干货 | Node.js在携程的落地和最佳实践

在携程Node.js应用根据用户群，主要分两个方向：

DA（数据聚合服务）和SSR（服务端渲染）是服务于外部用户的，目标是提升用户体验。当然，DA和SSR同时也提升了开发效率，例如前端开发人员可以更加灵活的整合数据，例如同构给开发人员省去了大量重复的开发工作量；

公司桌面工具（例如内部IM等）是服务于内部员工的，一般是用Electron，开发维护成本低，产品迭代快。

基于上述三个场景，目前携程有一套Node.js的工程化方案。工程化的方案并不是一成不变的， 在任何阶段遇到了实际问题， 都会更新甚至推翻一些步骤，为的就是更好的服务于整个应用开发的生命周期。

工程化涵盖五大部分：开发、构建、测试、发布和运维。

1）脚手架

有三个类型的脚手架：Web Application、DA Service和Desktop Tools。这三种类型的脚手架会服务于上述提到的三种场景。

这三种脚手架有共同点：标准化的Docker日志，预置统一的中间件。但同时他们也是有差异的，例如Desktop Tools和Web Application的应用模型不一样，Desktop有UI层，那么UI层和应用层上的应用日志和用户行为如何关联，方便后续的排障；DA Service需要将应用的健康状况周期性上报给治理中心、熔断机制等等，这些框架层面的差异，脚手架会集成进去，做业务开发同学可以不用关心这些基础设施的接入。

2）核心中间件

核心中间件主要是做基础设施的建设。目前有20多个中间件，主要的中间件如下：

图1 核心中间件介绍

• 存储服务，主要应用于长期的固化存储，例如静态资源。主要提供的是Ceph客户端。

• 业务服务，主要应用于DA场景，提供SOA Client和SOA Service。SOA Client用来获取数据，需要重点关注的是读取性能和容错处理；SOAService用来提供对外的聚合服务，需要重点关注的是稳定性和响应性能。

• 监控服务，涵盖所有的应用，提供三个维度的监控：Tracing、Metrics和Logging。具体的介绍请参看下方”运维”部分。

• 公共服务，主要包括配置中心，ABTest的客户端、数据访问层等。

• 缓存服务，主要用于配置信息的缓存、应用数据的缓存。提供Redis客户端和共享内存两个中间件。

1）Docker镜像

Node.js的版本更新频率很快，每6个月会发布一个大版本的升级，期间会陆续出很多小版本。如果为每个版本都做一个镜像，会带来极高的开发和运维成本。基于更新频率，我们目前选取2个固定版本，在Node.js版本更替的时候，可以保证一个稳定的镜像。

2）安装依赖包

为了提升开发效率，在构建时安装依赖包需要保证速度快。如果中间件中用到一部分C++模块，那么在安装时会做实时编译，这样会导致耗时长，甚至会因为环境问题编译失败。所以我们会将用到C++模块的中间件做一下预编译，为windows、linux和mac这三个平台分别编译出2个固定版本的预编译包。

3）依赖包扫描

扫描的目的主要解决几个问题：

• 应用中不同的包如果引用了同一个子包，但是子包的版本不一致，就会导致应用中装了多个版本同一个包，会引发bug；

• 中间件缺乏治理能力。通过扫描依赖包，能够做到中间件统一收口。一旦要升级，可以很快的通知到开发做快速升级。例如第三方依赖包有安全问题，可以在构建环节就提醒开发人员升级版本。

目前测试环节包括单元测试、集成测试、压力测试和自动化测试。自动化测试主要针对Service和UI两方面测试。UI自动化测试使用的是Puppteer。每次代码更新，会走一遍自动化测试流程，保证代码质量。

1）携程云和公有云

每个云的部署环境、网络、位置等差异，会带来应用访问差异，例如访问异常，网络延迟等。这些差异需要在基础设施层面抹平，避免放在应用逻辑层面处理。

2）应用一体化发布

一体化发布也可以理解为一键发布。一条发布指令包含了应用核心框架、静态资源、配置的同时发布，而不需要开发人员思考什么步骤需要发什么资源。这样不仅可以提升效率，还能有效的控制发布回滚。

3）私有npm包发布

私有包的发布和GIT做高度集成。原因是：第一可以通过git做快速的发布；第二有历史可查，方便的查看到每个版本发布的时间、人员；第三有权限控制，避免发生生产级别故障。

运维是整个环节中最重要也是最容易被忽略的环节。一个应用上线只是开始，真正要关注的一定是运维指标。

1）日志监控

三种维度的监控：tracing、logging和metric。

图2 三种维度的监控 

图片来源于网络：http://peter.bourgon.org/blog/2017/02/21/metrics-tracing-and-logging.html 

Tracing提供的是整个请求过程中的数据，例如请求信息（头部、地址）、响应信息（状态码，响应体）、请求耗时、调用链等信息。

Logging提供的是在请求处理过程中，每一个具体的事件埋点，这些埋点相对是分散的。可以是记录普通的日志，也可以是记录抛出的错误。

Metric提供的是聚合数据。最大的特征是可聚合的，它展现的是一个时间跨度中的某个维度的指标。一般用来记录量化的指标，例如访问量、性能等数据。

2）应用排障

一般我们排查问题的时候，会先通过Metric的聚合指标发掘出异常，然后追踪到某一批有异常的Tracing，可以查看到调用链、耗时等具体情况，也可以跟踪到某一个请求，查看里面的事件埋点。

