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