SpringCloud Gateway 在微服务架构下的最佳实践

作者：徐靖峰（岛风）

前言

本文整理自云原生技术实践营广州站 Meetup 的分享，其中的经验来自于我们团队开发的阿里云 CSB 2.0 这款产品，其基于开源 SpringCloud Gateway 开发，在完全兼容开源用法的前提下，做了诸多企业级的改造，涉及功能特性、稳定性、安全、性能等方面。

为什么需要微服务网关

从功能角度来看，微服务网关通常用来统一提供认证授权、限流、熔断、协议转换等功能。

从使用场景上来看：

• 南北向流量，需要流量网关和微服务网关配合使用，主要是为了区分外部流量和微服务流量，将内部的微服务能力，以统一的 HTTP 接入点对外提供服务
• 东西向流量，在一些业务量比较大的系统中，可能会按照业务域隔离出一系列的微服务，在同一业务域内的微服务通信走的是服务发现机制，而跨业务域访问，则建议借助于微服务网关。

微服务网关核心功能

微服务架构、微服务/API 网关这些关键词发展至今，早已不是什么新鲜的概念，技术选型者也从出于好奇心关注一个技术，转移到了更加关注这个技术的本质。市场上各类网关产品的功能也逐渐趋于同质化，基本可以用同一张图来概括：

网关选型对比

企业在选择使用一款网关产品时，通常会有两个选择，一是基于某一款开源产品做二次开发，二是选择某一款商业化产品开箱即用，无论如何，都应当从稳定性、安全、性能、业务兼容性等方面去进行选型。请相信我今天是站在 SpringCloud Gateway 角度进行的分享，我会尽可能做到客观、公正。

早期 SpringCloud 社区出现过 Zuul 这种产品，时至今日搜索微服务网关的资料，大概率都会出现它的身影，仅其通信模型是同步的线程模型这一条，就不足以支撑其成为企业级的网关产品选型，我会主要对比 SpringCloud Gateway、阿里云 CSB 2.0、Nginx、Kong、Envoy。

严谨来说，这几个网关并不适合对比，因为他们都有其各自适用的场景，表格仅供参考。

SpringCloud Gateway 的优势在于其可以很好地跟 Spring 社区和 SpringCloud 微服务体系打通，这一点跟 Java 语言流行的原因如出一辙，所以如果一个企业的语言体系是 Java 技术栈，并且基于 SpringBoot/ SpringCloud 开发微服务，选型 SpringCloud Gateway 作为微服务网关，会有着得天独厚的优势。

SpringCloud Gateway 选型的优势：

• SpringCloud Gateway 有很多开箱即用的功能，且扩展点多
• 适合 Java 技术栈
• Spring/SpringCloud 社区生态好
• 适合跟 SpringBoot/ SpringCloud 微服务生态集成

SpringCloud Gateway 介绍

如果你之前没有了解过 SpringCloud Gateway，也不用担心，下面一小部分篇幅会介绍 SpringCloud Gateway 基本用法，这是一段非常基础的 SpringCloud Gateway 路由配置示例。

spring:cloud:gateway:routes:- id: aliyunuri: https://www.aliyun.compredicates:- Host=*.aliyun.com- id: httpbinuri: http://httpbin.orgpredicates:- Path=/httpbin/**filters:- StripPrefix=1- id: sca-provideruri: lb://sca-providerpredicates:- Path=/sca/**filters:- StripPrefix=1nacos:discovery:server-addr: mse-xxxxx-p.nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848

该示例介绍了微服务网关常见的几种路由配置示例：

• Host 路由匹配
• 前缀 Path 路由匹配
• 前缀 Path 路由匹配 & 服务发现

SpringCloud Gateway 支持丰富的路由匹配逻辑，以应对各种类型的业务诉求：

其中 Path、Header、Method 这几种断言最为常用。

针对于网关请求路径、参数和后端服务请求路径、参数不一致的场景，SpringCloud Gateway 也提供了诸多开箱即用的 GatewayFilter，以实现对请求和响应的定制。

