前言
最近想学习一下网关相关的知识，搜了一下，看到有个悟空API网关的项目。文档图文并茂，又是企业级别的，就决定第一个网关代码就是它了，项目地址：GOKU-API-Gateway
问题
看在源码之前，得先定一下目标，盲目地看代码容易迷失。在看了官方的文档和跟着文档搭起来试用了一下之后，定下了下面这些目标。
GOKU-API-Gateway监控信息如何收集？如何存储？
如何做到高效的转发？
QPS限制，在分布式的情况下是怎么做的，尤其是秒级的限制？
如何做到方便添加新的过滤功能？
有没有什么可以学习的？
有没有可以改进的地方？
思考网关应该提供一些什么功能？
思考网关所面临着的挑战有哪些？
GOKU关键的结构体
看代码之前，有必要理解一下GOKU-API-Gateway中数据的抽象是怎样的。这个打开管理后台，把用起需要设置的东西都设置一遍，这一块基本也就可以了。对应的结构体在这里：server/conf。
关键的
API: 定义了一个接口转发，里面主要包含了，请求的URL，转发的URL，方法，流量策略等等信息
策略: 定义了流量限制的策略，主要有：鉴权方式，IP的黑白名单，流量控制等等信息
一次请求处理的大体流程
入口
在工程的最外层有两个文件：goku-ce.go，goku-ce-admin.go。点进去瞄一眼，大体就知道goku-ce-admin.go是后台管理的接口，goku-ce.go是真正的网关服务。
goku-ce.go
看到有ListenAndServe估计就是web框架那一套东西，可以全局搜一下ServeHTTP。其中middleware.Mapping是每一个API的处理函数。
func main() {
server := goku.New()
// 注册路由的处理函数 server.RegisterRouter(server.ServiceConfig,middleware.Mapping,middleware.GetVisitCount)
fmt.Println("Listen",server.ServiceConfig.Port)
// 启动服务
err := goku.ListenAndServe(":" + server.ServiceConfig.Port,server) if err != nil {
log.Println(err)
}
log.Println("Server on " + server.ServiceConfig.Port + " stopped")
os.Exit(0)
}ServeHTTP
看到代码中的trees就想到了gin这个框架，点进去发现路由树这一块基本上和gin框架的差不多，但是节点中的内容有点不一样。不再是一个接口对应一组处理函数，而是只有一个。多了个Context的指针，Context对象里面主要是保存了API的中的转发地址，限流策略，统计信息等等，context对象是理解整个网关的处理最重要的对象，没有之一。相当于接口信息的本地缓存，当找到路由的处理函数时，就找到了接口信息的本地缓存，减少了一次缓存查询，这个思路非常棒！！！
func (r *Router) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) { // 省略N多代码
// 看到这个trees就想到了之前看的gin框架，
if root := r.trees[req.Method]; root != nil {
// context是个关键点，
handle, ps, context,tsr := root.getValue(path);
if handle != nil {
handle(w, req, ps,context) return
} else{ // 省略N多代码
}
// 省略N多代码}// type node struct {
path string
wildChild bool
nType nodeType
maxParams uint8
indices string
children []*node
// 只有一个处理函数
handle Handle
priority uint32
// API的中的转发地址，限流策略，统计信息都这context里面
context *Context
}middleware.Mapping
在goku-ce.go中就说了这个是接口的处理函数，整个流程很清晰，各种过滤是怎么做的顺着点进去就可以看到了。其实可以发现，整个代码对应处理高并发中的一些小细节做不是很好，具体的在有什么可以改进的地方会重点描述。
func Mapping(res http.ResponseWriter, req *http.Request,param goku.Params,context *goku.Context) { // 更新实时访问次数
go context.VisitCount.CurrentCount.UpdateDayCount() // 验证IP是否合法
f,s := IPLimit(context,res,req)
if !f {
res.WriteHeader(403)
res.Write([]byte(s))
// 统计信息的收集
go context.VisitCount.FailureCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount() return
} // 权限验证
f,s = Auth(context,res,req) if !f {
res.WriteHeader(403)
res.Write([]byte(s))
go context.VisitCount.FailureCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount() return
} // 速率限制
f,s = RateLimit(context) if !f {
res.WriteHeader(403)
res.Write([]byte(s))
go context.VisitCount.FailureCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount() return
} //接口转发
statusCode,body,headers := CreateRequest(context,req,res,param) for key,values := range headers { for _,value := range values {
