本篇文章给大家谈谈api网关 负载均衡,以及负载均衡公网ip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api网关 负载均衡的知识,其中也会对负载均衡公网ip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:
Spring Cloud之Ribben:负载均衡实现原理
API网关的请求转发等内容实际上是通过Ribben来实现的。
Spring Cloud 实现负载均衡通过在RestTemplates 增加@LoadBalanced注解,将Rest请求交给Ribben去管理。
Spring Cloud实现负载主要是用过管理Rest请求来实现,故项目中必须都使用Rest分格的请求.
Ribben的配置类LoadBalanceAutoConfiguration主要实现的功能:
1.创建了一个LoadBalanceInterceptor的Bean,用于实现对客户端发起的请求就行拦,是实现客户端的负载均衡。
2.创建了一个LoadBalanceCustomizer的Bean 用于给RestTemplate增加LoadBalanceInterceptor拦截器。
3.维护了一个被@LoadBalance注释的RestTemplate的对象列表,并在这里进行初始化,通过调用LoadBalanceCustomizer的实例来给需要客户端负载均衡的TestTemplate增加LoadBalanceInterceptor拦截器。
4、LoadBalanceInterceptor拦截去会根据传入的ServiceID去获取具体的实例,拦截去实现的各个方法,
addServices :向负载均衡器维护的列表中添加服务实例,添加服务的时候会将新加入的实例和之前的所有实例加入List中
chooseServices:通过Rule(线性轮训、按权重负载、按流量负载)和 Ping来选择具体的服务实例启动的ping的定时任务默10秒
markServiecsDowe:标示异常的服务实例
getReachableService:获取当前正常的服务实例
getAllServices:获取所有维护的服务实例
5.Ribben 的服务实例由Eureka的服务发现来获取,Ribben会将Eureka中注册章的服务转换成自己的服务实例信息。(请求了Eureka的获取服务列表)
6.Ribben 的服务更新器主要通过DynamicServiceListLoadBalancer 来实现
7.Ribben实服务实例和真实地址之间转换的原理,从Netfix的service中获取host和port 如果service中的host和port中的地址和真实地中中的一直则直接返回真实地址,如果不一致则使用service中的host和port结合真实地址中的相关参数,拼接成新的地址。
在choose的时候 使用一个所有服务列表(allList)数中取随机数去可用服务(upList)中取可用的服务,如果取到的服务不可用或者无此服务,线程让步(Thread.yield())进行线程让我重新获取新的服务。
线性轮训和RandomRule相似,存了循环条件以外增加了10次的轮训限制,如果10次没有获取到可用的服务,则返回 No available alive serivces after 10 tries from load balancer.....
RetryRule增加了一个重试机制,此机制默认使用 RoundRobinRule规则来获取服务,通知定义了一个重试时间(maxRetryMillis),如果在重试时间内没有获取到可用的服务,则重复进行获取,如果超出重试时间还未获取到则返回null
该策略主要是对RoundRobinRule规则的扩展,根据实例的运行情况计算权重,并根据权重来选择实例,以达到最优的分配效果
主要实现有3个
1、定时任务计算权重,初始化的时候启动一个30秒的定时任务来计算服务的权重
2、权重计算 权重计算先获取所有实例服务的平均响应时间获取平均响应时间的总和,然后逐个计算每个实例的权重(WeigthSoFar+totalResponseTime-实例的平均响应时间)
3、选择实例 判断最小权重是否大于0.001 如果小于0.001则使用线性轮训的策略,否则 生成一个[0,最大权重值]的随机数,选择一个区间内的随机数,选择随机数所在区间内的服务。
内部使用RoundRobinRule规则来实现策略,但是经常继承这个类来实现高级策略的制定
继承了CIientConfigEnableRoundRobinRule规则,在实现时注入了负载均衡器的统计对象LoadBalacneStats ,同时在选择实例的时候利用LoadBalaceStats来统计信息来来选择满足要求的实例
如果第一次请求LoadBalacneStats 为null,会使用线性轮训的方式来获取满足要求的实例,之后每选择都会统计LoadBalacneStats ,之后选择的时候会选择请求最少的服务。
基于委托的方式来过滤清单的一种策略,在选择服务的时候先将获取到的服务清单通过Predicate配置的过滤条件来过滤一部分服务,然后再通过线性轮训的方式来进行服务选择。实现过滤使用的com.google.commom.base.pridicate中的apply来实现的,new Predicate(loadBalanceKey,service),关于服务的统计信息和负载均衡器的选择算法传递股过来的key来过滤、
............
