修改Nginx源码实现worker进程隔离实现详解

目录
  • 背景
  • APISIX 不同种类请求的互相影响
  • 修改 Nginx 源码实现进程隔离
  • 效果验证
  • 后记

背景

最近我们线上网关替换为了 APISIX,也遇到了一些问题,有一个比较难解决的问题是 APISIX 的进程隔离问题。

APISIX 不同种类请求的互相影响

首先我们遇到的就是 APISIX Prometheus 插件在监控数据过多时影响正常业务接口响应的问题。当启用 Prometheus 插件以后,可以通过 HTTP 接口获取 APISIX 内部采集的监控信息然后展示到特定的看板中。

curl http://172.30.xxx.xxx:9091/apisix/prometheus/metrics

我们网关接入的业务系统非常繁杂,有 4000+ 路由,每次拉取 Prometheus 插件时,metrics 条数超过 50 万条,大小超过 80M+,这部分信息需要在 lua 层拼装发送,当请求时会造成处理此请求的 worker 进程 CPU 占用非常高,处理的时间超过 2s,导致此 worker 进程处理正常业务请求会有 2s+ 的延迟。

当时临时想到的措施是修改 Prometheus 插件,减少采集发送的范围和数量,先临时绕过了此问题。经过对 Prometheus 插件采集信息的分析,采集的数据条数如下。

407171 apisix_http_latency_bucket
29150 apisix_http_latency_sum
29150 apisix_http_latency_count
20024 apisix_bandwidth
17707 apisix_http_status
  11 apisix_etcd_modify_indexes
   6 apisix_nginx_http_current_connections
   1 apisix_node_info

结合我们业务实际需要,去掉了部分信息,减少了部分延迟。

然后经 github issue 咨询(github.com/apache/apis… ),发现 APISIX 在商业版本中有提供此功能。因为还是想直接使用开源版本,此问题也暂时可以绕过,就没有继续深究下去。

但是后面又遇到了一个问题,就是 Admin API 处理在业务峰值处理不及时。我们使用 Admin API 来进行版本切换的功能,在一次业务高峰期时,APISIX 负载较高,影响了 Admin 相关的接口,导致版本切换时偶发超时失败。

这里的原因显而易见,影响是双向的:前面的 Prometheus 插件是 APISIX 内部请求影响了正常业务请求。这里的是反过来的,正常业务请求影响了 APISIX 内部的请求。因此把 APISIX 内部的请求和正常业务请求隔离开就显得至关重要,于是花了一点时间实现了这个功能。

上述对应会生成如下的 nginx.conf 配置示例文件如下。

// 9091 端口处理 Prometheus 插件接口请求
server {
    listen 0.0.0.0:9091;
    access_log off;
    location / {
        content_by_lua_block {
            local prometheus = require("apisix.plugins.prometheus.exporter")
            prometheus.export_metrics()
        }
    }
}
// 9180 端口处理 admin 接口
server {
    listen 0.0.0.0:9180;
    location /apisix/admin {
        content_by_lua_block {
            apisix.http_admin()
        }
    }
}
// 正常处理 80 和 443 的业务请求
server {
    listen 0.0.0.0:80;
    listen 0.0.0.0:443 ssl;
    server_name _;
    location / {
        proxy_pass  $upstream_scheme://apisix_backend$upstream_uri;
    access_by_lua_block {
        apisix.http_access_phase()
    }
}

修改 Nginx 源码实现进程隔离

对于 OpenResty 比较了解的同学应该知道,OpenResty 在 Nginx 的基础上进行了扩展,增加了 privilege

privileged agent 特权进程不监听任何端口,不对外提供任何服务,主要用于定时任务等。

我们需要做的是增加 1 个或者多个 woker 进程,专门处理 APISIX 内部的请求即可。

Nginx 采用多进程模式,master 进程会调用 bind、listen 监听套接字。fork 函数创建的 worker 进程会复制这些 listen 状态的 socket 句柄。

