為什麼微服務一定要有閘道器？

作者：趙計剛

https://www.cnblogs.com/java-zhao/p/6716059.html

1  什麼是服務閘道器

服務閘道器 = 路由轉發 + 過濾器

1、路由轉發：接收一切外界請求，轉發到後端的微服務上去；

2、過濾器：在服務閘道器中可以完成一系列的橫切功能，例如許可權校驗、限流以及監控等，這些都可以通過過濾器完成（其實路由轉發也是通過過濾器實現的）。

2 為什麼需要服務閘道器

上述所說的橫切功能（以許可權校驗為例）可以寫在三個位置：

• 每個服務自己實現一遍

• 寫到一個公共的服務中，然後其他所有服務都依賴這個服務

• 寫到服務閘道器的前置過濾器中，所有請求過來進行許可權校驗

第一種，缺點太明顯，基本不用；

第二種，相較於第一點好很多，程式碼開發不會冗餘，但是有兩個缺點：

由於每個服務引入了這個公共服務，那麼相當於在每個服務中都引入了相同的許可權校驗的程式碼，使得每個服務的jar包大小無故增加了一些，尤其是對於使用docker映象進行部署的場景，jar越小越好；

由於每個服務都引入了這個公共服務，那麼我們後續升級這個服務可能就比較困難，而且公共服務的功能越多，升級就越難，而且假設我們改變了公共服務中的許可權校驗的方式，想讓所有的服務都去使用新的許可權校驗方式，我們就需要將之前所有的服務都重新引包，編譯部署。

而服務閘道器恰好可以解決這樣的問題：

將許可權校驗的邏輯寫在閘道器的過濾器中，後端服務不需要關注許可權校驗的程式碼，所以服務的jar包中也不會引入許可權校驗的邏輯，不會增加jar包大小；

如果想修改許可權校驗的邏輯，只需要修改閘道器中的許可權校驗過濾器即可，而不需要升級所有已存在的微服務。

所以，需要服務閘道器！！！

3 服務閘道器技術選型 

引入服務閘道器後的微服務架構如上，總體包含三部分：服務閘道器、open-service和service。

1、總體流程：

服務閘道器、open-service和service啟動時註冊到註冊中心上去；

使用者請求時直接請求閘道器，閘道器做智慧路由轉發（包括服務發現，負載均衡）到open-service，這其中包含許可權校驗、監控、限流等操作open-service聚合內部service響應，返回給閘道器，閘道器再返回給使用者

2、引入閘道器的注意點

增加了閘道器，多了一層轉發（原本使用者請求直接訪問open-service即可），效能會下降一些（但是下降不大，通常，閘道器機器效能會很好，而且閘道器與open-service的訪問通常是內網訪問，速度很快）；

閘道器的單點問題：在整個網路呼叫過程中，一定會有一個單點，可能是閘道器、nginx、dns伺服器等。防止閘道器單點，可以在閘道器層前邊再掛一臺nginx，nginx的效能極高，基本不會掛，這樣之後，閘道器服務就可以不斷的新增機器。

但是這樣一個請求就轉發了兩次，所以最好的方式是閘道器單點服務部署在一臺牛逼的機器上（通過壓測來估算機器的配置），而且nginx與zuul的效能比較，根據國外的一個哥們兒做的實驗來看，其實相差不大，zuul是netflix開源的一個用來做閘道器的開源框架；

閘道器要儘量輕。

3、服務閘道器基本功能

智慧路由：接收外部一切請求，並轉發到後端的對外服務open-service上去

注意：我們只轉發外部請求，服務之間的請求不走閘道器，這就表示全鏈路追蹤、內部服務API監控、內部服務之間呼叫的容錯、智慧路由不能在閘道器完成；當然，也可以將所有的服務呼叫都走閘道器，那麼幾乎所有的功能都可以整合到閘道器中，但是這樣的話，閘道器的壓力會很大，不堪重負。

許可權校驗：只校驗使用者向open-service服務的請求，不校驗服務內部的請求。服務內部的請求有必要校驗嗎？

API監控：只監控經過閘道器的請求，以及閘道器本身的一些效能指標（例如，gc等）；

限流：與監控配合，進行限流操作；

API日誌統一收集：類似於一個aspect切面，記錄介面的進入和出去時的相關日誌。

上述功能是閘道器的基本功能，閘道器還可以實現以下功能：

A|B測試：A|B測試時一塊比較大的東西，包含後臺實驗配置、資料埋點（看轉化率）以及分流引擎，在服務閘道器中，可以實現分流引擎，但是實際上分流引擎會呼叫內部服務，所以如果是按照上圖的架構，分流引擎最好做在open-service中，不要做在服務閘道器中。

4 技術選型

技術選型參考如下：

• 開發語言：java + groovy，groovy的好處是閘道器服務不需要重啟就可以動態的新增filter來實現一些功能；

• 微服務基礎框架：springboot；

• 閘道器基礎元件：netflix zuul；

• 服務註冊中心：consul；

• 許可權校驗：jwt；

• API監控：prometheus + grafana；

• API統一日誌收集：logback + ELK；

• 壓力測試：Jmeter；

- END -

如果看到這裡，說明你喜歡這篇文章，請轉發、點贊。掃描下方二維碼或者微信搜尋「perfect_iscas」，新增好友後即可獲得10套程式設計師全棧課程+1000套PPT和簡歷模板，向我私聊「進群」二字即可進入高質量交流群。

↓掃描二維碼進群↓

喜歡文章，點個在看