Spring Cloud Gateway如何应对千万并发？

微服务是大型架构核心，下面我详解Spring Cloud Gateway千万并发@mikechen

异步非阻塞

异步非阻塞让 Gateway 具备了“以少量线程应对海量请求”的基础能力，是“千万并发”的前提。

传统 Servlet 模型（如 Spring MVC）采用“线程/请求”绑定模式——每个请求占用一个线程。

在高并发下，线程数量暴涨，CPU 上下文切换和内存开销迅速成为瓶颈。

而 Spring Cloud Gateway 基于 WebFlux 与 Reactor 响应式编程模型，底层使用 Netty 异步非阻塞 IO。

每个请求不会阻塞等待，而是通过事件循环机制异步触发回调，少量线程可同时管理大量连接。

分布式扩容

单节点性能再强，也有上限。

当流量从百万跃升至千万，分布式水平扩展成为核心手段。

Spring Cloud Gateway 的分布式扩容通常通过以下策略实现：

多实例水平扩展：

利用容器（Docker/K8s）快速复制多个 Gateway 实例。

通过负载均衡（如 Nginx、LVS、SLB），进行流量分发。

自动弹性伸缩（HPA）：

在 Kubernetes 中，依据 CPU/QPS 自动扩缩容，流量高峰自动增加 Gateway 节点。

限流保护

面对千万请求，不是所有请求都该放行。

合理的限流机制，是防止系统“自杀”的保护网。

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: api_rate_limit
          uri: http://service/
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1000   # 每秒生成1000个令牌
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 2000   # 最大突发流量

使用 RedisRateLimiter（官方默认实现）进行分布式限流，按用户/IP/接口维度限速。

熔断设计

当下游服务过载或异常时，如果 Gateway 继续转发请求，反而会造成雪崩效应。

因此，熔断机制是保护系统免受连锁故障的重要屏障。

Spring Cloud Gateway 通常结合 Resilience4j 或 Sentinel 实现熔断与降级：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: api_cb
          uri: http://service/
          filters:
            - name: CircuitBreaker
              args:
                name: myCircuitBreaker
                fallbackUri: forward:/fallback

熔断机制让网关具备“自我保护”能力，避免系统级连崩溃。