日流量200亿，携程网关的架构设计

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来源：网络
作者：Butters

• 日流量200亿，携程网关的架构设计
• 一、概述
• 二、高性能网关核心设计
• 2.1. 异步流程设计
• 2.2. 流式转发&单线程
• 2.3 其他优化
• 三、网关业务形态
• 四、网关治理
• 4.1 多协议兼容
• 4.2 路由模块
• 4.3 模块编排
• 五、总结

日流量200亿，携程网关的架构设计

方案的作者：Butters，携程软件技术专家，专注于网络架构、API网关、负载均衡、Service Mesh等领域。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

一、概述

类似于许多企业的做法，携程 API 网关是伴随着微服务架构一同引入的基础设施，其最初版本于 2014 年发布。随着服务化在公司内的迅速推进，网关逐步成为应用程序暴露在外网的标准解决方案。后续的“ALL IN 无线”、国际化、异地多活等项目，网关都随着公司公共业务与基础架构的共同演进而不断发展。截至 2021 年 7 月，整体接入服务数量超过 3000 个，日均处理流量达到 200 亿。

在技术方案方面，公司微服务的早期发展深受 NetflixOSS 的影响，网关部分最早也是参考了 Zuul 1.0 进行的二次开发，其核心可以总结为以下四点：

• server端：Tomcat NIO + AsyncServlet
• 业务流程：独立线程池，分阶段的责任链模式
• client端：Apache HttpClient，同步调用
• 核心组件：Archaius（动态配置客户端），Hystrix（熔断限流），Groovy（热更新支持）

众所周知，同步调用会阻塞线程，系统的吞吐能力受 IO 影响较大。

作为行业的领先者，Zuul 在设计时已经考虑到了这个问题：通过引入 Hystrix，实现资源隔离和限流，将故障（慢 IO）限制在一定范围内；结合熔断策略，可以提前释放部分线程资源；最终达到局部异常不会影响整体的目标。

然而，随着公司业务的不断发展，上述策略的效果逐渐减弱，主要原因有两方面：

• 业务出海：网关作为海外接入层，部分流量需要转回国内，慢 IO 成为常态
• 服务规模增长：局部异常成为常态，加上微服务异常扩散的特性，线程池可能长期处于亚健康状态

全异步改造是携程 API 网关近年来的一项核心工作，本文也将围绕此展开，探讨我们在网关方面的工作与实践经验。

重点包括：性能优化、业务形态、技术架构、治理经验等。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

二、高性能网关核心设计

2.1. 异步流程设计

全异步 = server端异步 + 业务流程异步 + client端异步

对于server与client端，我们采用了 Netty 框架，其 NIO/Epoll + Eventloop 的本质就是事件驱动的设计。

我们改造的核心部分是将业务流程进行异步化，常见的异步场景有：

• 业务 IO 事件：例如请求校验、身份验证，涉及远程调用
• 自身 IO 事件：例如读取到了报文的前 xx 字节
• 请求转发：包括 TCP 连接，HTTP 请求

从经验上看，异步编程在设计和读写方面相比同步会稍微困难一些，主要包括：

• 流程设计&状态转换
• 异常处理，包括常规异常与超时
• 上下文传递，包括业务上下文与trace log
• 线程调度
• 流量控制

特别是在Netty上下文内，如果对 ByteBuf 的生命周期设计不完善，很容易导致内存泄漏。

围绕这些问题，我们设计了对应外围框架，最大努力对业务代码抹平同步/异步差异，方便开发；同时默认兜底与容错，保证程序整体安全。

在工具方面，我们使用了 RxJava，其主要流程如下图所示。

• Maybe
• RxJava 的内置容器类，表示正常结束、有且仅有一个对象返回、异常三种状态
• 响应式，便于整体状态机设计，自带异常处理、超时、线程调度等封装
• Maybe.empty()/Maybe.just(T)，适用同步场景
• 工具类RxJavaPlugins，方便切面逻辑封装
• Filter
• 代表一块独立的业务逻辑，同步&异步业务统一接口，返回Maybe
• 异步场景（如远程调用）统一封装，如涉及线程切换，通过maybe.obesrveOn(eventloop)切回
• 异步filter默认增加超时，并按弱依赖处理，忽略错误

public interface Processor<T> {    
    ProcessorType getType();
    
    int getOrder();
    
    boolean shouldProcess(RequestContext context);
    
    //对外统一封装为Maybe    
    Maybe<T> process(RequestContext context) throws Exception; 
}
public abstract class AbstractProcessor implements Processor { 
    //同步&无响应，继承此方法 
    //场景：常规业务处理 
    protected void processSync(RequestContext context) throws Exception {}


