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    Jack Jiang

    我的最新工程MobileIMSDK:http://git.oschina.net/jackjiang/MobileIMSDK
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    本文由喜馬拉雅技術團隊原創分享,原題《喜馬拉雅自研網關架構實踐》,有改動。

    1、引言

    網關是一個比較成熟的產品,基本上各大互聯網公司都會有網關這個中間件,來解決一些公有業務的上浮,而且能快速的更新迭代。如果沒有網關,要更新一個公有特性,就要推動所有業務方都更新和發布,那是效率極低的事,有網關后,這一切都變得不是問題。

    喜馬拉雅也是一樣,用戶數增長達到 6 億多的級別,Web 服務個數達到500+,目前我們網關日處理 200 億+次調用,單機 QPS 高峰達到 4w+。

    網關除了要實現最基本的功能反向代理外,還有公有特性,比如黑白名單,流控,鑒權,熔斷,API 發布,監控和報警等。我們還根據業務方的需求實現了流量調度,流量 Copy,預發布,智能化升降級,流量預熱等相關功能。

    從技術上來說,喜馬拉雅API網關的技術演進路線圖大致如下:

    本文將分享在喜馬拉雅API網關在億級流量前提下,進行的技術演進發展歷程和實踐經驗總結。

    學習交流:

    - 即時通訊/推送技術開發交流5群:215477170 [推薦]

    - 移動端IM開發入門文章:《新手入門一篇就夠:從零開發移動端IM

    - 開源IM框架源碼:https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK

    本文同步發布于:http://www.52im.net/thread-3564-1-1.html

    2、專題目錄

    本文是系列文章的第5篇,總目錄如下:

    長連接網關技術專題(一):京東京麥的生產級TCP網關技術實踐總結

    長連接網關技術專題(二):知乎千萬級并發的高性能長連接網關技術實踐

    長連接網關技術專題(三):手淘億級移動端接入層網關的技術演進之路

    長連接網關技術專題(四):愛奇藝WebSocket實時推送網關技術實踐

    長連接網關技術專題(五):喜馬拉雅自研億級API網關技術實踐》(* 本文)

    3、第1版:Tomcat NIO+Async Servlet

    網關在架構設計時最為關鍵點,就是網關在接收到請求,調用后端服務時不能阻塞 Block,否則網關的吞吐量很難上去,因為最耗時的就是調用后端服務這個遠程調用過程。

    如果這里是阻塞的,Tomcat 的工作線程都 block 住了,在等待后端服務響應的過程中,不能去處理其他的請求,這個地方一定要異步。

    架構圖如下:

    這版我們實現單獨的 Push 層,作為網關收到響應后,響應客戶端時,通過這層實現,和后端服務的通信是 HttpNioClient,對業務的支持黑白名單,流控,鑒權,API 發布等功能。

    但是這版只是功能上達到網關的要求,處理能力很快就成了瓶頸,單機 QPS 到 5K 的時候,就會不停的 Full GC。

    后面通過 Dump 線上的堆分析,發現全是 Tomcat 緩存了很多 HTTP 的請求,因為 Tomcat 默認會緩存 200 個 requestProcessor,每個 prcessor 都關聯了一個 request。

    還有就是 Servlet 3.0 Tomcat 的異步實現會出現內存泄漏,后面通過減少這個配置,效果明顯。

    但性能肯定就下降了,總結了下,基于 Tomcat 做為接入端,有如下幾個問題。

    Tomcat 自身的問題:

    • 1)緩存太多,Tomcat 用了很多對象池技術,內存有限的情況下,流量一高很容易觸發 GC;
    • 2)內存 Copy,Tomcat 的默認是用堆內存,所以數據需要讀到堆內,而我們后端服務是 Netty,有堆外內存,需要通過數次 Copy;
    • 3)Tomcat 還有個問題是讀 body 是阻塞的, Tomcat 的 NIO 模型和 reactor 模型不一樣,讀 body 是 block 的。

    這里再分享一張 Tomcat buffer 的關系圖:

    通過上面的圖,我們可以看出,Tomcat 對外封裝的很好,內部默認的情況下會有三次 copy。

    HttpNioClient 的問題:獲取和釋放連接都需要加鎖,對應網關這樣的代理服務場景,會頻繁的建連和關閉連接,勢必會影響性能。

    基于 Tomcat 的存在的這些問題,我們后面對接入端做改造,用 Netty 做接入層和服務調用層,也就是我們的第二版,能徹底解決上面的問題,達到理想的性能。

    4、第2版:Netty+全異步

    基于 Netty 的優勢,我們實現了全異步,無鎖,分層的架構。

    先看下我們基于 Netty 做接入端的架構圖:

