【分布式架构理论3】分布式调用(2):API 网关分析
文章目录
- 一、API 网关的作用
- 1. 业务层面:简化调用复杂性
- 2. 系统层面:屏蔽客户端调用差异
- 3. 其他方面:
- 二、API 网关的技术原理
- 1. 协议转换
- 2. 链式处理
- 3. 异步请求机制
- 1. Zuul1:同步阻塞处理
- 2. Zuul2:异步非阻塞处理
- 三、 API 网关与负载均衡的关系
API 网关在微服务架构中不仅可以汇总微服务调用,还包括路由、负载均衡、限流、缓存、日志等功能。本文将从业务、系统等层面分析 API 网关的作用。
一、API 网关的作用
1. 业务层面:简化调用复杂性
在微服务架构中,一个客户端调用可能会混合多个微服务。比如,在一个下单场景中,客户端需要调用商品查询、库存减少和订单更新等多个服务。API 网关可以集成这些服务,客户端只需向 API 网关发起请求,就能完成一个业务操作,从而减少客户端和微服务之间的网络调用处理复杂度。

2. 系统层面:屏蔽客户端调用差异
在任何一个应用系统中,为了安全性和接口统一性,都需要将功能对外暴露成 API。API 网关作为系统之间的中介,一方面调度不同服务之间的合作,另一方面为外部系统提供一致的 API 规范,如 OpenAPI 接口。

在实际开发中,不同类型的客户端如 iOS、Android、PC和小程序,可能对同一功能的请求格式不同。API 网关通过层级化展示,为不同类型的客户端提供相应的 API,尽量减少不同平台间的调用差异。
3. 其他方面:
由于 API 网关处在客户端与微服务系统的交界,因此它还包括路由、负载均衡、限流、缓存、日志、发布等功能。
二、API 网关的技术原理
1. 协议转换
在多种协议存在的环境中,API 网关可以通过泛化调用,将不同协议转换为通用协议(如 JSON ),再将其转换为本地系统识别的协议。

2. 链式处理
设计模式中有一种责任链模式,该模式将“处理请求”和“处理步骤”分开。每个处理步骤都只关心自己需要完成的操作,各个处理步骤存在先后顺序。消息从第一个处理步骤流入,从最后一个处理步骤流出,每个处理步骤对流过的消息进行相应处理,整个过程形成一个链条。
API 网关在处理请求时,采用负载过滤器链式处理模式,包括如下几个步骤:
比如:在 Zuul 的设计中,消息从流入网关到流出网关需要经历一系列过滤器,这些过滤器之间有先后顺序,并且每个过滤器需要进行的工作各不一样。
- pre 过滤器:水平缓冲,限流、鉴权、缓存。
- routing 过滤器:实现路由与协议转换。
- post 过滤器:返回响应时处理日志和统计。
- error 过滤器:处理异常信息。

3. 异步请求机制
在高并发场景下,API 网关如何高效处理请求是关键问题。以 Zuul 为例,其请求处理方式经历了从 Zuul1(同步阻塞) 到 Zuul2(异步非阻塞) 的演进,以提高吞吐量和响应速度。
1. Zuul1:同步阻塞处理
在 Zuul1 版本中,每个请求都会由一个独立的线程处理,该线程负责:
- 接收客户端请求
- 调用后端微服务获取响应
- 将结果返回给客户端
但由于网络请求属于 I/O 操作,线程在等待后端服务返回数据时会 被阻塞,导致资源浪费。当并发量较高时,API
网关的线程池可能被耗尽,系统吞吐量下降,影响整体性能。
2. Zuul2:异步非阻塞处理
为了解决线程阻塞问题,Zuul2 引入了 异步请求处理机制,其核心思想是 事件驱动+回调机制,主要流程如下:
- 请求进入网关,被包装成一个 事件;
- CPU 内核中的监听器 持续轮询 请求事件队列;
- 一旦检测到有新的请求事件,就立即触发 异步调用后端微服务,无需等待;
- 后端微服务处理完请求后,将结果存入 指定的缓冲区;
- API 网关发送通知事件,告知客户端数据已就绪,客户端可直接获取结果。
这样,API 网关的 请求线程无需同步等待后端服务返回数据,从而释放系统资源,提高并发处理能力。
三、 API 网关与负载均衡的关系
API 网关不仅提供 服务聚合,简化客户端调用多个微服务的复杂性,还能进行 路由、负载均衡 等功能。在本质上,它与负载均衡器的作用存在相似之处,均可用于请求分发。但 API 网关更关注业务层面的流量管理和协议转换,而 负载均衡器更侧重于网络层面的流量均衡。在实际应用中,两者可以互补使用,以优化系统性能。
相关文章:
【分布式架构理论3】分布式调用(2):API 网关分析
文章目录 一、API 网关的作用1. 业务层面:简化调用复杂性2. 系统层面:屏蔽客户端调用差异3. 其他方面: 二、API 网关的技术原理1. 协议转换2. 链式处理3. 异步请求机制1. Zuul1:同步阻塞处理2. Zuul2:异步非阻塞处理 三…...
