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  • 微服务结构中,数据分散在不同的服务里,每种客户端需要的数据不同,且有的客户端服务在同一个防火墙内,网络性能高,有的在外网,网络性能低。这些问题导致统一的后端接口难以满足使用需求。 1.对外API设计时...

    在微服务结构中,数据分散在不同的服务里,每种客户端需要的数据不同,且有的客户端和服务在同一个防火墙内,网络性能高,有的在外网,网络性能低。这些问题导致统一的后端接口难以满足使用需求。

    1.对外API设计时可能的问题

    可能有四种使用服务端API的客户端:

    • web应用,比如给客户使用的基于浏览器的页面,给商家使用的页面,以及给管理员使用的页面
    • 运行在浏览器的JS应用
    • 移动端应用,给用户和配送员使用
    • 第三方开发者写的应用
    2.API Gateway模式

    API gateway:
    API网关是一种应用,它是外部客户端进入微服务应用的入口。

    AP网关通常负责请求路由、API组合以及像认证这样的功能。

    2.1.概述

    API网关和设计模式中的外观模式类似。API网关把应用的内部架构封装起来,向客户端提供一个API,并同时提供认证、监控、限速等功能。客户端、网关和服务之间的关系如下图:
    在这里插入图片描述
    API网关同时负责请求路由、API组合以及协议转换。所有外部客户端的请求都先到达API网关,网关再把部分请求路由给不同的服务。另一部分请求,由API网关使用API组合模式处理,网关分别请求多个服务,并把结果组合起来。同时可能把对客户端友好得协议,比如HTTP和WebSocket转换成客户端不友好的协议。
    请求路由
    当接收到请求时,API网关将查询路由映射,该路由映射指定将请求路由到哪个服务。例如,路由映射可以将HTTP方法和路径映射到服务的HTTP URL。此功能与NGINX等web服务器提供的反向代理功能相同。
    API 组合
    比如外卖应用的API网关,可能会实现Get Order Details API 操作。如下图所示,移动应用向API 网关发送一个请求,然后网关向各个服务获取订单的详情。
    在这里插入图片描述
    协议转换
    网关向外部客户端提供RESTFul接口,而内服务可能是多种协议混用,比如REST或gRPC。
    网关向不同客户端提供不同的API
    因为不同的客户端对同一对象需要查询的数据不同,所以最好网关对不同类型的客户端提供不同的接口。
    实现边缘功能
    应用可能实现的边缘功能有:

    • 认证:验证请求发起者的身份
    • 授权:验证请求发起者有没有权限执行相应的操作
    • 限速:限制每秒允许的请求数
    • 缓存:用于减少对服务的请求
    • 指标收集:收集API使用指标,用于计费分析
    • 请求日志:记录请求的日志
      在应用中有三个地方可以实现这些边缘功能:
    1. 后台服务。
      像缓存、指标手机甚至授权这样的功能放在后台服务也很合理,但是请求最好先经过认证再发给服务;
    2. 在网关的上游边缘服务中实现。
      边缘服务是外部客户端和应用交互的第一站,对请求认证并在把请求发送给网关之前执行一些其他的操作。采用边缘服务可以分离服务的关注点,使网关关注于API的路由与组合。另一个好处是,它集中了关键边缘功能(如身份验证)的责任。当一个应用程序有多个API网关,这些网关可能使用多种语言和框架编写时,这一点尤其有价值。缺点是增加了网络延迟和结构复杂度;
    3. 在API网关本身中实现这些边缘函数(尤其是授权)通常很方便。
      API 网关架构
      API网关是一种分层、模块化的架构。如下图:
      在这里插入图片描述
      这里展示了两层,API层和通用层。API层由一个或多个独立的API模块构成。每个API模块为一种客户端实现一个API。通用层实现通用功能,包括边缘功能,比如认证。
      在外卖平台的例子中,API网关有三种API模块:
    • Mobile API:给移动端提供API
    • Brower API: 给JS应用提供API
    • Public API: 给第三方应用提供API
      API网关所有权模型(API GATEWAY OWNERSHIP MODEL)
      由谁开发API网关以及相关操作是一个必须回答的问题。有几种方案:
    1. 由一个单独的团队开发。缺点和SOA类似,在SOA模式中,由企业服务总线团队负责所有的ESB开发。如果移动端开发人员需要某个服务,那他得先向API网关团队提交需求,然后等该团队开放相应API。这和微服务提倡的松散耦合理念背道而驰。
    2. 由客户端团队,即使用该API的团队自己开发。这是Netfix使用的方式。API网关团队负责开发通用模块和网关的相关操作。这称为所有权模型,如下图:
      在这里插入图片描述
      进一步,需要配置API网关部署pipeline,方便各团队更新自己的API,否则每次更新,他们还需要等API网关团队部署新的版本。
      服务前端的后端模式(Backends for Frontends Pattern)
      微服务有一条原则“谁构建,谁负责”,而多个团队共同开发API网关,会使其权责不明,和上述原则相悖。解决方案是每种客户端都有自己的API网关,即所谓的服务前端的后端模式 \ Backends for frontends (BFF) pattern,由Phil Calçado开创(http://philcalcado.com/)。如下图,每中客户端都有自己独立的API网关,并由单独的团队开发维护:
      在这里插入图片描述
      为了减少通用功能的重复代码,建议所有的API网关使用相同的技术栈开发,通用功能作为共享的库由API网关团队实现。
      另一方面,BFF模式中,每个API模块相互独立,提高了可靠性和可观测性。并且每个API都可以独立的伸缩。而且因为每个API网关都更小、更简单,所以缩减了服务启动的时间。
    2.4.API Gateway设计中的会遇到的问题

