<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
最近我們線上閘道器替換為了 APISIX,也遇到了一些問題,有一個比較難解決的問題是 APISIX 的程序隔離問題。
首先我們遇到的就是 APISIX Prometheus 外掛在監控資料過多時影響正常業務介面響應的問題。當啟用 Prometheus 外掛以後,可以通過 HTTP 介面獲取 APISIX 內部採集的監控資訊然後展示到特定的看板中。
curl http://172.30.xxx.xxx:9091/apisix/prometheus/metrics
我們閘道器接入的業務系統非常繁雜,有 4000+ 路由,每次拉取 Prometheus 外掛時,metrics 條數超過 50 萬條,大小超過 80M+,這部分資訊需要在 lua 層拼裝傳送,當請求時會造成處理此請求的 worker 程序 CPU 佔用非常高,處理的時間超過 2s,導致此 worker 程序處理正常業務請求會有 2s+ 的延遲。
當時臨時想到的措施是修改 Prometheus 外掛,減少採集傳送的範圍和數量,先臨時繞過了此問題。經過對 Prometheus 外掛採集資訊的分析,採集的資料條數如下。
407171 apisix_http_latency_bucket 29150 apisix_http_latency_sum 29150 apisix_http_latency_count 20024 apisix_bandwidth 17707 apisix_http_status 11 apisix_etcd_modify_indexes 6 apisix_nginx_http_current_connections 1 apisix_node_info
結合我們業務實際需要,去掉了部分資訊,減少了部分延遲。
然後經 github issue 諮詢(github.com/apache/apis… ),發現 APISIX 在商業版本中有提供此功能。因為還是想直接使用開源版本,此問題也暫時可以繞過,就沒有繼續深究下去。
但是後面又遇到了一個問題,就是 Admin API 處理在業務峰值處理不及時。我們使用 Admin API 來進行版本切換的功能,在一次業務高峰期時,APISIX 負載較高,影響了 Admin 相關的介面,導致版本切換時偶發超時失敗。
這裡的原因顯而易見,影響是雙向的:前面的 Prometheus 外掛是 APISIX 內部請求影響了正常業務請求。這裡的是反過來的,正常業務請求影響了 APISIX 內部的請求。因此把 APISIX 內部的請求和正常業務請求隔離開就顯得至關重要,於是花了一點時間實現了這個功能。
上述對應會生成如下的 nginx.conf
設定範例檔案如下。
// 9091 埠處理 Prometheus 外掛介面請求 server { listen 0.0.0.0:9091; access_log off; location / { content_by_lua_block { local prometheus = require("apisix.plugins.prometheus.exporter") prometheus.export_metrics() } } } // 9180 埠處理 admin 介面 server { listen 0.0.0.0:9180; location /apisix/admin { content_by_lua_block { apisix.http_admin() } } } // 正常處理 80 和 443 的業務請求 server { listen 0.0.0.0:80; listen 0.0.0.0:443 ssl; server_name _; location / { proxy_pass $upstream_scheme://apisix_backend$upstream_uri; access_by_lua_block { apisix.http_access_phase() } }
對於 OpenResty 比較瞭解的同學應該知道,OpenResty 在 Nginx 的基礎上進行了擴充套件,增加了 privilege
privileged agent 特權程序不監聽任何埠,不對外提供任何服務,主要用於定時任務等。
我們需要做的是增加 1 個或者多個 woker 程序,專門處理 APISIX 內部的請求即可。
Nginx 採用多程序模式,master 程序會呼叫 bind、listen 監聽通訊端。fork 函數建立的 worker 程序會複製這些 listen 狀態的 socket 控制程式碼。
Nginx 原始碼中建立 worker 子程序的虛擬碼如下:
void ngx_master_process_cycle(ngx_cycle_t *cycle) { ngx_setproctitle("master process"); ngx_start_worker_processes() for (i = 0; i < n; i++) { // 根據 cpu 核心數建立子程序 ngx_spawn_process(i, "worker process"); pid = fork(); ngx_worker_process_cycle() ngx_setproctitle("worker process") for(;;) { // worker 子程序的無限迴圈 // ... } } } for(;;) { // ... master 程序的無限迴圈 } }
我們要做修改就是在 for 迴圈中多啟動 1 個或 N 個子程序,專門用來處理特定埠的請求。
這裡的 demo 以啟動 1 個 worker process 為例,修改 ngx_start_worker_processes 的邏輯如下,多啟動一個 worker process,命令名為 "isolation process" 表示內部隔離程序。
static void ngx_start_worker_processes(ngx_cycle_t *cycle, ngx_int_t n, ngx_int_t type) { ngx_int_t i; // ... for (i = 0; i < n + 1; i++) { // 這裡將 n 改為了 n+1,多啟動一個程序 if (i == 0) { // 將子行程群組中的第一個作為隔離程序 ngx_spawn_process(cycle, ngx_worker_process_cycle, (void *) (intptr_t) i, "isolation process", type); } else { ngx_spawn_process(cycle, ngx_worker_process_cycle, (void *) (intptr_t) i, "worker process", type); } } // ... }
隨後在 ngx_worker_process_cycle
的邏輯對第 0 號 worker 做特殊處理,這裡的 demo 使用 18080、18081、18082 作為隔離埠示意。
static void ngx_worker_process_cycle(ngx_cycle_t *cycle, void *data) { ngx_int_t worker = (intptr_t) data; int ports[3]; ports[0] = 18080; ports[1] = 18081; ports[2] = 18082; ngx_worker_process_init(cycle, worker); if (worker == 0) { // 處理 0 號 worker ngx_setproctitle("isolation process"); ngx_close_not_isolation_listening_sockets(cycle, ports, 3); } else { // 處理非 0 號 worker ngx_setproctitle("worker process"); ngx_close_isolation_listening_sockets(cycle, ports, 3); } }