SpringCloud Gateway 的 user guide 介绍到此为止，如果想要了解 develop guide，建议参考 SpringCloud Gateway 的官方文档。

开源特性 VS 企业级特性需求

众所周知，开源产品直接投入企业级生产使用一般是会面临一些挑战的，毕竟场景不同。以扩展性为例，开源产品大多讲究扩展点丰富，以应对开源用户千奇百怪的需求，而企业级产品场景更为单一，性能和稳定性是第一考虑因素，当二者发生 trade off 时，则需要一些取舍了。

开源 SpringCloud Gateway 没有开箱即用地支持一些重要的企业级特性，如果选型 SpringCloud Gateway 构建生产级别可用的微服务网关，那我的建议是需要补足以上这些能力。下面我会花较多的篇幅介绍我们在开源基础上做的一些企业级改造，希望能够抛砖引玉。

白屏化管控

表面看来，SpringCloud Gateway 并没有配套一个管理控制台，深层次一点来看，是 SpringCloud Gateway 还停留在一个开发框架层面，不是那么的产品化，同时它的领域模型也不是划分的那么清晰，说的好听点，这说明 SpringCloud Gateway 有充足的改造空间。

我们的改造原则有两点，一是完全兼容开源的规则及模型，不破坏底层规则的语义，这样我们可以跟随社区的节奏一起演进，将来也有机会贡献给社区，二是区分研发态的领域模型和用户态的产品模型，我们抽象出了路由、服务、来源、消费者、策略、插件等领域对象，这算不上什么创新，实际上网关领域的这些模型早已有了一些约定俗成的规范。

白屏化管控的背后，也意味着一切配置：路由配置、服务配置、策略配置…都是动态的，并且配置的变更都会实时生效。

配置方案重构

上文提到了配置实时生效这一改造，有人可能会有疑问，开源不是已经支持将路由配置存储在 Nacos 中了吗？对的，开源支持两种配置方式，一是将路由配置在 application.yaml 中，这样最简单，但对于路由配置的 curd 都需要重启进程，非常繁琐，二是将配置托管到 Nacos 这样的配置中心组件中，实现分布式配置，能够动态刷新，但我们认为这还不足以支持企业级需求，将配置存储在单个 dataId 中这种开源方案有以下痛点：

1. 配置推送慢： 配置量大，网络传输慢，万级别配置推送耗时 5 分钟
2. 爆炸半径大： 不支持配置拆分，错误配置影响解析流程，导致网关路由整体不可用
3. 配置规模： 单个 value 有 10M 大小限制，仅支持千级别路由

配置拆分势在必行，但其中困难也很多，例如动态监听的管理，稳定性的保障流程尤为复杂，额外提供的视图层与实际配置中心数据一致性保障等等。方案参考下图：

图中还有一个细节，也是我们优先选择 Nacos 作为配置中心的原因，nacos-client 的 snapshot 机制可以保证在管控以及配置中心组件都不可用时，即使网关 broker 重启了，依旧保证路由不丢失，保证自身可用性。

经过这套方案的改造，我们获得显著的优化效果：

• 推送时间优化：1w 配置 5 分钟 -> 30 秒
• 配置量上限提升：1000 -> 10w
• 确保了配置推送的最终一致性

协议转换 x 服务发现

这两个企业级改造放到一起说，在实现上这两个模块也耦合的比较紧密。

协议转换： 就以 Java 微服务体系而言，后端服务很有可能会出现 Dubbo 框架或者 GRPC 框架，甚至有些老的业务还会使用 WebService 这类框架，大多数时候我们说的网关都是只对接 HTTP 这一类通信协议，这限制了我们后端服务只能是 SpringBoot 或者 SpringCloud 框架，网关支持后端不同协议类型的能力，我们称之为协议转换。

服务发现： 微服务框架离不开服务发现，一般常见的注册中心包括 Nacos、Eureka 等，例如开源 SpringCloud Gateway 便支持对接 Nacos/Eureka 两类注册中心。

