喜马拉雅自研网关架构演进过程


背景

网关是一个比较成熟了的产品,基本上各大互联网公司都会有网关这个中间件,来解决一些公有业务的上浮,而且能快速的更新迭代,如果没有网关,要更新一个公有特性,就要推动所有业务方都更新和发布,那是效率极低的事,有网关后,这一切都变得不是问题,喜马拉雅也是一样,用户数增长达到6亿多的级别,Web服务个数达到500+,目前我们网关日处理200亿加次调用,单机QPS高峰达到4w+。

网关除了要实现最基本的功能反向代理外,还有公有特性,比如黑白名单、流控、鉴权、熔断、API发布、监控和报警等,我们还根据业务方的需求实现了流量调度、流量Copy、预发布、智能化升降级、流量预热等相关功能,下面就我们网关在这些方便的一些实践经验以及发展历程,下面是喜马拉雅网关的演化过程:
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第一版:Tomcat NIO + AsyncServlet

网关在架构设计时最为关键点,就是网关在接收到请求,调用后端服务时不能阻塞Block,否则网关的吞吐量很难上去,因为最耗时的就是调用后端服务这个远程调用过程,如果这里是阻塞的,那你的Tomcat的工作线程都Block主了,在等待后端服务响应的过程中,不能去处理其他的请求,这个地方一定要异步。

架构图如下:
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这版我们实现单独的Push层,作为网关收到响应后,响应客户端时,通过这层实现,和后端服务的通信是HttpNioClient,对业务的支持黑白名单,流控,鉴权,API发布等功能,这版只是功能上达到网关的邀请,但是处理能力很快就成了瓶颈,单机QPS到5k的时候,就会不停的full gc,后面通过dump线上的堆分析,发现全是Tomcat缓存了很多http的请求,因为Tomcat默认会缓存200个RequestProcessor,每个prcessor都关联了一个request,还有就是Servlet 3.0 Tomcat的异步实现会出现内存泄漏,后面通过减少这个配置,效果明显。但性能肯定就下降了,总结了下,基于Tomcat做为接入端,有如下几个问题:

Tomcat自身的问题

缓存太多,Tomcat用了很多对象池技术,内存有限的情况下,流量一高很容易触发gc。

内存copy,Tomcat的默认是用堆内存,所以数据需要读到堆内,而我们后端服务是Netty,有堆外内存,需要通过数次copy。

Tomcat还有个问题是读body是阻塞的,Tomcat的NIO模型和Reactor模型不一样,读body是Block的。

HttpNioClient的问题

获取和释放链接都需要加锁,对应网关这样的代理服务场景,会频繁的建链和关闭链接,势必会影响性能。

基于Tomcat的存在的这些问题,我们后面对接入端做改造,用Netty做接入层和服务调用层,也就是我们的第二版,能彻底解决上面的问题,达到理想的性能。

第二版:Netty + 全异步

基于Netty的优势,我们实现了全异步、无锁、分层的架构。

先看下我们基于Netty做接入端的架构图:
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接入层

Netty的io线程,负责http协议的编解码工作,同时对协议层面的异常做监控报警。

对http协议的编解码做了优化,对异常,攻击性请求监控可视化,比如我们对http的请求行和请求头大小是有限制的,Tomcat是请求行和请求加在一起,不超过8K,Netty是分别有大小限制,假如客户端发送了超过阀值的请求,带cookie的请求很容易超过,正常情况下,netty就直接响应400给客户端,经过改造后,我们只取正常大小的部分,同时标记协议解析失败,到业务层后,就可以判断出是那个服务出现这类问题,其他的一些攻击性的请求,比如只发请求头,不发body/或者发部分这些都需要监控和报警。

业务逻辑层

负责对API路由,流量调度等一序列的支持业务的公有逻辑,都在这层实现,采样责任链模式,这层不会有io操作。

在业界和一些大厂的网关设计中,业务逻辑层基本都是设计成责任链模式,公有的业务逻辑也在这层实现,我们在这层也是相同的套路,支持了:
  • 用户鉴权和登陆校验,支持接口级别配置
  • 黑白明单,分全局和应用,以及IP维度,参数级别
  • 流量控制,支持自动和手动,自动是对超大流量自动拦截,通过令牌桶算法实现
  • 智能熔断,在histrix的基础上做了改进,支持自动升降级,我们是全部自动的,也支持手动配置立即熔断,就是发现服务异常比例达到阀值,就自动触发熔断
  • 灰度发布,我对新启动的机器的流量支持类似tcp的慢启动机制,给
    机器一个预热的时间窗口
  • 统一降级,我们对所有转发失败的请求都会找统一降级的逻辑,只要业务方配了降级规则,都会降级,我们对降级规则是支持到参数级别的,包含请求头里的值,是非常细粒度的,另外我们还会和varnish打通,支持varish的优雅降级
  • 流量调度,支持业务根据筛选规则,对流量筛选到对应的机器,也支持只让筛选的流量访问这台机器,这在查问题/新功能发布验证时非常用,可以先通过小部分流量验证再大面积发布上线。
  • 流量copy,我们支持对线上的原始请求根据规则copy一份,写入到mq或者其他的upstream,来做线上跨机房验证和压力测试。
  • 请求日志采样,我们对所有的失败的请求都会采样落盘,提供业务方排查问题支持,也支持业务方根据规则进行个性化采样,我们采样了整个生命周期的数据,包含请求和响应相关的所有数据。


