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CDN工作原理及其在淘宝图片业务中的应用

杨文涛(昭明) 淘系技术 2021-08-11

淘宝的图片访问,有98%的流量都走了CDN缓存,只有2%会回源到源站,节省了大量的服务器资源。
但是,如果在用户访问高峰期,图片内容大批量发生变化,大量用户的访问就会穿透cdn,对源站造成巨大的压力。
今年双11,淘宝鹿班的主图价格表达升级项目,就面临了这种挑战,让我们看看是如何解决的吧。



CDN工作原理



内容分发网络(Content Delivery Network,简称CDN)是建立并覆盖在承载网之上,由分布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。


CDN应用广泛,支持多种行业、多种场景内容加速,例如:图片小文件、大文件下载、视音频点播、直播流媒体、全站加速、安全加速。



借用阿里云官网的例子,来简单介绍CDN的工作原理。


假设通过CDN加速的域名为www.a.com,接入CDN网络,开始使用加速服务后,当终端用户(北京)发起HTTP请求时,处理流程如下:


  1. 当终端用户(北京)向www.a.com下的指定资源发起请求时,首先向LDNS(本地DNS)发起域名解析请求。

  2. LDNS检查缓存中是否有www.a.com的IP地址记录。如果有,则直接返回给终端用户;如果没有,则向授权DNS查询。

  3. 当授权DNS解析www.a.com时,返回域名CNAME www.a.tbcdn.com对应IP地址。

  4. 域名解析请求发送至阿里云DNS调度系统,并为请求分配最佳节点IP地址。

  5. LDNS获取DNS返回的解析IP地址。

  6. 用户获取解析IP地址。

  7. 用户向获取的IP地址发起对该资源的访问请求。

    • 如果该IP地址对应的节点已缓存该资源,则会将数据直接返回给用户,例如,图中步骤7和8,请求结束。

    • 如果该IP地址对应的节点未缓存该资源,则节点向源站发起对该资源的请求。获取资源后,结合用户自定义配置的缓存策略,将资源缓存至节点,例如,图中的北京节点,并返回给用户,请求结束。


从这个例子可以了解到:


  1. CDN的加速资源是跟域名绑定的。

  2. 通过域名访问资源,首先是通过DNS分查找离用户最近的CDN节点(边缘服务器)的IP

  3. 通过IP访问实际资源时,如果CDN上并没有缓存资源,则会到源站请求资源,并缓存到CDN节点上,这样,用户下一次访问时,该CDN节点就会有对应资源的缓存了。



淘宝鹿班图片业务背景



商品的主图贯穿整个导购和交易链路,相比文字,图片更能吸引眼球,主图对消费者的购物决策有很大的影响。主图上表达的内容各式各样,但其中一定少不了的一定是价格的表达。


长期以来,主图上的价格表达都是商家自己维护,商品价格发生变化后,手动去换图。这样做,会带来3个问题:


  1. 价格的准确性:商家手动填写的图片价格,跟实际的购买价可能不一致,造成不好的用户体验。

  2. 价格更新的及时性:有时候,由于优惠券/品类券的生效失效,会导致商品的价格变化会很频繁,商家根本来不及换图。

  3. 商家的操作成本:手动修改图片的价格,成本还是很高的,需要通过ps等软件修改图片,重新上传,编辑商品。


今年双11,淘系技术部-鹿班团队,试图通过技术手段来解决这些问题。当商品价格发生变化后,系统自动计算新的价格,自动合成图片,然后更新商品主图。


我们知道,淘宝网有上亿的商品,光大促商品就有几千万,因此,价格变化导致的图片变化频率非常高。最高的就是在双11的0点,全部大促商品的价格都会由日常价格变成大促价格。


这就意味着,大促高峰期,有上千万的图片刚生成就会被用户访问。那这个情况会产生什么问题呢,让我们先了解下淘宝的图片空间和CDN的架构,就清楚了。



淘宝图片空间和CDN的架构



淘宝整个图片的访问链路有三级缓存(客户端本地、CDN L1、CDN L2),所有图片都持久化的存储到OSS中。真正处理图片的是img-picasso系统,它的功能比较复杂,包括从OSS读取文件,对图片尺寸进行缩放,编解码,所以机器成本比较高。


CDN的缓存分成2级,合理的分配L1和L2的比例,一方面,可以通过一致性hash的手段,在同等资源的情况下,缓存更多内容,提升整体缓存命中率;另一方面,可以平衡计算和IO,充分利用不同配置的机器的能力。



用户访问图片的过程如下:


  • 用户通过手机淘宝来搜索商品或者查看宝贝详情。

  • 详情/搜索/推荐通过调用商品中心返回商品的图片URL。

  • 客户端本地如果有该图片的缓存,则直接渲染图片,否则执行下一步。

  • 从CDN L1回源图片,如果L1有该图片的缓存,则客户端渲染图片,同时缓存到本地,如果L1没有缓存,则执行下一步。

  • 从CDN L2回源图片,如果L2有该图片的缓存,则客户端渲染图片,同时CDN L1及客户端缓存图片内容,如果CDN L2没有缓存该图片,则执行下一步。

  • 从图片空间回源图片,图片空间会从OSS拉取图片源文件,按要求进行尺寸缩放,然后执行编解码,返回客户端能够支持的图片内容,之后客户端就可以渲染图片,同时CDN的L1、L2以及客户端都会缓存图片内容。



