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公众号矩阵

奔溃!老板叫我设计一个亿级API网关

网关是一个比较成熟的产品,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。

作者:彭荣新来源:喜马拉雅技术博客|2021-04-09 08:13

 

图片来自 Pexels

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+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。

第一版:Tomcat nio+Async Servlet

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,Tomcat 的工作线程都 block 住了,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:

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。

但是这版只是功能上达到网关的要求,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。

这里再分享一张 Tomcat buffer 的关系图:

通过上面的图,我们可以看出,Tomcat 对外封装的很好,内部默认的情况下会有三次 copy。

HttpNioClient 的问题:获取和释放连接都需要加锁,对应网关这样的代理服务场景,会频繁的建连和关闭连接,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:

①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。

②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。
  • 黑白名单,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 varnish 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。

③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 提供的连接池,做到了获取和释放都是无锁操作。

④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 绑定到对应的连接上,等 Netty 收到服务端响应时,就会在给连接上执行 read 操作。

解码完后,再从给连接上获取对应的 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 的连接是独占的,即连接和请求上下文绑定。

⑤连接池

连接池的原理如下图:

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连接进行管理。

HTTP 不同于 RPC,HTTP 的连接是独占的,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,还有就是连接关闭的处理也要小心。

总结如下几点:

  • Connection:close
  • 空闲超时,关闭连接
  • 读超时关闭连接
  • 写超时,关闭连接
  • Fin,Reset

上面几种需要关闭连接的场景,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,连接空闲超时,收到 fin,reset 码这几个。

⑥Connection:close

后端服务是 Tomcat,Tomcat 对连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,让客户端关闭该连接,否则如果再用该连接发送的话,会出现 400。

还有就是如果端上的请求带了 connection:close,那 Tomcat 就不等这个连接重用到 100 次,即一次就关闭。

通过在响应头里添加 Connection:close,即成了短连接,这个在和 Tomcat 保持长连接时,需要注意的,如果要利用,就要主动 remove 掉这个 close 头。

⑦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

上图是我们在整个链路超时处理的机制:

  • 协议解析超时
  • 等待队列超时
  • 建连超时
  • 等待连接超时
  • 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。
  • OPS 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。
  • 连接监控,我们对接入端的连接,以及和后端服务的连接,后端服务连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:

性能优化实践

①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。

②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:

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。

有两个原因:

  • 防止开发写的代码有阻塞。
  • 业务逻辑打日志可能会比较多,在突发的情况下,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。

③GC 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连接,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:

  1. /** 
  2.      * Cleans up if the user forgets to close it. 
  3.      */ 
  4.     protected void finalize() throws IOException { 
  5.         close(); 
  6.     } 

是为了我们没有主动关闭连接,做的一个兜底,在 GC 回收的时候,先把对应的连接资源给释放了。

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 finalize 方法执行完。

还要等到下次 GC 时,才能把该对象回收,导致创建连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。

④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 HTTP/1,现在 HTTP/2 相对于 HTTP/1 关键实现了在连接层面的服务,即一个连接上可以发送多个 HTTP 请求。

即 HTTP 连接也能和 RPC 连接一样,建几个连接就可以了,彻底解决了 HTTP/1 连接不能复用导致每次都建连和慢启动的开销。

我们也在基于 Netty 升级到 HTTP/2,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,欢迎交流。

作者:彭荣新

编辑:陶家龙

出处:转载自公众号喜马拉雅技术博客(ID:xmly_tech)

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】

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