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干货 | 日均流量200亿,携程高性能全异步网关实践

Butters 携程技术 2022-12-05

作者简介

 

Butters,携程软件技术专家,专注于网络架构、API网关、负载均衡、Service Mesh等领域。



一、概述


与许多公司一样,携程API网关也是同微服务架构一起引入的基础设施,最早版本发布于2014年。随着服务化在公司的快速推进,网关逐渐成为应用暴露到外网的标准方案。后来的“ALL IN无线”、国际化、异地多活等,网关跟随着公司公共业务与基础架构共同演进。截止2021年7月,整体接入服务数3000以上,日均处理流量200亿。


技术方案上,公司微服务早期发展受NetflixOSS影响较深,网关方面最早也是参考了Zuul 1.0进行的二次开发,核心可概括为四点:


  • server端:Tomcat NIO + AsyncServlet

  • 业务流程:独立线程池,分阶段的责任链模式

  • client端:Apache HttpClient,同步调用

  • 核心组件:Archaius(动态配置客户端),Hystrix(熔断限流),Groovy(热更新支持)



众所周知,同步调用阻塞线程,系统吞吐受IO影响大。作为行业先驱,Zuul在设计上也考虑到了这点:通过引入Hystrix,资源隔离配合限流,将故障(慢IO)框在一定范围内;配合熔断策略,可提前释放部分线程资源;最终达到局部异常不影响全局的目的。


但随着公司业务的发展,上述策略效果逐渐减弱,主要原因在于两方面的变动:


  • 业务出海:网关作为海外接入层,部分流量需转回国内,慢IO成为常态

  • 服务规模增长:局部异常常态化,加上微服务异常扩散的特性,线程池可能长期处于亚健康状态



全异步改造是携程API网关近年的一项核心工作点,本文也将由此展开,聊一聊我们在网关方面的工作与实践。重点包括:性能优化、业务形态、技术架构、治理经验等。


二、高性能网关核心设计


2.1. 异步流程设计


全异步 = server端异步 + 业务流程异步 + client端异步 


对于server与client端,我们选择了Netty框架,NIO/Epoll + Eventloop本身就是事件驱动的设计。改造核心在于业务流程的异步化,常见异步场景包括:


  • 业务IO事件:如请求校验、身份认证,涉及远程调用
  • 自身IO事件:如读取到了报文的前xx字节
  • 请求转发:包括TCP连接,HTTP请求


经验上,异步编程相比同步在设计、读写上都会困难一些,一般包括:


  • 流程设计&状态转换
  • 异常处理,包括常规异常与超时
  • 上下文传递,包括业务上下文与trace log
  • 线程调度
  • 流量控制


尤其在Netty上下文内,对ByteBuf生命周期设计的不完善,很容易造成内存泄漏。围绕这些问题,我们设计了对应外围框架,最大努力对业务代码抹平同步/异步差异,方便开发;同时默认兜底与容错,保证程序整体安全。工具上借助了RxJava,主要流程如下图所示。



  • Maybe


  • RxJava内置容器类,标识正常结束、有且仅有一个对象返回、异常三种状态

  • 响应式,方便整体状态机设计,自带异常处理、超时、线程调度等封装

  • Maybe.empty()/Maybe.just(T),适用同步场景

  • 工具类RxJavaPlugins,方便切面逻辑封装


  • Filter


  • 代表一块独立的业务逻辑,同步&异步业务统一接口,返回Maybe

  • 异步场景(如远程调用)统一封装,如涉及线程切换,通过maybe.obesrveOn(eventloop)切回

  • 异步filter默认增加超时,并按弱依赖处理,忽略错误


public interface Processor<T> { ProcessorType getType(); int getOrder(); boolean shouldProcess(RequestContext context); //对外统一封装为Maybe Maybe<T> process(RequestContext context) throws Exception; }