    PS:如果你對Netty和Java NIO了解太少,下面幾篇資料請務必閱讀:

    少啰嗦!一分鐘帶你讀懂Java的NIO和經典IO的區別

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    4.1 接入層

    Netty 的 IO 線程,負責 HTTP 協議的編解碼工作,同時對協議層面的異常做監控報警。

    對 HTTP 協議的編解碼做了優化,對異常,攻擊性請求監控可視化。比如我們對 HTTP 的請求行和請求頭大小是有限制的,Tomcat 是請求行和請求加在一起,不超過 8K,Netty 是分別有大小限制。

    假如客戶端發送了超過閥值的請求,帶 cookie 的請求很容易超過,正常情況下,Netty 就直接響應 400 給客戶端。

    經過改造后,我們只取正常大小的部分,同時標記協議解析失敗,到業務層后,就可以判斷出是那個服務出現這類問題,其他的一些攻擊性的請求,比如只發請求頭,不發 body 或者發部分這些都需要監控和報警。

    4.2 業務邏輯層

    負責對 API 路由,流量調度等一序列的支持業務的公有邏輯,都在這層實現,采樣責任鏈模式,這層不會有 IO 操作。

    在業界和一些大廠的網關設計中,業務邏輯層基本都是設計成責任鏈模式,公有的業務邏輯也在這層實現。

    我們在這層也是相同的套路,支持了:

    • 1)用戶鑒權和登陸校驗,支持接口級別配置;
    • 2)黑白名單:分全局和應用,以及 IP 維度,參數級別;
    • 3)流量控制:支持自動和手動,自動是對超大流量自動攔截,通過令牌桶算法實現;
    • 4)智能熔斷:在 Histrix 的基礎上做了改進,支持自動升降級,我們是全部自動的,也支持手動配置立即熔斷,就是發現服務異常比例達到閥值,就自動觸發熔斷;
    • 5)灰度發布:我對新啟動的機器的流量支持類似 TCP 的慢啟動機制,給機器一個預熱的時間窗口;
    • 6)統一降級:我們對所有轉發失敗的請求都會找統一降級的邏輯,只要業務方配了降級規則,都會降級,我們對降級規則是支持到參數級別的,包含請求頭里的值,是非常細粒度的,另外我們還會和 varnish 打通,支持 varnish 的優雅降級;
    • 7)流量調度:支持業務根據篩選規則,對流量篩選到對應的機器,也支持只讓篩選的流量訪問這臺機器,這在查問題/新功能發布驗證時非常用,可以先通過小部分流量驗證再大面積發布上線;
    • 8)流量 copy:我們支持對線上的原始請求根據規則 copy 一份,寫入到 MQ 或者其他的 upstream,來做線上跨機房驗證和壓力測試;
    • 9)請求日志采樣:我們對所有的失敗的請求都會采樣落盤,提供業務方排查問題支持,也支持業務方根據規則進行個性化采樣,我們采樣了整個生命周期的數據,包含請求和響應相關的所有數據。

    上面提到的這么多都是對流量的治理,我們每個功能都是一個 filter,處理失敗都不影響轉發流程,而且所有的這些規則的元數據在網關啟動時就會全部初始化好。

    在執行的過程中,不會有 IO 操作,目前有些設計會對多個 filter 做并發執行,由于我們的都是內存操作,開銷并不大,所以我們目前并沒有支持并發執行。

    還有個就是規則會修改,我們修改規則時,會通知網關服務,做實時刷新,我們對內部自己的這種元數據更新的請求,通過獨立的線程處理,防止 IO 在操作時影響業務線程。

    4.3 服務調用層

    服務調用對于代理網關服務是關鍵的地方,一定需要異步,我們通過 Netty 實現,同時也很好的利用了 Netty 提供的連接池,做到了獲取和釋放都是無鎖操作。

    4.3.1)異步 Push:

    網關在發起服務調用后,讓工作線程繼續處理其他的請求,而不需要等待服務端返回。

    這里的設計是我們為每個請求都會創建一個上下文,我們在發完請求后,把該請求的 context 綁定到對應的連接上,等 Netty 收到服務端響應時,就會在給連接上執行 read 操作。

