https://blog.csdn.net/nmjuzi/article/details/118415773

某项目某地方客户自己部署，客户压测只压单机scg，不过nginx。 网关在一个8G16核的服务器并发竟然只能到2000。 即使加了5个副本以后并发也只能到6000，其他接口都直接拒绝。 而且在压测时数据返回的过程中经常卡住。 一开始是考虑到是不是路由过多造成的，但是公司的项目路由大概有一千多条也没有这么拉跨，某地项目路由最多10条。 我们尝试把地方项目压测使用的路由order调为1，情况会好一点，但提升并不明显，而且在这种情况下cpu竟然能飙到很高。在这里隐隐觉得有路由这里的问题。 然后我在我自己笔记本上进行压测，发现无论发出多少请求，scg只接受200个左右，其他多出的直接拒绝请求，就没有进入网关。 网上也大多都是批评的声音，性能不太好之类的。

先从路由方面入手，查到了一些资料

Spring Cloud Gateway 工作原理 在这里插入图片描述 找到源码 org.springframework.cloud.gateway.handler.RoutePredicateHandlerMapping 再看RoutePredicateHandlerMapping#lookupRoute的实现

protected Mono<Route> lookupRoute(ServerWebExchange exchange) {
		return this.routeLocator
				.getRoutes()
				//individually filter routes so that filterWhen error delaying is not a problem
				.concatMap(route -> Mono
						.just(route)
						.filterWhen(r -> {
							// add the current route we are testing
							exchange.getAttributes().put(GATEWAY_PREDICATE_ROUTE_ATTR, r.getId());
							return r.getPredicate().apply(exchange);
						})
						//instead of immediately stopping main flux due to error, log and swallow it
						.doOnError(e -> logger.error("Error applying predicate for route: "+route.getId(), e))
						.onErrorResume(e -> Mono.empty())
				)
				// .defaultIfEmpty() put a static Route not found
				// or .switchIfEmpty()
				// .switchIfEmpty(Mono.<Route>empty().log("noroute"))
				.next()
				//TODO: error handling
				.map(route -> {
					if (logger.isDebugEnabled()) {
						logger.debug("Route matched: " + route.getId());
					}
					validateRoute(route, exchange);
					return route;
				});

		/* TODO: trace logging
			if (logger.isTraceEnabled()) {
				logger.trace("RouteDefinition did not match: " + routeDefinition.getId());
			}*/
	}
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233

遍历所有的路由规则直到找到一个符合的，路由过多是排序越往后自然越慢，但是也考虑到地方项目只有10个，但是我们还是试一试。 我们把这部分源码抽出来自己修改一下，先写死一个路由

protected Mono<Route> lookupRoute(ServerWebExchange exchange) {
		if (this.routeLocator instanceof CachingRouteLocator) {
            CachingRouteLocator cachingRouteLocator = (CachingRouteLocator) this.routeLocator;
            // 这里的getRouteMap()也是新加的方法
            return cachingRouteLocator.getRouteMap().next().map(map ->
                    map.get(“api-user”))
                    //这里写死一个路由id
                    .switchIfEmpty(matchRoute(exchange));
        }
 
        return matchRoute(exchange);
	}
123456789101112

重新压测后速度提升了10倍，cpu也只有在请求进入时较高，但是仍然存在被拒绝的请求以及卡顿。 于是根据这个情况以及我们实际设定的路由规则，在请求进入时对重要参数以及path进行hash保存下次进入时不再走原来的判断逻辑。

 protected Mono<Route> lookupRoute(ServerWebExchange exchange) {
        //String md5Key = getMd5Key(exchange);
        String appId = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("M-Sy-AppId");
        String serviceId = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("M-Sy-Service");     
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("M-Sy-Token");
        String path = exchange.getRequest().getURI().getRawPath();
        StringBuilder value = new StringBuilder();
        String md5Key = "";
        if(StringUtils.isNotBlank(token)) {
            try {
                Map<String, Object> params =  (Map<String, Object>) redisTemplate.opsForValue().get("token:" + token);
                if(null !=params && !params.isEmpty()) {
                    JSONObject user = JSONObject.parseObject(params.get("user").toString());
                    appId = user.getString("appId");
                    serviceId = user.getString("serviceid");
                }
            }catch(Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if(StringUtils.isBlank(appId) || StringUtils.isBlank(serviceId)) {
            md5Key = DigestUtils.md5Hex(path);
        }else {
            value.append(appId);
            value.append(serviceId);
            value.append(path);
            md5Key = DigestUtils.md5Hex(value.toString());
        }
        
        if (logger.isDebugEnabled()) {
            logger.info("Route matched before: " + routes.containsKey(md5Key));
        }
        if ( routes.containsKey(md5Key)
         && this.routeLocator instanceof CachingRouteLocator) {
            final String key = md5Key;
            CachingRouteLocator cachingRouteLocator = (CachingRouteLocator) this.routeLocator;
            // 注意，这里的getRouteMap()也是新加的方法
            return cachingRouteLocator.getRouteMap().next().map(map ->
                    map.get(routes.get(key)))
                    // 这里保证如果适配不到，仍然走老的官方适配逻辑
                    .switchIfEmpty(matchRoute(exchange,md5Key));
        }
 