這裡新寫了兩個方法
ngx_close_not_isolation_listening_sockets
:只保留隔離埠的監聽,取消其它埠監聽ngx_close_isolation_listening_sockets
:關閉隔離埠的監聽,只保留正常業務監聽埠,也就是處理正常業務ngx_close_not_isolation_listening_sockets
精簡後的程式碼如下:
// used in isolation process void ngx_close_not_isolation_listening_sockets(ngx_cycle_t *cycle, int isolation_ports[], int port_num) { ngx_connection_t *c; int port_match = 0; ngx_listening_t* ls = cycle->listening.elts; for (int i = 0; i < cycle->listening.nelts; i++) { c = ls[i].connection; // 從 sockaddr 結構體中獲取埠號 in_port_t port = ngx_inet_get_port(ls[i].sockaddr) ; // 判斷當前埠號是否是需要隔離的埠 int is_isolation_port = check_isolation_port(port, isolation_ports, port_num); // 如果不是隔離埠,則取消監聽事情的處理 if (c && !is_isolation_port) { // 呼叫 epoll_ctl 移除事件監聽 ngx_del_event(c->read, NGX_READ_EVENT, 0); ngx_free_connection(c); c->fd = (ngx_socket_t) -1; } if (!is_isolation_port) { port_match++; ngx_close_socket(ls[i].fd); // close 當前 fd ls[i].fd = (ngx_socket_t) -1; } } cycle->listening.nelts -= port_match; }
對應的 ngx_close_isolation_listening_sockets
關閉所有的隔離埠,只保留正常業務埠監聽,簡化後的程式碼如下。
void ngx_close_isolation_listening_sockets(ngx_cycle_t *cycle, int isolation_ports[], int port_num) { ngx_connection_t *c; int port_match; port_match = 0; ngx_listening_t * ls = cycle->listening.elts; for (int i = 0; i < cycle->listening.nelts; i++) { c = ls[i].connection; in_port_t port = ngx_inet_get_port(ls[i].sockaddr) ; int is_isolation_port = check_isolation_port(port, isolation_ports, port_num); // 如果是隔離埠,關閉監聽 if (c && is_isolation_port) { ngx_del_event(c->read, NGX_READ_EVENT, 0); ngx_free_connection(c); c->fd = (ngx_socket_t) -1; } if (is_isolation_port) { port_match++; ngx_close_socket(ls[i].fd); // 關閉 fd ls[i].fd = (ngx_socket_t) -1; } } cle->listening.nelts -= port_match; }
如此一來,我們就實現了 Nginx 基於埠的程序隔離。
這裡我們使用 18080~18082 埠作為隔離埠驗證,其它埠作為正常業務端埠。為了模擬請求佔用較高 CPU 的情況,這裡我們用 lua 來計算多次 sqrt,以更好的驗證 Nginx 的 worker 負載均衡。
server { listen 18080; // 18081,18082 設定一樣 server_name localhost; location / { content_by_lua_block { local sum = 0; for i = 1,10000000,1 do sum = sum + math.sqrt(i) end ngx.say(sum) } } } server { listen 28080; server_name localhost; location / { content_by_lua_block { local sum = 0; for i = 1,10000000,1 do sum = sum + math.sqrt(i) end ngx.say(sum) } } }
首先來記錄一下當前 worker 程序情況。
可以看到現在已經啟動了 1 個內部隔離 worker 程序(pid=3355),4 個普通 worker 程序(pid=3356~3359)。
首先我們可以看通過埠監聽來確定我們的改動是否生效。
可以看到隔離程序 3355 程序監聽了 18080、18081、18082,普通程序 3356 等程序監聽了 20880、20881 埠。
使用 ab 請求 18080 埠,看看是否只會把 3355 程序 CPU 跑滿。
ab -n 10000 -c 10 localhost:18080 top -p 3355,3356,3357,3358,3359
可以看到此時只有 3355 這個 isolation process 被跑滿。
接下來看看非隔離埠請求,是否只會跑滿其它四個 woker process。
ab -n 10000 -c 10 localhost:28080 top -p 3355,3356,3357,3358,3359
符合預期,只會跑滿 4 個普通 worker 程序(pid=3356~3359),此時 3355 的 cpu 使用率為 0。
到此,我們就通過修改 Nginx 原始碼實現了特定基於埠號的程序隔離方案。此 demo 中的埠號是寫死的,我們實際使用的時候是通過 lua 程式碼傳入的。
init_by_lua_block { local process = require "ngx.process" local ports = {18080, 18081, 18083} local ok, err = process.enable_isolation_process(ports) if not ok then ngx.log(ngx.ERR, "enable enable_isolation_process failed") return else ngx.log(ngx.ERR, "enable enable_isolation_process success") end }
這裡需要 lua 通過 ffi 傳入到 OpenResty 中,這裡不是本文的重點,就不展開講述。
這個方案有一點 hack,能比較好的解決當前我們遇到的問題,但是也是有成本的,需要維護自己的 OpenResty 程式碼分支,喜歡折騰的同學或者實在需要此特性可以試試。
上述方案只是我對 Nginx 原始碼的粗淺瞭解做的改動,如果有使用不當的地方歡迎跟我反饋。
以上就是修改Nginx原始碼實現worker程序隔離實現詳解的詳細內容,更多關於Nginx worker 程序隔離的資料請關注it145.com其它相關文章!
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