十六、OpenResty 奇门术——使用OpenResty开发Web服务

十六、OpenResty 奇门术——使用OpenResty开发Web服务

本文将介绍如何利用 OpenResty 技术开发高性能的 Web 服务，特别是如何应对高并发访问量、处理复杂的实时数据需求。我们将讨论不同架构的优缺点，以及如何设计一个高效的系统。

1. 架构

本文将介绍的架构包括 OpenResty+JavaEE 技术架构，具体探讨其在应对高访问量和复杂逻辑时的设计和优化策略。

2. 单DB架构

在早期的单DB架构中，通常使用Nginx作为前端负载均衡，upstream请求转发到后端的Tomcat实例。随着访问量的增长，可以通过增加Tomcat实例来扩展处理能力。这种架构的优点在于简单易用且扩展灵活。

但是，随着请求量的增加，数据库成为瓶颈的风险也随之上升。通常，这种架构的演变过程如下：

1. Nginx负载均衡与Tomcat扩展：最初的扩展通常是增加Tomcat实例，通过Nginx的负载均衡策略（如轮询、最少连接数等）来均衡请求的分发，进而提高服务的可用性和吞吐量。

2. 数据库瓶颈问题：当Tomcat实例扩展到一定数量后，后端的单个数据库负载会开始增加，数据库的CPU、IO、内存等资源可能成为性能瓶颈，特别是在高并发场景下。

3. 读写分离与缓存引入：为了缓解单DB的压力，通常会引入读写分离策略，将数据库的读操作转移到只读节点，从而减轻主库的压力。同时，增加缓存（如Redis或Memcached）来降低数据库的访问频率，提高响应速度。

4. 进一步优化：在数据库成为瓶颈后，可以进一步考虑使用分库分表、中间件（如ShardingSphere）等技术手段来对数据库进行水平扩展。此外，结合消息队列、微服务架构等方式进行异步化和解耦，也可以提升系统的可扩展性和容错能力。

2.1 DB+Cache/数据库读写分离架构

在单DB架构下，当数据库压力增大时，单个数据库往往难以承载所有的读写请求。此时可以通过使用数据库读写分离或者增加 Redis 这种缓存机制来支持更大的访问量。

• 读写分离：通过主数据库（Master）处理写操作，从数据库（Slave）处理读操作，将读写请求分散到不同的数据库实例上。这样可以减轻单个数据库的负担，并提高系统的并发能力和响应速度。主从数据库的同步通常采用半同步复制方式，但这也可能导致数据同步延迟等问题。

• 使用缓存：缓存（如 Redis）可以用来存储频繁读取的数据，从而减少数据库的读取压力。一般来说，对于读取频率高、变化不频繁的数据，可以优先考虑缓存存储，读取操作直接从缓存中获取。使用缓存的好处是响应速度快、减少数据库负载。但在这种架构下，可能会面临缓存和数据库数据不一致的问题。例如，缓存的数据如果没有及时失效或者更新，将会导致读取到过期的数据。为了避免这种问题，通常会设置缓存的过期时间或者使用缓存淘汰策略。

使用缓存架构时需要注意以下几点：

1. 数据不一致：缓存与数据库数据不同步会造成数据不一致问题。一般通过设置缓存的过期时间来控制缓存刷新，但有时也可能引发数据不一致情况。

2. Redis 不可用：当 Redis 缓存服务不可用时，所有请求直接命中数据库，可能导致数据库压力骤增。因此，需要有 Redis 主从备份或者 Redis 集群来增强可用性。

3. 数据一致性要求：使用缓存的架构通常要求应用对数据一致性的要求不是很高。比如，订单数据这类需要持久化的数据并不适合用 Redis 直接存储，但可以利用缓存来优化订单的读取性能。

4. 缓存架构的选择：可以考虑 Redis 的主从架构，或者用一致性哈希算法做分片的 Redis 集群。如果对缓存依赖较大，最好使用 Redis 集群架构来避免单点故障，提高系统的可用性和扩展性。

综上，DB+Cache 架构是一种提高系统读写性能的有效方案，适合于读多写少的场景，但对数据一致性要求较高的业务场景则需要谨慎选择。

2.2 OpenResty+Local Redis+MySQL 集群架构

在这种架构中，OpenResty 作为前端 Web 服务器，通过 Lua 脚本来进行缓存管理。每台 OpenResty 服务器上都会部署一个本地 Redis 实例，用来存储热点数据。请求首先会在 OpenResty 上进行缓存命中检查，如果命中成功，则直接返回缓存数据。若缓存未命中，OpenResty 会将请求转发给后端的 Tomcat 集群，由 Tomcat 再从 MySQL 数据库中读取数据。

