万字Spring-Cloud-Gateway20面向未来的技术了解一下

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原创：小姐姐味道（微信公众号 ID：xjjdog），欢迎分享，转载请保留出处。

本文将从知识拓扑讲起，谈一下 api 网关的功能，以及 spring cloud gateway 的使用方法。文章很长，可以先过一下目录。

一、知识拓扑 (使用和原理)
二、网关的作用
三、Predicate，路由匹配
四、Filter，过滤器编写
五、自定义过滤器
六、常见问题

为什么很多人觉得 spring cloud gateway 难用？因为它的背后用的是webflux，涉及到响应式编程，而不是传统的过程式编程。

我们把背后的技术梳理一下，不难发现，这个晦涩的根源，就来自于 project reactor，与 spring 项目并驾齐驱的，”面向未来”的响应式编程框架。

结果最后的代码，都长的和 lambda 一样。其背后的思想，是观察者模式和非阻塞杂交的产物，学习曲线相对陡峭。

一、知识拓扑

spring cloud gateway 涉及到许多比较新的知识和理念，但仅仅对于使用来说，坡度并不是很大。

1.1 使用相关

我们可以想象一下一个路由的必要元素：web 请求，通过一些匹配条件，定位到真正的服务节点。并在这个转发过程的前后，进行一些精细化控制。

其中，predicate 就是我们的匹配条件；而 filter，就可以理解为一个无所不能的拦截器。有了这两个元素，再加上目标 uri，就可以实现一个具体的路由了。

由于 spring cloud gateway 是基于 springboot 的，所以使用 yml 进行路由的配置。yml 的层次通常比较深，这就造成了配置文件看起来非常的乱。它也可以使用 java 代码（或者 kotlin）进行路由的编写，风格偏向函数编程，所以需要首先了解 lambda 表达式的写法。

spring cloud gateway 大多数时候是作为 http 服务的网关，可以针对 http 的报文进行一些细粒度的控制，所以还需要对 http 协议有较多的理解，才能在使用时游刃有余。

1.2 原理相关

而在原理方面，却复杂的多。由于实践方面的滞后性，现有的组件大多数还没有追上“响应式”这个“超前”的理念，催生了一堆晦涩的组件（主要是专用函数太多）。好在，使用 spring cloud gateway 并不需要直接接触这些 api。

最重要的，就是对 webflux 框架的封装。webflux 是可以替代 spring mvc 的一套解决方案，可以编写响应式的应用，两者之间的关系可以看下图。它的底层使用的是 netty，所以操作是异步非阻塞的。

再往下走，webflux 是运行在 project reactor 之上的一个封装，其根本特性是由后者提供的。这个东西和 vert.x 一样，初次接触使用起来会感觉特别怪异。

reactor 是观察者模式的发扬，所以里面有 Publisher 的概念，其中最主要的实现，就是 Flux 和 Mono。所谓的 webflux，取名就在于此。

reactor 参考：https://url.cn/5B7f5iY

从传统的开发模式过渡到 reactor 的开发模式，是有一定成本的。如果有时间可以了解一下背后的原理，对 spring cloud gateway 的使用，还是有好处的。

二、网关的作用

从名字就可以看到，它是一个网络的关卡，无论后端多么的复杂，这个对外的关卡表现是一致的。

更加重要的是，隐藏在关卡后面的一些通用的事务，都可以抽象出来进行处理。可以把网关，想像成一个类似于海关的东西，你的签证资料准备、安检、调度等，都可以统一进行处理。