上面提到的这么多都是对流量的治理,我们每个功能都是一个filter,处理失败都不影响转发流程,而且所有的这些规则的元数据在网关启动时就会全部初始化好,在执行的过程中,不会有IO操作,目前有些设计会对多个filter做并发执行,由于我们的都是内存操作,开销并不大,所以我们目前并没有支持并发执行,还有个就是规则会修改,我们修改规则时,会通知网关服务,做实时刷新,我们对内部自己的这种元数据更新的请求,通过独立的线程处理,防止IO在操作时影响业务线程。

服务调用层

服务调用对于代理网关服务是关键的地方,一定需要异步,我们通过Netty实现,同时也很好的利用了Netty提供的链接池,做到了获取和释放都是无锁操作。

异步Push

网关在发起服务调用后,让工作线程继续处理其他的请求,而不需要等待服务端返回,这里的设计是我们为每个请求都会创建一个上下文,我们在发完请求后,把该请求的context绑定到对应的链接上,等Netty收到服务端响应时,就会在给链接上执行read操作,解码完后,再从给链接上获取对应的context,通过context可以获取到接入端的session,这样push就通过session把响应写回客户端了,这样设计也是基于http的链接是独占的,即链接可以和请求上下文绑定。

链接池

链接池的原理如下图:
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服务调用层除了异步发起远程调用外,还需要对后端服务的链接进行管理,http不同于RPC,http的链接是独占的,所以在释放的时候要特别小心,一定要等服务端响应完了才能释放,还有就是链接关闭的处理也要小心,总结如下几点:
  • Connection:close
  • 空闲超时,关闭链接
  • 读超时关闭链接
  • 写超时,关闭链接
  • Fin,Reset


上面几种需要关闭链接的场景,下面主要说下Connection:close和空闲写超时两种,其他的应该是比较常见的比如读超时,链接空闲超时,收到fin,reset码这几个。

Connection:close

后端服务是Tomcat,Tomcat对链接重用的次数是有限制的,默认是100次,当达到100次后,Tomcat会通过在响应头里添加Connection:close,让客户端关闭该链接,否则如果再用该链接发送的话,会出现400。

还有就是如果端上的请求带了connection:close,那Tomcat就不等这个链接重用到100次,即一次就关闭,通过在响应头里添加Connection:close,即成了短链接,这个在和Tomcat保持长链接时,需要注意的,如果要利用,就要主动remove掉这个close头。

写超时

首先网关什么时候开始计算服务的超时时间,如果从调用writeAndFlush开始就计算,这其实是包含了Netty对http的encode时间和从队列里把请求发出去即flush的时间,这样是对后端服务不公平的,所以需要在真正flush成功后开始计时,这样是和服务端最接近的,当然还包含了网络往返时间和内核协议栈处理的时间,这个不可避免,但基本不变。

所以我们是flush成功回调后开始启动超时任务,这里就有个注意的地方,如果flush不能快速回调,比如来了一个大的post请求,body部分比较大,而netty发送的时候第一次默认是发1k的大小,如果还没有发完,则增大发送的大小继续发,如果在Netty在16次后还没有发送完成,则不会再继续发送,而是提交一个flushTask到任务队列,待下次执行到后再发送,这时flush回调的时间就比较大,导致这样的请求不能及时关闭,而且后端服务Tomcat会一直阻塞在读body的地方,基于上面的分析,所以我们需要一个写超时,对大的body请求,通过写超时来及时关闭。

全链路超时机制

下面是我们在整个链路种一个超时处理的机制。
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  • 协议解析超时
  • 等待队列超时
  • 建链超时
  • 等待链接超时
  • 写前检查是否超时
  • 写超时
  • 响应超时


