基於Redis實現Spring Cloud Gateway的動態管理

1. 閘道器對外提供治理資料管理介面, 微服務治理平臺可透過這些介面, 將治理配置推送到閘道器

2. 閘道器透過治理資料統一儲存介面, 將治理配置資料保持至治理資料持久儲存(這裡我們預設為Redis) 

3. Redis透過釋出訂閱能力, 將資料的變更通知到各閘道器例項 

4. 各閘道器例項收到通知後, 將資料從持久儲存同步至內部快取記憶體 

5. 內部快取在閘道器啟動時, 會自動從持久儲存載入對應配置進入快取. 同時它也支援清空, 以及按需載入 

6. 外部業務請求經過閘道器時, 對資料執行鑑權,處理轉換, 以及灰度策略時,所需要治理配置,都從內部快取中獲取, 以提升效能 

7. 方案中, 外部持久儲存(預設用的Redis, 可以換成Mysql, 檔案, Appolo等), 以及資料變更通知(預設使用的是Redis的釋出訂閱, 可以換成Appolo通知, 訊息佇列, 定時掃描等), 都是可以擴充套件的

@Bean
@ConditionalOnMissingBean(RouteDefinitionRepository.class)
public InMemoryRouteDefinitionRepository inMemoryRouteDefinitionRepository() {
return new InMemoryRouteDefinitionRepository();
}

除此以外, 每當路由更改之後, 還需要通知閘道器重新整理路由。這需要傳送 RefreshRoutesEvent 來通知閘道器。如下列示例：

@Component
public class RouteDynamicService implements ApplicationEventPublisherAware {
private ApplicationEventPublisher publisher;

@Override
public void setApplicationEventPublisher(ApplicationEventPublisher publisher) {
this.publisher = publisher;
}

/**
* 重新整理路由表
*/
public void refreshRoutes() {
publisher.publishEvent(new RefreshRoutesEvent(this));
}
}

1. 為物件生成key時, 建議為key新增一個名稱空間(就是加一段有意義的字首) 

2. 在redis中進行模糊搜尋時, 提供給Redis的pattern, 不能是一個正則的通配, 它支援三種通配 *(多個), ?(單個)

3. 如果資料量比較大, 不建議使用keys進行模糊查詢, 應該使用scan方式

1. 實現了 InitializingBean 以實現在閘道器啟動時, 自動載入資料 

2. 內部使用了ConcurrentHashMap, 保證寫時的執行緒同步, 又保證了get時的高效(get整個過程不需要加鎖) 

3. 從快取中取資料時, 如果需要懶載入, 當從持久儲存中載入不到資料時, 建議使用空資料, 或空集合佔位, 避免每次都去持久儲存中查詢

/**
* 根據 appCode 獲取流量策略
*
* @param appCode
* @return
*/
public Set<ApplicationTrafficPolicy> getAppTrafficPolicies(String appCode) {
// 從快取載入
Map<String, ApplicationTrafficPolicy> map = policyMap.get(appCode);
// 快取中沒有
if (map == null) {
// 嘗試從持久儲存中載入所有此閘道器的流量策略
Set<ApplicationTrafficPolicy> policies = trafficPolicyRepository.fuzzyQuery();
// 持久儲存中沒有任何流量策略，佔個位置，防止快取重複去載入
if (policies == null || policies.size() == 0) {
map = new ConcurrentHashMap<>();
policyMap.put(appCode, map);
} else {
// 持久儲存中有流量策略，放入快取
for (ApplicationTrafficPolicy policy : policies) {
setTrafficPolicy(policy);
}
// 重新從快取中載入一次
map = policyMap.get(appCode);
// 如果還是沒有，使用空 map 佔位子
if (map == null) {
map = new ConcurrentHashMap<>();
policyMap.put(appCode, map);
}
}
}
return map.values().stream().collect(Collectors.toSet());
}

notify-keyspace-events "K$g"

@Bean
RedisMessageListenerContainer container(MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
String gtwReidsPattern = "__keyspace@*__:" + GTW + keyGenerator.getGatewayCode() + "]*";
String cofRedisPattern = "__keyspace@*__:" + COF + cacheKey.getKeyNameSpace() + USER_NAME + "*";
log.info("Add gateway redis message listener, patternTopic is {}", gtwReidsPattern);
log.info("Add coframe redis message listener, patternTopic is {}", cofRedisPattern);
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(redisTemplate.getConnectionFactory());
// PatternTopic 參考：
container.addMessageListener(listenerAdapter, Arrays.asList(new PatternTopic(PatternUtil.fmt(gtwReidsPattern)), new PatternTopic(PatternUtil.fmt(cofRedisPattern))));
return container;
}
當redis事件訂閱好了之後, 每次其中我們關心的資料有變更, 都會傳送set或del事件.
我們需要定義一個 MessageListener, 來接收事件:
@Service(value = RedisMessageListener.REDIS_LISTENER_NAME)
public class RedisMessageListener implements MessageListener {
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
String ops = new String(message.getBody());
String channel = new String(message.getChannel());
String key = channel.split(":")[1];

if ("set".equals(ops)) {
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
handleSet(key, value);
} else if ("del".equals(ops)) {
handleDel(key);
}
}
...
}

接收到事件後，會呼叫相應的內部快取，更新內部快取中的資料，以實現治理資料變更的及時生效。