一、核心架构与核心概念实战

Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态的新一代网关，基于 Spring WebFlux 和 Netty 实现异步非阻塞架构，相比 Zuul 性能提升 300% 以上。其核心组件包括：

路由（Route）：

yaml

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://user-service
          predicates:
            - Path=/user/**
          filters:
            - StripPrefix=1
            - AddResponseHeader=X-Request-Id, #UUID.randomUUID()

上述配置将/user/**路径的请求路由到user-service，并添加唯一请求 ID 到响应头。动态路由可通过 Nacos 配置中心实现，支持实时刷新。

断言（Predicate）：时间匹配：After=2025-01-01T00:00+08:00[Asia/Shanghai]权重路由：

yaml

- id: service-v1 uri: http://v1.local predicates: - Weight=group1, 80- id: service-v2 uri: http://v2.local predicates: - Weight=group1, 20

实现 80% 流量到 v1，20% 到 v2。

过滤器（Filter）：

全局日志过滤：

java

@Component
public class GlobalLogFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        log.info("Request: {} {}", exchange.getRequest().getMethod(), exchange.getRequest().getURI());
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            log.info("Response: {}", exchange.getResponse().getStatusCode());
        }));
    }
    @Override public int getOrder() { return -1; }
}

自定义限流：

yaml

filters:
  - name: RequestRateLimiter
    args:
      key-resolver: "#{@userKeyResolver}"
      redis-rate-limiter.replenishRate: 100
      redis-rate-limiter.burstCapacity: 200

基于 Redis 令牌桶实现每秒 100 请求，突发容量 200。

二、核心功能实战进阶

1. 熔断与容错

集成 Resilience4J 实现断路器：

yaml

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: order-service
          uri: lb://order-service
          filters:
            - name: CircuitBreaker
              args:
                name: circuitbreaker
                fallbackUri: forward:/fallback
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: gateway

当order-service失败率超过 50% 时触发熔断，返回/fallback自定义响应。

2. 灰度发布

通过请求头X-Gray-Tag实现版本隔离：

java

@Component
public class GrayFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        String version = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-Gray-Tag");
        if ("v2".equals(version)) {
            exchange.getAttributes().put(GATEWAY_ROUTE_ATTR, "gray-route");
        }
        return chain.filter(exchange);
    }
}

配合 Nacos 元数据实现动态路由切换。

3. 性能调优

线程池配置：

yaml

spring:
  cloud:
    gateway:
      httpclient:
        pool:
          max-connections: 2000
          acquire-timeout: 2000
      thread-pool:
        executor:
          core-size: 8
          max-size: 16
          queue-capacity: 1000

调整 Netty 线程池应对百万并发。

连接池优化：

java

@Bean
public HttpClient httpClient() {
    return HttpClient.create()
        .tcpConfiguration(tcpClient -> tcpClient
            .option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 2000)
            .doOnConnected(conn -> conn
                .addHandlerLast(new ReadTimeoutHandler(5))
                .addHandlerLast(new WriteTimeoutHandler(5))
            )
        );
}

减少连接超时和慢请求影响。

三、生产级监控与运维

1. Prometheus 集成

添加依赖：

xml

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

配置端点：

yaml

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  metrics:
    tags:
      application: gateway

监控指标：

spring_cloud_gateway_requests_seconds_count：请求总数
spring_cloud_gateway_ratelimiter_tokens_left：令牌桶剩余令牌数。

2. Grafana 仪表盘

创建关键面板：

QPS 趋势：rate(spring_cloud_gateway_requests_seconds_count[1m])
错误率：sum(rate(spring_cloud_gateway_requests_seconds_count{status!~"2.."}[1m])) / sum(rate(spring_cloud_gateway_requests_seconds_count[1m])) * 100
熔断次数：increase(circuitbreaker_state_open_total[5m])

3. 分布式追踪

集成 Zipkin：

yaml

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0
  zipkin:
    base-url: http://zipkin:9411

通过X-B3-TraceId链路追踪请求路径。

四、高并发场景实战方案

1. 限流策略

IP 级限流：

yaml

filters:
  - name: RequestRateLimiter
    args:
      key-resolver: "#{@remoteAddrKeyResolver}"
      redis-rate-limiter.replenishRate: 500
      redis-rate-limiter.burstCapacity: 1000

限制单个 IP 每秒 500 请求，突发容量 1000。

接口级限流：

yaml

- id: order-route
  uri: lb://order-service
  predicates:
    - Path=/order/**
  filters:
    - name: RequestRateLimiter
      args:
        key-resolver: "#{@pathKeyResolver}"
        redis-rate-limiter.replenishRate: 1000
        redis-rate-limiter.burstCapacity: 2000

按接口路径限流。

2. 负载均衡优化

配置 Ribbon 重试策略：

yaml

user-service:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
    MaxAutoRetries: 1
    MaxAutoRetriesNextServer: 2
    OkToRetryOnAllOperations: true

实现失败重试 3 次。

五、Service Mesh 集成实战

1. Istio 配置

创建 VirtualService：

yaml

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: gateway
spec:
  hosts:
    - "*"
  gateways:
    - istio-ingressgateway.istio-system.svc.cluster.local
  http:
    - match:
        - uri:
            prefix: /user
      route:
        - destination:
            host: user-service.default.svc.cluster.local
            port:
              number: 8080

实现流量路由到 Kubernetes 服务。

2. mTLS 加密

配置双向认证：

yaml

apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
spec:
  mtls:
    mode: STRICT

强制服务间通信使用 TLS 加密。

六、总结与最佳实践

Spring Cloud Gateway 通过异步非阻塞架构、动态路由、熔断器、限流等功能，为微服务架构提供了一站式解决方案。在实战中需注意：

性能调优：合理配置线程池、连接池参数，避免阻塞操作。
监控体系：结合 Prometheus+Grafana 实现全链路监控。
安全防护：集成 Spring Security 实现认证授权，配合 Istio 实现 mTLS。
灰度发布：通过请求头或元数据实现版本隔离。

通过以上实战方案，Spring Cloud Gateway 可稳定支撑百万级并发，保障微服务系统的高可用性和高性能。

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Spring Cloud Gateway:动态路由 + 熔断限流 + 性能调优全攻略

一、核心架构与核心概念实战

二、核心功能实战进阶

1. 熔断与容错

2. 灰度发布

3. 性能调优

三、生产级监控与运维

1. Prometheus 集成

2. Grafana 仪表盘

3. 分布式追踪

四、高并发场景实战方案

1. 限流策略

2. 负载均衡优化

五、Service Mesh 集成实战

1. Istio 配置

2. mTLS 加密

六、总结与最佳实践