Nginx技术研究系列5-动态路由升级版

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前几篇文章我们介绍了Nginx的配置、OpenResty安装配置、基于Redis的动态路由以及Nginx的监控。

Nginx-OpenResty安装配置

Nginx配置详解

Nginx技术研究系列1-通过应用场景看Nginx的反向代理

Nginx技术研究系列2-基于Redis实现动态路由

[原创]Nginx监控-Nginx+Telegraf+Influxb+Grafana

在分布式环境下，我们要考虑高可用性和性能：

1. 不能因为Redis宕机影响请求的反向代理

2. 每次请求如果都访问Redis，性能有一定的损耗，同时Redis集群的压力随着流量的激增不断增加。

因此，我们要升级一下动态路由的设计方案。我们还是先从应用场景出发：

1.提升性能，降低Redis的访问频率

2.Redis宕机不影响Nginx反向代理

实现上述两个应用场景，我们采用本地缓存+Redis缓存的双缓存配合机制。

第一次请求时，从Redis中获取路由地址，然后放到本地缓存中，同时设置本地缓存项的有效时间
后续请求时，从本地缓存直接获取路由地址，如果本地缓存已经失效，则再次从Redis获取路由地址，再放到本地缓存中。

确定了上述实现方案后，我们回顾一下我们已有的Redis动态路由实现：

upstream redis_cluster {
server 192.0..*:;
server 192.0..*:;
server 192.0..*:;
} location = /redis {
internal;
set_unescape_uri $key $arg_key;
redis2_query get $key;
redis2_pass redis_cluster;
} location / {
set $target '';
access_by_lua '
local query_string = ngx.req.get_uri_args()
local sid = query_string["RequestID"]
if sid == nil then
ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN)
end local key = sid
local res = ngx.location.capture(
"/redis", { args = { key = key } }
) if res.status ~= then
ngx.log(ngx.ERR, "redis server returned bad status: ",
res.status)
ngx.exit(res.status)
end if not res.body then
ngx.log(ngx.ERR, "redis returned empty body")
ngx.exit()
end local parser = require "redis.parser"
local server, typ = parser.parse_reply(res.body)
if typ ~= parser.BULK_REPLY or not server then
ngx.log(ngx.ERR, "bad redis response: ", res.body)
ngx.exit()
end if server == "" then
server = "default"
end server = server .. ngx.var.request_uri
ngx.var.target = server
';
resolver 255.255.255.0;
proxy_pass http://$target;
}

我们要在上述代码中增加一层本地缓存实现，因此，我们需要找一个本地缓存的实现Lib。

我们在OpenResty的官网上找了一遍已提供的组件，发现了：lua-resty-lrucache - Lua-land LRU Cache based on LuaJIT FFI

Git Hub的地址：https://github.com/openresty/lua-resty-lrucache

尝试写了一下，发现这个cache实现是worker进程级别的，我们Nginx是Auto的进程数配置，一般有4~8个，这个缓存每个进程都New一个，貌似不符合我们的要求，同时，这个cache是预分配好缓存的大小和数量，启动的时候如果数量太多，分配内存很慢。

测试了一下，果真是这样，因此，我们继续查找新的Cache实现。

ngx.shared.DICT，https://github.com/openresty/lua-nginx-module#ngxshareddict

这个 cache 是 nginx 所有 worker 之间共享的，内部使用的 LRU 算法（最近经常使用）来判断缓存是否在内存占满时被清除。同时提供了如下方法：

然后，我们基于这个组件实现了我们升级版的Redis动态路由，直接上代码Show：

upstream redis_cluster {
server 192.0..*:;
server 192.0..*:;
server 192.0..*:;
} lua_shared_dict localcache 10m;—— location = /redis {
internal;
set_unescape_uri $key $arg_key;
redis2_query get $key;
redis2_pass redis_cluster;
} location / {
set $target '';
access_by_lua '
local query_string = ngx.req.get_uri_args()
local sid = query_string["RequestID"]
if sid == nil then
ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN)
end local key = sid
local cache = ngx.shared.localcache
local server = cache:get(key) if server == nil then
local res = ngx.location.capture(
"/redis", { args = { key = key } }
) if res.status ~= then
ngx.log(ngx.ERR, "redis server returned bad status: ",
res.status)
ngx.exit(res.status)
end if not res.body then
ngx.log(ngx.ERR, "redis returned empty body")
ngx.exit()
end local parser = require "redis.parser"
local serveradr, typ = parser.parse_reply(res.body) if typ ~= parser.BULK_REPLY or not serveradr then
ngx.log(ngx.ERR, "bad redis response: ", res.body)
ngx.exit()
end server = serveradr
cache:set(key, server,3)
end if server == "" then
server = "default"
end server = server .. ngx.var.request_uri
ngx.var.target = server
'; resolver 255.255.255.0;
proxy_pass http://$target;
}
}