    解碼完后,再從給連接上獲取對應的 context,通過 context 可以獲取到接入端的 session。

    這樣 push 就通過 session 把響應寫回客戶端了,這樣設計也是基于 HTTP 的連接是獨占的,即連接和請求上下文綁定。

    4.3.2)連接池:

    連接池的原理如下圖:

    服務調用層除了異步發起遠程調用外,還需要對后端服務的連接進行管理。

    HTTP 不同于 RPC,HTTP 的連接是獨占的,所以在釋放的時候要特別小心,一定要等服務端響應完了才能釋放,還有就是連接關閉的處理也要小心。

    總結如下幾點:

    • 1)Connection:close;
    • 2)空閑超時,關閉連接;
    • 3)讀超時關閉連接;
    • 4)寫超時,關閉連接;
    • 5)Fin、Reset。

    上面幾種需要關閉連接的場景,下面主要說下 Connection:close 和空閑寫超時兩種,其他的應該是比較常見的比如讀超時,連接空閑超時,收到 fin,reset 碼這幾個。

    4.3.3)Connection:close:

    后端服務是 Tomcat,Tomcat 對連接重用的次數是有限制的,默認是 100 次。

    當達到 100 次后,Tomcat 會通過在響應頭里添加 Connection:close,讓客戶端關閉該連接,否則如果再用該連接發送的話,會出現 400。

    還有就是如果端上的請求帶了 connection:close,那 Tomcat 就不等這個連接重用到 100 次,即一次就關閉。

    通過在響應頭里添加 Connection:close,即成了短連接,這個在和 Tomcat 保持長連接時,需要注意的,如果要利用,就要主動 remove 掉這個 close 頭。

    4.3.4)寫超時:

    首先網關什么時候開始計算服務的超時時間,如果從調用 writeAndFlush 開始就計算,這其實是包含了 Netty 對 HTTP 的 encode 時間和從隊列里把請求發出去即 flush 的時間,這樣是對后端服務不公平的。

    所以需要在真正 flush 成功后開始計時,這樣是和服務端最接近的,當然還包含了網絡往返時間和內核協議棧處理的時間,這個不可避免,但基本不變。

    所以我們是 flush 成功回調后開始啟動超時任務。

    這里就有個注意的地方:如果 flush 不能快速回調,比如來了一個大的 post 請求,body 部分比較大,而 Netty 發送的時候第一次默認是發 1k 的大小。

    如果還沒有發完,則增大發送的大小繼續發,如果在 Netty 在 16 次后還沒有發送完成,則不會再繼續發送,而是提交一個 flushTask 到任務隊列,待下次執行到后再發送。

    這時 flush 回調的時間就比較大,導致這樣的請求不能及時關閉,而且后端服務 Tomcat 會一直阻塞在讀 body 的地方,基于上面的分析,所以我們需要一個寫超時,對大的 body 請求,通過寫超時來及時關閉。

    5、全鏈路超時機制

    上圖是我們在整個鏈路超時處理的機制:

    • 1)協議解析超時;
    • 2)等待隊列超時;
    • 3)建連超時;
    • 4)等待連接超時;
    • 5)寫前檢查是否超時;
    • 6)寫超時;
    • 7)響應超時。

    6、監控報警

    網關業務方能看到的是監控和報警,我們是實現秒級別報警和秒級別的監控,監控數據定時上報給我們的管理系統,由管理系統負責聚合統計,落盤到 influxdb。

    我們對 HTTP 協議做了全面的監控和報警,無論是協議層的還是服務層的。

    協議層:

    • 1)攻擊性請求,只發頭,不發/發部分 body,采樣落盤,還原現場,并報警;
    • 2)Line or Head or Body 過大的請求,采樣落盤,還原現場,并報警。

    應用層:

    • 1)耗時監控:有慢請求,超時請求,以及 tp99,tp999 等;
    • 2)OPS 監控和報警;
    • 3)帶寬監控和報警:支持對請求和響應的行,頭,body 單獨監控;
    • 4)響應碼監控:特別是 400,和 404;
    • 5)連接監控:我們對接入端的連接,以及和后端服務的連接,后端服務連接上待發送字節大小也都做了監控;
    • 6)失敗請求監控;
    • 7)流量抖動報警:這是非常有必要的,流量抖動要么是出了問題,要么就是出問題的前兆。

    總體架構:

    7、性能優化實踐

    7.1 對象池技術

    對于高并發系統,頻繁的創建對象不僅有分配內存的開銷外,還有對gc會造成壓力,我們在實現時會對頻繁使用的比如線程池的任務task,StringBuffer等會做寫重用,減少頻繁的申請內存的開銷。