这类开源特性的痛点是：

1. SpringCloud Gateway 仅支持 HTTP2HTTP，不支持 HTTP2DUBBO，HTTP2GRPC，HTTP2WEBSERVICE
2. SpringCloud Gateway 仅支持单一注册中心的静态配置

一些常见的企业级诉求：

1. 存在不同类型的微服务架构：SpringCloud、Dubbo、GRPC
2. 网关支持跨环境访问，需要连接多个注册中心或者多个命名空间

针对这些痛点和诉求，分享一些我们改造时遇到的难点以及经验

在支持不同协议时，对应的服务框架可能已经有了对应的 remoting 层和 discovery 层，我们的选择是仅引入该协议的 remoting 二方包解决协议转换问题，对于 discovery 层，应当自行封装，避免使用对应协议的 discovery 层这个误区，因为回归到网关领域，服务发现和协议转换是对等的模块，抽象 ServiceDiscoveryFIlter 负责服务发现，ProtocolTransferFilter 则负责点对点的协议通信。

在服务发现层，为了适配不同注册中心的模型（推和拉），提供了两个实现 PullServiceRegistry、PushServiceRegistry，这些改造是独立于 spring-cloud-loadbalancer 模块实现的，开源的默认实现存在诸多的限制，例如仅支持拉模型 + 缓存服务列表的方案，实际上推模型能够为网关的服务发现提供更高的实时性。

基本流程： 服务发现 serviceName -> n x IP，负载均衡 IP n ->1，协议转换 IP 点对点通信。

这样一套扩展机制可以在有新的协议类型、注册中心、负载均衡算法需要对接时实现快速扩展。

限流熔断

如果仔细阅读过 SpringCloud Gateway 的文档，你会发现，开源对限流熔断的支持是非常有限的，它强依赖一个 Redis 做集群限流，且限流方案是自己实现的，而我们可能会更加信赖 Sentinel 提供的解决方案。事实上，开源 Sentinel 也对 SpringCloud Gateway 提供了一部分开箱即用的能力，使用层面完全没问题，主要是欠缺了一部分可观测性的能力。

在改造中，尤为注意要使用高版本的 Sentinel，即按比例阈值这套模型实现的限流方案，集成 Sentinel 之后，我们按照网关的通用场景提供了两类限流模型：基于慢调用比例的限流熔断和基于响应码比例的限流熔断。借助于 Sentinel 的能力，可惜实现渐进式的恢复。

可观测体系建设

可观测性体系的建设，可以说是很多开源产品距离企业级使用的距离，SpringCloud Gateway 亦是如此。

网关通常会需要记录三类可观测性指标。

• Metrics：如上图所示，记录请求数、QPS、响应码、P99、P999 等指标
• Trace：网关链路能够串联后续微服务体系链路，实现全链路监控
• Logging：按类别打印网关日志，常见的日志分类如 accessLog、requestLog、remotingLog 等

开源 SpringCloud Gateway 集成了 micrometer-registry-prometheus，提供了一个开箱即用的大盘：https://docs.spring.io/spring-cloud-gateway/docs/3.1.8/reference/html/gateway-grafana-dashboard.json，需要更加丰富维度的指标则需要自行埋点。

Trace 方案推荐对接 opentelemetry。

Logging 方案则是 SpringCloud Gateway 开源欠缺的，在实际生产中至少应该打印 accessLog 记录请求信息，按需开启 requestLog 记录请求的 payload 信息和响应体信息，以及与后端服务连接的日志，用于排查一些连接问题。日志采集方案我们的实践是将 accessLog 输出到标准输出中，方便在 K8s 架构下配置采集，或者采用日志 agent 的方案进行文件采集。

性能优化

除了功能层面的优化与新增，网关的性能也是使用者尤为关注的点。在前文中，我并没有把 SpringCloud Gateway 归为一个性能特别高的网关分类中，主要是基于我们的实践，发现其有不少优化空间。下面的章节我会分享一些基于 SpringCloud Gateway 进行的性能优化。

