在现代 Web 开发中，构建高并发、高可用的 API 网关是一个常见的需求。本文将介绍如何结合 Docker 和 PM2 构建一个高性能的 Node.js API 网关，并深入探讨分布式限流器的原理与实现。
1. 背景与需求
1.1 高并发 API 网关的挑战
在高并发场景下，API 网关需要具备以下能力：
- 高可用性：服务崩溃时能自动恢复。
- 高性能：充分利用多核 CPU 处理请求。
- 限流与防护：防止恶意请求压垮服务。
- 环境一致性：开发、测试、生产环境行为一致。
1.2 技术选型
- Node.js：轻量、高效，适合 I/O 密集型任务。
- PM2：Node.js 进程管理工具，支持集群模式和自动重启。
- Docker：容器化部署，确保环境一致性。
- Redis：分布式限流器的共享存储。
2. 实现步骤
2.1 项目结构
api-gateway/
├── src/
│ ├── server.js # 主入口
│ ├── auth.js # 鉴权逻辑
│ ├── rate-limiter.js # 限流逻辑
│ └── routes/ # 路由配置
├── ecosystem.config.js # PM2 配置文件
├── Dockerfile # Docker 构建文件
└── package.json
2.2 核心代码实现
2.2.1 高性能服务器 (server.js)
const express = require('express');
const auth = require('./auth');
const rateLimiter = require('./rate-limiter');
const app = express();
app.use(express.json());
// 全局中间件
app.use(rateLimiter); // 限流
app.use(auth); // 鉴权
// 路由配置
app.use('/user', require('./routes/user'));
app.use('/order', require('./routes/order'));
// 健康检查端点
app.get('/health', (req, res) => {
res.status(200).json({ status: 'ok', pid: process.pid });
});
const PORT = process.env.PORT || 3000;
const server = app.listen(PORT, () => {
console.log(`API Gateway running on port ${PORT} (PID: ${process.pid})`);
});
// 优雅关闭
process.on('SIGTERM', () => {
server.close(() => {
console.log('Process terminated');
});
});
2.2.2 分布式限流器 (rate-limiter.js)
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const RedisStore = require('rate-limit-redis');
const redis = require('redis');
// 创建 Redis 客户端
const redisClient = redis.createClient({
host: 'localhost', // Redis 地址
port: 6379 // Redis 端口
});
// 限流配置
const limiter = rateLimit({
windowMs: 1000, // 时间窗口：1秒
max: 100, // 每个客户端在窗口内最多允许100次请求
message: 'Too many requests, please try again later.', // 超限时的响应消息
standardHeaders: true, // 返回标准 HTTP 限流头（X-RateLimit-*）
store: new RedisStore({
client: redisClient, // 使用 Redis 存储计数
expiry: 60, // 计数器的过期时间（秒）
prefix: 'rate-limit:' // Redis 键前缀
})
});
module.exports = limiter;
2.3 PM2 集群配置 (ecosystem.config.js)
module.exports = {
apps: [{
name: 'api-gateway',
script: './src/server.js',
instances: 'max', // 根据 CPU 核心数启动进程
exec_mode: 'cluster', // 集群模式
max_memory_restart: '1G',// 内存超限自动重启
env: {
NODE_ENV: 'production',
REDIS_HOST: 'redis-host' // Redis 地址
},
log_date_format: 'YYYY-MM-DD HH:mm Z',
error_file: '/dev/stdout', // 日志输出到标准输出
out_file: '/dev/stdout'
}]
};
2.4 Docker 容器化配置 (Dockerfile)
dockerfile">FROM node:18-alpine
# 安装构建依赖
RUN apk add --no-cache python3 make g++
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
# 生产依赖安装（包含PM2）
RUN npm install --production && \
npm install pm2 -g
COPY . .
# 使用 PM2 专属容器运行时
CMD ["pm2-runtime", "start", "ecosystem.config.js"]
3. 部署与扩展
3.1 构建并启动容器
# 构建镜像
docker build -t api-gateway .
# 运行容器（限制资源）
docker run -d \
--name gateway \
-p 3000:3000 \
--cpus 4 \ # 限制使用4核 CPU
--memory 4g \ # 限制4GB内存
--network my-network \
api-gateway
3.2 水平扩展（Kubernetes 示例）
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: api-gateway
spec:
replicas: 8 # 启动8个Pod
selector:
matchLabels:
app: gateway
template:
metadata:
labels:
app: gateway
spec:
containers:
- name: gateway
image: api-gateway:latest
resources:
limits:
cpu: "2" # 每个Pod限制2核
memory: 2Gi
ports:
- containerPort: 3000
4. 分布式限流器的原理
4.1 核心原理
分布式限流器通过共享存储（如 Redis）在多个服务实例之间同步请求计数，从而实现对请求的全局限流。其核心思想是：
- 共享存储：使用 Redis 记录请求计数。
- 全局计数：所有服务实例共享同一个计数器。
- 时间窗口：基于时间窗口（如每秒、每分钟）统计请求数。
4.2 工作流程
- 客户端发起请求。
- 服务端检查 Redis 中该客户端的请求计数：
- 如果计数未超限，允许请求并通过 Redis 增加计数。
- 如果计数超限，拒绝请求并返回
429 Too Many Requests。
- Redis 自动清理过期计数（基于 TTL）。
5. 总结
通过结合 Docker 和 PM2，我们可以构建一个高性能、高可用的 Node.js API 网关，并利用分布式限流器保护服务不被过多请求压垮。这种架构不仅适用于高并发场景，还能显著提升服务的可维护性和可扩展性。
关键优势
- 高可用性：PM2 自动重启崩溃的进程，Docker 提供容器级恢复。
- 高性能：PM2 集群模式充分利用多核 CPU。
- 全局一致性：分布式限流器确保限流策略全局一致。
- 环境一致性：Docker 镜像保证开发、测试、生产环境行为一致。
