Spring Cloud Gateway 动态路由、日志、限流、灰度发布全方案

在微服务架构中，API网关是流量入口的核心组件。Spring Cloud Gateway作为***flix Zuul的继任者，凭借非阻塞、性能优异等特性，已成为众多企业的首选。本文将围绕动态路由、请求日志、限流、灰度发布四大高频场景，用通俗易懂的方式拆解实现逻辑，帮助开发者快速掌握这些高级能力。

一、动态路由：让路由规则随业务灵活调整

动态路由的核心价值在于：无需重启服务即可更新路由配置，适应业务快速变化。

实现思路：通过配置中心（如Nacos、Apollo）或数据库存储路由规则，由Spring Cloud Gateway提供的RouteDefinitionLocator接口加载配置，并在配置变更时主动刷新路由。

关键代码：

// 定义路由实体类，对应配置中心存储的路由信息
@Data
public class GatewayRouteDefinition {
    private String id;         // 路由唯一标识
    private String uri;        // 目标服务地址（如lb://service-name）
    private List<Predicate> predicates;  // 路由条件（如路径匹配、请求头判断）
    private List<Filter> filters;        // 路由过滤规则（如鉴权、限流）
}

// 自定义路由加载器，从配置中心动态拉取规则
@***ponent
public class DynamicRouteLocator implements RouteDefinitionLocator {
    @Override
    public Flux<RouteDefinition> getRouteDefinitions() {
        // 从Nacos/数据库加载最新路由配置
        List<RouteDefinition> routes = loadRoutesFromConfigCenter();
        return Flux.fromIterable(routes);
    }
}

// 配置变更时触发路由刷新
@Autowired
private ApplicationEventPublisher publisher;

public void refreshRoutes() {
    publisher.publishEvent(new RefreshRoutesEvent(this)); // 发布刷新事件
}

最佳实践：建议将路由规则存储在配置中心，通过配置变更监听实现动态刷新，避免硬编码，提升可维护性。

二、请求日志：全链路追踪的起点

完整的请求日志不仅能记录请求详情，更能通过链路追踪技术串联起微服务间的调用关系，便于问题排查。

实现方式：

1. 全局过滤器：拦截所有请求，记录入参、出参、耗时等关键信息。
2. 链路追踪：集成Spring Cloud Sleuth + Zipkin，自动生成全局追踪ID（Trace ID），关联跨服务日志。

核心代码：

@***ponent
public class RequestLoggingFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RequestLoggingFilter.class);

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        String traceId = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-B3-TraceId");
        if (StringUtils.isEmpty(traceId)) {
            traceId = UUID.randomUUID().toString(); // 生成临时Trace ID
        }

        // 记录请求信息
        log.info("[{}] In***ing request: {}?{}", traceId, 
                 exchange.getRequest().getURI().getPath(), 
                 exchange.getRequest().getURI().getQuery());

        // 记录响应信息（通过then操作在请求处理后执行）
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() ->
            log.info("[{}] Response received: status={}", traceId, 
                     exchange.getResponse().getStatusCode())
        ));
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return -100; // 确保在其他过滤器前执行
    }
}

配置建议：在application.yml中开启全链路追踪：

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 开发环境全量采样，生产可设为0.1
  zipkin:
    base-url: http://zipkin-server:9411 # 链路追踪服务地址

三、限流：保护服务不被流量峰值击垮

限流是保障系统稳定性的“安全阀”，常用的令牌桶算法（Token Bucket）在Spring Cloud Gateway中可通过Redis实现分布式限流。

基础实现（全局限流）：
Spring Cloud Gateway内置的RequestRateLimiter过滤器，基于Redis实现令牌桶限流，只需简单配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: api_route
          uri: lb://user-service
          predicates:
            - Path=/api/users/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10  # 令牌生成速率（QPS）
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20  # 令牌桶容量（最大突发流量）

进阶实现（按客户端维度限流）：
默认限流基于路由ID，若需按IP、用户ID等维度限流，可自定义KeyResolver：

@***ponent
public class IpKeyResolver implements KeyResolver {
    @Override
    public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
        // 以客户端IP作为限流标识
        return Mono.justOrEmpty(
            exchange.getRequest().getRemoteAddress()?.getAddress()?.getHostAddress()
        );
    }
}

// 在限流过滤器中引用自定义KeyResolver
filters:
  - name: RequestRateLimiter
    args:
      redis-rate-limiter.key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"  # 绑定IP维度限流

四、灰度发布：平滑过渡新版本服务

灰度发布可实现流量逐步切换到新版本，降低发布风险。常见方式有“按请求头路由”和“按权重分配流量”。

按请求头路由：通过请求头标识（如version: v2）定向路由到对应版本服务：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user_service_v1
          uri: lb://user-service-v1
          predicates:
            - Path=/api/users/**
            - Header=version, v1  # 仅携带v1头的请求路由到旧服务
        - id: user_service_v2
          uri: lb://user-service-v2
          predicates:
            - Path=/api/users/**
            - Header=version, v2  # 仅携带v2头的请求路由到新服务

按权重动态分配：通过动态配置中心控制各版本流量比例，实现灰度：

@***ponent
public class WeightedGrayFilter implements GatewayFilter {
    @Value("${gray.weight:0}")  # 从配置中心读取权重（0~100）
    private int weight;

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 生成随机数，根据权重决定路由到新版本或旧版本
        int random = new Random().nextInt(100);
        if (random < weight) {
            return chain.filter(exchange.mutate().request(
                exchange.getRequest().mutate().header("version", "v2").build()
            ).build());
        }
        return chain.filter(exchange);
    }
}

总结：关键能力落地优先级

通过以上方案，开发者可基于Spring Cloud Gateway构建一个功能完善、弹性十足的API网关，为微服务架构提供坚实的流量管理基础。实际应用中，建议结合业务场景选择合适的实现方式，并通过监控告警及时发现系统瓶颈。

阅后请思考

• 动态路由刷新机制的实现原理
• 全链路日志如何关联分布式调用
• 令牌桶限流的参数如何调优