网关优化道阻且长，为了验证优化效果，建设性能基线不可避免，需要面向 benchmark 进行优化。

一些常用的优化技巧在网关中也同样适用，例如：缓存、懒加载、预分配、算法复杂度优化、CPU 友好操作，减少线程切换。

火焰图

通过火焰图观测性能可以从宏观角度分析大的性能损耗点：

一个理想的网关火焰图应当是大部分的时间片占用花费在 IO 上，即图中的 netty 相关的损耗，除此之外占用了 CPU 的类，都需要重点关注。通过火焰图，我们也定位到了相当多的性能损耗点，并针对进行了优化。

GlobalFilter 排序优化

SpringCloud Gateway 中通过 GlobalFilter、GatewayFilter 对请求进行过滤，在 FilteringWebHandler 中可以看到这段逻辑：

  public Mono<Void> handle(ServerWebExchange exchange) {Route route = exchange.getRequiredAttribute(GATEWAY_ROUTE_ATTR);List<GatewayFilter> gatewayFilters = route.getFilters();List<GatewayFilter> combined = new ArrayList<>(this.globalFilters);combined.addAll(gatewayFilters);// TODO: needed or cached?AnnotationAwareOrderComparator.sort(combined);return new DefaultGatewayFilterChain(combined).filter(exchange);}

开源实现在每次请求级别都会重新组装出一个 FilterChain，并进行排序，内存分配和排序会占用 CPU，无疑会导致性能下降，通过注释可以看到 Contributor 自己也意识到了这里的性能问题，但一直没有修复。

一个可行的优化手段是在路由或者策略变更时，触发 FilterChain 的更新，这样请求时 FilterChain 就没必要重新构造了。而观测到这一性能问题，正是通过了火焰图中的 FilteringWebHandler.handle 的占用。

路由增量推送

之前的企业级特性章节中，我介绍了配置中心改造的方案，其中提及了开源方案爆炸半径大的问题，可以从下面的代码中，窥见一斑：

public class RouteDefinitionRouteLocator implements RouteLocator {@Overridepublic Flux<Route> getRoutes() {Flux<Route> routes = this.routeDefinitionLocator.getRouteDefinitions().map(this::convertToRoute);if (!gatewayProperties.isFailOnRouteDefinitionError()) {// instead of letting error bubble up, continueroutes = routes.onErrorContinue((error, obj) -> {if (logger.isWarnEnabled()) {logger.warn("RouteDefinition id " + ((RouteDefinition) obj).getId()+ " will be ignored. Definition has invalid configs, " + error.getMessage());}});}return routes.map(route -> {return route;});}

可以见得，SpringCloud Gateway 认为路由配置是一个整体，任意路由的变更，就会导致整个 Route 序列重新构建。并且在默认情况下，如果其中一个路由配置出错了，会导致整个网关路由不可用，除非 isFailOnRouteDefinitionError 被关闭。

我们的改造方案是使用 Map 结构进行改造，配合路由配置的增量推送，实现 Route 的单点更新。

public class DynamicRouteRepository implements Ordered, RouteLocator, ApplicationEventPublisherAware, RouteDefinitionWriter {private RouteConverter routeConverter;static class RouteKey implements Ordered {private String id;private int order;...}static final Map<RouteKey, Route> ORDERED_ROUTE = new TreeMap<>((o1, o2) -> {int order1 = o1.order;int order2 = o2.order;if (order1 != order2) {return Integer.compare(order1, order2);}return o1.id.compareTo(o2.id);});private static final Map<String, Integer> ORDER = new HashMap<>();public Route getRouteById(String id) {return ORDERED_ROUTE.get(new RouteKey(id, ORDER.getOrDefault(id, 0)));}...
}

路由内存优化

这个优化来自于我们一次生产问题的排查，起初我们并没有意识到该问题。问题表现为路由数量非常大时，内存占用的消耗超过了我们的预期，经过 dump 发现，同一份路由的配置内容竟然以 3 种形式常驻于内存中。