Ribben注入的时候会进行一些自动化的配置,自动构建一下接口来提供使用
IClientConfig 来配置Ribben客户端的简单配置
IPing 来实现Ribben的实例检查策略
IRule 来实现负载均衡的策略 默认采用区域感知
ServiceList ;实现服务清单的维护机制
ServivcerFilterList 来实现服务过滤规则 默认采用区域感知
ILoadBalance 负载均衡区 默认采用区域感知
可以在创建Ribben的时候创建一个Configuration来定义以上的接口来覆盖默认的配置。
开源API网关系统(Kong教程)入门到精通
1、Kong
api网关 负载均衡的简介和安装
2、使用Docker安装Kong
3、开源API网关
api网关 负载均衡: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
api网关 负载均衡,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
Go - Micro微服务框架实践 - API(十三)
Micro的api就是api网关
API参考了 API网关模式 为服务提供了一个单一的公共入口。基于服务发现,使得micro api可以提供具备http及动态路由的服务。
Micro的API基于HTTP协议。请求的API接口通过HTTP协议访问,并且路由是基于服务发现机制向下转发的。 Micro API在 go-micro 之上开发,所以它集成了服务发现、负载均衡、编码及基于RPC的通信。
因为micro api内部使用了go-micro,所以它自身也是可插拔的。 参考 go-plugins 了解对gRPC、kubernetes、etcd、nats、及rabbitmq等支持。另外,api也使用了 go-api ,这样,接口handler也是可以配置的。
ACME( Automatic Certificate Management Environment)是由 Let’s Encrypt 制定的安全协议。
可以选择是否配置白名单
API服务支持TLS证书
API使用带分隔符的命名空间来在逻辑上区分后台服务及公开的服务。命名空间及http请求路径会用于解析服务名与方法,比如 GET /foo HTTP/1.1 会被路由到 go.micro.api.foo 服务上。
API默认的命名空间是 go.micro.api ,当然,也可以修改:
我们演示一个3层的服务架构:
完整示例可以参考: examples/greeter
先决条件:我们使用Consul作为默认的服务发现,所以请先确定它已经安装好了,并且已经运行,比如执行 consul agent -dev 这样子方式运行。
向micro api发起http请求
HTTP请求的路径 /greeter/say/hello 会被路由到服务 go.micro.api.greeter 的方法 Say.Hello 上。
绕开api服务并且直接通过rpc调用:
使用JSON的方式执行同一请求:
micro api提供下面类型的http api接口
请看下面的例子
Handler负责持有并管理HTTP请求路由。
默认的handler使用从注册中心获取的端口元数据来决定指向服务的路由,如果路由不匹配,就会回退到使用”rpc” hander。在注册时,可以通过 go-api 来配置路由。
API有如下方法可以配置请求handler:
通过 /rpc 入口可以绕开handler处理器。
API处理器接收任何的HTTP请求,并且向前转发指定格式的RPC请求。
RPC处理器接收json或protobuf格式的HTTP POST请求,然后向前转成RPC请求。
代理Handler其实是内置在服务发现中的反向代理服务。
事件处理器使用go-micro的broker代理接收http请求并把请求作为消息传到消息总线上。
Web处理器是,它是内置在服务发现中的HTTP反向代理服务,支持web socket。
/rpc 端点允许绕过主handler,然后与任何服务直接会话。
示例:
更多信息查看可运行的示例: github.com/micro/examples/api
解析器,Micro使用命名空间与HTTP请求路径来动态路由到具体的服务。
API命名的空间是 go.micro.api 。可以通过指令 --namespace 或者环境变量 MICRO_NAMESPACE= 设置命名空间。
下面说一下解析器是如何使用的:
RPC解析器示例中的RPC服务有名称与方法,分别是 go.micro.api.greeter , Greeter.Hello 。
URL会被解析成以下几部分:
带版本号的API URL也可以很容易定位到具体的服务:
代理解析器只处理服务名,所以处理方案和RPC解析器有点不太一样。
URL会被解析成以下几部分:
「微服务架构」部署NGINX Plus作为API网关,第1部分 - NGINX
了解着名的Nginx服务器(微服务必不可少的东西)如何用作API网关。
现代应用程序体系结构的核心是HTTP API。 HTTP使应用程序能够快速构建并轻松维护。无论应用程序的规模如何,HTTP API都提供了一个通用接口,从单用途微服务到无所不包的整体。通过使用HTTP,支持超大规模Internet属性的Web应用程序交付的进步也可用于提供可靠和高性能的API交付。
有关API网关对微服务应用程序重要性的精彩介绍,请参阅我们博客上的构建微服务:使用API网关。
作为领先的高性能,轻量级反向代理和负载均衡器,NGINX Plus具有处理API流量所需的高级HTTP处理功能。这使得NGINX Plus成为构建API网关的理想平台。在这篇博文中,我们描述了许多常见的API网关用例,并展示了如何配置NGINX Plus以便以高效,可扩展且易于维护的方式处理它们。我们描述了一个完整的配置,它可以构成生产部署的基础。
注意:除非另有说明,否则本文中的所有信息均适用于NGINX Plus和NGINX开源。
API网关的主要功能是为多个API提供单一,一致的入口点,无论它们在后端如何实现或部署。并非所有API都是微服务应用程序。我们的API网关需要管理现有的API,单块和正在部分过渡到微服务的应用程序。
在这篇博文中,我们引用了一个假设的库存管理API,即“仓库API”。我们使用示例配置代码来说明不同的用例。 Warehouse API是一个RESTful API,它使用JSON请求并生成JSON响应。但是,当部署为API网关时,使用JSON不是NGINX Plus的限制或要求; NGINX Plus与API本身使用的架构风格和数据格式无关。
Warehouse API实现为离散微服务的集合,并作为单个API发布。库存和定价资源作为单独的服务实施,并部署到不同的后端。所以API的路径结构是:
例如,要查询当前仓库库存,客户端应用程序会向/ api / warehouse / inventory发出HTTP GET请求。
使用NGINX Plus作为API网关的一个优点是,它可以执行该角色,同时充当现有HTTP流量的反向代理,负载平衡器和Web服务器。如果NGINX Plus已经是应用程序交付堆栈的一部分,那么通常不需要部署单独的API网关。但是,API网关所期望的某些默认行为与基于浏览器的流量的预期不同。出于这个原因,我们将API网关配置与基于浏览器的流量的任何现有(或未来)配置分开。
为实现这种分离,我们创建了一个支持多用途NGINX Plus实例的配置布局,并为通过CI / CD管道自动配置部署提供了便利的结构。 / etc / nginx下的结果目录结构如下所示。
所有API网关配置的目录和文件名都以api_为前缀。这些文件和目录中的每一个都启用API网关的不同特性和功能,并在下面详细说明。
所有NGINX配置都以主配置文件nginx.conf开头。要读入API网关配置,我们在nginx.conf的http块中添加一个指令,该指令引用包含网关配置的文件api_gateway.conf(下面的第28行)。请注意,默认的nginx.conf文件使用include伪指令从conf.d子目录中引入基于浏览器的HTTP配置(第29行)。本博文广泛使用include指令来提高可读性并实现配置某些部分的自动化。
api_gateway.conf文件定义了将NGINX Plus公开为客户端的API网关的虚拟服务器。此配置公开API网关在单个入口点https://api.example.com/(第13行)发布的所有API,受第16到21行配置的TLS保护。请注意,此配置纯粹是HTTPS - 没有明文HTTP侦听器。我们希望API客户端知道正确的入口点并默认进行HTTPS连接。
此配置是静态的 - 各个API及其后端服务的详细信息在第24行的include伪指令引用的文件中指定。第27到30行处理日志记录默认值和错误处理,并在响应中讨论错误部分如下。
一些API可以在单个后端实现,但是出于弹性或负载平衡的原因,我们通常期望存在多个API。使用微服务API,我们为每个服务定义单独的后端;它们一起作为完整的API。在这里,我们的Warehouse API被部署为两个独立的服务,每个服务都有多个后端。
API网关发布的所有API的所有后端API服务都在api_backends.conf中定义。这里我们在每个块中使用多个IP地址 - 端口对来指示API代码的部署位置,但也可以使用主机名。 NGINX Plus订户还可以利用动态DNS负载平衡,自动将新后端添加到运行时配置中。