频繁换图带来的技术挑战




当商品的价格发生变化时,我们会使用新的价格重新合成图片,更新商品中心中存储的图片URL。这样会带来2个问题:


  1. CDN及手机淘宝原本缓存的图片内容失效了,用户访问图片会全部回源到img-picasso。

  2. 由于更改了商品的字段,交易的核心应用(购物车和商品中心)的缓存也失效了,用户浏览及购物时,对商品的访问会走到db。


源站img-picasso处理图片,以及查询商品DB,都是非常消耗资源的。CDN及商品的缓存命中率降低后,对源站img-picsasso以及db会产生巨大的压力。


拿CDN缓存为例,简单计算一下,CDN平时的命中率是98%,假设命中率降低1个点,对源站的压力就会增加1/3(原本承担2%的流量,现在需要承担3%的流量),意味着img-picasso需要扩容1/3。如果全网一半的图片都同时变化,cdn的命中率降到50%,对img-picasso的访问量就会增加25倍,这个扩容成本肯定没法接受。


解决这2个问题,对应的有2个办法:


  1. 改图保持图片URL不变,可以避免商品链路的缓存失效。

  2. 在访问高峰到来之前,提前预热图片到CDN,可以避免CDN缓存失效对源站的压力。


下面,介绍下我们具体是怎么做到这2点的。



频繁换图的应对方案



▐  改图保持图片URL不变



图片内容发生变化时,执行下面2个操作:


  1. 更新OSS内容:使用新的图片内容替换OSS中老的图片内容

  2. 刷新CDN缓存:清除CDN之前缓存的图片内容


这样,用户再次访问图片时,发现CDN没有缓存,就会回源到img-picasso,从OSS拉取新的图片内容。


由于图片URL没有变化,就不必去更新商品中心的图片链接,这样商品链路的缓存可以保持不变。


在真正实施这个方案的过程中,遇到了几个问题,简单跟大家分享下:


OSS三地同步


淘宝的图片空间,承载了淘系所有图片的上下行稳定性保障,为了保障高可用,一份资源会存储到三地OSS。图片上传时,默认只上传一地,利用OSS的能力,自动同步到另外两地。


但是使用URL不变方案,CDN缓存已经清除完成后,如果另外2地的OSS还未同步完成,用户访问后,就会回源到旧的图片内容,发现图片内容没有变化。


针对该问题,我们将异步同步OSS软链的模式,改成三地同步建软链,三地都返回成功后,再去清除CDN缓存,这就保证了用户访问的图片一定是最新的内容。



图片尺寸收敛


同一张商品图片会用于不同的场景坑位展现,不同的坑位对图片的尺寸有不同的要求。为此,图片空间提供了一项功能,可以方便的生成不同尺寸的缩率图。只需要访问图片时,给图片增加不同的后缀,img-picasso源站就可以按要求进行图片进行缩放。


由于历史原因,之前对缩放的尺寸种类没有限制,导致CDN上的图片后缀格式多达2400种+,TOP6格式覆盖率46%,TOP15格式覆盖率64%。这意味着,一张图片,在cdn上最多可能有2400+个不同的url,当图片内容变化后,要把这些缓存全部清掉,才能保证所有用户看到的图片都是新内容。


为了解决这个问题,我们对域名格式进行了收敛。


图片空间对于图片质量压缩参数的规则如下:


  • 图片质量参数常见有一下8种形式:Q90、Q75、Q50、Q30、q90、q75、q50、q30

  • 图片锐化参数常见有一下3种形式:s100,s150,s200


我们重新将图片质量定义为高质量图片和低质量图片,收敛格式为 q90 和 p50s150


这样,就可以把2000多种格式收敛到6种主要格式,CDN清除缓存才变得可行。


多副本清除CDN缓存


通过图片尺寸收敛,每张图片只需要清除6个不同的url就可以了,那能不能进一步提升刷新效率呢?