api 网关就是伴随着微服务概念兴起的一种架构模式，当然也不仅限于微服务。从图中我们可以看到网关的位置。


且看下面网关的具体作用。

2.1 反向代理

这个是所有网关，包括 nginx 的基本功能。除了能够对服务进行整形，网关一个非常重要的附加收益，就是对后端的服务细节进行了屏蔽。

反向代理同时会带有负载均衡的功能，包括带权重的流量分配。

2.2 鉴权

就是权限认证，也就是常说的权限系统。由于鉴权服务有非常高的相似性，就可以进行抽象处理，放在网关层。

比如 https 协议的统一接入，分布式 session 的处理问题，新的登录鉴权通道的接入等。

2.3 流量控制

流量控制如果分散到每个服务里去做，就是一种灾难，网关是最适合的地方。

流量控制通常有多种策略，对后端服务进行屏蔽。非正常请求和超出负载能力的请求，都会被快速拦截在外，为系统的稳定性提供了必不可少的支持。

流量控制有单机限流和分布式限流两种方式，后者控制更加精细一些，spring cloud gateway 都有提供。

2.4 熔断

熔断与流控的主要区别，在于前者在一段时间内，服务“不可用”，而后者仅概率性失败。

除了服务之间的调用涉及到熔断，在网关层的熔断，作用范围会更大，需要对服务进行准确的分级。

2.5 灰度控制

网关的一个终极功能，就是实现服务的灰度发布。比如常说的 AB test，就是一种灰度发布方式。

灰度会进行精细化控制，比如针对一类用户，某个物理区域，特定请求路径，特定模块，随机百分比等方面的一些灰度控制等。

灰度是一个整体架构配合的结果，但协调的入口就是网关，通过对请求头或者参数加入一些特定的标志，就可以对每个请求进行划分，决定是否落入灰度。

2.6 日志监控

网关是最适合进行日志监控的地方。通过对访问日志的精细分析，能够得到很多有价值的数据，进而对后端服务的优化提供决策依据。

比如，某个“业务”的访问趋势，运营数据，QPS 峰值，同比、环比等。

三、Predicate，路由匹配

spring cloud gateway 的配置方式有 Fluent API 和 yml 两种方式，都操蛋的很。

Predicate 在英文中是断言的意思。这里我们可以看作是条件匹配，能够根据 http 头或者 http 参数进行匹配。

3.1 时间匹配

在某个时间点之前，或者之后的匹配。比如让路由在某个时间段内生效。

配置文件类似于：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: after_route
        uri: https://example.org
        predicates:
        - After=2020-10-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]

其中。id是本路由的唯一不可重复名称，uri 指定匹配后的路由地址，而 predicates 的 After，就是我们的时间匹配器。

1. 之后

或者翻译成代码方式。

builder.routes().route(r -> r.after(LocalDateTime.of(2020, 10, 17, 42, 47).atZone(ZoneId.of("America/Denver")))
    .uri("https://example.org")
);

由于代码大部分类似，下面的篇幅，我们只截取最主要的片段。

2. 之前

上面是某个时间点之后，之前的写法，如下：

Before=2017-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]

r.before(LocalDateTime.of(2020, 10, 17, 42, 47).atZone(ZoneId.of("America/Denver")))

3. 之间
还有在某个时间段之内的

Between=2017-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2017-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]

r.between(LocalDateTime.of(2020, 10, 17, 42, 47).atZone(ZoneId.of("America/Denver")),
LocalDateTime.of(2027, 10, 17, 42, 47).atZone(ZoneId.of("America/Denver"))
)

3.2 Http 信息

我们简单看一下一个 http 请求的信息，其中，General 和 Request Headers 中的信息，都可以进行匹配控制。对于 Cookie、Host 等常用的信息，还进行了专门的优化。这其中，最常用的，就是 path、cookie、host、query 等。


Path

path 是最重要的匹配方式，多个 path 可以使用 , 分隔。

Path=/foo/{segment},/bar/{segment}
r.path("/foo/{segment}","/bar/{segment}")

注意，我们将 {segment} 使用大括号围了起来，这个值，可以通过代码取出来。

Map<String, String> uriVariables = ServerWebExchangeUtils.getPathPredicateVariables(exchange);

String segment = uriVariables.get("segment");

Header 头信息

Header=X-Request-Id, \d+
r.header("Header=X-Request-Id", "\\d+")

与 cookie 类似，这里指的是 http 头方面的匹配，很多灰度信息，或者 trace 信息，就喜欢放在这里。

Cookie [header]

Cookie=chocolate, ch.p
r.cookie("chocolate","ch.p")

http 信息中，是否有一个名字叫做 chocolate 的 Cookie，是否与正则 ch.p 匹配。

Host 信息 [header]
虽然 host 信息也在 header 信息里，但是由于它太常用了，所以有专门的匹配器。

Host=**.somehost.org,**.anotherhost.org
r.host("Host=**.somehost.org","**.anotherhost.org")

注意，这里的匹配字符串，是 Ant 风格的，更简洁一些，并不是 java 中的正则表达式。多个 host 使用 , 进行分隔。

Request Method

Method=GET
r.method("GET")

注意，我在源代码里没有找到大小写转换的代码，所以路由中切记保持大写方式。除了 CONNECT，都支持。


Query

这里指的就是 url 问号后面的一串参数。

Query=baz
r.query("baz")

Query=foo, ba.
r.query("foo","ba.")