也有其他方式的排障，例如下图中展示，可以在线直接通过一个特殊的地址访问到的一张火焰图，可以非常快速地去排障。当有用户说这个页面出现问题，打开这个页面排障，可以定位到底那个对应的地方出现问题。

图3 火焰图

图4 部署模型

Node.js应用部署在Docker上，采用Nginx+PM2的模式。

多进程通信主要用于数据交换，最常见的有2种场景：

1）提供SequenceId：在单台机器需要提供唯一的并且按时间序列排列的ID。

2）提供远端配置信息：当获取远端配置信息时，需要考虑多进程的共享分发。

图5 多进程通信V1.0

在第一版本设计中，我们采用的是IPC机制进行多进程的通信。Master作为一个中转站，当Slave有消息分发时，通知给Master，再由Master分发给各Slave，从而达到进程之间通信的效果。

但是上线之后发现，这样的机制会遇到几个问题：数据量必须控制好体积；数据的同步会有延迟；Master必须时刻在线，一旦Master进程挂掉，就需要等待重启再重连。

基于这些问题，我们重新设计了第二个版本：

图6 多进程通信V2.0

在第二个版本的设计中，我们使用了共享内存（shared memory）。举一个场景为例，当需要获取某个配置的时候，先将这块内存锁定，尝试从内存中获取数据。如果判断数据存在且在有效期内，那么解锁并从内存中读取数据返回，否则从服务端获取数据，当服务端有数据返回时，将数据和有效期更新到内存中，解锁并从内存中读取数据返回。通过共享内存的机制，可以非常轻量级且高效的实现多进程之间的数据共享。

图7 监控指标

Nginx会监控整个Docker上所有应用的情况：

• CPU util：CPU总的使用率。

• CPU throttle count&time：CPU被限制的次数和CPU使用率被限制的总时间。这两个指标的上升一般表示应用有CPU密集型操作，需要检查一下是否有大量的计算等操作。

• Mem RSS used：这个指标上升一般显示应用内存泄漏的问题。

• HTTP imcoming&outgoging：http request的数量变化趋势。如果有错误响应或者超过了告警的阈值，则会在趋势图中显示。

• Connection reset：这个指标如果上升，表示应用出现了大量的拒绝请求，例如是服务器的并发数超过了原本的承载量等原因。

Nginx中监控的是整个Docker的情况，但是我们更需要的是监控应用的指标。应用一般采用PM2 cluster –i max模式启动，最大化利用CPU。

• Heartbeat（心跳信息）

每个slave一分钟发送一次Heartbeat（心跳信息）给到CAT数据中心。一般来说，如果Heartbeat告警的话，需要立刻查看一下错误日志，是不是有异常错误导致进程已经退出了。

Heartbeat主要包括CPU、Memory、网络信息等。这些信息和上述提到的Nginx信息不是一个维度的。这个更细节的关注了应用的情况，而不是整个Docker的情况。如果需要分析应用细节的问题，是需要查看这里的Heartbeat信息。

• 性能情况

一般来说，中间件会处理应用常规的性能日志记录。包括：

1）每一个响应的请求耗时（服务端逻辑处理耗时，不包括网络耗时）。

2）每一个Transaction的耗时。一个Transaction可以简单理解为一个有功能意义的代码片段。

3）跨应用调用的请求耗时。

• 错误/告警信息

错误告警信息是应用中需要重点关注的，包括：

1）应用逻辑出错，例如处理JSON数据出错等。

2）HTTP请求出错，会记录状态码、请求地址、返回内容。

3）应用中使用了不同版本的同一个包，会报一条告警信息通知开发工程师。

• 详细数据日志

详细数据日志一般有开发工程师针对应用的逻辑埋点，而非中间件统一处理。这些日志会包括返回数据的记录，具体运行在哪一段transaction中。这些日志一般是故障发生时，用来复盘时的辅助手段。

全链路监控指的是端到端的监控，监控的是一系列的调用链情况。

图8 Tracing模型

在介绍全链路模型之前，首先介绍Tracing模型（图8）。Tracing模型是一个树状结构的模型。以一个场景为例，当用户发起一个请求，这个请求的处理中有三段逻辑（authentication、soa request和data aggregation）。

在整个请求体外层会有一个Transaction#1，记录请求响应等信息。每一个逻辑段会对应一个Transaction#2，Transaction#2的父节点是Transaction#1。Transaction#2中可以有多个Logging信息，根据类型可以分为Event/Error/Log，也可以包含Metric信息。这些Logging和Metric都有父节点，是Transacation#2。按照这样的结构可以将一整个request的过程的监控信息记录下来。

要做全链路监控，就是需要将每个request和调用链做关联。

在过程中遇到的最核心的问题是，如何将上下文进行关联。第一个版本使用的是domain的模块，使用domain的add api将上下文信息记录下来，使用run api运行逻辑代码块。第二个正在测试中的版本是使用async_hook的模块，引入了生命周期的概念，通过executionAsyncId和ttriggerAsyncId可以追踪每个函数体。

图9 页面请求模型

通过上图的页面请求模型可以将每个请求做关联，从而达到全链路监控的效果。

• Node.js工程化需要结合业务，反复磨合；

• 设计好运维指标，做好Tracing/Logging/Metric的结合；

• 密切关注上线之后的监控指标，防止内存泄漏；

• 发掘出Node.js技术栈的差异，有针对性的解决问题；

• 不要盲目相信同一个技术栈，合适才是最好的。

注：携程技术中心微信公众号后台回复“nodejs”，可下载讲师PPT。

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