配置的这一部分首先定义Warehouse API的有效URI,然后定义用于处理对Warehouse API的请求的公共策略。
Warehouse API定义了许多块。 NGINX Plus具有高效灵活的系统,可将请求URI与配置的一部分进行匹配。通常,请求由最具体的路径前缀匹配,并且位置指令的顺序并不重要。这里,在第3行和第8行,我们定义了两个路径前缀。在每种情况下,$ upstream变量都设置为上游块的名称,该上游块分别代表库存和定价服务的后端API服务。
此配置的目标是将API定义与管理API交付方式的策略分开。为此,我们最小化了API定义部分中显示的配置。在为每个位置确定适当的上游组之后,我们停止处理并使用指令来查找API的策略(第10行)。
使用重写指令将处理移至API策略部分
重写指令的结果是NGINX Plus搜索匹配以/ _warehouse开头的URI的位置块。第15行的位置块使用=修饰符执行完全匹配,从而加快处理速度。
在这个阶段,我们的政策部分非常简单。位置块本身标记为第16行,这意味着客户端无法直接向它发出请求。重新定义$ api_name变量以匹配API的名称,以便它在日志文件中正确显示。最后,请求被代理到API定义部分中指定的上游组,使用$ request_uri变量 - 其中包含原始请求URI,未经修改。
API定义有两种方法 - 广泛而精确。每种API最合适的方法取决于API的安全要求以及后端服务是否需要处理无效的URI。
在warehouse_api_simple.conf中,我们通过在第3行和第8行定义URI前缀来使用Warehouse API的广泛方法。这意味着以任一前缀开头的任何URI都代理到相应的后端服务。使用基于前缀的位置匹配,对以下URI的API请求都是有效的:
如果唯一的考虑是将每个请求代理到正确的后端服务,则广泛的方法提供最快的处理和最紧凑的配置。另一方面,精确的方法使API网关能够通过显式定义每个可用API资源的URI路径来理解API的完整URI空间。采用精确的方法,Warehouse API的以下配置使用精确匹配(=)和正则表达式(〜)的组合来定义每个URI。
此配置更详细,但更准确地描述了后端服务实现的资源。这具有保护后端服务免于格式错误的客户端请求的优点,代价是正常表达式匹配的一些小额外开销。有了这个配置,NGINX Plus接受一些URI并拒绝其他URI无效:
使用精确的API定义,现有的API文档格式可以驱动API网关的配置。可以从OpenAPI规范(以前称为Swagger)自动化NGINX Plus API定义。此博客文章的Gists中提供了用于此目的的示例脚本。
随着API的发展,有时会发生需要更新客户端的重大更改。一个这样的示例是重命名或移动API资源。与Web浏览器不同,API网关无法向其客户端发送命名新位置的重定向(代码301)。幸运的是,当修改API客户端不切实际时,我们可以动态地重写客户端请求。
在下面的示例中,我们可以在第3行看到定价服务以前是作为库存服务的一部分实现的:rewrite指令将对旧定价资源的请求转换为新的定价服务。
动态重写URI意味着当我们最终在第26行代理请求时,我们不能再使用$ request_uri变量(正如我们在warehouse_api_simple.conf的第21行所做的那样)。这意味着我们需要在API定义部分的第9行和第14行使用稍微不同的重写指令,以便在处理切换到策略部分时保留URI。
HTTP API和基于浏览器的流量之间的主要区别之一是如何将错误传达给客户端。当NGINX Plus作为API网关部署时,我们将其配置为以最适合API客户端的方式返回错误。
顶级API网关配置包括一个定义如何处理错误响应的部分。
第27行的指令指定当请求与任何API定义都不匹配时,NGINX Plus会返回错误而不是默认错误。此(可选)行为要求API客户端仅向API文档中包含的有效URI发出请求,并防止未经授权的客户端发现通过API网关发布的API的URI结构。
第28行指的是后端服务本身产生的错误。未处理的异常可能包含我们不希望发送到客户端的堆栈跟踪或其他敏感数据。此配置通过向客户端发送标准化错误来进一步提供保护。
完整的错误响应列表在第29行的include伪指令引用的单独配置文件中定义,其前几行如下所示。如果首选不同的错误格式,并且通过更改第30行上的default_type值以匹配,则可以修改此文件。您还可以在每个API的策略部分中使用单独的include指令来定义一组覆盖默认值的错误响应。
有了这种配置,客户端对无效URI的请求就会收到以下响应。