为此,阿里云CDN为我们提供了多副本刷新的解决方案:每种不同后缀的图片,作为图片的一个副本,在CDN的swift层增加一层KV结构,存储url和不同副本的映射关系,清除缓存时,可以通过该结构找到所有副本,实现快速清除所有副本。这样,每张图片,我们只需要调用一次CDN清除缓存接口就可以了,极大提升了CDN缓存刷新效率。



图片域名收敛


淘系的图片域名有300多种,主要有下面2个原因:


  1. 图片完整的链接太长,所以存储时经常只存最后一段,业务自己来拼域名,很多业务就自己申请了一个图片域名来拼。

  2. PC时代,浏览器对同一域名下的并发请求数是有限制的,不同浏览器不一样,一般6个左右。为了突破该限制,一些业务就会申请多个域名,随机的拼不同的域名。


前面我们讲过,CDN的缓存是跟域名绑定的,不管是缓存命中还是缓存清除,都只能针对一个域名。


我们显然不可能改一张图,就去对300个域名调用CDN刷新。于是我们考虑对图片域名进行收敛,使得用户对图片的访问都路由到同一个域名,我们希望将所有的图片访问统一收敛到picasso.alicdn.com,具体实现方式如下:


  1. 对于手淘和猫客客户端,图片访问都收口在图片库,我们推进图片库进行改造,符合一定规则的url,统一收敛到picasso.alicdn.com,实现了域名的一刀切。

  2. 对于PC浏览器端,就比较麻烦了,没有统一收口的地方。我们只能退而求其次,针对访问最多的6大域名,在cdn上配置域名转发规则,重定向到picasso域名。


通过这种方式,我们实现了全网99%以上的图片访问流量都路由到picasso域名,图片内容发生变化时,通过清除picasso域名的cdn缓存,就能保证基本所有的场景都能看到新的图片内容。


客户端及浏览器缓存


通过多副本和图片域名收敛,cdn的缓存问题得到了解决。但在cdn之上,用户图片访问首先是来自客户端或者浏览器,这里也会有一层缓存。


大家知道,浏览器的缓存都遵循标准的http max-age协议,指定该header后,到了时间图片就会失效,访问到新的图片。所以我们可以在源站img-picasso回源给cdn时,添加max-age协议头,值为1分钟,cdn会原封不动的透给浏览器,这样浏览器就可以实现1分钟内图片缓存失效,重新到cdn拉新的图片资源。


对于手机淘宝客户端,我们在原有的LRU缓存机制之上,另外支持标准的http协议。这样,手机淘宝也实现了1分钟内图片缓存失效。


▐  提前预热CDN图片


通过改图保持图片URL不变,我们解决了改图对商品链路缓存的影响。但是,图片变化时,虽然URL没有变,但我们清除了CDN缓存,导致用户访问时还是会回源到img-picasso源站,所以对图片源站的压力依然存在。



我们发现,商品的价格变化大部分发生在大促节奏变化的时刻,基于这个特点,我们通过提前合成图片,提前预热到CDN,可以实现图片切换瞬间生效,同时对源站没有压力。具体方案如下:


  • 提前合成多波段图片:我们知道大促期间商家集中换图的时间点后,按这些时间点把图片的展示分成多个波段,每个波段图片提前合成,并提前将图片URL写入到商品中心扩展结构中。

  • 图片访问路由:营销系统根据配置的大促氛围切换计划,告诉鹿班图片二方包,当前是哪个波段,鹿班根据当前波段及场景,返回正确的图片URL给各个场景。

  • 图片渲染:各个场景拿到图片URL后,结合自身的业务逻辑,决定是否要展现该图片。

  • CDN图片预热:为了避免图片集中切换时,把源站击垮,我们会在集中切换前把这些冷图片内容预热到CDN。

  • 波段内图片变化:提前合成各个波段图片后,商家可能会临时发券/改价,导致商品价格再次变化,对于这类换图需求,为了避免更新商品中心的图片URL,我们通过本文上一章节刷CDN缓存的方式实现。



总结和展望



CDN技术广泛应用于互联网的各个场景,如今的CDN服务商,都提供了非常简单的业务接入方式,而且CDN的费用每年都在降低,这一切使得CDN的接入和使用成本越来越低。


本文通过淘宝图片业务的例子,为大家阐述了使用CDN过程中可能遇到的问题和解决思路。


淘宝的图片业务除了访问量大,还会面临更新频繁的问题。图片的频繁更新,一方面会由于商品上的图片url变化,导致商品缓存失效,另一方面会大幅降低CDN的图片访问缓存命中率。


针对图片url变化导致商品缓存失效的问题,我们通过刷新cdn缓存,用户访问时重新回源的方式,实现了改图保持图片url不变,这个过程中了,我们解决了一些列的问题,包括:OSS三地同步更新、图片尺寸收敛、图片域名收敛、客户端及浏览器本地缓存。


针对改图降低CDN图片缓存命中率的问题,我们根据业务的特点,提前合成不同波段的图片,并预热到CDN,保障了源站的安全。


目前,淘宝上用户看到的图片,都是提前合成好的。未来,我们考虑在用户访问图片时,实时合成图片。通过这项技术,可以实时感知业务更多的实时信息,可以根据这些信息,在图片上合成当前用户或者环境更匹配的文案/元素等内容,给用户带来更多的惊喜。


当然,实时合图也会面临更多的挑战,如:计算能力、合图性能。此外,对于CDN而言,由于每次用户访问的内容是临时合成的,CDN的缓存策略也是一个很大的挑战。


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作者|杨文涛(昭明)

编辑|橙子君

出品|阿里巴巴新零售淘系技术



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