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浅谈 API 网关 (API Gateway) 如何承载 API 经济生态链

发布于: 2020 年 11 月 09 日

摘要:关于如何承载现有快速发展的API生态链,本文接下来介绍API网关在其中扮演的角色。



序言



API经济生态链已经在全球范围覆盖, 绝大多数企业都已经走在数字化转型的道路上,API成为企业连接业务的核心载体, 并产生巨大的盈利空间。快速增长的API规模以及调用量,使得企业IT在架构上、模式上面临着更多的挑战。关于如何承载现有快速发展的API生态链,本文接下来介绍API网关在其中扮演的角色。



API是什么



应用编程接口(Application Programming Interface,简称:API),就是软件系统不同组成部分衔接的约定【维基百科】。简单的例子:您每次登陆微信,需要提供账号信息才能访问, 微信提供的这个认证载体就是一个API。API已经无处不在,金融、IT、物联网等,发展趋势相当迅速, 无形之中贯穿着我们的生活。



纵观这几年的发展,API在不断的技术迭代中形成了几股共同的趋势:



1.API开放数量不断增加



毋庸置疑,随着企业的数据化进展,微服务改造,不同领域的API层出不穷,早在2014年ProgrammableWeb便预测API矢量可达到100,000到200,000,并会不断增长。API开发数量的增加给边缘系统带来机会,也随即演变了API网关的出现。大规模的API管理系统成为核心的发展趋势。



图片来源:The API Economy Disruption and the Business of APIs,Nordic APIs



2.API服务平台多样化



最初的API主要针对不同单体应用的网络单元之间信息交互,现已演变到服务间快速通讯。随着人工智能EI,IOT的不断演进,依赖API的平台不断更新,如Web,Mobile,终端等,未来将会出现更多的服务体系。





3.逐步替换原有企业的服务模式,API即商品



卖计算,卖软件,卖能力,最终的企业的销售模式会逐步转变,能力变现,释放数据价值,依托不同的API管理平台创造新的盈利。



API网关为何诞生



随着API的整体趋势发展,每个历史时代都面临着不同的挑战,架构也随之变化,可以参考一下:



图片来源:API economy From systems to business services



从最原始的“传输协议通讯” -> “简单的接口集成” -> “消息中间件” -> “标准REST”, 可以看到API的发展更趋向于简洁, 集成,规范化, 这也促使更多的系统边界组件不断涌现,在承载了万亿级的API经济的背景下, API网关应运而生。



Gartner 报告中提到: 如果没有合适的API管理工具, API经济不可能顺利开展。 同时提出了对于API管理系统的生命周期定义: planning(规划), design(设计), implementation(实施), publication(发布),operation(运维), consumption(消费), maintenance(维护) and retirement of APIs(下架)【来源:Magic Quadrant for Full Life Cycle API Management,Gartner发表于2016-10-27】。



API网关贯穿整个流程,并提供丰富的管理特性。



  • 高性能,可横向扩展

  • 高可靠,业务不中断

  • 插件化的API安全控制

  • 灵活的数据编排

  • 精细化流控

  • API版本管理

  • API数据分析

  • 高效插件化路由算法

  • 安全认证,防攻击

  • API访问控制

  • Swagger导入导出



API网关的设计核心实践



提供一个可参考的高性能API网关架构,在设计API网关的时候把整体分为两个平面,API Consumer使用的称之为数据平面,API Provider使用的称之为管理平面,可在一定程度上对业务请求跟管理请求进行有效隔离。





先谈一下数据平面



API网关最核心设计理念:保证数据面的业务不中断。由于对接API网关的服务是多样的,客户API跟应用的设计不可控,你很难能要求每个接入的服务以及客户端都具备容错能力,特别是一些比较传统的业务。这就要求网关尽量保证能正常处理每个请求,且满足较高的SLA(Service-Level Agreement),现在业界的API网关分为几种:直接使用云服务,Nginx系列,Golang系列,Java系列等,选择比较多,如果想要自构建, 推荐使用Nginx系,主要考虑如下:



1.支持热重启



数据面的组件升级是一个高风险动作, 一旦出现异常就可能导致连接中断,系统异常, 除非你的前端LB(负载均衡)能具备快速排水的能力,当然即使如此,还是可能导致正在处理的请求被强制中断。所以数据面的热重启非常关键。



2.支持订阅式动态路由



API路由变化相对频繁,及时性也要求比较高,如果采用定期同步方案,一次性同步几万条的数据会拖慢你的系统,因此增加一个订阅式的路由服务中心非常关键,我们可以快速订阅ETCD中的路由数据并实时生效。而且只拿增量数据性能压力不会太大。



