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说到监控,就应该能想到Spring Boot Actuator。而Spring Cloud Gateway基于Actuator提供了许多的监控端点。只需要在项目中添加spring-boot-starter-actuator
依赖,并将 gateway
端点暴露,即可获得若干监控端点。配置示例:
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: gateway # 或者配置“*”暴露全部端点
Spring Cloud Gateway的监控端点如下表:
端点 | 请求方法 | 描述 |
---|---|---|
globalfilters |
GET | 展示所有的全局过滤器信息 |
routefilters |
GET | 展示所有的过滤器工厂信息 |
refresh |
POST(无消息体) | 清空路由缓存,即刷新路由信息 |
routes |
GET | 展示所有的路由信息列表 |
routes/{id} |
GET | 展示指定id的路由的信息 |
routes/{id} |
POST(有消息体) | 新增一个路由 |
routes/{id} |
DELETE(无消息体) | 删除一个路由 |
Gateway所有的监控端点都挂载在 /actuator/gateway
路径下,例如globalfilters
端点的完整访问路径是 /actuator/gateway/globalfilters
。该端点主要是查看Gateway启用了哪些全局过滤器以及它们的执行顺序(数字越小越优先执行)。所以当我们不知道Gateway启用了哪些全局过滤器,或者不知道这些全局过滤器的执行顺序,就可以访问该端点进行查看:
同理,如果不知道Gateway启用了哪些过滤器工厂,则可以访问routefilters
端点查看:
若想知道Gateway里定义了哪些路由又不想查看配置文件的话,那么就可以通过routes
端点查看所有的路由信息列表:
如果出现自定义的路由配置不生效或行为与预期不符,那么可以通过routes/{id}
端点查看该路由具体的详细信息:
routes/{id}
端点还可以用于动态添加路由,只需发送POST请求并定义一个消息体即可。消息体示例:
{
"predicates": [
{
"name": "Path",
"args": {
"_genkey_0": "/test"
}
}
],
"filters": [
{
"name": "AddRequestHeader",
"args": {
"_genkey_0": "X-Request-Foo",
"_genkey_1": "Bar"
}
},
{
"name": "PreLog",
"args": {
"_genkey_0": "a",
"_genkey_1": "b"
}
}
],
"uri": "https://www.example.com",
"order": 0
}
消息体其实是有规律的,你可以先在配置文件中配置一个路由规则,然后访问 routes
端点,route_definition
字段里的内容就是消息体,如下:
接下来我们实际测试一下,复制该消息体,然后稍微修改一下并进行发送,如下:
路由添加成功后,访问 routes
端点,就可以看到新添加的路由:
注:如果没有实时生效,使用 refresh
端点刷新一下路由信息即可
官方文档:
1、Gateway的监控端点:
上一小节介绍了Gateway的监控端点,这些监控端点可以帮助我们分析全局过滤器、过滤器工厂、路由详情等
2、日志:
设置一些相关包的日志级别,打印更详细的日志信息,可按需将如下包的日志级别设置成 debug
或 trace
:
org.springframework.cloud.gateway
org.springframework.http.server.reactive
org.springframework.web.reactive
org.springframework.boot.autoconfigure.web
reactor.netty
redisratelimiter
配置示例:
logging:
level:
org.springframework.cloud.gateway: trace
3、Wiretap Logger【需Greenwich SR3及更高版本才会支持】:
Reactor Netty的 HttpClient
以及 HttpServer
可启用 Wiretap
。需将 reactor.netty
包设置成 debug
或 trace
,然后在配置文件中添加如下配置:
spring.cloud.gateway.httpserver.wiretap=true
:开启 HttpServer
的Wiretapspring.cloud.gateway.httpclient.wiretap=true
:开启 HttpClient
的Wiretapwiretap其实是Reactor Netty的概念,用于打印对端之间的流量详情,相关文档:
我们都知道全局过滤器使用@Order
注解或实现 Ordered
接口来配置一个决定执行顺序的数字,该数字越小的过滤器越靠前执行。
但是在路由规则上所配置的过滤器工厂并没有配置类似Order之类的东西,那么是如何决定执行顺序的呢?其实,过滤器工厂默认也会被设置一个Order,该Order按配置顺序从1开始递增,也是Order越小越靠前执行。如下:
routes:
- id: test-route
uri: lb://user-center
predicates:
- TimeBetween=上午9:00,下午5:00
filters:
# 按配置顺序从1开始递增
- AddRequestHeader=Y-Header, Bar # Order为1
- AddResponseHeader=X-Header, Bar # Order为2
- PreLog=testName,testValue # Order为3
使用default-filters
配置的默认过滤器也是同理,但如果配置了默认过滤器,则会先执行相同Order的默认过滤器:
default-filters:
- AddRequestHeader=Y-Foo, Bar # Order为1
- AddResponseHeader=X-Foo, Bar # Order为2
routes:
- id: test-route
uri: lb://user-center
predicates:
- TimeBetween=上午9:00,下午5:00
filters:
# 按配置顺序从1开始递增
- AddRequestHeader=Y-Header, Bar # Order为1
- AddResponseHeader=X-Header, Bar # Order为2
- PreLog=testName,testValue # Order为3
如需自行控制过滤器工厂的Order,可返回OrderedGatewayFilter
,如下示例:
@Slf4j
@Component
public class PreLogGatewayFilterFactory extends AbstractNameValueGatewayFilterFactory {
@Override
public OrderedGatewayFilter apply(NameValueConfig config) {
return new OrderedGatewayFilter((exchange, chain) -> {
...