• 本地 Redis 缓存：OpenResty 与 Redis 部署在同一台服务器上，这样设计的优点是减少网络延迟，使得缓存数据的获取速度更快。由于 Redis 只在本地读取，避免了网络 IO 的开销。同时，这种本地化设计可以更好地隔离 Redis 实例，防止缓存宕机对整个集群造成影响。

• Redis 数据同步：Redis 实例通过主从复制来同步数据，一般采用树状架构。主节点负责写操作，而从节点负责读取操作，通过这种方式提升缓存的读取性能，并保证数据的高可用性。

如上图所示，Redis 主从复制的叶子节点可以启用 AOF（Append-Only File）持久化策略，这样在主 Redis 节点不可用时，数据依然可以从从节点恢复。AOF 可以确保每条操作日志都被保存下来，能够更好地保障数据的持久性和一致性。

• 多主 Redis 架构：如果业务对 Redis 的依赖性非常高，则可以考虑采用多主 Redis 架构（Multi-Master Redis），而不是单主架构，以防止单主 Redis 出现不可用情况导致的数据不一致以及对后端 Tomcat 集群的流量击穿。多主架构还可以进一步提高 Redis 的扩展能力和数据的读写性能。

• 架构的缺点：

  • Redis 实例数据量限制：由于 Redis 是一个内存数据库，所以每个 Redis 实例能存储的数据量相对较小。为了解决单机内存不足的问题，可以根据 Redis 键的尾号来分配存储位置。例如，尾号为 1 的键存储在 A 服务器，尾号为 2 的键存储在 B 服务器。虽然这种方式能有效分散负载，但会增加系统的复杂性。
  • 运维复杂，扩展性差：这种架构要求每台 OpenResty 服务器都安装 Redis，并且 Redis 实例之间需要有主从复制关系或树状架构。在扩展新服务器时，需要同步调整缓存架构和数据分布规则，增加了运维的复杂性。

总结来说，OpenResty + Local Redis + MySQL 集群架构适用于数据量适中、缓存命中率高的业务场景，可以显著降低数据库的读负载并加快数据响应速度。但是其复杂的运维和扩展成本，要求运维团队具备较高的技能水平和资源管理能力。

2.3 OpenResty+Redis 集群+MySQL 集群架构

在这个架构中，使用了一致性哈希算法来实现 Redis 集群，而不是每台服务器部署本地 Redis。这种方式可以确保当其中一台 Redis 实例不可用时，仅有少量数据会丢失，从而防止大量请求直接打到数据库，减轻数据库的压力。该架构通过一致性哈希算法来进行 Redis 分片，使得 Redis 集群可以水平扩展，增加容量和处理能力。

• Redis 集群分片：可以使用 Twemproxy 作为中间件来实现 Redis 的分片。Twemproxy 是一个轻量级的 Redis 代理，它负责客户端和 Redis 服务器之间的请求转发。通过 Twemproxy，我们可以实现对 Redis 集群的分片管理，保证数据均匀分布在多个 Redis 实例上，同时避免单点故障。

如上图所示，Twemproxy 与 Redis 之间通过单链接交互，Twemproxy 负责对 Redis 集群的请求进行分片管理。通过这种方式，我们可以水平扩展更多的 Twemproxy 实例，以增加 Redis 的连接数和吞吐量。

• 链接数瓶颈：随着 Tomcat 实例数量的增加，Redis 和 MySQL 的连接数可能会成为瓶颈，因为大多数 Redis 和 MySQL 客户端都是通过连接池来实现的。为了应对这种情况，可以使用 Twemproxy 这样的中间件来减少每个应用程序实例的连接数，从而优化性能。

• 负载均衡与高可用：当 Twemproxy 实例众多时，应用的维护和配置会变得复杂，需要在其之上做负载均衡。例如，可以使用 LVS（Linux Virtual Server）或 HaProxy 实现 VIP（虚拟 IP），从而对应用程序做到透明切换和故障自动转移。负载均衡还可以通过实现内网 DNS 来完成。

如上图所示，通过使用 LVS 或 HaProxy 进行负载均衡，可以提高整个架构的容错能力和稳定性，避免单点故障带来的影响。对于这些中间件的具体配置和负载均衡策略，可以参考相关的深入资料。

• 架构优缺点：
  • 优点：
    • Redis 和 MySQL 集群架构大大增强了系统的高可用性和扩展性。
    • 一致性哈希算法确保了数据的分布均匀，即使部分节点宕机也只会影响少量数据。
    • Twemproxy 等中间件有效减少了 Redis 和 MySQL 的连接数问题，降低了客户端的复杂性。
  • 缺点：
    • 维护和配置 Twemproxy 实例数量多时较为困难，系统扩展性虽好但也增加了运维成本。
    • 需要额外的负载均衡机制，如 LVS、HaProxy 等，增加了架构的复杂度。

总结来说，这种架构适用于业务访问量大、数据一致性要求较高的场景，通过 Redis 集群、MySQL 集群和高效的负载均衡机制，实现了高并发和高可用的系统架构设计。

