标签：并且 因此 fluent 过滤 ops 活性 更新 参数 应用服务
作者：个推应用平台基础架构高级研发工程师 阿飞在微服务架构中，不同的微服务可以有不同的网络地址，各个微服务之间通过互相调用完成用户请求，客户端可能通过调用N个微服务的接口完成一个用户请求。因此，在客户端和服务端之间增加一个API网关成为多数微服务架构的必然选择。
在个推的微服务实践中，API网关也起着至关重要的作用。一方面，API网关是个推微服务体系对外的唯一入口；另一方面，API网关中实现了很多后端服务的共性需求，避免了重复建设。
个推微服务主要是基于Docker和Kubernetes进行实践的。在整个微服务架构中，最底层的是个推私有部署的Kubernetes集群，在集群之上，部署了应用服务。
个推的应用服务体系共分为三层，最上一层是网关层，接着是业务层，最下面是基础层服务。在部署应用服务时，我们使用了Kubernetes的命名空间对不同产品线的产品进行隔离。除了应用服务外， Kubernetes集群上还部署了Consul来实现配置的管理、Kube-DNS实现服务注册与发现，以及一些辅助系统来进行应用和集群的管理。
下图是个推微服务体系的架构图。
个推对API网关的功能需求主要有以下几方面：
要支持配置多个产品，为不同的产品提供不同的端口；
动态路由；
URI的重写；
服务的注册与发现；
负载均衡；
安全相关的需求，如session校验等；
流量控制；
链路追踪；
在对市面上已有的网关产品进行调研后，我们的技术团队发现，它们并不太适合应用于个推的微服务体系。第一，个推配置的管理都是基于Consul实现的，而大部分网关产品都需要基于一些DB存储，来进行配置的管理；第二，大部分的网关产品提供的功能比较通用，也比较完善，这同时也降低了配置的复杂度以及灵活性；第三，大部分的网关产品很难直接融入到个推的微服务架构体系中。
最终，个推选择使用了OperResty和Lua进行自研网关，在自研的过程中，我们也借鉴了其他网关产品的一些设计，如Kong和Orange的插件机制等。
个推的API网关的插件设计如下图所示。
OpenResty对请求的处理分为多个阶段。个推API网关的插件主要是在Set、Rewrite、Access、Header_filter、Body_filter、Log这六个阶段做相应的处理，其中，每一个插件都可以在一个或多个阶段起到相应的作用。在一个请求到达API网关之后，网关会根据配置为该请求选择插件，然后根据每个插件的规则，进一步过滤出匹配规则的插件，最后对插件进行实例化，对流量进行相应的处理。
我们可以通过举例来理解这个过程，如上图所示，localhost:8080/api/demo/test/hello这个请求到达网关后，网关会根据host和端口确定产品信息，并提取出URI(/api/demo/test/hello)，然后根据产品的具体配置，筛选出需要使用的插件——Rewrite_URI、Dyups和Auth，接下来根据每个插件的规则配置进行过滤，过滤后，只有Rewrite_URI和Dyups两个插件被选中。之后实例化这两个插件，在各个阶段对请求进行处理。请求被转发到后端服务时，URI就被rewrite为“/demo/test/hello”，upstream也被设置为“prod1-svc1”。请求由后端服务处理之后，响应会经网关返回给客户端，这就是整个插件的设计和工作的流程。为了优化性能，我们将插件的实例化延缓到了请求真正开始处理时，在此之前，网关会通过产品配置和规则，过滤掉不需要执行的插件。从图中也可以看出，每个插件的规则配置都很简单，并且没有统一的格式，这也确保了插件配置的简单灵活。
网关的配置均为热更新，通过Consul和Consul-Template来实现，配置在Consul上进行更新后，Consul-Template会将其实时地拉取下来，然后通过以下两种方式进行更新。
（1）通过调用Update API，将配置更新到shared-dict中。
（2）更新配置文件，利用Reload OpenResty实现配置文件的更新。
动态路由主要涉及到三个方面：服务注册、服务发现和请求转发。
如下图所示，服务的注册和发现是基于Kubernetes的Service和Kube-DNS实现的，在Consul中，会维持一个服务的映射表，应用的每一个微服务都对应Kubernetes上的一个Service，每创建一个Service都会在Consul上的服务映射表中添加一项（会被实时更新到网关的共享内存中）。网关每收到一个请求都会从服务映射表中查询到具体的后端服务（即Kubernetes中的Service名），并进行动态路由。Kube-DNS可以将Service的域名解析成Kubernetes内部的ClusterIP，而Service代理了多个Pod，会将流量均衡地转发到不同的Pod上。
流量控制主要是通过一个名为“Counter”的后端服务和网关中的流控插件实现的。Counter负责存储请求的访问次数和限值，并且支持按时间维度进行计数。流控插件负责拦截流量，调用Counter的接口进行超限查询，如果Counter返回请求超限，网关就会直接拒绝访问，实现限次的功能，再结合时间维度就可以实现限频的需求。同时流控插件通过输出日志信息到fluent-bit，由fluent-bit聚合计次来更新Counter中的计数。
整个微服务体系的链路追踪是基于分布式的链路追踪系统Zipkin来实现的。通过在网关安装Zipkin插件和在后端服务中引入Zipkin中间件，实现最终的链路追踪功能。具体架构如下图所示。
在A/B测试的实现中，有以下几个关键点：
（1）所有的策略信息都配置在Consul上，并通过Consul-Template实时生效到各个微服务的内存中；
（2）每条策略均有指明，调用一个微服务时应调用A还是B（默认为A）；
（3）网关中实现A/B插件，在请求到达网关时，通过A/B插件配置的规则，即可确定请求适用的A/B策略；
（4）网关会将请求适用的A/B策略通过URL参数传递下去；
（5）每个微服务通过传递下来的策略，选择正确的服务进行访问。
下图给出了两种场景下的调用链路。
以上就是个推微服务网关的设计和主要功能的实现。之后，个推的技术团队会不断提升API网关的弹性设计，使其能够在故障出现时，缩小故障的影响范围；同时，我们也会继续将网关与DevOps平台做进一步地结合，以确保网关在迭代更新时，能够有更多的自动化测试来保证质量，实现更快速地部署。
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