讲了这么久的Kong，到底在企业中这个API网关是怎么使用的呢？今天我们就来揭开这个神秘的面纱。
首先，得部署一个or多个应用。这里留下100个省略号...
然后，部署一个Kong环境，和控制台。还不了解的，可以先瞄瞄之前的系列文章：开源API网关系统（Kong教程）入门到精通。继续留下100个省略号...
Then，get straight to the point！
湿定制控制台
基于Kong的API，我们会开发出一套Kong的管理平台。以此，简化Kong的操作。就是傻瓜也会用的那种。我们以Konga为标准，二开了一套。
网关基本使用
1、定义SERVICE
这里定义了三个SERVICE。分别介绍一下：
- backend-mall：基于后端的应用的请求转发
- saas-frontend-mall：基于前端应用的请求转发
- orderAdd：基于前端应用某个接口的请求转发
下面先看下backend-mall的配置（其他类似）：
接收到上流的请求，转发到 http://172.16.6.131:8080/backend-mall 上面。
2、定义ROUTE
这里针对每个SERVICE，分别定义对应的ROUTE。
- 路由backend-mall对应服务backend-mall
- 路由saas-frontend-mall对应服务saas-frontend-mall
- 路由orderAdd对应服务orderAdd
这里介绍一下 backend-mall 对应的ROUTE：请求路径匹配到 /backend-mall，就会转到对应SERVICE配置的转发地址。
3、定义UPSTREAM
UPSTREAM主要是用来负载均衡（分流），需要定义对应的TARGET，最后在SERVICE的host上配置上UPSTREAM即可。
我们这里只定义另一个目标。请求经过这个UPSTREAM就会根据权重轮训到对应的目标地址。
网关高级用法
1、API限流
我们思考一个问题。上一节为什么要单独对一个接口进行配置呢？例如：做秒杀的时候，会出现一个流量峰值，此时为了保护原有系统，会独立出一个系统，做一些分流、限流的处理。这个时候，可以通过Kong对某个接口配置一个单独的API实现该功能，而不用修改原系统的通用配置。
SO，下面我们做一个限流配置。
找到orderAdd路由，添加一个rate-limiting插件。这个插件的作用：速率限制在给定的几秒、几分钟、几小时、几天、几个月或几年时间内可以发出多少HTTP请求。
2、使用Prometheus+Grafana监控
Konga提供的控制台监控没有一个持续性，可以把监控数据吐到Prometheus，然后用Grafana展示处理。
为saas-frontend-mall添加一个prometheus监控插件。
检查一下监控数据是否正常。
AND，当然是要搭建一个Prometheus+Grafana环境啦。非主体跳过...
导入Grafana控制面板。参考：https://grafana.com/grafana/dashboards/7424
最后配上一个Prometheus数据采集：
[root@mvxl4019 prometheus-2.5.0.linux-amd64]# cat prometheus.yml
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 172.16.6.156:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
- "uat_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
# nodes
- job_name: 'kong-172.16.6.130'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['172.16.6.130:8001']
labels:
instance: 172.16.6.130
env: kong
The end ! let's to get the results.