3. 实现

在这一部分，我们将搭建一种架构来处理广告词缓存和展示。

该架构的主要流程如下：

1. Nginx：处理客户端请求，首先从缓存读取数据，如果缓存中没有，则负载到后端 Tomcat 处理，同时更新缓存。
2. Twemproxy：作为 Redis 的代理，提高 Redis 集群的性能和可用性。
3. Redis：作为缓存层，存储热点数据以提高读取效率。
4. 后端 Tomcat：处理业务逻辑，如果 Redis 中没有数据，则从数据库中读取数据，并更新 Redis 缓存。
5. Atlas ：是一个类似于 Twemproxy 的 MySQL 中间件，由 Qihoo 360 开发。它支持分库、分表、读写分离等功能，但不支持跨库分表功能。可以选择在客户端实现分库逻辑。
6. MySQL：作为数据库存储持久数据。

以下是步骤和详细配置说明。

3.1 后台逻辑

1. 商家登录后台：
   商家通过后台系统管理广告词。后台系统需要支持商家登录并进行数据管理。

2. 分页查询商家数据：
   根据商家的需求，后台系统需支持分页查询，可能需要整合商品系统的搜索功能，例如通过Solr或ElasticSearch实现复杂的查询需求。

3. 广告词的增删改查：

   • 增：将新广告词加入数据库并更新Redis缓存。
   • 删：从数据库中删除广告词并更新Redis缓存。
   • 改：更新数据库中的广告词，并同步更新Redis缓存。
   • 对于增删改操作，建议直接更新Redis缓存，或者仅删除缓存，下一次查询时再更新缓存。

3.2 前台逻辑

1. Nginx与Redis缓存：
   Nginx通过Lua脚本查询Redis缓存，确保广告词的快速获取。

2. 回源到Tomcat：
   如果Redis缓存中没有数据，则回源到Tomcat。Tomcat从数据库中读取数据，并异步更新Redis缓存。为防止Tomcat压力过大，设置适当的降级开关，例如当回源请求达到一定阈值时，直接返回空广告词以防止Tomcat雪崩。

3.3 项目搭建

项目部署目录结构：

/usr/chapter6
    ├── redis_6660.conf
    ├── redis_6661.conf
    ├── nginx_chapter6.conf
    ├── nutcracker.yml
    ├── nutcracker.init
    └── webapp
        ├── WEB-INF
        ├── lib
        ├── classes
        └── web.xml

3.4 Redis+Twemproxy 配置

Redis 配置：

1. 安装 Redis：

2. Redis 配置文件 (redis_6660.conf 和 redis_6661.conf)：

   # Redis实例6660配置
   port 6660  # Redis 监听的端口号
   pidfile "/var/run/redis_6660.pid"  # PID 文件路径
   maxmemory 20mb  # 最大内存限制
   maxmemory-policy volatile-lru  # 内存淘汰策略：LRU（最近最少使用）策略
   maxmemory-samples 10  # LRU 算法的采样数
   save ""  # 关闭 RDB 持久化
   appendonly no  # 关闭 AOF 持久化
   

   # Redis实例6661配置
   port 6661
   pidfile "/var/run/redis_6661.pid"
   maxmemory 20mb
   maxmemory-policy volatile-lru
   maxmemory-samples 10
   save ""
   appendonly no
   

3. Twemproxy 配置 (nutcracker.yml)：

   server1:
     listen: 127.0.0.1:1111  # 代理监听地址和端口
     hash: fnv1a_64  # 哈希算法
     distribution: ketama  # ketama 一致性哈希分布
     redis: true  # 启用 Redis 模式
     timeout: 1000  # 超时时间（毫秒）
     servers:
       - 127.0.0.1:6660:1  # Redis 实例 6660
       - 127.0.0.1:6661:1  # Redis 实例 6661
   

   将 nutcracker.yml 配置文件复制到 /usr/chapter6 目录，并修改配置文件路径为 /usr/chapter6/nutcracker.yml。

4. 启动 Redis 和 Twemproxy：

   nohup /usr/servers/redis-2.8.19/redis-server /usr/chapter6/redis_6660.conf &
   nohup /usr/servers/redis-2.8.19/redis-server /usr/chapter6/redis_6661.conf &
   /usr/chapter6/nutcracker.init start
   

   使用 ps -aux | grep -e redis -e nutcracker 命令检查 Redis 和 Twemproxy 的进程是否成功启动。

3.5 MySQL+Atlas 配置

Atlas 是一个类似于 Twemproxy 的 MySQL 中间件，由 Qihoo 360 开发。它支持分库、分表、读写分离等功能，但不支持跨库分表功能。可以选择在客户端实现分库逻辑。以下是 Atlas 的配置和使用步骤：

1. MySQL 初始化

为测试创建一个数据库和表：