太简单，都不需要我做过多介绍了。

RemoteAddr

 RemoteAddr=192.168.1.1/24
 r->r.remoteAddr("192.168.1.1/24")

3.3 权重

权重信息的配置，有点 2b。比如，我们后面有 2 台服务器，spring cloud gateway 对其做了两个路由，其中链接的枢纽就是一个叫做 Weight 的 group。

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: weight_high
        uri: https://weighthigh.org
        predicates:
        - Weight=group1, 8
      - id: weight_low
        uri: https://weightlow.org
        predicates:
        - Weight=group1, 2

同样的代码如下。

builder.routes()
.route("weight_high",r -> r.weight("group1", 8).uri("https://weighthigh.org"))
.route("weight_low",r -> r.weight("group1", 2).uri("https://weightlow.org"));

假如服务有 100 个节点，还有一堆 filter，要重复配置 100 次？不得不说非常的 fuck。

四、Filter，过滤器编写

匹配，能够定位到要进行代理的路由。现在，已经进入到了我们的路由内部。上面提到的路由的作用，大部分功能就是在这里进行配置的。

用过 zuul 网关的可能都知道，在自定义路由时，会有 pre 和 post 两个注解控制在代理前后的路由行为。spring cloud gatewa 有着同样的功效。

4.1 信息修改

crud 不仅仅存在 SSM 中，路由的配置也是如此。你可能在路由到真正的后端服务之前，对 http 头或者其他信息修改；或者在代理到相应的链接之后，再进行一些修改。

按照我们的理解，所谓 request 对应的是 pre，而 response 对应的是 post。

AddRequestHeader=X-Request-Foo, Bar
AddRequestParameter=foo, bar
AddResponseHeader=X-Response-Foo, Bar

RemoveRequestHeader=X-Request-Foo
RemoveResponseHeader=X-Response-Foo
RemoveRequestParameter=foo

SetRequestHeader=X-Request-Foo, Bar
SetResponseHeader=X-Response-Foo, Bar

SetStatus=401

4.2 Request Body 修改

这个就蛋疼了一些，原因还是由 webflux 引起的，在写法上比较个性一些。

.filters(f -> f.modifyRequestBody(String.class, String.class, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE,
    (exchange, s) -> {return Mono.just(s.toUpperCase());
})

上面的代码，将 requestBody 中的内容，全部转成了大写方式。

相似的，response 对应的是 modifyResponseBody，写法是类似的。具体的可以参见
ModifyRequestBodyGatewayFilterFactory
的代码。如果没有接触过上面说到的理论部分，读起来还是比较吃力的。

4.3 重定向

RedirectTo=302, https://acme.org

.filters(f -> f.redirect(302,"https://acme.org"))

直接重定向。这个比较简单，不做过多介绍。

4.4 去掉前缀

重点。

StripPrefix=2

.filters(f->f.stripPrefix(2))

StripPrefix 可以接受一个非负整数，用于去掉对应的前缀。比如，外部访问的 path 是
/a/b/c/d
那么，转向后端服务的 path，就是 /c/d，去掉了/a/b 前缀。

这属于路径重写的一种特殊方式，常用在对 uri 为 lb:// 协议的微服务路径重写。

4.5 路径重写

RewritePath 是和 nginx 的路径重写非常相近的一个东西。

RewritePath=/foo(?<segment>/?.*), $\{segment}

f.rewritePath("/foo(?<segment>/?.*)", "${segment}")

官方说说明，由于 yml 配置文件的缘故。要把 $ 写成 $\ 的方式，但是 java 代码中并不需要这么做。由于内部使用的还是 java 的正则，同时用上了 group 的概念，代码真是脏的可以。

4.6 熔断配置

默认集成的断路器，依然是 hystrix。

Hystrix=myCommandName

.filters(f -> f.hystrix(c->c.setName("myCommandName")))

另外，熔断还有一个参数叫做fallbackUri，但可惜的是，只支持 forward 方式。比如：

fallbackUri: forward:/myfallback

4.7 重试配置

对于一些对稳定性要求非常高的服务，一个无法回避的问题，就是重试。重试的参数比较多，一个典型的配置如下：

- name: Retry
    args:
        retries: 3
        statuses: BAD_GATEWAY
        backoff:
            firstBackoff: 10ms
            maxBackoff: 50ms
            factor: 2
            basedOnPreviousValue: false