public abstract class AbstractProcessor implements Processor { //同步&无响应,继承此方法 //场景:常规业务处理 protected void processSync(RequestContext context) throws Exception {}
//同步&有响应,继承此方法,健康检测 //场景:健康检测、未通过校验时的静态响应 protected T processSyncAndGetReponse(RequestContext context) throws Exception {        process(context); return null; };
//异步,继承此方法 //场景:认证、鉴权等涉及远程调用的模块 protected Maybe<T> processAsync(RequestContext context) throws Exception { T response = processSyncAndGetReponse(context); if (response == null) { return Maybe.empty(); } else { return Maybe.just(response); } };
@Override public Maybe<T> process(RequestContext context) throws Exception { Maybe<T> maybe = processAsync(context); if (maybe instanceof ScalarCallable) { //标识同步方法,无需额外封装 return maybe; } else { //统一加超时,默认忽略错误 return maybe.timeout(getAsyncTimeout(context), TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.from(context.getEventloop()), timeoutFallback(context)); } }
    protected long getAsyncTimeout(RequestContext context) { return 2000; }
protected Maybe<T> timeoutFallback(RequestContext context) { return Maybe.empty();    }


  • 整体流程


  • 沿用责任链的设计,分为inbound、outbound、error、log四阶段

  • 各阶段由一或多个filter组成

  • filter顺序执行,遇到异常则中断,inbound期间任意filter返回response也触发中断


public class RxUtil{ //组合某阶段(如Inbound)内的多个filter(即Callable<Maybe<T>>) public static <T> Maybe<T> concat(Iterable<? extends Callable<Maybe<T>>> iterable) { Iterator<? extends Callable<Maybe<T>>> sources = iterable.iterator(); while (sources.hasNext()) { Maybe<T> maybe; try { maybe = sources.next().call(); } catch (Exception e) { return Maybe.error(e); } if (maybe != null) { if (maybe instanceof ScalarCallable) { //同步方法 T response = ((ScalarCallable<T>)maybe).call(); if (response != null) { //有response,中断 return maybe; } } else { //异步方法 if (sources.hasNext()) { //将sources传入回调,后续filter重复此逻辑 return new ConcattedMaybe(maybe, sources); } else { return maybe; } } } } return Maybe.empty(); } }

public class ProcessEngine{ //各个阶段,增加默认超时与错误处理 private void process(RequestContext context) { List<Callable<Maybe<Response>>> inboundTask = get(ProcessorType.INBOUND, context); List<Callable<Maybe<Void>>> outboundTask = get(ProcessorType.OUTBOUND, context); List<Callable<Maybe<Response>>> errorTask = get(ProcessorType.ERROR, context); List<Callable<Maybe<Void>>> logTask = get(ProcessorType.LOG, context); RxUtil.concat(inboundTask) //inbound阶段 .toSingle() //获取response .flatMapMaybe(response -> { context.setOriginResponse(response); return RxUtil.concat(outboundTask); }) //进入outbound .onErrorResumeNext(e -> { context.setThrowable(e); return RxUtil.concat(errorTask).flatMap(response -> { context.resetResponse(response); return RxUtil.concat(outboundTask); }); }) //异常则进入error,并重新进入outbound .flatMap(response -> RxUtil.concat(logTask)) //日志阶段 .timeout(asyncTimeout.get(), TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.from(context.getEventloop()), Maybe.error(new ServerException(500, "Async-Timeout-Processing")) ) //全局兜底超时 .subscribe( //释放资源 unused -> { logger.error("this should not happen, " + context); context.release(); }, e -> { logger.error("this should not happen, " + context, e); context.release(); }, () -> context.release() ); } }

2.2. 流式转发&单线程


以HTTP为例,报文可划分为initial line/header/body三个组成部分。



在携程,网关层业务不涉及body。因为无需全量存,所以解析完header后可直接进入业务流程。于此同时,如果接收到body部分:①若已向upstream转发请求,则直接转发;②否则需要将其暂存,待业务流程处理完毕,同initial line/header一并发送;③对upstream端响应的处理方式亦然。


对比完整解析HTTP报文的方式,这样处理:


  • 更早进入业务流程,意味着upstream更早接收到请求,能有效降低网关这层引入的延迟

  • body生命周期被压缩,可降低网关自身的内存开销


虽说提升了性能,但流式的方式也极大提升了整个流程的复杂度。



非流式场景下,Netty Server端编解码、入向业务逻辑、Netty Cerver端编解码、出向业务逻辑,各子流程相互独立,各自处理完整的HTTP对象。采取流式后,请求则可能同时处于多流程内,引入的困难可归纳为以下三点:


  • 线程安全问题:不同流程若采用不同线程,会涉及上下文的并发修改;

  • 多阶段联动:比如Netty Server请求接收一半遇到了连接中断,此时已经连上了upstream,那么upstream侧的协议栈是走不完的,也必须随之关闭连接;

  • 边缘场景处理:比如upstream在请求未完整发送情况下返回了404/413,是选择继续发送、走完协议栈、让连接能够复用,还是选择提前终止流程,节约资源,但同时放弃连接?再比如,upstream已收到请求但未响应,此时Netty Server突然断开,Netty Client是否也要随之断开?等等。


针对这些场景,我们采用了单线程的方式,核心设计:


  • 上线文绑定Eventloop,Netty Server/业务流程/Netty Client在同个eventloop执行;

  • 异步filter如因IO库的关系,必须使用独立线程池,那在后置处理上必须切回;

  • 流程内资源做必要的线程隔离(如连接池);


单线程方式杜绝了并发问题,在多阶段联动、边缘场景问题处理时,整个系统也处于确定的状态下,有效降低了开发难度与风险;此外减少线程切换,一定程度上也能够提升性能。与之相对的,因为worker线程数较少(一般等于CPU核数),eventloop内必须完全杜绝IO操作,否则将对系统吞吐造成毁灭性打击。


2.3 其他优化


  • 内部变量懒加载


针对请求的cookie/query等字段,如无必要,不提前进行字符串解析


  • 堆外内存&零拷贝


结合前文流式转发的设计,进一步降低系统内存开销


  • ZGC


项目因TLSv1.3而引入了JDK11(JDK8支持相对较晚,8u261版本,2020.7.14),自然也对新一代的GC算法进行了尝试,实际表现也确实不负盛名。除CPU占用有少量提升,整体GC耗时下降非常明显。


 

  • 定制的HTTP编解码


HTTP的悠久历史,加之协议自身的开放性,催生了许多“坏实践”,轻则影响成功率,重则威胁网站安全,举两个例子:


  • 流量治理


诸如请求体过大(413)、uri过长(414)、非ASCII字符(400)等问题,一般WebServer会选择直接拒绝并返回对应状态码。由于直接跳过了业务流程,这类问题在统计、服务定为、排障上都会比较麻烦。扩展编解码,让问题请求也能够走完路由流程,可以帮助解决非标流量的治理问题。

  • 请求过滤


如request smuggling(Netty 4.1.61.Final修复,2021.3.30发布)。扩展编解码,增加自定义的校验逻辑,让安全补丁能够更快落地。


三、网关业务形态


作为独立、统一的入向流量收口点,网关对公司的价值主要体现在三方面:


  • 解耦不同网络环境:典型场景包括内网&外网、生产环境&办公区、IDC内部不同安全域、专线等;

  • 天然的公共业务切面:包括安全&认证&反爬、路由&灰度、限流&熔断&降级、监控&告警&排障等;



  • 高效、灵活的流量控制


这里展开讲几个细分场景:


  • 私有协议


在收口的客户端(APP),由框架层拦截用户发起的HTTP请求,通过私有协议(SOTP)的方式发往服务端。


选址方面:①通过服务端下发IP,杜绝DNS劫持;②连接预热;③自定义的选址策略,可依据网络质量、环境等自行切换。


交互方式上:①更加轻量的协议体;②统一加密&压缩&多路复用;③协议在入口处由网关统一转换,对业务透明。


  • 链路优化


核心是引入接入层,让远距离用户就近访问,缓解握手开销过大的问题。同时,因为接入层与IDC是可控的两端,网络链路选择、协议交互模式上都有更大的优化空间。


  • 异地多活


区别于按比例分配、就近访问策略等,异地多活模式下,网关(接入层)需按照业务维度的shardingKey进行分流(如userId),防止底层数据冲突。



四、网关治理


下图总结了线上网关的工作状态。横向对应我们的业务流程:不同渠道(APP、H5、小程序、供应商)、不同协议(HTTP、SOTP)的流量经由负载均衡打到网关,经过系列业务逻辑的处理,最终转发至后端服务。经历了第二章的改造后,横向业务在性能、稳定性上都得到了较好的提升。