    7.2 上下文切換

    高并發系統,通常都采用異步設計,異步化后,不得不考慮線程上下文切換的問題。

    我們的線程模型如下:

    我們整個網關沒有涉及到io操作,但我們在業務邏輯這塊還是和netty的io編解碼線程異步。

    是有兩個原因:

    • 1)是防止開發寫的代碼有阻塞;
    • 2)是業務邏輯打日志可能會比較多,在突發的情況下,但是我們在push線程時,支持用netty的io線程替代,這里做的工作比較少,這里有異步修改為同步后(通過修改配置調整),cpu的上下文切換減少20%,進而提高了整體的吞吐量,就是不能為了異步而異步,zull2的設計和我們的類似。

    7.3 GC優化

    在高并發系統,gc的優化不可避免,我們在用了對象池技術和堆外內存時,對象很少進入老年代,另外我們年輕代會設置的比較大,而且SurvivorRatio=2,晉升年齡設置最大15,盡量對象在年輕代就回收掉, 但監控發現老年代的內存還是會緩慢增長,通過dump分析,我們每個后端服務創建一個鏈接,都時有一個socket,socket的AbstractPlainSocketImpl,而AbstractPlainSocketImpl就重寫了Object類的finalize方法。

    實現如下:

    /**

     * Cleans up if the user forgets to close it.

     */

    protected void finalize() throws IOException {

        close();

    }

    是為了我們沒有主動關閉鏈接,做的一個兜底,在gc回收的時候,先把對應的鏈接資源給釋放了。

    由于finalize的機制是通過jvm的Finalizer線程來處理的,而且Finalizer線程的優先級不高,默認是8,需要等到Finalizer線程把ReferenceQueue的對象對于的finalize方法執行完,還要等到下次gc時,才能把該對象回收,導致創建鏈接的這些對象在年輕代不能立即回收,從而進入了老年代,這也是為啥老年代會一直緩慢增長的問題。

    7.4 日志

    高并發下,特別是 Netty 的 IO 線程除了要執行該線程上的 IO 讀寫操作,還有執行異步任務和定時任務,如果 IO 線程處理不過來隊列里的任務,很有可能導致新進來異步任務出現被拒絕的情況。

    那什么情況下可能呢?IO 是異步讀寫的問題不大,就是多耗點 CPU,最有可能 block 住 IO 線程的是我們打的日志。

    目前 Log4j 的 ConsoleAppender 日志 immediateFlush 屬性默認為 true,即每次打 log 都是同步寫 flush 到磁盤的,這個對于內存操作來說,慢了很多。

    同時 AsyncAppender 的日志隊列滿了也會 block 住線程,log4j 默認的 buffer 大小是 128,而且是 block 的。

    即如果 buffer 的大小達到 128,就阻塞了寫日志的線程,在并發寫日志量大的的情況下,特別是堆棧很多時,log4j 的 Dispatcher 線程會出現變慢要刷盤。

    這樣 buffer 就不能快速消費,很容易寫滿日志事件,導致 Netty IO 線程 block 住,所以我們在打日志時,也要注意精簡。

    8、未來規劃

    現在我們都是基于 HTTP/1,現在 HTTP/2 相對于 HTTP/1 關鍵實現了在連接層面的服務,即一個連接上可以發送多個 HTTP 請求。

    即 HTTP 連接也能和 RPC 連接一樣,建幾個連接就可以了,徹底解決了 HTTP/1 連接不能復用導致每次都建連和慢啟動的開銷。

    我們也在基于 Netty 升級到 HTTP/2,除了技術升級外,我們對監控報警也一直在持續優化,怎么提供給業務方準確無誤的報警,也是一直在努力。

    還有一個就是降級,作為統一接入網關,和業務方做好全方位的降級措施,也是一直在完善的點,保證全站任何故障都能通過網關第一時間降級,也是我們的重點。

    9、寫在最后

    網關已經是一個互聯網公司的標配,這里總結實踐過程中的一些心得和體會,希望給大家一些參考以及一些問題的解決思路,我們也還在不斷完善中,同時我們也在做多活的項目,歡迎交流。

    附錄:更多相關資料

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    Java新一代網絡編程模型AIO原理及Linux系統AIO介紹

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    MINA、Netty的源代碼(在線閱讀版)已整理發布

    詳解Netty的安全性:原理介紹、代碼演示(上篇)

    詳解Netty的安全性:原理介紹、代碼演示(下篇)

    詳解Netty的優雅退出機制和原理

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