又拍云叶靖：基于ngx_lua的动态服务路由方案 | 又拍云Open Talk No.24
近日，又拍云Open Talk No.24在广州落幕，本次Open Talk的主题是“Docker与微服务的架构实践”，又拍云叶靖在活动中分享了“基于ngx_lua的动态服务路由方案”，详细介绍了又拍云在这方面积累的经验。
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以下是叶靖的分享全文。
大家好，我叫叶靖，来自又拍云，主要负责云处理，刚才有老师给大家介绍了唯品会容器化平台的整个架构，其实又拍云也在做这样一件事情，这从另一方面可以理解成这个三件套已经广泛地被大家接受了，如果大家需要做容器化的时候，可以借鉴一下今天分享的内容。
我今天介绍的是基于ngx_lua的动态服务路由，是整个容器化过程中的一个组件。容器化在服务路由这一块有很大的挑战，又拍云通过自己的一些方案去解决它，而且这个方案也会开源出来，如果大家以后也碰到这样的问题，可以直接用这个方案。
如何做到服务的zero down_time的更新
在更新服务的时候，怎么能做到让自己的服务不断掉，又拍云做更新的时候，不允许有失败，如果说因为我们的失败而导致请求失败，即使你的请求非常少，首先从口碑上就很不好；另外一个原因：如果造成了事故，是要赔钱的。这也是我们做动态服务路由的重要原因。
说到服务路由，大家都会想到三个方面：
服务注册、服务发现、负载均衡，服务注册说的是服务提供者在起来的时候，得去服务发现注册一下，以表明我提供了的服务、端口、IP是多少，服务名又是什么。
服务发现就是一个集中管理服务的地方，上面记录了有哪些服务，它们在哪些地方。
负载均衡，因为有很多同样的容器提供了同样的一个服务，怎么在这些容器里做负载均衡，也是要考虑的。
服务发现有很多方案，ETC跟Consul算是后起之秀，比较常见。Zookeeper是一个比较老牌的开源项目，比较成熟，对资源的要求比较高，相对比较强大一点。Consul不但支持KV存储，还有原生的服务监控、多数据中心、DNS功能等，所以我们选了Consul这个方案。
负载均衡也是有很多方案，比如说Nginx，LVS扩展起来非常难；再高级一点的有HA_PROXY，它可以做到高层的，也可以做到基层的，Nginx专注于做HTTP，后续也支持了TCP。从负载均衡出发，选择了Nginx。
如上图，我们把Nginx和Consul放在一张图里。为了突出服务这一块，我把一些跟服务不太有关系的都省略掉了。我们基于Mesos、Docker还有Marathon做了服务管理。其中有一个服务是特殊的，就是Registrator，它会通过Docker API在每个物理机上起一个容器，通过Docker API，把容器的状态定时的汇报给Consul，上面的Nginx是做负载均衡的，因为我们的服务目前来说都是基于Nginx直接到容器里面。
Consul里的服务如何更新到Nginx?
在这个图里面，Nginx到容器这一步是没有问题的，服务注册到配置文件也是没有问题的，但是从Consul到Nginx是有问题的，因为Consul有所有的信息，但是这些信息要如何通知给Nginx，一个新的服务起来了，或者是一个服务挂掉了，这些信息Consul知道了，怎么让Nginx把有一些有问题的给删掉，再把一些新写的给加进去，这就是我们要解决的一个问题。
面临的问题就是Consul里的服务如何更新到Nginx，如果解决了这个问题，刚才那个图就已经圆满。
市场上有很多方案来解决这个问题：
1. Consul_template
监听Consul里的key，会触发执行一个脚本，利用这个特性的服务，服务发生变动，会根据预先配置好的模板去重新生成配置，这个就是最后要执行的一个脚本。原理就是这样：
上图是一个例子，比如说一个模板是这样的，然后中间都是将来要被渲染的一些变量，如果K/v发生变动，模板化生成一份真实的配置文件，然后再执行一个本地的命令，Nginx -s reload，重新生成配置文件，Reload一下，这样新的服务就已经生效了。当然这样也有一些问题：
第一是如果你频繁的Reload会有性能损耗；
第二个是长时间处于Shutting down的状态，如果连接里头有长连接，旧的进程会一直处于一个中间进程，这个时间是不定的，就是说你不知道到底什么时候Reload真正完成；
第三是进程内缓存失效，我们会把数据库的一些信息，一些代码全部缓存进本地，这样缓存就全部失效了。
当然前面三点也不是非常的严重，毕竟reload的操作不是特别的频繁。
最后一点是与设计初衷不符，这也是我们最关心的一点，它设计的初衷是做什么呢？就是方便运维不去影响当前的请求，就相当于我们拿Docker做虚拟机用一样走歪了，走歪了之后最后很可能会碰到很多奇怪的坑，所以当时没有用这个方案。
2. 内部DNS方案
