Nginx 的模块直接被编译进 Nginx，因此属于静态编译方式。启动 Nginx 后，Nginx 的模块被自动加载，不像 Apache，首先将模块编译为一个 so 文件，然后在配置文件中指定是否进行加载。在解析配置文件时，Nginx 的每个模块都有可能去处理某个请求，但是同一个处理请求只能由一个模块来完成。
Nginx 在启动后，会有一个 Master 进程和多个 Worker 进程，Master 进程和 Worker 进程之间是通过进程间通信进行交互的，如图所示。Worker 工作进程的阻塞点是在像 select()、epoll_wait() 等这样的 I/O 多路复用函数调用处，以等待发生数据可读 / 写事件。Nginx 采用了异步非阻塞的方式来处理请求，也就是说，Nginx 是可以同时处理成千上万个请求的。
一个 Worker 进程可以同时处理的请求数只受限于内存大小，而且在架构设计上，不同的 Worker 进程之间处理并发请求时几乎没有同步锁的限制，Worker 进程通常不会进入睡眠状态，因此，当 Nginx 上的进程数与 CPU 核心数相等时（最好每一个 Worker 进程都绑定特定的 CPU 核心），进程间切换的代价是最小的。
3 Netflix 的 Zuul
Zuul 是 Netflix 开源的微服务网关组件，它可以和 Eureka、Ribbon、Hystrix 等组件配合使用。Zuul 的核心是一系列的过滤器，这些过滤器可以完成以下功能：
上面提及的这些特性是 Nigix 所没有的，这是因为 Netflix 公司创造 Zuul 是为了解决云端的诸多问题（特别是帮助 AWS 解决跨 Region 情况下的这些特性实现），而不仅仅是做一个类似于 Nigix 的反向代理，当然，我们可以仅使用反向代理功能，这里不多做描述。
Zuul1 是基于 Servlet 框架构建，如图所示，采用的是阻塞和多线程方式，即一个线程处理一次连接请求，这种方式在内部延迟严重、设备故障较多情况下会引起存活的连接增多和线程增加的情况发生。
Zuul2 的巨大区别是它运行在异步和无阻塞框架上，每个 CPU 核一个线程，处理所有的请求和响应，请求和响应的生命周期是通过事件和回调来处理的，这种方式减少了线程数量，因此开销较小。
又由于数据被存储在同一个 CPU 里，可以复用 CPU 级别的缓存，前面提及的延迟和重试风暴问题也通过队列存储连接数和事件数方式减轻了很多（较线程切换来说轻量级很多，自然消耗较小）。这一变化一定会大大提升性能，我们在后面的测试环节看看结果。
我们今天谈的是 API 网关性能，这一点也涉及到高可用，简单介绍 Zuul 的高可用特性，高可用是非常关键的，因为外部请求到后端微服务的流量都会经过 Zuul，所以在生产环境中一般都需要部署高可用的 Zuul 来避免单点故障。一般我们有两种部署方案：
1. Zuul 客户端注册到 Eureka Server
这种情况是比较简单的情况，只需要将多个 Zuul 节点注册到 Eureka Server 上，就可以实现 Zuul 的高可用。事实上，这种情况下的高可用和其他服务做高可用的方案没有什么区别。我们来看下面这张图，当 Zuul 客户端注册到 Eureka Server 上时，只需要部署多个 Zuul 节点就可以实现高可用。Zuul 客户端会自动从 Eureka Server 查询 Zuul Server 列表，然后使用负载均衡组件（例如 Ribbon）请求 Zuul 集群。
2. Zuul 客户端不能注册到 Eureka Server
假如说我们的客户端是手机端 APP，那么不可能通过方案 1 的方式注册到 Eureka Server 上。这种情况下，我们可以通过额外的负载均衡器来实现 Zuul 的高可用，例如 Nginx、HAProxy、F5 等。
如图所示，Zuul 客户端将请求发送到负载均衡器，负载均衡器将请求转发到其代理的其中一个 Zuul 节点，这样就可以实现 Zuul 的高可用。
4 Spring Cloud
虽然 Spring Cloud 带有“Cloud”，但是它并不是针对云计算的解决方案，而是在 Spring Boot 基础上构建的，用于快速构建分布式系统的通用模式的工具集。
使用 Spring Cloud 开发的应用程序非常适合在 Docker 或者 PaaS 上部署，所以又叫云原生应用。云原生可以简单理解为面向云环境的软件架构。
既然是工具集，那么它一定包含很多工具，我们来看下面这张图：
这里由于仅涉及到 API 网关的对比，因此我不逐一介绍其他工具了。
