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go语言开发网关 go语言开源网关

apisix和controller如何通信

为什么突然又绕到了apisix,其实是因为调研nginx-ingress就很容易联想到是不是要替换为其他网关ingress实现,比如apisix-ingress,进而想到的肯定是apisix;

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这些概念到底有什么区别?

apisix 和 apisix-ingress-controller: apisix是一套体系,apisix-ingress-controller是k8s环境下基于go语言开发的一套自定义CRD,他负责响应apisix自定义资源的创建,监听k8s服务资源的创建变更,同步到apisix网关,apisix网关本身由openresty、nginx组成,主要是由Lua语言在nginx执行的各个阶段插入钩子,实现动态化,且基于etcd+灵活的插件机制,让变更更灵活且立即生效;

nginx-ingress和apisix-ingress-controller: nginx-ingress是k8s体系中目前使用最广的路由网关,比如阿里默认的控制台ingress创建就是使用的它;他集合了nginx+nginx-ingress-controller,拉代码可以看出,nginx-ingress-controller完成了与k8sapiserver交互,获取最新的服务配置变更,生成最新nginx配置,除此之外的通讯机制是通过Httppost请求将变更通知到到luanginx侧,ngx.timer在balancer中通过定时器进行动态化

apisix-ingress-controller监控k8s服务变更、自定义CRD及资源创建、将配置同步到apisix;网络请求通过apisix网关作为入口,通过apisix-ingress-controller同步k8s的上游变更

apisix比其他的有啥好?插件灵活,功能多,周边

有没有推荐的开源 API Gateway?

推荐一款专门为微服务架构设计的开源 API 网关——Apinto,纯 Go 语言开发,没有繁琐的部署,没有外部产品依赖,只需要下载并运行即可,极为简单。

性能及稳定性表现都不错,并且可以自由扩展几乎所有功能模块。 提供流量管理、数据处理、协议转换等功能,例如动态路由、负载均衡、服务发现、熔断降级、身份认证、监控与告警等,优势明显:

完全开源:Apinto 项目由 Eolinker 发起并长期维护,我们希望与全球开发者共同打造微服务生态的基础设施。

优异的性能表现:相同环境下,Apinto比Nginx、Kong等产品快约50%,并且在稳定性上也有所优化。

丰富的功能:Apinto 提供了一个标准网关应有的所有功能,并且你可以快速连接你的各个微服务以及管理网络流量。

极低的使用和维护成本:Apinto 是纯 Go 语言开发的开源网关,没有繁琐的部署,没有外部产品依赖,只需要下载并运行即可,极为简单。

良好的扩展性:Apinto 的绝大部分功能都是模块化的,因此你可以很容易扩展它的能力。

go语言实现一个简单的简单网关

网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong;也有基于 zuul 的通用网关;还有就是 golang 的网关,比如 tyk。

这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。

转自: troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/

整理:go语言钟文文档:

启动两个后端 web 服务(代码)

这里使用命令行工具进行测试

具体代码

直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,因此可以直接作为 handler。

具体代码

director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以在这里完成。

director在这里具体做了:

modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息。

最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可。

参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy,只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可,具体实现见后面。

作为一个网关服务,在上面 2.3 的基础上,需要支持必要的负载均衡策略,比如:

随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单。

具体代码

使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置。

具体代码

轮询带权重,如果使用计数递减的方式,如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…,其中 a 后端会瞬间压力过大;参考 nginx 内部的加权轮询,或者应该称之为平滑加权轮询,思路是:

后端真实节点包含三个权重:

操作步骤:

具体代码

一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题;这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点。

实现:

具体代码

每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可。

然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略。

具体代码

作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来。

中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数;一种是链式调用。

具体代码

k8s架构原理

k8s是google公司使用go语言开发,借鉴borg系统开发出来的。

k8s集群服务器主要分为两类角色,分别为master和node。

api server: k8s网关,所有指令请求都必须经过apiserver。

scheduler: 调度器 根据调度算法,将请求资源调度到某一个node节点。

controller: 控制器,维护k8s资源对象。

etcd: 分布式存储组件,用于存储资源对象。

docker: 运行容器的基础环境,容器引擎。

kubelet: 每个node节点都存在一份,在node节点上的资源操作指令均由kubelet执行,从etcd扫描相关请求,在节点上执行请求。

kube-proxy: 代理服务,负载均衡

fluentd: 日志收集服务

pod: 是k8s管理的基本单位(最小单元),pod 内部是容器

k8s是用来管理容器的,但是不直接操作容器,最小操作单元为pod

特点:

pod是一个虚拟化的分组(有自己的ip地址、主机名),pod相当于独立主机,可以封装一个或多个容器。通常情况下,一个pod中要么部署一个服务,要么部署多个相关的服务

1、pod底层网络和数据存储:

pod底层网络和存储主要依赖pause容器,该容器作用如下:

2、pod内部容器使用localhost相互访问

3、pod内部容器创建之前必须先创建pause


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