【中轴画线指标源码】【云微读源码】【仿《3500游戏》源码】网关发现源码

【中轴画线指标源码】【云微读源码】【仿《3500游戏》源码】网关发现源码_网关发现源码怎么解决

时间：2024-12-28 16:34:36 分类：探索来源：巡查源码

1.SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档
2.使用Gateway作为SpringCloud网关
3.快速搭建一个网关服务，网关网关动态路由、发现发现鉴权看完就会（含流程图）
4.Ocelot：.NET开源API网关提供路由管理、源码源码服务发现、解决鉴权限流等功能
5.高性能web网关Openresty实践
6.SpringCloud之网关服务(gateway)

网关发现源码_网关发现源码怎么解决

SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档

本篇内容聚焦于Spring Cloud Gateway网关如何集成knife4j，网关网关实现对所有Swagger微服务文档的发现发现中轴画线指标源码聚合。首先，源码源码在gitegg-gateway项目中引入knife4j依赖，解决若无后端编码需求，网关网关仅引入swagger前端ui模块即可。发现发现随后，源码源码对配置文件进行修改，解决增加knife4j与Swagger2的网关网关配置。接下来，发现发现我们将重点介绍如何在微服务架构下，源码源码通过网关动态发现并聚合所有微服务文档的业务编码。

在使用Spring Boot等单体架构集成swagger时，通常通过包路径进行业务分组，并在前端展示不同模块。然而，在微服务架构中，每个服务相当于一个独立的业务组。在Spring Cloud微服务架构下，通过重写提供分组接口的代码（如springfox-swagger提供的swagger-resource接口），可实现通过网关动态发现并聚合所有微服务的文档信息。具体实现代码如下：

通过访问gitegg-gateway服务地址（/wmz/GitEg...的chapter-分支中。

GitEgg-Cloud是基于SpringCloud整合搭建的企业级微服务应用开发框架，旨在提供一站式解决方案，帮助开发者高效构建微服务应用。项目开源地址如下：

Gitee: /

GitHub: /

使用Gateway作为SpringCloud网关

本着能用原生就用原生的原则，我们这里使用SpringGateway来作为云服务的网关

配置

从官网的介绍来看，spring网关拥有的功能有，路由（配置，过滤，重写等），熔断以及流量控制

首先引入包

动态路由

路由的云微读源码配置比较简单，有两种方法：使用配置文件和代码注入，我们这里简单展示下两种方法

或者使用

路由配置中id、uri、order、predicates.path/host没什么好说的，根据需求配置即可，filters相关参数，这里最好还是参考源码相关部分或者Spring Cloud Gateway比较全面，比如常用的前缀切割

这里我们以常用的两种filter，流量控制和熔断降级举例

流量控制

通常我们需要限流来保证服务的可用性，保护一些不太稳定的服务不会因为高并发的请求而挂掉，这里我们一般在网关层做流量控制，减少实际进入的请求达到平波峰的目的

计数器算法

如果某个服务会在请求中数量达到时候挂掉，请求平均时间为2s，我们给一段时间一个请求量的限制，比如2秒次，每次请求进入就减少计数，每2s开始时重新计数，这样就能保证服务请求中数量在以内。但是对于抢购类接口，可能前ms请求数量就用完了，后面所有请求都被拒绝，即请求突刺现象，这样的用户体验是非常差的所以我们需要尽可能在所有的时间内保证接口的可用性（计数器算法就像DRAM中的集中式刷新一样不太能被接受），而且短时间内大量请求运行在相同代码段是非常危险的，在设计不好的情况很可能会出现数据库死锁等等问题

漏桶算法

我们需要让请求尽可能地能进行来，就需要平波峰填波谷，就上例而言，2s内最大请求为，也就是每个请求占用的时间比例为ms，我们设计一个容量为的桶（队列）每ms向接口发一个请求，可以让服务中请求数量不超过的情况下，每ms都能接受一个新的请求，这样就缓解了请求突刺现象。但是仿《3500游戏》源码这里还有一个问题，对于抢购类接口，个容量可能ms就用完了，在第ms可能还会有个请求抢1个位置，个请求会被取消，这样也是相对来说不能被接受的