3.支持插件化管理



Nginx在插件方面提供了丰富的生态。不同的API,不同的用户所需要的处理流程不完全一致,如果每个请求过来都按照相同流程处理,必定带来相关的冗余操作。插件化管理可以在一定程度上提升性能,还能保障在升级过程中能快速添加处理链。



4.高性能的转发能力



API网关一般工作在多后端API反向代理模式,很多自研的API网关在性能上容易出现瓶颈,因此nginx优异的性能和高效的流量吞吐是其核心竞争力。



5.无状态可横向扩展



API网关承载的是整个系统所有请求的集合,需要根据业务规模进行弹性伸缩,采用服务中心配合Nginx配置管理可以快速增删已有的集群,并同步到LVS,实现快速的横向扩展能力。



再说一下管理面



相对于数据面,管理面的约束就没有那么明显了,管理面考虑更多应该在于数据的存储跟展示能力。一开始就定义好API的规范至关重要,Swagger作为现在最为主流的API描述模式,拥有非常完整的生态,AWS的整个API网关模型就是参考Swagger来构建的。



核心架构实践



API网关的相关实现,我们今天就流控和路由遍历进行说明,其他相关的核心设计后续的文章中会陆续提供。



精细化秒级流控



分钟级以上的流控,相对来说都比较好处理,但是提升到秒级流控,对于系统的性能跟处理能力就是一个很大的挑战。网上的流控方案很多,同步的,异步的各有优势, 但是都会遇到共同的问题:性能与准确度。



以下是一种最为常见的流控方案(集群流控),使用Redis共享存储记录所有的流控请求并实时访问,该架构存在一个很明显的问题:当集群数量跟请求量很大的时候,Redis的集群性能会成为很大的瓶颈。





我们重新设计了一套API流控架构,混合使用多种流控方案,按照业务需求自动调整。这里我们拆分为本地流控和集群流控。对于流量敏感的应用,会要求流控精度越精确,计算及时性高,时间维度低(秒级),采用本地流控。对于时间周期长,访问频率较低的API我们采用集群流控,降低对共享存储的操作频率。



注:上图展示具体流控架构,与API网关的集成请参考本章节开头的API网关架构全景。



本地流控



即单机流控,适用流量敏感型业务。API按照API-Core集群节点计算Hash值,确保每个API都能负载到其中一个集群节点上。假设有A, B,C三台API-Core, 如果某个API计算的一致性hash值为A节点, 当请求发送到A节点时直接从这台节点转发,并记录一个流控值,当请求发送到B/C节点的时候都会转发到A节点计算一个流控值再往后转发。 这样同一个API的流控请求就会全部记录到一台API-Core上。可以借助API-Core的单机流控能力。单机流控的算法也是插件化的,可以采用计数,漏桶等。



当然本地流控也会带来一定问题,当所有的API都负载到一个节点上,如果一个API的访问量特别大,那就可能导致负载不太均匀。还有就是如果流控时间记录很长,比如12次/天,计数时间周期太长了也不太适合本地流控。



集群流控



集群流控适用计数周期长,流控精度要求不高的业务。跟本地流控相辅相成, 按照不同的业务选择不同的流控,相关的流控处理流程跟上述的本地流控基本相同,但是会在本地会先缓存一段时间的流控数据再统一上报流控中心。



基于树形结构的路由遍历算法



API网关数据面的主要流程包含路由匹配算法, 路由的所有数据都会缓存在ETCD中,为提升数据面性能, 存储的结构至关重要。在存储过程中我们分为两部分: 域名树, URI树





从第一个树形结构中我们可以遍历到有以下几个域名:www.apig.com, test.com, *.apig.com, *.com。 域名存储从最后一个“.”开始遍历。举例:



匹配:www.test.com,先匹配com,匹配成功继续遍历test,匹配成功遍历www,无www匹配失败。匹配:test.apig.com, 先匹配com,匹配成功继续遍历apig,匹配成功遍历test,无test,遍历*号,匹配目标:*.apig.com,URL的匹配为前序匹配跟域名的匹配模式相反,但是遍历算法一致。



总结



业界主流的开源API网关架构很多,但是开源软件都有一个共同的特点:量级,安全,运维分析相对匮乏, 真正要满足生产环境需求,还需要投入较高的研发成本。术业有专攻,找一个完善的API管理解决方案对于企业能力变现非常重要。



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