res.Header().Set(key,value)
}
}
res.WriteHeader(statusCode)
res.Write(body) if statusCode != 200 {
go context.VisitCount.FailureCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount()
} else {
go context.VisitCount.SuccessCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount()
} return}问题的答案
GOKU-API-Gateway监控信息如何收集？如何存储？
监控信息请求过程中进行手机，直接存储在接口对应的Context里面。问题来了，当网关部署多个节点时，怎么将各个节点的监控信息收集起来？带着问题，去找代码，发现没有这一块的代码。估计这个开源的版本的阉割版吧，只能单节点部署。
QPS限制，在分布式的情况下是怎么做的，尤其是秒级的限制？
代码当中木有考虑到这一块
如何做到方便添加新的过滤功能？
有新的过滤功能需要，在middleware.Mapping函数里面添加。我觉得这里可以借鉴gin框架那一套，一个URI对应多个处理函数，每个处理函数就是一个过滤功能。这样的话，甚至可以实现热拔插功能，只要每个进程提供对应的接口修改，URI的处理函数列表。
有没有什么可以学习的？
接口信息放在路由树中
这个在上面已经说了，就不再做说明，很棒的思路。
有没有可以改进的地方？
在超高并发的场合，对代码要求会很高，没有必要的开销能省就省，考虑到一般用上了网关这东西，并发量肯定比较高的了，所以才有了下面的那些改进点。
时间如果不需要绝对的精确，没有必要每次都调用time.now()获取
代码里面有很多关于时间判断，其实都不要求绝对的精准，可以直接从缓存里面获取时间。因为每次调用time.now()都会进行系统调用，开销虽然很小。缓存也很简单，弄个定时器每秒更新一次就好。代码中的可以改进的例子。
func (l *LimitRate) UpdateDayCount() { // TODO 改进
l.lock.Lock()
now := time.Now() // 这里损失1以内秒的统计不会造成太大的影响，当前时间也应该从缓存里面拿，避免系统调用
if now.Day() != l.begin.Day(){
l.begin = now
l.count = 0
}
l.count++
l.lock.Unlock()
}能缓存的就缓存起来，不需要每次都计算
func (l *LimitRate) UpdateDayCount() { // TODO 改进
l.lock.Lock()
now := time.Now() // 应为begin的时间是不变的日期应该在初始化的时候就计算好，这样就不用每次都调用l.begin.Day()
if now.Day() != l.begin.Day(){
l.begin = now
l.count = 0
}
l.count++
l.lock.Unlock()
}高并发场景尽量不要打LOG，而且LOG也要有缓冲区的，缓冲区满了再打印
这里的尽量不要打log，并不是说不要不打log。 因为把log打印到磁盘是涉及到IO的，对性能是有所影响的。如果可以忍受一定的丢失，log应该设置一定的缓冲区，等缓冲区满了才打印到磁盘。
func (l *LimitRate) DayLimit() bool {
result := true
l.lock.Lock()
now := time.Now() // 清除，重新计数
if now.Day() != l.begin.Day(){
l.begin = now
l.count = 0
} if l.rate != 0 {
t := now.Hour()
bh := l.begin.Hour() // TODO 改进 求加括号，用意很不明确
if bh <= t && t < l.end || (bh > l.end && (t < bh && t < l.end)){ // TODO 改进 万一有错超过了rate那就GG了，应用用>=
if l.count == l.rate {
result = false
} else {
l.count++
}
}
} // TODO 改进 这种高并发场景不要打印
fmt.Println("Day count:")
fmt.Println(l.count)
l.lock.Unlock() return result
}开启goruntime是有成本的，简单的操作不应该开新的goruntime
goruntimes的声誉非常非常之好，既轻量，又廉价，开成千上万不成问题，但是这并不意味着没有开销。goruntime也是要有结构体来保存，也是要参与调度，也是要排队的等等。在代码当中，统计信息的收集都是开启一个goruntime，里面仅仅是加个锁，将计数器++，这个完全是没有必要的。这里可以通过channle的方式，弄常驻的goruntime专门来处理统计信息。
func Mapping(res http.ResponseWriter, req *http.Request,param goku.Params,context *goku.Context) { // 更新实时访问次数
go context.VisitCount.CurrentCount.UpdateDayCount() // 验证IP是否合法
f,s := IPLimit(context,res,req)
if !f {
res.WriteHeader(403)
res.Write([]byte(s))
go context.VisitCount.FailureCount.UpdateDayCount()
go context.VisitCount.TotalCount.UpdateDayCount() return
}
}思考网关应该提供一些什么功能？
这个需要再看看其它的网关代码，才能总结出来。
思考网关所面临着的挑战有哪些？
网关作为所有API的入口，几乎可以说必然会有高并发的挑战。由于是所有API的入口，也必然要求高可用。
总结
总的来说，目前开源的部分估计仅仅是单机的代码，并没有我想要的东西。需要看其它开源的网关代码，继续学习。
作者：Ljian1992
链接：https://www.jianshu.com/p/a78849cadcb4
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