DNS的方案也是比较常用的，比如我把之前是一个IP地址的Server，现在改成一个域名，只要把它解析掉一批IP就好了，这个听起来已经很完美了，而且Consul本身支持DNS，我们也不用维护另外的DNS了，只要把这个ID换成域名就好了。
这样做的话，我们感觉还不如做Reload，因为首先多了一层DNS解析时间，再怎么快都是需要解析时间的，第二个是有DNS缓存，这是最主要的原因，因为缓存的存在，没办法立即把一台有问题的机器切掉，如果你要缓解这个问题，就要把缓存设得短一点，但这样解析次数就多了。还有一个就是端口号会改变，物理机一般我们会配置同一个端口，在Docker里面也可以这么做，但对于一些对网络不是很敏感的应用，比如说一些强CPU的应用，我们会直接把容器的网络，用桥接的方式连接起来，而这时候端口是随机分配的，可能每个容器分配的都不一样，所以就不行。
那我们到底想要怎么样呢？我们想要的非常简单，就是要通过HTTP接口，动态修改Nginx的上游服务列表。这样的方案我们找了之后发现有一个现成的，叫ngx_http_dyups_module。
3. Ngx_http_dyups_module
它能干什么事情呢？可以通过GET接口查询当前的一些信息；POST可以更新上游；也能通过Ddelete删除上游。
上图是一个例子，这个例子有三个请求，也就是发了三个指令：
第一个，给8080这个服务端口发了请求之后，发现后面根本就没有任何的上游服务，所以它就502了；
第二个，通过一个Curl的请求把两个服务地址给加进来；
第三个，重新访问了一下，第三条指令跟第一条指令是一模一样，因为第二条已经把服务加进来了，所以这是一个正常的输出。
在这个过程里头没有任何的Reload的操作，也没有改配置，它就完成了一个功能。
这个模块写得非常好，我们用了一段时间，但一段时间后把它下掉了，主要原因不是因为它不好，主要是我们结合了一些自身的情况，发现了一些问题：
第一，导致依赖Nginx本身的负载均衡算法。如果我们内部用Ngx_lua写得比较多，用了这个模块之后，会导致我们非常依赖C模块，也就是自身的一些负载均衡算法，我们有自己特有的需求，比如说本机优先，就是优先访问本机的服务，这样听起来比较奇怪的负载均衡，如果要做这些事情的话，我们就要改C代码。
第二，二次开发效率低，C的开发效率远不及Lua。
第三，纯lua的方案无法使用，我们做这样一个方案并不是说我云处理能用就行了，有一个项目能用就行了，做这个方案最好是其他一些项目都可以用。
造自己的轮子
基于以上这些原因，我们开始造自己的轮子。
这个轮子是这样的，有四个部分：
第一个部分，是最基础的nginx，我们希望用一些原生的指令和重试的策略；
第二就是lua的模块；
第三个是lua_resty_checkups，这是我们lua版的管理模块，实现了动态的upstream管理，这个模块实现了大概30%的功能，而且还有一些主动的健康检查功能，它的代码量大概也就是1500左右，那C模块估计至少有1万行。
最后一个，是luasocket，千万不能在nginx在处理请求的时候用。
简单介绍一下lua_resty_checkups这个模板，它有几个功能：
第一个是动态upstream管理，基于共享内存实现worker间同步；
然后是被动健康检查，这个是nginx自身的一个特性；
第三是主动健康检查，这个模块会主动给你的后端发心跳包，可以定时，15秒发一次，你后端的服务是不是存活。我们还可以有一些个性化的检查，然后heratbeat定时给上游发送心跳包检测服务是否存活。
最后是负载均衡算法，本地优先可节约内网流量等等。
以Host区分服务：比如说这两个curl往同一个地址去发，这两者之间是不一样的。
这个图简单讲一下，它是一个请求的流程，可以分为三个部分，最上面是接收请求，我们会加载一个worker代码，在worker代码执行完之后，会根据这个host找对应的列表，然后把这个请求代理给服务端。
这个跟dyups的C模块一样，也是通过HTTP接口动态更新upstream列表，加完之后，可以在管理页面看一下，就可以看到刚刚加进去的两个服务，这里面有server地址，一些健康检查的消息，还有它的状态变更的时间，以及它失败的次数，这是主动健康检查的一个记录。那为什么会有主动健康检查呢？我稍微介绍一下，大家平时用的就是一些被动的健康检查，就是说我这个请求发出去之后失败了才知道失败了，主动的就是我发心跳包，在请求之前，我就可以知道你这个服务是不是出问题了。
动态lua加载，这个在做游戏的时候会经常用到，在一开始的时候，我们的程序里面跑了一些lua的代码，给后端的程序做参数转化和做兼容用，比如有一个小调整不乐意去改，就拿前面的路由去做，首先我可以对请求做改写，因为我可以拿到整个的请求的，它的请求体可以做任意的事情，这样的话，我可以跟一些权限控制结合起来，还有一个就是可以做一些简单的参数检查。据我们的统计，我们大概有至少10%是重复的请求，那这些重复请求如果都去做的话就是无谓的消耗，我们会返一个304，表示结果跟之前的一样，用之前的结果就好了。在返304的时候，如果说我们是需要后端的服务去判断，势必会把整个请求给收下来，然后再往后面发，相当于是内网带宽要增加一些，这样其实就已经节省了带宽，可以不往后面发了，主要是这几个原因。