    //同步&有响应，继承此方法，健康检测
    //场景：健康检测、未通过校验时的静态响应
    protected T processSyncAndGetReponse(RequestContext context) throws Exception {
        process(context);
        return null;
    };


    //异步，继承此方法
    //场景：认证、鉴权等涉及远程调用的模块
    protected Maybe<T> processAsync(RequestContext context) throws Exception 
    {
        T response = processSyncAndGetReponse(context);
        if (response == null) {
            return Maybe.empty();
        } else {
            return Maybe.just(response);
        }
    };


    @Override
    public Maybe<T> process(RequestContext context) throws Exception {
        Maybe<T> maybe = processAsync(context);
        if (maybe instanceof ScalarCallable) {
            //标识同步方法，无需额外封装
            return maybe;
        } else {
            //统一加超时，默认忽略错误
            return maybe.timeout(getAsyncTimeout(context), TimeUnit.MILLISECONDS,
                                 Schedulers.from(context.getEventloop()), timeoutFallback(context));
        }
    }


    protected long getAsyncTimeout(RequestContext context) {
        return 2000;
    }


    protected Maybe<T> timeoutFallback(RequestContext context) {
        return Maybe.empty();
    }
}

• 整体流程
• 沿用责任链的设计，分为inbound、outbound、error、log四阶段
• 各阶段由一或多个filter组成
• filter顺序执行，遇到异常则中断，inbound期间任意filter返回response也触发中断

public class RxUtil{
    //组合某阶段（如Inbound）内的多个filter（即Callable<Maybe<T>>）
    public static <T> Maybe<T> concat(Iterable<? extends Callable<Maybe<T>>> iterable) {
        Iterator<? extends Callable<Maybe<T>>> sources = iterable.iterator();
        while (sources.hasNext()) {
            Maybe<T> maybe;
            try {
                maybe = sources.next().call();
            } catch (Exception e) {
                return Maybe.error(e);
            }
            if (maybe != null) {
                if (maybe instanceof ScalarCallable) {
                    //同步方法
                    T response = ((ScalarCallable<T>)maybe).call();
                    if (response != null) {
                        //有response，中断
                        return maybe;
                    }
                } else {
                    //异步方法
                    if (sources.hasNext()) {
                        //将sources传入回调，后续filter重复此逻辑
                        return new ConcattedMaybe(maybe, sources);
                    } else {
                        return maybe;
                    }
                }
            }
        }
        return Maybe.empty();
    }
}
public class ProcessEngine{
    //各个阶段，增加默认超时与错误处理
    private void process(RequestContext context) {
        List<Callable<Maybe<Response>>> inboundTask = get(ProcessorType.INBOUND, context);
        List<Callable<Maybe<Void>>> outboundTask = get(ProcessorType.OUTBOUND, context);
        List<Callable<Maybe<Response>>> errorTask = get(ProcessorType.ERROR, context);
        List<Callable<Maybe<Void>>> logTask = get(ProcessorType.LOG, context);

        RxUtil.concat(inboundTask)    //inbound阶段                    
            .toSingle()        //获取response                          
            .flatMapMaybe(response -> {
                context.setOriginResponse(response);
                return RxUtil.concat(outboundTask);
            })            //进入outbound
            .onErrorResumeNext(e -> {
                context.setThrowable(e);
                return RxUtil.concat(errorTask).flatMap(response -> {
                    context.resetResponse(response);
                    return RxUtil.concat(outboundTask);
                });
            })            //异常则进入error，并重新进入outbound
            .flatMap(response -> RxUtil.concat(logTask))  //日志阶段
            .timeout(asyncTimeout.get(), TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.from(context.getEventloop()),
                     Maybe.error(new ServerException(500, "Async-Timeout-Processing"))
                    )            //全局兜底超时
            .subscribe(        //释放资源
            unused -> {
                logger.error("this should not happen, " + context);
                context.release();
            },
            e -> {
                logger.error("this should not happen, " + context, e);
                context.release();
            },
            () -> context.release()
        );
    }   
}