return chain.filter(exchange);
}, -1);
}
}
核心代码:
org.springframework.cloud.gateway.route.RouteDefinitionRouteLocator#loadGatewayFilters
:为过滤器设置了Order 数值,从1开始org.springframework.cloud.gateway.route. RouteDefinitionRouteLocator#getFilters
:加载默认过滤器 & 路由过滤器,并对过滤器做了排序org.springframework.cloud.gateway.handler.FilteringWebH .andler#handle
:构建过滤器链并执行Gateway支持CORS相关配置,可以通过不同的URL规则匹配不同的CORS策略。配置示例:
spring:
cloud:
gateway:
globalcors:
corsConfigurations:
'[/**]':
allowedOrigins: "http://docs.spring.io"
allowedMethods:
- GET
除此之外,还可以通过自定义过滤器来解决跨域问题,具体代码如下:
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration;
import org.springframework.web.cors.reactive.CorsWebFilter;
import org.springframework.web.cors.reactive.UrlBasedCorsConfigurationSource;
import org.springframework.web.util.pattern.PathPatternParser;
@Configuration
public class CorsConfig {
@Bean
public CorsWebFilter corsFilter() {
CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
config.addAllowedMethod("*");
config.addAllowedOrigin("*");
config.addAllowedHeader("*");
UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource(new PathPatternParser());
source.registerCorsConfiguration("/**", config);
return new CorsWebFilter(source);
}
}
在高并发的系统中,限流往往是一个绕不开的话题,我们都知道网关是流量的入口,所以在网关上做限流也是理所当然的。Spring Cloud Gateway内置了一个过滤器工厂,用于提供限流功能,这个过滤器工厂就是是RequestRateLimiterGatewayFilterFactory
,该过滤器工厂基于令牌桶算法实现限流功能。
目前,该过滤器工厂默认使用 RedisRateLimiter
作为限速器,需要依赖Redis来存储限流配置,以及统计数据等。当然你也可以实现自己的RateLimiter
,只需实现 org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RateLimiter
接口,或者继承 org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.AbstractRateLimiter
抽象类
Tips:
Redis Rate Limiter的实现基于这篇文章:Scaling your API with rate limiters
Spring官方引用的令牌桶算法文章:Token bucket
关于令牌桶之类的限流算法可以参考另一篇文章,这里就不过多赘述了:
1、添加Redis依赖:
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis-reactive
2、添加如下配置:
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: user-center
uri: lb://user-center
predicates:
- Path=/user-center/**
filters:
- StripPrefix=1
- name: RequestRateLimiter
args:
# 令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
# 令牌桶的上限
redis-rate-limiter.burstCapacity: 2
# 使用SpEL表达式从Spring容器中获取Bean对象
key-resolver: "#{@pathKeyResolver}"
# redis相关
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
3、编写一个KeyResolver
,用于定义针对什么进行限流。例如按照访问路径限流,就写一个针对访问路径的KeyResolver
;按照请求参数限流,那就写一个针对请求参数的KeyResolver
,以此类推。这里我们按照访问路径限流,具体实现代码如下:
@Configuration
public class RaConfiguration {
/**
* 按照Path限流
*
* @return key
*/
@Bean
public KeyResolver pathKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(
exchange.getRequest()
// 获取path
.getPath()
.toString()
);
}
}
从代码的实现不难看出,实际就只是返回了一个访问路径,这样限流规则就会作用到访问路径上。例如访问:http://${GATEWAY_URL}/users/1
,对于这个路径,它的redis-rate-limiter.replenishRate = 1
,redis-rate-limiter.burstCapacity = 2
。
访问:http://${GATEWAY_URL}/shares/1
,对于这个路径,它的redis-rate-limiter.replenishRate = 1
,redis-rate-limiter.burstCapacity = 2
;以此类推......
接下来进行一个简单的测试,看看限流是否起作用了。持续频繁访问某个路径,当令牌桶的令牌被消耗完了,就会返回 429
这个HTTP状态码。如下:
然后迅速查看Redis中存储的key,会发现其格式如下:
从key的格式可以看出来,实际上 KeyResolver
的目的就是用来获取一个请求的唯一标识(这个标识可以是访问路径,可以是某个请求参数,总之就是可以从这个请求里获取出来的东西),并用其生成key以及解析key,以此实现针对性的限流。
如果请求会携带一个名为user
的参数,其值为用户名,那么我们就可以通过这个请求参数来实现针对用户的限流。如下:
@Bean
public KeyResolver userKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(
exchange.getRequest()
.getQueryParams()
.getFirst("user")
);
}
同理,我们还可以针对请求的来源IP进行限流。如下:
@Bean
public KeyResolver ipKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(
exchange.getRequest()
.getHeaders()
.getFirst("X-Forwarded-For")
);
}