在没有某种形式的身份验证的情况下发布API以保护它们是不常见的。 NGINX Plus提供了几种保护API和验证API客户端的方法。有关基于IP地址的访问控制列表(ACL),数字证书身份验证和HTTP基本身份验证的信息,请参阅文档。在这里,我们专注于API特定的身份验证方法。
API密钥身份验证
API密钥是客户端和API网关已知的共享密钥。它们本质上是作为长期凭证发布给API客户端的长而复杂的密码。创建API密钥很简单 - 只需编码一个随机数,如本例所示。
在顶级API网关配置文件api_gateway.conf的第6行,我们包含一个名为api_keys.conf的文件,其中包含每个API客户端的API密钥,由客户端名称或其他描述标识。
API密钥在块中定义。 map指令有两个参数。第一个定义了API密钥的位置,在本例中是在$ http_apikey变量中捕获的客户端请求的apikey HTTP头。第二个参数创建一个新变量($ api_client_name)并将其设置为第一个参数与键匹配的行上的第二个参数的值。
例如,当客户端提供API密钥7B5zIqmRGXmrJTFmKa99vcit时,$ api_client_name变量设置为client_one。此变量可用于检查经过身份验证的客户端,并包含在日志条目中以进行更详细的审核。
地图块的格式很简单,易于集成到自动化工作流程中,从现有的凭证存储生成api_keys.conf文件。 API密钥身份验证由每个API的策略部分强制执行。
客户端应在apikey HTTP头中显示其API密钥。如果此标头丢失或为空(第20行),我们发送401响应以告知客户端需要进行身份验证。第23行处理API键与地图块中的任何键都不匹配的情况 - 在这种情况下,api_keys.conf第2行的默认参数将$ api_client_name设置为空字符串 - 我们发送403响应告诉身份验证失败的客户端。
有了这个配置,Warehouse API现在可以实现API密钥身份验证。
JWT身份验证
JSON Web令牌(JWT)越来越多地用于API身份验证。原生JWT支持是NGINX Plus独有的,可以在我们的博客上验证JWT,如使用JWT和NGINX Plus验证API客户端中所述。
本系列的第一篇博客详细介绍了将NGINX Plus部署为API网关的完整解决方案。可以从我们的GitHub Gist仓库查看和下载此博客中讨论的完整文件集。本系列的下一篇博客将探讨更高级的用例,以保护后端服务免受恶意或行为不端的客户端的攻击。
原文:https://dzone.com/articles/deploying-nginx-plus-as-an-api-gateway-part-1-ngin
本文:http://pub.intelligentx.net/deploying-nginx-plus-api-gateway-part-1-nginx
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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网关账号信息主要包括哪些
api网关账号信息主要包括:
1、API管理:通过对API的设计、创建、测试、部署、集成、管理、运维、下线等全生命周期管理,帮助企业洞察运营状况,进一步优化流程,提高企业商业价值。
2、集成编:基于Web图形界面,通过拖拽、连接、配置完成流程设计,数据整合和集成,高效打通业务系统。
3、API监控:通过面向运营的统计报表,直观查看API各项指标,实现对全局和项目层级双维度的监控管理。
4、API共享:通过统一门户注册管理,将业务以API的方式对外开放,实现业务创新、能力输出。
API网关是一个服务器,是系统的唯一入口。从面向对象设计的角度看,它与外观模式类似。API网关封装了系统内部架构,为每个客户端提供一个定制的API。它可能还具有其它职责,如身份验证、监控、负载均衡、缓存、请求分片与管理、静态响应处理。
API网关方式的核心要点是,所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务,在网关层处理所有的非业务功能。通常,网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。
关于api网关 负载均衡和负载均衡公网ip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。
api网关 负载均衡的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于负载均衡公网ip、api网关 负载均衡的信息别忘了在本站进行查找喔。
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