2.2. 流式转发&单线程

以HTTP为例，报文可划分为initial line/header/body三个组成部分。

在携程，网关层业务不涉及请求体body。

因为无需全量存，所以解析完请求头header后可直接进入业务流程。

同时，如果收到请求体body部分：

①若已向upstream转发请求，则直接转发；

②否则，需要将其暂时存储，等待业务流程处理完毕后，再将其与initial line/header一并发送；

③对upstream端响应的处理方式亦然。

对比完整解析HTTP报文的方式，这样处理：

• 更早进入业务流程，意味着upstream更早接收到请求，可以有效地降低网关层引入的延迟
• body生命周期被压缩，可降低网关自身的内存开销

尽管性能有所提升，但流式处理也大大增加了整个流程的复杂性。

在非流式场景下，Netty Server端编解码、入向业务逻辑、Netty Client端的编解码、出向业务逻辑，各个子流程相互独立，各自处理完整的HTTP对象。而采用流式处理后，请求可能同时处于多个流程中，这带来了以下三个挑战：

• 线程安全问题：如果各个流程使用不同的线程，那么可能会涉及到上下文的并发修改；
• 多阶段联动：比如Netty Server请求接收一半遇到了连接中断，此时已经连上了upstream，那么upstream侧的协议栈是走不完的，也必须随之关闭连接；
• 边缘场景处理：比如upstream在请求未完整发送情况下返回了404/413，是选择继续发送、走完协议栈、让连接能够复用，还是选择提前终止流程，节约资源，但同时放弃连接？再比如，upstream已收到请求但未响应，此时Netty Server突然断开，Netty Client是否也要随之断开？等等。

为了应对这些挑战，我们采用了单线程的方式，核心设计包括：

• 上线文绑定Eventloop，Netty Server/业务流程/Netty Client在同个eventloop执行；
• 异步filter如因IO库的关系，必须使用独立线程池，那在后置处理上必须切回；
• 流程内资源做必要的线程隔离（如连接池）；

单线程方式避免了并发问题，在处理多阶段联动、边缘场景问题时，整个系统处于确定的状态下，有效降低了开发难度和风险；此外，减少线程切换，也能在一定程度上提升性能。然而，由于 worker 线程数较少（一般等于 CPU 核数），eventloop 内必须完全避免 IO 操作，否则将对系统的吞吐量造成重大影响。

2.3 其他优化

• 内部变量懒加载

对于请求的 cookie/query 等字段，如果没有必要，不提前进行字符串解析

• 堆外内存&零拷贝

结合前文的流式转发设计，进一步减少系统内存占用。

• ZGC

由于项目升级到 TLSv1.3，引入了 JDK11（JDK8 支持较晚，8u261 版本，2020.7.14），同时也尝试了新一代的垃圾回收算法，其实际表现确实如人们所期待的那样出色。尽管 CPU 占用有所增加，但整体 GC 耗时下降非常显著。

• 定制的HTTP编解码

由于 HTTP 协议的历史悠久及其开放性，产生了很多“不良实践”，轻则影响请求成功率，重则对网站安全构成威胁。

• 流量治理

对于请求体过大（413）、URI 过长（414）、非 ASCII 字符（400）等问题，一般的 Web 服务器会选择直接拒绝并返回相应的状态码。由于这类问题跳过了业务流程，因此在统计、服务定位和故障排查方面会带来一些麻烦。通过扩展编解码，让问题请求也能完成路由流程，有助于解决非标准流量的管理问题。

• 请求过滤

例如 request smuggling（Netty 4.1.61.Final 修复，2021.3.30 发布）。通过扩展编解码，增加自定义校验逻辑，可以让安全补丁更快地得以应用。

三、网关业务形态

作为独立的、统一的入向流量收口点，网关对企业的价值主要展现在三个方面：

• 解耦不同网络环境：典型场景包括内网&外网、生产环境&办公区、IDC内部不同安全域、专线等；
• 天然的公共业务切面：包括安全&认证&反爬、路由&灰度、限流&熔断&降级、监控&告警&排障等；

• 高效、灵活的流量控制

这里展开讲几个细分场景：

• 私有协议

在收口的客户端（APP）中，框架层会拦截用户发起的 HTTP 请求，通过私有协议（SOTP）的方式传送到服务端。

选址方面：①通过服务端分配 IP，防止 DNS 劫持；②进行连接预热；③采用自定义的选址策略，可以根据网络状况、环境等因素自行切换。

交互方式上：①采用更轻量的协议体；②统一进行加密与压缩与多路复用；③在入口处由网关统一转换协议，对业务无影响。

• 链路优化

关键在于引入接入层，让远程用户就近访问，解决握手开销过大的问题。同时，由于接入层与 IDC 两端都是可控的，因此在网络链路选择、协议交互模式等方面都有更大的优化空间。