令牌桶算法

令牌桶算法就是目前spring cloud gateway采用的算法，这里采用的用户时间换用户失败的策略，假设我们认为用户的平均忍耐时间为8秒，接口超过8秒一些用户就要骂街了，减去实际执行的2秒，也就是说我们的可以利用6秒的时间容纳更多的请求。依上文而言每ms去调用这个端口，那么也就是说桶的设计可以更大，在桶里放上令牌，每个请求需要在桶里面拿到令牌才能调用，这里的桶容量就是6s/ms为个。但是我们的执行速度是不变的，也就是结果是，在请求多的情况下用户的执行时间在8秒左右，而在请求少的情况下执行速度在2s左右，这样就缓解了短时间内大量请求导致大量失败的问题了。这里比较重要的参数有两个，第一个是桶请求容量 defaultBurstCapacity，第二个是每秒执行的请求速度（也就是桶的填充速率）defaultReplenishRate

在这个例子中defaultBurstCapacity=而defaultReplenishRate=，这两个参数我们会在下方配置

这里我们需要引用redis包，再说明一下，本站使用的是jdk的版本，其他版本的配置和引用可能会稍有变化，需要调整

覆写KeyResolver的实现类

流量控制，这里同样有代码实现和配置文件实现，由于目前idea对于复杂配置文件的支持不太好，如果使用配置文件方式会疯狂报红，但是如果全部使用代码的话会不方便实现动态路由，因为gateway是先加载配置再处理代码的。所以这里我们路由使用配置，filter之类复杂的雪舞论坛源码使用代码实现，下面是简单示例

这样全服务层面的接口流量控制就完成了，具体的哪些服务使用流量控制，具体控制参数的配置，自行稍作修改即可

测试流量控制的话，可以将令牌回复量和令牌总容量调至比较低的水平，然后再浏览器直接curl接口，比如令牌回复量和容量为1，则单秒内curl即可触发浏览器提示，线上大令牌容量测试能需要多线程curl了，这里参考官方文档给的lua脚本

ip限流

如果我们需要对某个ip进行限流，比如防止脚本抢货，我们这里需要KeyResolver的实现不再使用exchange.getRequest().getURI().getPath() ，而是使用 exchange.getRequest().getRemoteAddress() 。但是这里还有一个问题，我们请求是经过层层转发的，nginx，docker等，所以我们可能并不能拿到原始的请求地址，所以这里我们需要在最外层，比如nginx中将原始地址存到header或者cookie当中，这里给出简单示例

当然还有其他类似X-Forwarded-For的字段不再本文主要探讨范围就不多拓展了，在nginx中配置记录初始远程地址到header后，我们这里需要在程序中取出来，如果你这里使用的标准的X-Real-IP的字段去存储，那么只需要

即可获取真实地址，如果你这里自定义了一个header的key那么需要在exchange.getRequest().getHeaders()里面自己找出来了

最后我们这里给出对同一个接口同时配置两种限流的示例

我在ip限流这里修改了返回的code由改为了，方便测试，这里我们将ip的限流参数设置为（2，2），将path的限流参数设置为（1，）然后不断请求接口就发现一开始返回错误，后续path令牌桶用完后返回错误，即设置成功

补充

如果这里你不希望返回，并且要求返回一个用户可读的带有json信息结果，那么比较好的app分发程序源码业务处理方式是前端完成。如果是对外接口的话，那么我们这里就只能重写RateLimiter的实现了，不再使用RedisRateLimiter的类，而是自己去继承RateLimiter接口去实现，

参考 SpringCloudGateway限流后，默认返回的改造：改跳转或增加响应body，这篇文章已经很详细，这里就不赘述了

熔断降级

熔断降级，即某个接口调用失败时使用其他接口代替，来保证整体服务对外的可用性

首先需要引入熔断包

circuitbreaker-reactor-resilience4j 熔断的相关配置分为两个部分，熔断逻辑本身的配置以及在集成到gateway中时候，网关的配置，熔断的重要的配置有，触发熔断的接口，代替接口，熔断超时时间（当然还有其他的，比如自定义熔断HttpStatus等等，详细参数参考 Spring Cloud Circuit Breaker以及resilience4j官网）

这里熔断触发接口和代替接口配置位于gateway中，这里我们使用代码实现，位置参考前述

这里setName的目的是和熔断包中的配置产生对应关系，下方为熔断包的配置，这里定义默认超时时间（也就是没有匹配到name的超时时间）为s，your_breaker_id的超时时间为3s

最后

到这里网关的基本功能就差不多了，自定义的一些业务功能配置，比如header，cookie，以及调用方ip的处理逻辑等等其实都是在网关层处理的，可以参考 Spring Cloud Gateway WebFilter Factories以及Writing Custom Spring Cloud Gateway Filters，但是这种配置基本都没什么坑，这里就不谈了

