API网关从入门到放弃

利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统：

Spring Cloud Config Server

Spring Cloud Config Server能够提供一项具备横向扩展能力的集中式配置服务。它所使用的数据被保存在一套可插拔库层当中，后者目前能够支持本地存储、Git以及Subversion。通过利用一套版本控制系统作为配置存储方案，开发人员能够轻松实现版本与审计配置的内容调整。

Spring Cloud Bus

Spring Cloud Config Server是一套强大的配置分发机制，能够在保障一致性的前提下将配置内容分发到多个应用程序实例当中。然而根据其设计思路的限定，我们目前只能在应用程序启动时对其配置进行更新。在向Git中的某一属性发送新值时，我们需要以手动方式重启每个应用程序进程，从而保证该值被切实纳入应用当中。很明显，大家需要能够在无需重启的前提下完成对应用程序配置内容的更新工作。

Spring Cloud Netflix

Spring Cloud Netflix针对多种Netflix组件提供打包方案，其中包括Eureka、Ribbon、Hystrix以及Zuul。接下来我将分别对它们作出讲解。

Eureka是一套d性服务注册实现方案。其中服务注册属于服务发现模式的一种实现机制。

最近开发了一基于springcloud的微服务架构的门户项目，因为客户对系统性能有要求，所以楼主对系统的一些api接口进行了大量压力测试。在压测过程中，发现接口的性能瓶颈之一是服务网关和数据库部署在虚机上，所以本文将分享内容分为两部分

性能压测思路是从软硬件负载 f5，nginx，到容器化平台k8s、docker、zuul网关，再到数据存储es、mysql、mongodb、redis，进行全面测试。

性能压测汇总

部分接口压测结果

其中值得关注的是，用一台zuul网关节点和一个业务节点压测空接口，发现一个有意思现象：

空接口压测不走zuul，一个业务节点tps能达到 32000， 走zuul网关，一个业务节点空接口tps只有11000，性能损耗64%。

当时就感觉zuul网关在我心中高大的形象碎了一地，但是没办法，性能不达标必须要优化。所以楼主查了很多资料，也问过一些docker和k8s的容器化平台大牛，总结出两点经验：

所以楼主向公司申请物理机，继续性能压测，当然这不是重点，重点是接下来要讲的：为什么服务网关和数据库不能部署到虚拟机上 。

虚拟机的特点

io开销

我们知道，不管虚机上部署了多少个应用，一旦涉及到数据的存储，如果采用虚机部署数据库，会带来不必要的网络io开销。因为虚拟机在调度大量物理的cpu和内存、特别是磁盘IO时，必须经过虚拟机和物理机两层网络io读写开销 *** 作，是非常耗系统性能的。

一般情况下，使用虚拟机部署应用，其性能衰减约20%左右，这不是优化代码能解决的。

共享物理机资源

因为虚拟机在cpu资源、网络等方面共享物理机资源，虚拟机之间会存在竞争物理机资源，造成程序不稳定情况。

docker容器部署

更要命的是，如果数据库和zuul网关部署到容器（实质也是虚拟机）里，那么网络io读写变成docker（虚拟机）到虚机，再到物理机三层访问，无形之中又增加了io读写性能开销。尤其是对于请求吞吐量要求很高的服务网关zuul，是不能容忍的。

所以虚机对于IO密集型以及对延迟要求很高的业务场景不合适。

另外，早期的时候，作为一名架构师需要尽早的规划好服务网关和数据库的物理部署方式以及软硬件性能要求。

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