基于Kamailio、MySQL、Redis、Gin、Vue.js的微服务架构
每个服务使用一台独立的服务器的可行部署方案,尤其是在高并发、高可用性要求较高的场景中。这种方案通常被称为分布式部署或微服务架构。以下是针对您的VoIP管理系统(基于Kamailio、MySQL、Redis、Gin、Vue.js)的详细分析和建议。 1. 分布式部…...
6S模型的编译问题解决
使用python处理遥感光谱数据,免不了进行大气校正,基本上免费的就是使用Py6s,而py6s库只是一个接口,还需要自己配置6S模型,可以查到很多资料,6S模型是古老的fortran语言写的,基本配置流程就是安装…...
C++11详解(二) -- 引用折叠和完美转发
文章目录 2. 右值引用和移动语义2.6 类型分类(实践中没什么用)2.7 引用折叠2.8 完美转发2.9 引用折叠和完美转发的实例 2. 右值引用和移动语义 2.6 类型分类(实践中没什么用) C11以后,进一步对类型进行了划分&#x…...
实验十四 EL和JSTL
实验十四 EL和JSTL 一、实验目的 1、掌握EL表达式的使用 2、掌握JSTL的使用 二、实验过程 1、在数据库Book中建立表Tbook,包含图书ID,图书名称,图书价格。实现在bookQuery.jsp页面中模糊查询图书,如果图书的价格在50元以上&#…...
为什么在springboot中使用autowired的时候它黄色警告说不建议使用字段注入
byType找到多种实现类导致报错 Autowired: 通过byType 方式进行装配, 找不到或是找到多个,都会抛出异常 我们在单元测试中无法进行字段注入 字段注入通常是 private 修饰的,Spring 容器通过反射为这些字段注入依赖。然而,在单元测试中&…...
DeepSeek大模型介绍、本地化部署与使用!【AI大模型】
一、DeepSeek 是什么? 1.技术定位 专注大模型与AGI研究,开发高性能基座模型(如 DeepSeek LLM 系列),支持长文本、多模态、代码生成等复杂任务。 提供开源模型(如 DeepSeek-MoE、DeepSeek-V2)…...
备考蓝桥杯嵌入式4:使用LCD显示我们捕捉的PWM波
上一篇博客我们提到了定时器产生PWM波,现在,我们尝试的想要捕获我们的PWM波,测量它的频率,我们应该怎么做呢?答案还是回到我们的定时器上。 我们知道,定时器是一个高级的秒表(参考笔者的比喻&a…...
智能化转型2.0:从“工具应用”到“价值重构”
过去几年,“智能化”从一个模糊的概念逐渐成为企业发展的核心议题。2024年,随着生成式AI、大模型、智能体等技术的爆发式落地,中国企业正式迈入智能化转型的2.0时代。这一阶段的核心特征是从单一场景的“工具应用”转向全链条的“价值重构”&…...
机器学习之数学基础:线性代数、微积分、概率论 | PyTorch 深度学习实战
前一篇文章,使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战 本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started 本篇文章内容来自于 强化学习必修课:引领人工智能新时代【梗直哥瞿炜】 线性代数、微积分、概率论 …...
9.PPT:儿童孤独症介绍【22】
目录 NO12345 NO6789 NO12345 1-3张素材.txt中的大纲→素材文档PPT.pptx设计→主题→积分字体:幻灯片母版在幻灯片母版右上角的相同位置插入任一剪贴画,改变该剪贴画的图片样式、为其重新着色,并使其不遮挡其他文本或对象 开始→版式动画…...