监控报警

网关业务方能看到的是监控和报警,我们是实现秒级别报警和秒级别的监控,监控数据定时上报给我们的管理系统,由管理系统负责聚合统计,落盘到InfluxDB。

我们对http协议做了全面的监控和报警,无论是协议层的还是服务层的。

协议层

  • 攻击性请求,只发头,不发/发部分body,采样落盘,还原现场,并报警
  • Line or Head or Body过大的请求,采样落盘,还原现场,并报警


应用层

  • 耗时监控,有慢请求,超时请求,以及tp99,tp999等
  • QPS监控和报警
  • 带宽监控和报警,支持对请求和响应的行,头,body单独监控。
  • 响应码监控,特别是400和404
  • 链接监控,我们对接入端的链接,以及和后端服务的链接,后端服务链接上待发送字节大小也都做了监控
  • 失败请求监控
  • 流量抖动报警,这是非常有必要的,流量抖动要么是出了问题,要么就是出问题的前兆。


总体架构

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性能优化实践

对象池技术

对于高并发系统,频繁的创建对象不仅有分配内存的开销外,还有对gc会造成压力,我们在实现时会对频繁使用的比如线程池的任务task,StringBuffer等会做写重用,减少频繁的申请内存的开销。

上下文切换

高并发系统,通常都采用异步设计,异步化后,不得不考虑线程上下文切换的问题,我们的线程模型如下:
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我们整个网关没有涉及到IO操作,但我们在业务逻辑这块还是和Netty的IO编解码线程异步,是有两个原因,1是防止开发写的代码有阻塞,2是业务逻辑打日志可能会比较多,在突发的情况下,但是我们在push线程时,支持用Netty的IO线程替代,这里做的工作比较少,这里有异步修改为同步后(通过修改配置调整),CPU的上下文切换减少20%,进而提高了整体的吞吐量,就是不能为了异步而异步,zull2的设计和我们的类似。

GC优化

在高并发系统,GC的优化不可避免,我们在用了对象池技术和堆外内存时,对象很少进入老年代,另外我们年轻代会设置的比较大,而且SurvivorRatio=2,晋升年龄设置最大15,尽量对象在年轻代就回收掉, 但监控发现老年代的内存还是会缓慢增长,通过dump分析,我们每个后端服务创建一个链接,都时有一个socket,socket的AbstractPlainSocketImpl,而AbstractPlainSocketImpl就重写了Object类的finalize方法,实现如下:
/**
* Cleans up if the user forgets to close it.
*/
protected void finalize() throws IOException {
close();


是为了我们没有主动关闭链接,做的一个兜底,在GC回收的时候,先把对应的链接资源给释放了,由于finalize的机制是通过JVM的Finalizer线程来处理的,而且Finalizer线程的优先级不高,默认是8,需要等到Finalizer线程把ReferenceQueue的对象对于的Finalizer方法执行完,还要等到下次GC时,才能把该对象回收,导致创建链接的这些对象在年轻代不能立即回收,从而进入了老年代,这也是为啥老年代会一直缓慢增长的问题。

日志

高并发下,特别是Netty的IO线程除了要执行该线程上的IO读写操作,还有执行异步任务和定时任务,如果IO线程处理不过来队列里的任务,很有可能导致新进来异步任务出现被拒绝的情况,那什么情况下可能呢,IO是异步读写的问题不大,就是多耗点CPU,最有可能Block住IO线程的是我们打的日志,目前Log4j的ConsoleAppender日志immediateFlush属性默认为true,即每次打log都是同步写flush到磁盘的,这个对于内存操作来说,慢了很多,同时AsyncAppender的日志队列满了也会Block住线程,Log4j默认的buffer大小是128,而且是Block的,即如果buffer的大小达到128,就阻塞了写日志的线程,在并发写日志量大的的情况下,特别是堆栈很多时,Log4j的Dispatcher线程会出现变慢要刷盘,这样buffer就不能快速消费,很容易写满日志事件,导致Netty IO线程Block住,所以我们在打日志时,也要注意精简。

未来规划

现在我们都是基于http1,现在http2相对于http1关键实现了在链接层面的服务,即一个链接上可以发送多个http请求,即http的链接也能和RPC的链接一样,建几个链接就可以了,彻底解决了http1链接不能复用导致每次都建链和慢启动的开销,我们也在基于Netty升级到http2,除了技术升级外,我们对监控报警也一直在持续优化,怎么提供给业务方准确无误的报警,也是一直在努力,还有一个就是降级,作为统一接入网关,和业务方做好全方位的降级措施,也是一直在完善的点,保证全站任何故障都能通过网关第一时间降级,也是我们的重点。

总结

网关已经是一个互联网公司的标配,这里总结实践过程中的一些心得和体会,希望给大家一些参考以及一些问题的解决思路,我们也还在不断完善中,同时我们也在做多活的项目,感兴趣的同学可以加入我们。

原文链接:https://www.jianshu.com/p/165b1941cdfa,作者:彭荣新

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