且需要是有状态的，在此时的这个系统架构中，也无法解决这个问题。传统的用来解决用户登录信息和权限管理通常有一个统一的地方维护管理（OAuth），我们称之为授权管理。

基于以上列出的问题，我们采用一种叫做网关（英文为API Gateway）的技术方案来解决这些问题，网关的作用主要包括：

网关(API Gateway)可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的MVC框架，甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的作用是为前台（通常是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为 单点故障 点或者性能的瓶颈。

最终，添加了网关(API Gateway)的业务架构图变更为如下所示：

所有的微服务都是独立部署，运行在自己的进程容器中，所以微服务与微服务之间的通信就是IPC（Inter Process Communication），翻译为进程间通信。进程间通信的方案已经比较成熟了，现在最常见的有两大类： 同步调用、异步消息调用 。

同步调用

同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。同步调用的有两种实现方式：分别是 REST 和 RPC

基于REST和RPC的特点，我们通常采用的原则为： 向系统外部暴露采用REST，向系统内部暴露调用采用RPC方式。

异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据 最终一致性 ，所谓的最终一致性就是只可能不会立刻同步完成，会有延时，但是最终会完成数据同步；还有就是后台服务一般要实现 幂等性 ，因为消息发送由于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）。最后就是必须引入一个独立的 Broker，作为中间代理池。

常见的异步消息调用的框架有：Kafaka、Notify、MessageQueue。

最终，大部分的服务间的调用架构实现如下所示：

在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。这就出现了新的问题：

这就是服务的发现、识别与管理问题。解决多服务之间的识别，发现的问题一般是通过注册的方式来进行。

具体来说：当服务上线时，服务提供者将自己的服务注册信息注册到某个专门的框架中，并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。服务调用者通过服务管理框架进行寻址，根据特定的算法，找到对应的服务，或者将服务的注册信息缓存到本地，这样提高性能。当服务下线时，服务管理框架会发送服务下线的通知给其他服务。

常见的服务管理框架有：Zookeeper等框架。

如上的问题解决方案有两种具体的实现，分别是： 基于客户端的服务注册与发现 、 基于服务端的服务注册与发现 。

优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持。

优点是所有服务对于前台调用方透明，一般小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

前面提到，单体应用开发中一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。

因此，当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多，比如说：

微服务核心组件 Zuul 网关原理剖析

Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神微服务网关框架，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。

本 Chat 主要内容如下：

网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能，下面微服务网关框架我们从单体应用到多体应用的演化过程来讲解网关的演化历程。

一般业务系统发展历程都是基本相似的，从单体应用到多应用，从本地调用到远程调用。对应单体应用架构模式（如下图1），由于只需一个应用，所有业务模块的功能都打包为了一个 War 包进行部署，这样可以减少机器资源和部署的繁琐。

图1 单体应用

在单体应用中，网关模块是和应用部署到同一个jvm进程里面的，当外部移动设备或者web站点访问单体应用的功能时候，请求是先被应用的网关模块拦截的，网关模块对请求进行鉴权、限流等动作后在把具体的请求转发到当前应用对应的模块进行处理。

随着业务的发展，网站的流量会越来越大，在单体应用中简单的通过加机器的方式可以带来的承受流量冲击的能力也越来越低，这时候就会考虑根据业务将单体应用拆成若干个功能独立的应用，单体应用拆为多个应用后，由于不同的应用开发对应的功能，所以多应用开发之间可以独立开发而不用去理解对方的业务，另外不同的应用模块只承受对应业务流量的压力，不会对其微服务网关框架他应用模块造成影响，这时候多体的分布式系统就出现了，如下图2。

图2 多体应用

如上图在多体应用中业务模块A和B单独起了个应用，每个应用里面有自己的网关模块，如果业务模块多了，那么每个应用都有自己的网关模块，这样复用性不好，所以可以考虑把网关模块提起出来，单独作为一个应用来做服务路由，如下图3：

如上图当移动设备发起请求时候是具体发送到网关应用的，经过鉴权后请求会被转发到具体的后端服务应用上，对应前端移动设备来说他们不在乎也不知道后端服务器应用是一个还是多个，他们只能感知到网关应用的存在。

Zuul是Netflix开源的一个网关组件，在Netflix内部系统中Zuul被用来作为内部系统的门面，如下图是Zuul在Netflix内部使用的一个架构图：

如上图最上层的移动设备或者网站首先通过aws负载均衡器把请求路由到zuul网关上，zuul网关则负责把请求路由到具体的后端service上。

Zuul开源地址 https://github.com/Netflix/zuul

Zuul网关的核心是一系列的过滤器，这些过滤器可以对请求或者响应结果做一系列过滤，Zuul 提供了一个框架可以支持动态加载，编译，运行这些过滤器，这些过滤器是使用责任链方式顺序对请求或者响应结果进行处理的，这些过滤器直接不会直接进行通信，但是通过责任链传递的RequestContext参数可以共享一些东西。

虽然Zuul 支持任何可以在jvm上跑的语言，但是目前zuul的过滤器只能使用Groovy脚本来编写。编写好的过滤器脚本一般放在zuul服务器的固定目录，zuul服务器会开启一个线程定时去轮询被修改或者新增的过滤器，然后动态进行编译，加载到内存，然后等后续有请求进来，新增或者修改后的过滤器就会生效了。

在zuul中过滤器分为四种：

如下图为zuul1.0的工作原理：

如上图，当zuul接受到请求后，首先会由前置过滤器进行处理，然后在由路由过滤器具体把请求转发到后端应用，然后在执行后置过滤器把执行结果写会到请求方，当上面任何一个类型过滤器执行出错时候执行该过滤器。

本节作者使用zuul的版本：

...

....

总结：zuul1.0时候当zuul接受到一个请求后会同步执行前置过滤器、路由过滤器、后置过滤器，等执行完毕后在同步把结果返回为调用方，调用方在整个过程中是阻塞的。其实SpringBoot集成的zuul就是自己实现了个前置过滤器做选择路由，然后自己实现了个路由过滤器根据前置过滤器选择的路由具体做路由转发。

Netty作为高性能异步网络通讯框架，在dubbo，rocketmq,sofa等知名开源框架中都有使用，如下图zuul2.0使用netty server作为网关监听服务器监听客户端发来的请求，然后把请求转发到前置过滤器（inbound filters）进行处理，处理完毕后在把请求使用netty client代理到具体的后端服务器进行处理，处理完毕后在把结果交给后者过滤器（outbound filters）进行处理，然后把处理结果通过nettyServer写回客户端。

...
总: 在zuul1.0时候客户端发起的请求后需要同步等待zuul网关返回，zuul网关这边对每个请求会分派一个线程来进行处理，这会导致并发请求数量有限。而zuul2.0使用netty作为异步通讯，可以大大加大并发请求量。 关于微服务网关框架和微服务网关开发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。 微服务网关框架的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于微服务网关开发、微服务网关框架的信息别忘了在本站进行查找喔。

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