        return matchRoute(exchange,md5Key);
    }
    
    private Mono<Route> matchRoute(ServerWebExchange exchange,String md5Key) {
        //String md5Key = getMd5Key(exchange);
        return this.routeLocator
                .getRoutes()
                //individually filter routes so that filterWhen error delaying is not a problem
                .concatMap(route -> Mono
                        .just(route)
                        .filterWhen(r -> {
                            // add the current route we are testing
                            exchange.getAttributes().put(GATEWAY_PREDICATE_ROUTE_ATTR, r.getId());
                            return r.getPredicate().apply(exchange);
                        })
                        //instead of immediately stopping main flux due to error, log and swallow it
                        .doOnError(e -> logger.error("Error applying predicate for route: "+route.getId(), e))
                        .onErrorResume(e -> Mono.empty())
                )
                // .defaultIfEmpty() put a static Route not found
                // or .switchIfEmpty()
                // .switchIfEmpty(Mono.<Route>empty().log("noroute"))
                .next()
                //TODO: error handling
                .map(route -> {
                    if (logger.isDebugEnabled()) {
                        logger.debug("Route matched: " + route.getId());
                        logger.debug("缓存"+routes.get(md5Key));
                    }
                    // redisTemplate.opsForValue().set(ROUTE_KEY+md5Key,  route.getId(), 5, TimeUnit.MINUTES);
                    routes.put(md5Key, route.getId());
                    validateRoute(route, exchange);
                    return route;
                });
​
        /* TODO: trace logging
            if (logger.isTraceEnabled()) {
                logger.trace("RouteDefinition did not match: " + routeDefinition.getId());
            }*/
    }
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283

此次修改后路由有了一个较大的提升，开始继续分析拒绝请求以及卡顿问题。 考虑到是不是netty依据电脑的配置做了限制？在自己的笔记本上限制连接在200左右，在服务器上在2000左右 查了许多资料发现netty的对外配置并不是很多，不像tomcat、undertow等等 目前使用的scg版本较旧没有办法将netty修改为tomcat或者undertow，于是我在官网下载了最新的scg并将启动容器修改为tomcat和undertow依次进行了尝试，发现都没有200的限制。

然后开始查找netty方面的资料，发现了reactor.ipc.netty.workerCount

DEFAULT_IO_WORKER_COUNT：如果环境变量有设置reactor.ipc.netty.workerCount，则用该值；没有设置则取Math.max(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), 4)))

JSONObject message = new JSONObject();
          try {
           Thread.sleep(30000);
          } catch (InterruptedException e) {
           // TODO Auto-generated catch block
           e.printStackTrace();
          }
          ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
          message.put("code", 4199);
          message.put("msg", "模拟堵塞");
          
          byte[] bits = message.toJSONString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
          DataBuffer buffer = response.bufferFactory().wrap(bits);
          response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
          // 指定编码，否则在浏览器中会中文乱码
          response.getHeaders().add("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
          return response.writeWith(Mono.just(buffer));
1234567891011121314151617

通过模拟堵塞测试，发现该参数用于控制接口的返回数量，这应该就是压测时接口卡顿返回的原因了，通过压测发现该参数在16核cpu的3倍时表现已经较好。16核cpu4倍时单机scg压测时没有卡顿，但是单机压15000时cpu大概在70-80。

通过找到该原因，怀疑人生的自己重拾信心通过百度reactor.ipc.netty.workerCount发现了另一个参数reactor.ipc.netty.selectCount

DEFAULT_IO_SELECT_COUNT：如果环境变量有设置reactor.ipc.netty.selectCount，则用该值；没有设置则取-1，表示没有selector thread

找到源码reactor.ipc.netty.resources.DefaultLoopResources 看到这段代码

if (selectCount == -1) {
            this.selectCount = workerCount;
            this.serverSelectLoops = this.serverLoops;
            this.cacheNativeSelectLoops = this.cacheNativeServerLoops;
        }
        else {
            this.selectCount = selectCount;
            this.serverSelectLoops =
                    new NioEventLoopGroup(selectCount, threadFactory(this, "select-nio"));
            this.cacheNativeSelectLoops = new AtomicReference<>();
        }
1234567891011

我的天呐，星宿老仙，法力无边，神通广大，法驾中原！！！ 然后我在自己的笔记本上进行压测到12000都没有发生请求被直接拒绝的问题了，至于为什么只到12000，则是因为再高我的笔记本就废了︿(￣︶￣)︿

历经漫长的怀疑人生与越挫越勇（并没有），总共修改了2处，达成了一个10倍提升的小目标 1.修改原生路由查找逻辑 2.设置系统变量reactor.ipc.netty.workerCount为cpu核数的3倍或4倍;设置reactor.ipc.netty.selectCount的值为1（只要不是-1即可）

修改原生路由查找逻辑参考链接 Spring Cloud Gateway之踩坑日记_飞向札幌的班机的博客-CSDN博客 系统变量的设置参考链接 聊聊reactor-netty的PoolResources的两种模式_weixin_33849215的博客-CSDN博客

# spring cloud
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