如果您（或正在考慮）使用微服務，那么您應該熟悉，或者至少要碰到API gateway pattern。Chris Richardson在microservices.io上詳細描述了這種模式。API網關充當系統的單一入口點，允許集中許多交叉問題，例如：路由機制，緩存管理，安全性，監控/指標和彈性。
在本文中，我們將探索Spring雲套件中的一個新項目：Spring Cloud Gateway項目，構建於Spring 5，Spring Boot 2和Project Reactor之上。
Spring Cloud網關
當談到選擇為您的微服務的API網關，也有多種選擇：Zuul來自Netflix，香港，Nginx的，HAProxy的，Traefik，雲供應商的解決方案，如亞馬遜的API網關或谷歌雲端點和（新的）春雲來自Pivotal的門戶。
Spring Cloud Gateway旨在提供一種簡單而有效的路由到API的方法。當它收到請求時，Spring Cloud Gateway會將其轉發到網關處理程序映射，該映射確定應該對匹配特定路由的請求執行的操作。
我寧願建立一個基於微服務的小型項目，而不是采用傳統方法並列出所有功能，而是展示和描述它的用法
入門
在[github]上公開提供的極簡主義項目（https://github.com/aboullaite/spring-cloud-gateway）由2個服務（BookStore和MovieStore），一個網關（顯然基於Spring雲網關）組成，服務發現（Eureka服務器）和Hystrix儀表板。該項目還需要運行和監聽redis實例，以利用Spring Cloud Gateway的request.rate限制功能，
路由
Spring Cloud Gateway支持兩種形式的創建路由：純java（使用RouteLocator）或配置文件。我們的項目使用第二種方法！
讓我們來看看從一個片段application.yml從gateway模塊：
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: movie-store
uri: lb://movie-store
predicates:
- Path=/api/movies/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: '#{@userKeyResolver}'
redis-rate-limiter.replenishRate: 2
redis-rate-limiter.burstCapacity: 2
- RewritePath=/api/(?<movies>.*), /$\{movies}
- AddResponseHeader=X-Some-Header, aboullaite.me
此配置告訴Spring Cloud Gateway將對網關發出的所有請求路由/api/movies/到movie-store服務。請注意謂詞和過濾器的使用，因此我們可以根據特定條件路由句柄，並根據需要更改請求/響應。
值得一提的是，Spring Cloud Gateway有3個主要構建塊：
- 路由：網關的主要API。它由ID，目標URI，謂詞集合和過濾器集合定義。如果聚合謂詞為真，則匹配路由。
- 謂詞：Java 8函數謂詞。它可以匹配HTTP請求中的任何內容，例如標頭或參數。
- 過濾器：標准Spring框架
WebFilter，可在發送下游請求之前或之后修改請求和響應。
您可能已經注意到，在上面的代碼片段中我們使用了3 filters：
AddResponseHeader過濾以添加X-Some-Header包含aboullaite.me響應中的值的標頭。RewritePath過濾重寫從請求路徑/api/movies/**到/movies/**RequestRateLimiter實施請求率限制器。
要閱讀有關路由過濾器的更多信息，請參閱此鏈接。
限速
速率限制主要用於控制網絡上發送或接收的流量速率。它有助於防止服務質量下降甚至由於高流量導致的中斷，並提高API的可靠性。存在不同類型的速率限制，每種速率限制用於針對特定需求。
與zuul沒有集成開箱即用的速率限制解決方案不同，Spring Cloud Gateway附帶了一個RequestRateLimiter過濾器，用於確定是否允許當前請求繼續進行。目前唯一支持的實現是redis，需要使用spring-boot-starter-data-redis-reactiveSpring Boot啟動器。
該RequestRateLimiter有一個可選的keyResolver參數和參數具體到速率限制器。請注意，key-resolver引用帶有名稱的bean的SpEL表達式userKeyResolver。此bean實現了KeyResolver有助於派生限制請求的密鑰的接口：
@Bean
KeyResolver userKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just("fero");
}
我們還宣布了另外兩個參數：
replenishRate：表示允許用戶每秒執行的請求數。burstCapacity：定義用戶在一秒鍾內允許執行的最大請求數。
此外，此過濾器還添加了額外的標頭，指示客戶端的速率限制以及使用速度有多快：
X-RateLimit-Replenish-Rate表示該replenishRate值。X-RateLimit-Burst-Capacity表示該burstCapacity值。X-RateLimit-Remaining表示您剩余的通話次數。
當請求提交超過補充率和突發限制時，網關會超出超出限制的請求並向429 Too Many Requests客戶端返回錯誤響應。
使用Hystrix
斷路器是一種有趣的模式，可以提高您的API可靠性並防止網絡或服務故障級聯到其他服務和客戶端。Spring Cloud Gateway附帶Hystrix支持，這是一個實現斷路器模式的Netflix庫。
hystrix.command.fallbackcmd.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds: 2000
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: book-store
uri: lb://book-store
predicates:
- Path=/api/books/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: '#{@userKeyResolver}'
redis-rate-limiter.replenishRate: 2
redis-rate-limiter.burstCapacity: 2
- RewritePath=/api/(?<books>.*), /$\{books}
- name: Hystrix
args:
name: booksFallbackCommand
fallbackUri: forward:/fallback/books
該/books/dangerIN端點books-store模塊模擬性能差，需要一個很長的時間來發送它的響應的端點。我們還包裹，使用在該API的路線HystrixCommand：booksFallbackCommand。現在當Hystrix包裹的路由超時（即花費超過2秒）時，它將/fallback/books在Gateway應用程序中調用端點，該應用程序只返回一個空列表：
@RestController
@RequestMapping("/fallback")
public class FallbackController {
@GetMapping("/books")
public ResponseEntity<List> booksFallback(){
return ResponseEntity.ok(Arrays.asList());
}
}
請注意，此示例還通過lb目標URI 上的前綴演示了Spring Cloud Netflix功能區負載平衡。
就是這篇文章！我們探討了Spring Cloud Gateway中的一些功能和組件，主要是速率限制和斷路器功能！我用過的項目可以在github上找到。