Spring Cloud 对 Zuul 进行了整合，但从 Zuul 来看，没有大变化，但是 Spring Cloud 整个框架经过了组件的集成，提供的功能远多于 Netflix Zuul，可能对比时会出现差异。
5 Service Mesh 之 Linkerd
我想 Turgay Celik 博士把 Linkerd 作为对比对象之一，可能是因为 Linkerd 为云原生应用提供弹性的 Service Mesh，而 Service Mesh 能够提供轻量级高性能网络代理，并且也提供微服务框架支撑。
从介绍来看，linkerd 是我们面向微服务的开源 RPC 代理，它直接立足于 Finagle（Twitter 的内部核心库，负责管理不同服务间之通信流程。事实上，Twitter 公司的每一项在线服务都立足于 Finagle 构建而成，而且其支持着每秒发生的成百上千万条 RPC 调用）构建而成，设计目标在于帮助用户简化微服务架构下的运维，它是专用于处理时间敏感的服务到服务的通信基础设施层。
和 Spring Cloud 类似，Linkerd 也提供了负载均衡、熔断机器、服务发现、动态请求路由、重试和离线、TLS、HTTP 网关集成、透明代理、gRPC、分布式跟踪、运维等诸多功能，功能是相当全了，为微服务框架的技术选型又增加了一个。由于没有接触过 Linkerd，所以暂时无法从架构层面进行分析，后续会补充这方面的内容，自己来做一次技术选型。
性能测试结果
Turgay elik 博士的那篇文章里使用了 Apache 的 HTTP 服务器性能评估工具 AB 作为测试工具。注意，由于他是基于亚马逊（AWS）公有云的进行的测试，可能和你实际物理机上的测试结果有出入。
实验中启动了客户端和服务端两台机器，分别安装多个待测试服务，客户端通过几种方式分别访问，尝试获取资源。测试方案如下图所示：
Turgay elik 博士的这次测试选择了三个环境，分别是：
1. 单 CPU 核，1GB 内存：用于比较 Nginx 反向代理和 Zuul（去除第一次运行后的平均结果）；
2. 双 CPU 核，8GB 内存：用于比较 Nginx 反向代理和 Zuul（去除第一次运行后的平均结果）;
3. 8 个核 CPU，32GB 内存：用于比较 Nginx 反向代理、Zuul（去除第一次运行后的平均结果）、Spring Cloud Zuul、Linkerd。
测试过程均采用 200 个并行线程发送总共 1 万次请求，命令模板如下所示：
ab -n 10000 -c 200 HTTP://<server-address>/<path to resource>
注意：由于 Turgay elik 博士的测试过程中是基于 Zuul 1 进行的测试，所以性能上较差，不能真实反映当前 Zuul 版本的性能状况，后续文章我会自己做实验并发布结果。
从上面的结果来看，单核环境下，Zuul 的性能最差（950.57 次 /s），直接访问方式性能最好（6519.68 次 /s），采用 Nginx 反向代理方式较直接访问方式损失 26% 的性能（4888.24 次 /s）。在双核环境下，Nginx 的性能较 Zuul 性能强接近 3 倍（分别是 6187.14 次 /s 和 2099.93 次 /s）。在较强的测试环境下（8 核），直接访问、Nginx、Zuul 差距不大，但是 Spring Cloud Zuul 可能由于内部整体消耗，导致每秒的请求数只有 873.14。
6 最终结论
从产品思维来看，API 网关负责服务请求路由、组合及协议转换。客户端的所有请求都首先经过 API 网关，然后由它将请求路由到合适的微服务。API 网关经常会通过调用多个微服务并合并结果来处理一个请求，它可以在 Web 协议（如 HTTP 与 WebSocket）与内部使用的非 Web 友好协议之间转换，所以说作用还是很大的，因此技术方案选型对于整个系统来说也有一定重要性。
从我所理解的这四款组件的设计原理来看，Zuul1 的设计模式和 Nigix 较像，每次 I/O 操作都是从工作线程中选择一个执行，请求线程被阻塞直到工作线程完成，但是差别是 Nginx 用 C 实现，Zuul 用 Java 实现，而 JVM 本身有第一次加载较慢的情况。Zuul2 的性能肯定会较 Zuul1 有较大的提升，此外，Zuul 的第一次测试性能较差，但是从第二次开始就好了很多，可能是由于 JIT（Just In Time）优化造成的吧。而对于 Linkerd，它本身是对于资源比较敏感的一种网关设计，所以在通用环境下拿它和其他网关实现相比较，可能会出现不准确的结果。
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