其中，backoff 指定了重试的策略和间隔，会按照公式 firstBackoff * (factor ^ n) 进行增长。

熔断保证了服务的安全性，重试保证了服务的健壮性，要注意甄别使用场景。

4.8 限流

内置的限流器，如果被触发，将返回 ”HTTP 429 – Too Many Requests” 错误。

限流器的参数是一个叫做 KeyResolver 实现，其中，就有我们上面提到的概念Mono。所以如果你想要扩展这个限流器的话，就需要了解 webflux 那一套东西。

public interface KeyResolver {Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange);
}

同时，基于 redis 的令牌桶原理的分布式限流。由于底层使用的是 ”spring-boot-starter-data-redis-reactive”，所以就拥有了“响应式”的应用特点，支持 WebFlux (Reactor) 的背压（Backpressure）。对于其中的配置，是有些绕的，比如官方的这段配置。

- name: RequestRateLimiter
    args:
        key-resolver: '#{@ipKeyResolver}'
        redis-rate-limiter.replenishRate: 10
        redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

我们就需要定一个名字叫做 ipKeyResolver 的 bean。

限流的维度很多，需要自行开发管理后台。由于篇幅原因，我们不做展开讨论。

五、自定义过滤器

spring cloud gateway 的过滤器，有全局过滤器和局部过滤器之分，对应的接口为 GatewayFilter 和GlobalFilter。

如果内置的过滤器不能满足需求，则可通过自定义过滤器解决。通过实现 GatewayFilter 和Ordered接口，可以进行更加灵活的控制。

可以参考内置过滤器的实现方式。后面的文章，我们将详细介绍这方面的具体代码实现。

六、常见问题

lb:// 表示什么？

lb://serviceName 是 spring cloud gateway 在微服务中自动为我们创建的负载均衡 uri，在某些特殊情况下，可以直接书写。比如，在 eureka 中的注册名称为 pay-rpc，则此时的写法为：

lb://pay-rpc

如何修改 http 内容？比如 method？

注意 ServerWebExchange 这个东西。使用它的
exchange.mutate() 函数，可以进入修改模式。比如，把 GET 转成 POST 方式：

ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
if (request.getMethod() == HttpMethod.GET) {exchange = exchange.mutate().request(request.mutate().method(HttpMethod.POST).build()).build();}

如何动态更新路由?
主要是通过 actuator 管理接口，确保这些内容放在了内网中。

GET /actuator/gateway/routes 路由列表
GET  /actuator/gateway/routes/{id} 获取某个路由信息
GET /actuator/gateway/globalfilters 全局过滤器
GET /actuator/gateway/routefilters filter 列表
POST /actuator/gateway/refresh 刷新路由
POST /gateway/routes/{id_route_to_create} 创建路由
DELETE /gateway/routes/{id_route_to_delete}  删除某个路由

如何做一些数据统计

这个功能简单的很，我们只需要实现一个全局的过滤器，就可以加入任何统计功能。常用的方式有两种：通过日志进行分析；通过应用内聚合进行分析。

这两者都不是很难，主要在于对功能的规划而不是代码。

我有更高级的功能，比如解密数据的需求，该如何做？

这个就要自己实现过滤器了。

 Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);

通过 ServerWebExchange，可以控制整个请求过程中的任何一个参数的添加，修改，删除，重写等。在代理方法前后，可以通过

exchange.getAttributes().put();
exchange.getAttribute()

这两个函数，进行参数传递

所以，即使官方不编写任何上面提到的 filter，我们依然可以用这个基本接口玩的转。

End

微信公众号真的是不太适合写一些教程类的文章，所以本文依然是一个总结性的经验之谈。

随着 zuul1 的退出和 zuul2 的难产，亲生的 SCG 成为了最优的选择。Spring 团队很有意思，直接采用了 webflux 作为后端的技术（改怕了？），这会让很多人痛痛痛：又要学习新技术了。

本文并没有测试 SCG 的性能，这个已经有很多团队进行验证了，效果都不错。

但现在的 spring cloud gateway，问题还很多。好在这个问题是使用问题，并不是功能问题。它已经内置了非常多的 Predicate 和 Filter，但很多时候并不能解决问题，需要使用者自行创建自己的过滤器。好吧，我的大多数过滤器全是自行创建的。

另外吐槽一下 Fluent API 和 yml 的配置方式，真是丑的一 b，需要开发一个管理后台。还有复杂的 java 正则的那些东西，都让人抓狂 – 请看墙上那些深深的爪痕，就是我的杰作。

作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和 Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信 xjjdog0，欢迎添加好友，​进一步交流。​

正文完
gateway spring spring-cloud springboot
发表至： java
2019-10-19
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