• Nacos 配置中心自身的 Cache
• SpringCloud Gateway 路由定义 RouteDefinition 的占用
• SpringCloud Gateway 真实路由 Route 的占用

Nacos 的占用在我们预期之类，但 RouteDefinition 其实仅仅是一个中间变量，如果流程合理，其实是没必要常驻内存的，经过优化，我们去除了一份占用，增加了支持路由的数量。

内存泄漏优化

该问题通用来自于生产实践，SpringCloud Gateway 底层依赖 netty 进行 IO 通信，熟悉 netty 的人应当知道其有一个读写缓冲的设计，如果通信内容较小，一般会命中 chunked buffer，而通信内容较大时，例如文件上传，则会触发内存的新分配，而 SpringCloud Gateway 在对接 netty 时存在逻辑缺陷，会导致新分配的池化内存无法完全回收，导致堆外内存泄漏。并且这块堆外内存时 netty 使用 unsafe 自行分配的，通过常规的 JVM 工具还无法观测，非常隐蔽。

出于改造成本考量，我们最终选择的方案是增加一行启动参数 -Dio.netty.allocator.type=unpooled，使得请求未命中 chunked buffer 时，分配的临时内存不进行池化，规避内存性能问题。

可能有人会有疑问，-Dio.netty.allocator.type=unpooled会不会导致性能下降，这个担心完毕没有必要，首先只有大报文才会触发该内存的分配，而网关的最佳实践应该是不允许文件上传这类需求，加上该参数只是为了应对非主流场景的一个兜底行为。

预构建 URI

该热点问题由 org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerUriTools 贡献，SpringCloud Gateway 引用了 spring-cloud-loadbalancer 解决服务发现和负载均衡的问题。

    private static URI doReconstructURI(ServiceInstance serviceInstance, URI original) {String host = serviceInstance.getHost();String scheme = (String)Optional.ofNullable(serviceInstance.getScheme()).orElse(computeScheme(original, serviceInstance));int port = computePort(serviceInstance.getPort(), scheme);if (Objects.equals(host, original.getHost()) && port == original.getPort() && Objects.equals(scheme, original.getScheme())) {return original;} else {boolean encoded = containsEncodedParts(original);return UriComponentsBuilder.fromUri(original).scheme(scheme).host(host).port(port).build(encoded).toUri();}}

注意最后一行构建，实际是针对不可变对象的一次变更，从而进行了一次深拷贝，重新重构了一个 URI，这样的行为同样发生在调用级别，不要小看这类行为，它会严重占用 CPU。

优化方案便是，对于不可变部分的构造，提前到路由推送时构建，对于可变的调用级别的参数，支持修改。这一点跟路由增量推送的优化是一个道理。

Spring 体系出于契约考虑，大量使用了不可变变量传递契约信息，但某些扩展点中，又的确希望对其进行变更，不得已进行了深拷贝，从而造成了性能下降，企业级应用需要在其中寻找到一个平衡点。

对象缓存

尽量避免调用链路中出现 new 关键字，它会加大 CPU 的开销，从而影响 IO，可以使用 ThreadLocal 或者对象池化技术进行对象复用。

如果 new 关键词仅出现在初始化，配置推送等异步场景，通常是一次性的行为，则出于代码可读性的考虑，不做太多要求。

总结

今天的分享简单介绍了一些主流的网关的对比，并重点介绍了 SpringCloud Gateway 适用的场景。并分析了 SpringCloud Gateway 如果在企业中投入生产使用，我们认为需要新增&改造的一些能力，最后针对一些常见的性能优化场景，介绍了我们的一些优化方案。这些经验完全来源我们 CSB 2.0 微服务网关基于 SpringCloud Gateway 改造的实践，CSB 2.0 是一款适用于私有化输出的网关产品，在今年，我们也会在公有云 EDAS 中将其进行输出，敬请期待。