    设计网关时可能遇到一下问题:

    • 性能和可伸缩性
    • 使用反应式程序设计抽象编写可维护的代码
    • 处理一部分异常
    • 在应用整体架构中发挥好功能
    1. 性能和可伸缩性
      API网关是应用的前门,所有的外部请求都要经过API 网关。影响性能和伸缩性的一个关键设计决策是采用同步或异步I/O。
      如果用同步I/O模型,每个网络连接都由一个专门的线程处理。但是系统线程有限,所以网关可以处理的并发量有限。
      另一种方案是异步I/O模型。由一个事件循环线程把I/O请求分发给事件处理器。异步I/O技术很多,在JVM中可以用基于NIO-based的Netty, Vertx, Spring Reactor 或者JBoss Undertow。非JVM中可以使用NodeJS等。
      非阻塞的I/O模型因为没有过度使用多线程所以有更好的伸缩性。坏处是开发、理解和调试都比较困难。而且事件处理器要快速响应以免阻塞事件循环。
    2. 使用响应式程序设计
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  • 在这个系列文章中曾经介绍过在SpringCloud体系下如何防止前端请求绕过网关直接到达后端微服务,今天我们要反其道而行之,介绍在SpringCloud体系中如何防止内部隐私接口被网关调用。 看到这里可能有的同学会有点晕,...

    大家好,我是飘渺!

    在这个系列文章中曾经介绍过在SpringCloud体系下如何防止前端请求绕过网关直接到达后端微服务,今天我们要反其道而行之,介绍在SpringCloud体系中如何防止内部隐私接口被网关调用。

    看到这里可能有的同学会有点晕,怎么还有这种业务场景呢,别急,咱们先回顾一下我们的业务场景。

    业务场景

    image-20210729110755794

    客户端通过网关调用OrderService服务获取数据,OrderService通过Feign调用AccountService服务,而当AccountService提供对应的Feign接口后,客户端是可以通过网关直接调用AccountService接口的。

    现在假设AccountService提供的接口包含了部分隐私数据,只允许内部调用协助OrderService进行业务逻辑处理,不允许客户端直接获取,此时咱们需要怎么做?

    业务实战

    我们先通过代码将原始的流程实现出来,即通过网关调用OrderServiceOrderController,然后在OrderController中通过Feign调用

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  • CountDownLatch 基本工作原理使用案例 现在使用的 Lambda 方式 示例代码: // 定义一个公共的池 public static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime()....

    以前使用过的 CountDownLatch 方式

    CountDownLatch 基本工作原理和使用案例

    现在使用的 Lambda 方式

    示例代码:

    // 定义一个公共的池
    public static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    
    public List<RegionInfoDTO> getRegionInfos(List<String> userRegionIds) {
        // 提交并发请求任务
        Future<List<RegionInfoDTO>> future = forkJoinPool.submit(new GetRegionInfosTask(userRegionIds));
        try {
            // 取任务结果
            return future.get(1, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            log.error("线程中断 {}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
        } catch (ExecutionException e) {
            log.error("任务执行失败 {}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
        } catch (TimeoutException e) {
            log.error("任务执行超时 {}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
        }
        return Lists.newArrayList();
    }
    
    
    class GetRegionInfosTask extends RecursiveTask<List<RegionInfoDTO>> {
    
        private List<String> userRegionIds;
    
        public GetRegionInfosTask(List<String> userRegionIds) {
            this.userRegionIds = userRegionIds;
        }
    
        @Override
        protected List<RegionInfoDTO> compute() {
            return userRegionIds.parallelStream()
                    // 并发请求外部接口
                    .map(id -> eRegionThriftServiceAdapter.getRegionInfoByRegionId(id))
                    // 数据转换
                    .map(RegionConverter::region2RegionInfos)
                    // 打平
                    .flatMap(Collection::stream)
                    // 收集数据
                    .collect(Collectors.toList());
        }
    }
    
    public static List<RegionInfoDTO> region2RegionInfos(ERegionDTO eRegionDTO) {
        if (Objects.isNull(eRegionDTO)) {
            return Lists.newArrayList();
        }
        List<GovRegionInfoDTO> govRegions = eRegionDTO.getGovRegions();
        if (CollectionUtils.isEmpty(govRegions)) {
            log.error("乡镇粒度行政区域列表govRegions为空!");
            return Lists.newArrayList();
        }
    
        // 按省+市纬度过滤
        Map<String, GovRegionInfoDTO> filterMap = new HashMap<>();
        govRegions.forEach(g -> filterMap.put(g.getProvinceName() + g.getCityCode(), g));
        List<GovRegionInfoDTO> filteredRegions = new ArrayList<>(filterMap.values());
    
        List<RegionInfoDTO> regionInfos = Lists.newArrayList();
        for (GovRegionInfoDTO g : filteredRegions) {
            if (Objects.isNull(g)) {
                continue;
            }
            regionInfos.add(toRegionInfoDTO(eRegionDTO.geteRegionId(), eRegionDTO.getName(), g));
        }
        return regionInfos;
    }

    看不懂可以问我~

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