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满足基本要求的业务网关

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 生态系统中的一个 API 网关，基于 Spring Boot 和 Spring WebFlux 框架构建，提供了一个基于路由的、非阻塞式的 API 网关解决方案。

下面是 Spring Cloud Gateway 网关的优劣势分析：

优势非阻塞式异步编程模型：Spring Cloud Gateway 是基于 Spring WebFlux 框架构建的，使用了 Reactive Stream 的异步编程模型，能够提供更高的并发能力和更低的延迟。基于路由的请求处理：Spring Cloud Gateway 的核心功能是基于路由的请求处理miui10 内存优化级别，能够将不同的请求路由到不同的后端服务上，并提供丰富的路由配置选项。高度可扩展：Spring Cloud Gateway 提供了丰富的扩展点和插件机制，可以自定义路由、请求转发、限流等功能。集成 Spring Cloud 生态系统：Spring Cloud Gateway 能够无缝集成 Spring Cloud 的各种组件，如 Eureka、Ribbon、Hystrix、Zipkin 等，提供全面的服务治理和监控能力。劣势学习成本高：Spring Cloud Gateway 采用了基于函数式编程的 Reactive Stream 异步编程模型，需要对相关概念、框架和 API 有一定的理解和掌握才能使用和定制。性能瓶颈：Spring Cloud Gateway 的性能瓶颈主要集中在 CPU 和内存上，处理高并发请求时需要保证机器资源充足。无法完全替代传统 API 网关：Spring Cloud Gateway 虽然提供了基于路由的请求处理能力，但无法完全替代传统的 API 网关，如 Nginx 和 Kong 等，因为一些传统 API 网关的功能，如高级的负载均衡、缓存和安全性等，还未完全支持。

综上所述，Spring Cloud Gateway 是一款强大的 API 网关解决方案，能够提供高并发、低延迟、可扩展、易集成的优势，但需要承担一定的学习成本，并面临一些性能和功能上的限制。

业务量达到一定量级后性能不足

上面已经提到,Spring Cloud Gateway 无法替代传统网关,其原因也是因为是JVM。

JVM优劣势优势跨平台性

JVM 提供了一种统一的、跨平台的执行环境，使得基于 JVM 的编程语言具有跨平台性。只要有支持 JVM 的平台，就可以运行基于 JVM 的应用程序，不需要针对不同的平台进行编译和部署。

垃圾回收

JVM 提供了自动的垃圾回收机制，可以自动管理内存，避免了程序员手动管理内存所带来的诸多问题，如内存泄漏和野指针等。

高效的即时编译

JVM 采用即时编译技术，可以将 Java 代码在运行时动态编译成本地机器码，从而提高了程序的执行效率。

劣势启动时间较长

基于 JVM 的应用程序启动时间相比于一些其他的编程语言，如 Go、Node.js 等，要长一些，因为需要先启动 JVM，再加载应用程序和类库。

内存占用较大

JVM 的内存占用较大miui10 内存优化级别，因为 JVM 需要加载和管理大量的类和对象，并且需要维护一些额外的信息，如堆栈和异常信息等。

并发性能问题

在高并发场景下，JVM 存在一些并发性能问题，如锁竞争、线程上下文切换等。虽然 Java 语言提供了一些并发编程技术，如锁、原子操作等，但使用不当容易引发性能问题。

由于需要较多的内存以及启动时间较长等问题,被很多程序员所吐槽。换句话说同等级的应用，JVM可能需要更多的资源。但是我相信 Java 会越来越强大,会将这些劣势慢慢优化掉。

Spring Cloud Gateway 路由原理

之所以上面简单说了一下JVM的优劣势,是因为JAVA做网关或者中间件，确实需要高的CPU和内存资源。下面我简单减少一下Spring Cloud Gateway路由的原理，相信等我介绍完之后，大家就会发现其路由的性能瓶颈在哪了。

让我们打开编译器，找到RoutePredicateHandlerMapping#getHandlerInternal 这个方法的源码。我已经将源码摘出来了。

route1.png

route2.png

从上面查找路由的方法中,我们就可以发现其性能瓶颈在逐条遍历上，如果当前有几千个API，可能看不出性能差距，当有上万条API时，该方法的性能可能会大幅度降低。抛去遍历的时间复杂度 O(n) ,同时还要去每个路由内去做条件过滤，才能找到符合条件的路由返回，进行下一步操作。这样即使我们有更高的内存以及性能更好的CPU也没办法发挥出其硬件的实力。因为从根本上，Spring Cloud Gateway的路由策略就限制了瓶颈。

Spring Cloud Gateway 路由优化思路

我们知道了其性能瓶颈所在,下一步就是如何去优化。 由于之前研究了很多的网关，比如Kong,Zuul,APISIX, 发现APISIX所使用的的路由算法非常的高效且稳定。他所使用的的算法就是我上一篇提到的基数树。如果感兴趣可以去复习一下。我们也可以模仿APISIX，将Path的路由提取出来以基数树的数据结构保存,保存其他前置路由过滤方法。大致的流程图如下:

diagram-flow.jpg

这样我们不仅可以更搞笑的利用内存(基数树需要更多的内存去存储节点) ,并且提高了查询的时间复杂度，由O(n）变为 O(m)，其中m是键的长度。这样查找的效率不会随着API的增多更降低。从而提高路由效率。

优化路由后性能对比

在这里我使用了Jmeter工具在本地电脑上进行了简单的3分钟压测。 我本地电脑的配置是

CPURAM

i3-10100F( 3.6GHz) 4核8线程

64G

直接压测原应用

test1.png

压测原生Spring Cloud Gateway

test2.png

jvm1.png

压测优化后的Spring Cloud Gateway

test3.png

jvm2.png

小结

由此可见，当使用基数树做URL Path的路由查找的数据结构的时候，成倍的提高了Spring Cloud Gateway 的吞吐量。并且我们通过Jconsole 观察其运行状态后，后者更无论是垃圾回收和CPU的使用率都是更优。 后续我会详细讲解优化细节。