离散浣熊优化算法(DCOA)求解大规模旅行商问题(Large-Scale Traveling Salesman Problem,LTSP),MATLAB代码
大规模旅行商问题(Large-Scale Traveling Salesman Problem,LTSP)是经典旅行商问题(TSP)在规模上的扩展,是一个具有重要理论和实际意义的组合优化问题: 一、问题定义 给定一组城市和它们之间的…...
Java 引入和使用jcharset,支持UTF-7字符集
一、背景说明 Java标准库不直接支持UTF-7字符集,但通过我们可以使用第三方库jcharset方便地处理UTF-7编码的数据。 二、引入说明 JDK8及以下版本,我们将jcharset.jar并将其放到${JAVA_HOME}/jre/lib/ext/下即可完成引入。 JDK17及以后版本,对…...
rust安装笔记
安装笔记 安装加速cargo 国内源nightly版本安装其他目标将现有项目迁移到新版本升级 安装加速 export RUSTUP_UPDATE_ROOT"https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup" export RUSTUP_DIST_SERVERhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/rustup curl --proto h…...
扣子平台的选择器节点:让智能体开发更简单,扣子免费系列教程(17)
欢迎来到涛涛聊AI。今天,我们来聊聊一个非常实用的工具——扣子平台的选择器节点。即使你不是计算机专业人员,但对计算机操作比较熟悉,这篇文章也能帮你快速上手。我们会从基础知识讲起,一步步带你了解选择器节点的使用方法和应用…...
Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_sprintf_num 函数
ngx_sprintf_num 声明就在 ngx_string.c 的开头 static u_char *ngx_sprintf_num(u_char *buf, u_char *last, uint64_t ui64,u_char zero, ngx_uint_t hexadecimal, ngx_uint_t width); ngx_sprintf_num 实现 static u_char * ngx_sprintf_num(u_char *buf, u_char *last,…...
Vue的状态管理:用响应式 API 做简单状态管理、状态管理库(Pinia )
文章目录 引言单向数据流多个组件共享一个共同的状态I 用响应式 API 做简单状态管理使用 reactive()创建一个在多个组件实例间共享的响应式对象使用ref()返回一个全局状态II 状态管理库Pinia枚举状态管理引言 单向数据流 每一个 Vue 组件实例都在“管理”它自己的响应式状态了…...
AI工具如何辅助写文章(科研版)
文章总览:[YuanDaiMa2048博客文章总览](https://blog.csdn.net/2301_79288416/article/details/137397359?spm=1001.2014.3001.5501)https://blog.csdn.net/2301_79288416/article/details/137397359?spm=1001.2014.3001.5501 在科研领域,撰写论文是一个复杂且耗时的过程。…...
LEED绿色建筑认证的重要意义
LEED(Leadership in Energy and Environmental Design)绿色建筑认证由美国绿色建筑委员会(USGBC)开发,是全球广泛认可的绿色建筑评估体系。其重要意义体现在以下几个方面: 1. 环境保护 资源节约࿱…...
阿里云 ubuntu22.04 中国区节点安装 Docker
下面是一份在 Ubuntu 22.04 (Jammy) 上,通过阿里云镜像源来安装并配置 Docker 的详细步骤示例,可在中国区阿里云节点使用: 一、卸载旧版本 (如已安装) 如果系统中已经安装了旧版 Docker (可能是 docker、docker-engine、docker.io、containe…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
04-初识css
一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...
【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息(头像/昵称/手机号)
1.获取 authorizationCode: 2.利用 authorizationCode 获取 accessToken:文档中心 3.获取手机:文档中心 4.获取昵称头像:文档中心 首先创建 request 若要获取手机号,scope必填 phone,permissions 必填 …...
均衡后的SNRSINR
本文主要摘自参考文献中的前两篇,相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程,其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt 根发送天线, n r n_r nr 根接收天线的 MIMO 系…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...
PostgreSQL——环境搭建
一、Linux # 安装 PostgreSQL 15 仓库 sudo dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm# 安装之前先确认是否已经存在PostgreSQL rpm -qa | grep postgres# 如果存在࿰…...
华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)
此题是一个最大化最小值的典型例题, 因为搜索范围是有界的,上界最大木板长度补充的全部木料长度,下界最小木板长度; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid),将木板的长度全部都补充到x,如果成功…...