另一方面,由于多渠道/协议的存在,线上网关按业务划分,进行了独立集群的部署。业务差异(路由数据、功能模块)早期通过独立代码分支管理,随着分支数的增加,整体的运维复杂度越来越高。系统设计中,复杂度往往也意味着风险。如何对多协议、多角色的网关实施统一治理,如何以较低的成本,快速为新业务搭建定制化网关,成为了我们后一阶段的工作重心。


解决方案也比较直观地在图中画了出来,一是协议上兼容处理,让线上代码跑在一套框架下;二是引入控制面,对线上网关的差异特性进行统一管理。



4.1 多协议兼容


协议兼容的做法并不新鲜,整体可以参考Tomcat对HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2.0的抽象。HTTP自身虽然在各个版本内新增了大量feature,但我们在做业务开发时通常感知不到这些,核心在于HttpServletRequest接口的抽象。


在携程,网关面对的都是请求—响应模式的无状态协议,报文组成上也可以划分为元数据、扩展头、业务报文三部分,因此可以比较方便地进行类似的尝试。对应工作可以用以下两点概括:


  • 协议适配层:用于屏蔽不同协议的编解码、交互模式、对TCP连接的处理等

  • 定义通用中间模型与接口:业务面向中间模型与接口编程,更好地聚焦到协议对应的业务属性上去



4.2 路由模块


路由模块是控制面的两个主要组成部分之一,除了管理网关—服务间的映射关系,服务本身可以用以下模型概括:


{ //匹配方式 "type": "uri", //HTTP默认采用uri前缀匹配,内部通过树结构寻址;私有协议(SOTP)通过服务唯一标识定位。 "value": "/hotel/order", "matcherType": "prefix", //标签与属性 //用于portal端权限管理、切面逻辑运行(如按核心/非核心)等 "tags": [ "owner_admin", "org_framework", "appId_123456" ], "properties": { "core": "true" }, //endpoint信息 "routes": [{ //condition用于二级路由,如按app版本划分、按query重分配等 "condition": "true", "conditionParam": {}, "zone": "PRO", //具体服务地址,权重用于灰度场景 "targets": [{ "url": "http://test.ctrip.com/hotel", "weight": 100 } ] }] }


4.3 模块编排


模块编排是控制面的另一项核心部分。我们在网关处理流程内预留了多个阶段(图中用粉色标记)。除开熔断、限流、日志等通用功能,运行时不同网关所需执行的业务功能由控制面统一下发。功能本身在网关内部有独立的代码模块,控制面额外定义了功能对应的执行条件、参数、灰度比例、错误处理方式等。这种编排方式也在侧面保证了模块间的解耦。



{ //模块名称,对应网关内部某个具体模块 "name": "addResponseHeader", //执行阶段 "stage": "PRE_RESPONSE", //执行顺序 "ruleOrder": 0, //灰度比例 "grayRatio": 100, //执行条件 "condition": "true", "conditionParam": {}, //执行参数 //大量${}形式的内置模板,用于获取运行时数据 "actionParam": { "connection": "keep-alive", "x-service-call": "${request.func.remoteCost}", "Access-Control-Expose-Headers": "x-service-call", "x-gate-root-id": "${func.catRootMessageId}" }, //异常处理方式,可以抛出或忽略 "exceptionHandle": "return" }


五、总结


网关长期以来都是各类技术交流平台上的热点,方案也非常丰富:发展早、易上手的Zuul1.0、高性能的Nginx、集成度高的SpringCloud Gateway、如日中天的Istio等等。最终决定选型的还是各公司自身的业务背景与技术生态。也正因此,在携程我们选择了自研的道路。


技术不断发展,我们也在持续探索,公共网关同业务网关的关系、新协议的落地(HTTP3)、与ServiceMesh的关系等等,真诚欢迎有兴趣的同学一起参与讨论。


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