• 异地多活

与按比例分配、就近访问策略等不同，在异地多活模式下，网关（接入层）需要根据业务维度的 shardingKey 进行分流（如 userId），防止底层数据冲突。

四、网关治理

下所示的图表概括了网上网关的工作状态。纵向对应我们的业务流程：各种渠道（如 APP、H5、小程序、供应商）和各种协议（如 HTTP、SOTP）的流量通过负载均衡分配到网关，通过一系列业务逻辑处理后，最终被转发到后端服务。经过第二章的改进后，横向业务在性能和稳定性方面都得到了显著提升。

另一方面，由于多渠道/协议的存在，网上网关根据业务进行了独立集群的部署。早期，业务差异（如路由数据、功能模块）通过独立的代码分支进行管理，但是随着分支数量的增加，整体运维的复杂性也在不断提高。在系统设计中，复杂性通常也意味着风险。因此，如何对多协议、多角色的网关进行统一管理，如何以较低的成本快速为新业务构建定制化的网关，成为了我们下一阶段的工作重点。

解决方案已经在图中直观地呈现出来，一是在协议上进行兼容处理，使网上代码在一个框架下运行；二是引入控制面，对网上网关的差异特性进行统一管理。

4.1 多协议兼容

多协议兼容的方法并不新颖，可以参考 Tomcat 对 HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2.0 的抽象处理。尽管 HTTP 在各个版本中增加了许多新特性，但在进行业务开发时，我们通常无法感知到这些变化，关键在于 HttpServletRequest 接口的抽象。

在携程，网上网关处理的都是请求 - 响应模式的无状态协议，报文结构也可以划分为元数据、扩展头、业务报文三部分，因此可以方便地进行类似的尝试。相关工作可以用以下两点来概括：

• 协议适配层：用于屏蔽不同协议的编解码、交互模式、对 TCP 连接的处理等
• 定义通用中间模型与接口：业务面向中间模型与接口进行编程，更好地关注到协议对应的业务属性上

4.2 路由模块

路由模块是控制面的两个主要组成部分之一，除了管理网关与服务之间的映射关系外，服务本身可以用以下模型来概括：

{
    //匹配方式
    "type": "uri",

    //HTTP默认采用uri前缀匹配，内部通过树结构寻址；私有协议（SOTP）通过服务唯一标识定位。
    "value": "/hotel/order",
    "matcherType": "prefix",

    //标签与属性
    //用于portal端权限管理、切面逻辑运行（如按核心/非核心）等
    "tags": [
        "owner_admin",
        "org_framework",
        "appId_123456"
    ],
    "properties": {
        "core": "true"
    },

    //endpoint信息
    "routes": [{
        //condition用于二级路由，如按app版本划分、按query重分配等
        "condition": "true",
        "conditionParam": {},
        "zone": "PRO",

        //具体服务地址，权重用于灰度场景
        "targets": [{
            "url": "http://test.ctrip.com/hotel",
            "weight": 100
        }
                   ]
    }]
}

4.3 模块编排

模块调度是控制面的另一个关键组成部分。我们在网关处理流程中设置了多个阶段（图中用粉色表示）。除了熔断、限流、日志等通用功能外，运行时，不同网关需要执行的业务功能由控制面统一分配。这些功能在网关内部有独立的代码模块，而控制面则额外定义了这些功能对应的执行条件、参数、灰度比例和错误处理方式等。这种调度方式也在一定程度上保证了模块之间的解耦。

{
    //模块名称，对应网关内部某个具体模块
    "name": "addResponseHeader",

    //执行阶段
    "stage": "PRE_RESPONSE",

    //执行顺序
    "ruleOrder": 0,

    //灰度比例
    "grayRatio": 100,

    //执行条件
    "condition": "true",
    "conditionParam": {},

    //执行参数
    //大量${}形式的内置模板，用于获取运行时数据
    "actionParam": {
        "connection": "keep-alive",
        "x-service-call": "${request.func.remoteCost}",
        "Access-Control-Expose-Headers": "x-service-call",
        "x-gate-root-id": "${func.catRootMessageId}"
    },

    //异常处理方式，可以抛出或忽略
    "exceptionHandle": "return"
}

五、总结

网关在各种技术交流平台上一直是备受关注的话题，有很多成熟的解决方案：易于上手且发展较早的 Zuul 1.0、高性能的 Nginx、集成度高的 Spring Cloud Gateway、日益流行的 Istio 等等。

最终的选型还是取决于各公司的业务背景和技术生态。

因此，在携程，我们选择了自主研发的道路。

技术在不断发展，我们也在持续探索，包括公共网关与业务网关的关系、新协议（如 HTTP3）的应用、与 ServiceMesh 的关联等等。