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京东商品 API 网关设计：统一管理认证、限流与监控的策略

admin admin 发表于2025-11-25 16:57:43 浏览57 评论0

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引言

在大型电商平台中，API 网关作为系统的入口，承担着统一管理、安全防护、流量控制等重要职责。京东作为国内领先的电商平台，其商品 API 网关的设计直接关系到系统的稳定性、安全性和用户体验。本文将详细介绍京东商品 API 网关在认证、限流与监控方面的设计策略，并提供相关代码实现。

一、API 网关整体架构

京东商品 API 网关采用分层架构设计，主要包括接入层、核心层和后端服务层。

  • 接入层：负责接收客户端请求，进行请求的初步过滤和转发。

  • 核心层：是网关的核心部分，包含认证、限流、监控等功能模块。

  • 后端服务层：由各个商品相关的微服务组成，如商品查询服务、商品库存服务等。

二、统一认证策略

2.1 认证方式选择

京东商品 API 网关采用 OAuth 2.0 认证方式，结合 JWT（JSON Web Token）实现无状态认证。OAuth 2.0 提供了授权码模式、密码模式等多种授权方式，满足不同场景下的认证需求。JWT 则用于在客户端和服务端之间传递认证信息，具有无状态、可扩展等优点。

2.2 认证流程

  2. 客户端向认证服务器申请令牌（Token）。

  4. 认证服务器验证客户端身份和授权信息，生成 JWT 令牌并返回给客户端。

  6. 客户端在后续请求中携带 JWT 令牌，API 网关对令牌进行验证，包括令牌的有效性、签名正确性和过期时间等。

  8. 验证通过后，API 网关将请求转发给后端服务；验证失败则返回相应的错误信息。

2.3 代码实现

// JWT工具类
public class JwtUtils {
    private static final String SECRET = "jd商品API网关密钥";
    private static final long EXPIRATION_TIME = 3600000; // 1小时

    // 生成JWT令牌
    public static String generateToken(String username) {
        Date expirationDate = new Date(System.currentTimeMillis() + EXPIRATION_TIME);
        return Jwts.builder()
                .setSubject(username)
                .setExpiration(expirationDate)
                .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, SECRET)
                .compact();
    }

    // 验证JWT令牌
    public static boolean validateToken(String token) {
        try {
            Jwts.parser().setSigningKey(SECRET).parseClaimsJws(token);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }

    // 从JWT令牌中获取用户名
    public static String getUsernameFromToken(String token) {
        Claims claims = Jwts.parser().setSigningKey(SECRET).parseClaimsJws(token).getBody();
        return claims.getSubject();
    }
}

// 认证过滤器
public class AuthenticationFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;

        // 获取Authorization头部信息
        String authorizationHeader = httpRequest.getHeader("Authorization");
        if (authorizationHeader == null || !authorizationHeader.startsWith("Bearer ")) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
            httpResponse.getWriter().write("Unauthorized: No token provided");
            return;
        }

        // 提取并验证令牌
        String token = authorizationHeader.substring(7);
        if (!JwtUtils.validateToken(token)) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
            httpResponse.getWriter().write("Unauthorized: Invalid token");
            return;
        }

        // 将用户名存入请求属性中，供后续使用
        String username = JwtUtils.getUsernameFromToken(token);
        httpRequest.setAttribute("username", username);

        chain.doFilter(request, response);
    }
}

三、限流策略

3.1 限流算法选择

京东商品 API 网关采用令牌桶算法实现限流。令牌桶算法是一种常用的限流算法，其原理是：系统以一定的速率向令牌桶中放入令牌，当有请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌，如果令牌桶中有足够的令牌，则请求被允许处理；否则，请求被拒绝。

3.2 限流粒度设计

为了满足不同场景下的限流需求，京东商品 API 网关支持多种限流粒度，包括：

  • 全局限流：对整个 API 网关的请求进行限流，限制单位时间内的总请求数。

  • 服务级限流：对每个后端服务的请求进行限流，限制单位时间内该服务的请求数。

  • 接口级限流：对每个具体的 API 接口的请求进行限流，限制单位时间内该接口的请求数。

  • 用户级限流：对每个用户的请求进行限流，限制单位时间内该用户的请求数。

3.3 代码实现

// 限流工具类
public class RateLimiterUtils {
    private static final ConcurrentHashMap<String, RateLimiter> RATE_LIMITERS = new ConcurrentHashMap<>();

    // 获取或创建令牌桶
    public static RateLimiter getRateLimiter(String key, double permitsPerSecond) {
        return RATE_LIMITERS.computeIfAbsent(key, k -> RateLimiter.create(permitsPerSecond));
    }

