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今天给各位分享自研api接口网关的知识,其中也会对api网关开源进行解释,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!
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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
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。
使用netty构建API网关实践之路
随着互联网的快速发展,当前以步入移动互联、物联网时代。用户访问系统入口也变得多种方式,由原来单一的PC客户端,变化到PC客户端、各种浏览器、手机移动端及智能终端等。同时系统之间大部分都不是单独运行,经常会涉及与其他系统对接、共享数据的需求。所以系统需要升级框架满足日新月异需求变化,支持业务发展,并将框架升级为微服务架构。“API网关”核心组件是架构用于满足此些需求
很多互联网平台已基于网关的设计思路,构建自身平台的API网关,国内主要有京东、携程、唯品会等,国外主要有Netflix、Amazon等。
业界为了满足这些需求,已有相关的网关框架。
1、基于nginx平台实现的网关有:kong、umbrella等
2、自研发的网关有:zuul1、zuul2等
但是以上网关框架只能是满足部分需求,不能满足企业的所有要求,就我而言,我认为最大的问题是没有协议转换及OPS管理控制平台
另外:对于微服务架构下,如果基于HTTP REST传输协议,API网关还承担了一个内外API甄别的功能,只有在API网关上注册了的API还能是真正的堆外API
整个网关系统由三个子系统组成:
说明:
1) 整个网关基于Netty NIO来实现同步非阻塞是HTTP服务,网关是外部API请求的HTTP服务端,同时是内部服务的客户端,所以有Netty Server Handler和Netty Client Handler的出现;
2)对于Netty Server Handler来说,当一个HTTP请求进来时,他会把当前连接转化为ClientToProxyConnection,它是线程安全的,伴随当前此HTTP请求的生命周期结束,它也负责ClientToProxyConnection的生命周期的维护;
3)对于Netty Client Handler来说,当ClientToProxyConnection需要传递请求到内部服务时,会新建(或者获取原来已建)的ProxyToServerConnection来进行内部的请求,它也是线程安全的;
4)对于Filter来说,他运行在ClientToProxyConnection上,插入请求进来及收到后端请求之间;
从以上分析,网关选择同步非阻塞方式是一个合适的选择
其中转化的过程如下:
2:根据FileDescriptorSet获取gRPC的入参和出参描述符,然后再创建gRPC所需要的MethodDescriptor方法描述对象
2) HTTP ---- dubbo
在dubbo的框架设计中,其中已经包含了泛化调用的设计,所以在这块,基本上就延用了dubbo的泛化调用来实现http转dubbo的协议,而关于dubbo的参数部分,可以指定参数映射规范,利用参数裁剪的技术对http请求参数进行抽取,如果dubbo的接口是java类型,则直接抽取,如果是pojo,按照dubbo的用户文档,把他组成一个Map的数据结构即可,而操作这一步需要映射规则
整个网关目前基本完成并且也开源到GitHub上,欢迎拍砖及使用
tesla
关于自研api接口网关和api网关开源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。
自研api接口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、自研api接口网关的信息别忘了在本站进行查找喔。
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