这是一个动态负载加载的例子，我如果把这段代码推到Slardar里面的话，它会执行，如果你进行一个删除操作，它会返403，也就是说可以立即通过这个代码禁掉这个操作，那还有什么功能呢？你可以想象到的功能都可以做，而且这个过程是动态的，如果代码加载，也可以从状态页里看到它的信息。
刚刚讲的都是这个项目的特性，接下来想简单介绍一下实现过程，有一些可能比较深入，我尽量把一些深入的地方带过去，动态upstream管理，分三个部分，三个步骤。
1. 动态upstream管理
启动时从consul加载配置文件，如果你没有任何理由的挂了，挂了之后你刚起来时，你怎么知道你刚刚怎么了呢？所以得有一个地方去固化这些东西，而我们选的就是consul，所以它启动的时候必须从consul加载，启动之后一个就是监听管理的端口，还有一个就是要启动一个定时器，这个定时器做worker间同步的，定时从共享内存看一下有没有更新，有更新的话可以同步在自己的worker里头。
这是一个简单的流程图，最开始的时候从consul加载，在完成fork之后，就到了worker进程，也就是刚刚你初始化加载的那些每个worker都有了，另外一部分启动定时器，一旦有更新就会进入到这个里面。
2. 负载均衡
我们主要用到了balance_by_lua_，一个请求过来，通过upstream的C模块，然后把这个请求往这里发，下图这个配置文件，刚刚也有一个类似的，就是在这里写了地址。通过balance_by_lua_指令，我们会把它拦到这个文件里，就可以在这个lua文件里头用lua代码选一个，这就是自身的一个checkups的选择的过程。
大概的流程见下图，可以先看下边部分，一开始的时候，checkups.select_peer是我们的模块，然后根据这个host再到当前的peer，就跳出去了，这样就实现了用lua控制。上面部分是要知道它是成功还是失败的，如果它失败了，我要对这个状态进行反馈。
3. 动态lua加载
这个主要是用到lua的三个函数，分别是loadfile、loadstring和setfenv。loadfile是加载本地的lua代码，loadstring是从consul或HTTP请求body加载代码，setfenv设置代码的执行环境，通过这三个函数就可以加载，具体的实践细节我就不再介绍。
这是我们做的轮子，主要用到checkups的模块和balance_by_lua_，它有这些优势：
首先，纯lua实现，不依赖第三方C模块，二次开发非常高效，减少维护负担。
第二是可以用nginx原生的proxy，因为我们只在请求的选peer的那个阶段做，peer选完之后，发数据的那个阶段是直接走nginx自己的指令的，所以它可以用到nginx原生的proxy指令。
最后，它适用于几乎任何的ngx_lua项目。
在微服务架构里，slardar能做什么？
我们目前也在把之前的一些服务改造成微服务模式。微服务其实就是源于一个比较大的服务，把它拆分成一些小的服务，它的扩容跟迁移也不一样，微服务的扩容可以只扩容其中一部分，如果需要比较多的一些功能，就扩得多一点，需要少的，就扩得少一点。
我们现在正在尝试的一个方案，这个方案背景是这样子，我们有做图的一些需求，做图这个功能有很多，比如说美化，各种需求，如果说要对这个做图的服务进行优化是非常困难的，因为它功能太多了，如果我们把它拆成微服务就不一样了，比如说这个虚线上面的是我们现在的服务，这个是微服务的一个网关，下面是一些小的服务。
比如说美化，它的运算比较复杂，耗CPU比较多，我们肯定选择一些CPU比较好的机器；用GPU来做缩略图，这个性能可能提高几十倍；最后是一个中规中矩的做图，那就普通的一些就够了。
还有一些比较偏门的，比如说梯度，可能只要保证下服务可以用就行了，通过这个微服务的路由，我们根据后面的区分把之前的一个服务，以及它的参数拆成三个小的服务，这样通过三个步骤可以完成一个做图的服务。
当然我们在尝试这个方案其实也有很多的问题，比如一个服务原来用一个程序就可以做了，现在变成了三个，势必内网的带宽要增加了，中间的图片要被导来导去，这个怎么办呢？我们现在想到的办法就是做一些本地优先的调度策略，就是说你做完之后，本地有一些水印的，那就优先用本地的。
套用大师的一句话：Talk is cheap，Show me the code。开源！
好的，谢谢大家！
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