    // 尝试获取令牌
    public static boolean tryAcquire(String key, double permitsPerSecond) {
        RateLimiter rateLimiter = getRateLimiter(key, permitsPerSecond);
        return rateLimiter.tryAcquire();
    }
}

// 限流过滤器
public class RateLimitingFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;

        // 获取请求的相关信息，用于构建限流键
        String serviceName = httpRequest.getParameter("serviceName");
        String interfaceName = httpRequest.getParameter("interfaceName");
        String username = (String) httpRequest.getAttribute("username");

        // 构建不同粒度的限流键
        String globalKey = "global";
        String serviceKey = "service:" + serviceName;
        String interfaceKey = "interface:" + interfaceName;
        String userKey = "user:" + username;

        // 设置不同粒度的限流速率（可根据实际情况调整）
        double globalRate = 1000.0; // 全局每秒1000个请求
        double serviceRate = 500.0; // 服务级每秒500个请求
        double interfaceRate = 100.0; // 接口级每秒100个请求
        double userRate = 10.0; // 用户级每秒10个请求

        // 依次进行不同粒度的限流判断
        if (!RateLimiterUtils.tryAcquire(globalKey, globalRate)) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
            httpResponse.getWriter().write("Too many requests: Global rate limit exceeded");
            return;
        }

        if (!RateLimiterUtils.tryAcquire(serviceKey, serviceRate)) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
            httpResponse.getWriter().write("Too many requests: Service rate limit exceeded");
            return;
        }

        if (!RateLimiterUtils.tryAcquire(interfaceKey, interfaceRate)) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
            httpResponse.getWriter().write("Too many requests: Interface rate limit exceeded");
            return;
        }

        if (!RateLimiterUtils.tryAcquire(userKey, userRate)) {
            httpResponse.setStatus(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
            httpResponse.getWriter().write("Too many requests: User rate limit exceeded");
            return;
        }

        chain.doFilter(request, response);
    }
}

四、监控策略

4.1 监控指标设计

京东商品 API 网关的监控指标主要包括以下几个方面：

  • 请求指标：请求总数、成功请求数、失败请求数、请求响应时间等。

  • 系统指标：CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络带宽等。

  • 业务指标：商品查询量、商品下单量、商品库存变化量等。

4.2 监控数据收集与展示

  2. 数据收集：通过在 API 网关中植入监控代码，收集请求指标和系统指标数据。同时，与后端业务系统集成，获取业务指标数据。

  4. 数据存储：将收集到的监控数据存储到时序数据库中，如 InfluxDB、Prometheus 等，以便进行后续的查询和分析。

  6. 数据展示：通过监控仪表盘展示监控数据，支持实时监控和历史数据查询。监控仪表盘可以根据不同的角色和需求进行定制，如运维人员关注系统指标，业务人员关注业务指标。

4.3 代码实现

// 监控工具类
public class MonitoringUtils {
    private static final MeterRegistry meterRegistry = new SimpleMeterRegistry();

    // 记录请求总数
    public static void recordRequestCount() {
        meterRegistry.counter("api.requests.total").increment();
    }

    // 记录成功请求数
    public static void recordSuccessRequestCount() {
        meterRegistry.counter("api.requests.success").increment();
    }

    // 记录失败请求数
    public static void recordFailureRequestCount() {
        meterRegistry.counter("api.requests.failure").increment();
    }

    // 记录请求响应时间
    public static Timer.Sample recordRequestDuration() {
        return Timer.start(meterRegistry);
    }

    // 获取MeterRegistry实例
    public static MeterRegistry getMeterRegistry() {
        return meterRegistry;
    }
}

// 监控过滤器
public class MonitoringFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        Timer.Sample sample = MonitoringUtils.recordRequestDuration();
        MonitoringUtils.recordRequestCount();

        try {
            chain.doFilter(request, response);
            MonitoringUtils.recordSuccessRequestCount();
        } catch (Exception e) {
            MonitoringUtils.recordFailureRequestCount();
            throw e;
        } finally {
            sample.stop(MonitoringUtils.getMeterRegistry().timer("api.requests.duration"));
        }
    }
}

五、总结与展望

京东商品 API 网关通过统一的认证、限流与监控策略，有效保障了系统的安全性、稳定性和可用性。在认证方面，采用 OAuth 2.0 和 JWT 实现无状态认证，提高了认证的灵活性和安全性；在限流方面，采用令牌桶算法支持多种粒度的限流，有效防止了系统过载；在监控方面，设计了全面的监控指标，实现了对系统的实时监控和分析。

未来，京东商品 API 网关将进一步优化和完善，例如引入人工智能技术实现智能限流和异常检测，提高系统的自适应能力；加强与云原生技术的融合，实现更灵活的部署和扩展。同时，将持续关注行业技术发展趋势，不断提升 API 网关的性能和功能，为用户提供更好的服务。


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