网关由于不经常作为业务逻辑被重构，所以网络上的资料相对比较少，我这里使用的又是最新的版本还是蛮多和前版本不一样的地方，尤其是webflux的一些东西，很多问题需要看源码才能解决，非常的消耗意志力。这里建议小伙伴们如果是业务使用的这种资料相对较少的架构，最好还是不要使用最新版本的比较好，毕竟万一遇到坑，踩个一两天是很正常的事情，而这种在业务场景可能就没那么容易接受了

快速搭建一个网关服务，动态路由、鉴权看完就会（含流程图）

本文将记录如何使用Gateway搭建网关服务以及实现动态路由，旨在帮助读者快速学习网关服务的搭建方法、理解路由相关配置、鉴权流程与业务处理。对于初次接触网关服务的读者，本文将是一篇不错的入门教程。

搭建服务框架时，主要使用了SpringBoot 2.1、Spring-cloud-gateway-core和common-lang3等技术栈。

在网关作为统一入口时，路由规则就成为连接各个业务系统的桥梁，通过配置路由规则，请求可被精确地导向对应微服务的入口。

配置文件中通过简单的配置即可实现路由的设置，操作简单且功能强大。然而，配置修改后需要重启服务，可能导致系统短暂停机，为此，本文将介绍如何结合Nacos实现动态路由，保证系统稳定运行。

Nacos结合gateway-server实现动态路由，首先部署Nacos服务，使用Docker或本地启动源码皆可，具体操作参考官方文档。

Nacos配置中，groupId采用网关服务名称，dataId为“routes”，配置格式以json形式呈现，需理解在json中的写法与yaml配置的一致性。

实现动态路由的关键在于Nacos配置监听机制，当配置发生更改时，执行相关API创建路由，保证系统实时响应。

Gateway提供了GlobalFilter和Ordered两个接口，用于定义过滤器。自定义过滤器只需实现这两个接口。网关服务中的过滤器通常包含鉴权、限流等功能，本文将简要介绍鉴权过滤器的实现过程。

鉴权过滤器的核心在于验证Token的有效性。实现这一功能时，需确保网关服务与业务系统共享同一Redis库，添加Redis依赖及配置。

通过配置项实现路由功能，整合Nacos与动态路由机制，实现过滤器的快速定义，以及鉴权过滤器的详细流程介绍。对于不清楚的地方，读者可随时在评论区提问。

感谢您的阅读，希望本文能对您有所助益。更多Java进阶视频推荐，欢迎访问相关链接。

Ocelot：.NET开源API网关提供路由管理、服务发现、鉴权限流等功能

在微服务架构中，API网关扮演着关键角色。Ocelot，一个强大的.NET Core开源API网关，因其全面的功能备受瞩目。作为连接应用程序与用户的核心组件，Ocelot就像交通指挥系统，通过路由管理、服务发现、鉴权和权限控制，确保数据和请求的安全高效流转。

Ocelot的核心功能包括：通过简单配置，实现基础的网关功能，轻松处理客户端请求并路由到正确服务；集成IdentityServer，方便实现API的授权；通过集群网关设计，增强系统稳定性。此外，Ocelot还与Consul和服务 Fabric深度集成，支持服务发现和微服务管理，以及WebSocket协议，支持实时通信。

主要特性上，Ocelot提供了强大的路由规则，支持请求聚合以提升性能，服务发现功能使得服务间通信更便捷。它还与Service Fabric结合，支持WebSockets、身份验证、限流、缓存、重试策略、负载均衡等，确保系统的高效运行。同时，Ocelot的日志和跟踪能力便于开发者监控和优化，以及通过自定义中间件扩展功能，为开发者提供了丰富的定制空间。

访问Ocelot的源代码可在github.com/ThreeMammals...，对于更多.NET开源项目，可以参考一个专注于.NET开源项目推荐的榜单。此外，Ocelot适用于各种云环境和平台，如Azure、AWS和GCP等。

无论是构建微服务架构还是优化API管理，Ocelot都是值得信赖的开源工具。如果你正在寻找一个功能强大的.NET API网关，Ocelot无疑是一个值得深入研究的选项。

高性能web网关Openresty实践

一、openresty简介

openresty是一个高性能的Web网关，结合了nginx和Lua脚本语言，提供强大的动态内容生成、负载均衡与Web应用服务功能。

二、openresty安装步骤

（1）下载源压缩包

（2）安装依赖

（3）解压源码

（4）配置默认选项：程序安装到/usr/local/openresty目录

（5）编译与安装

（6）设置环境变量