Nginx 源码中创建 worker 子进程的伪代码如下:

void
ngx_master_process_cycle(ngx_cycle_t *cycle) {
    ngx_setproctitle("master process");
    ngx_start_worker_processes()
        for (i = 0; i < n; i++) { // 根据 cpu 核心数创建子进程
            ngx_spawn_process(i, "worker process");
                pid = fork();
                ngx_worker_process_cycle()
                    ngx_setproctitle("worker process")
                    for(;;) { // worker 子进程的无限循环
                        // ...
                    }
        }
    }
    for(;;) {
        // ... master 进程的无限循环
    }
}

我们要做修改就是在 for 循环中多启动 1 个或 N 个子进程,专门用来处理特定端口的请求。

这里的 demo 以启动 1 个 worker process 为例,修改 ngx_start_worker_processes 的逻辑如下,多启动一个 worker process,命令名为 "isolation process" 表示内部隔离进程。

static void
ngx_start_worker_processes(ngx_cycle_t *cycle, ngx_int_t n, ngx_int_t type)
{
    ngx_int_t  i;
    // ...
    for (i = 0; i < n + 1; i++) { // 这里将 n 改为了 n+1,多启动一个进程
        if (i == 0) { // 将子进程组中的第一个作为隔离进程
            ngx_spawn_process(cycle, ngx_worker_process_cycle,
                              (void *) (intptr_t) i, "isolation process", type);
        } else {
            ngx_spawn_process(cycle, ngx_worker_process_cycle,
                              (void *) (intptr_t) i, "worker process", type);
        }
    }
    // ...
}

随后在 ngx_worker_process_cycle 的逻辑对第 0 号 worker 做特殊处理,这里的 demo 使用 18080、18081、18082 作为隔离端口示意。

static void
ngx_worker_process_cycle(ngx_cycle_t *cycle, void *data)
{
    ngx_int_t worker = (intptr_t) data;
    int ports[3];
    ports[0] = 18080;
    ports[1] = 18081;
    ports[2] = 18082;
    ngx_worker_process_init(cycle, worker);
    if (worker == 0) { // 处理 0 号 worker
        ngx_setproctitle("isolation process");
        ngx_close_not_isolation_listening_sockets(cycle, ports, 3);
    } else { // 处理非 0 号 worker
        ngx_setproctitle("worker process");
        ngx_close_isolation_listening_sockets(cycle, ports, 3);
    }
}

这里新写了两个方法

  • ngx_close_not_isolation_listening_sockets:只保留隔离端口的监听,取消其它端口监听
  • ngx_close_isolation_listening_sockets:关闭隔离端口的监听,只保留正常业务监听端口,也就是处理正常业务

ngx_close_not_isolation_listening_sockets 精简后的代码如下:

// used in isolation process
void
ngx_close_not_isolation_listening_sockets(ngx_cycle_t *cycle, int isolation_ports[], int port_num)
{
    ngx_connection_t  *c;
    int port_match = 0;
    ngx_listening_t* ls = cycle->listening.elts;
    for (int i = 0; i < cycle->listening.nelts; i++) {
        c = ls[i].connection;
        // 从 sockaddr 结构体中获取端口号
        in_port_t port = ngx_inet_get_port(ls[i].sockaddr) ;
        // 判断当前端口号是否是需要隔离的端口
        int is_isolation_port = check_isolation_port(port, isolation_ports, port_num);
        // 如果不是隔离端口,则取消监听事情的处理
        if (c && !is_isolation_port) {
            // 调用 epoll_ctl 移除事件监听
            ngx_del_event(c->read, NGX_READ_EVENT, 0);
            ngx_free_connection(c);
            c->fd = (ngx_socket_t) -1;
        }
        if (!is_isolation_port) {
            port_match++;
            ngx_close_socket(ls[i].fd); // close 当前 fd
            ls[i].fd = (ngx_socket_t) -1;
        }
    }
    cycle->listening.nelts -= port_match;
}

对应的 ngx_close_isolation_listening_sockets 关闭所有的隔离端口,只保留正常业务端口监听,简化后的代码如下。

void
ngx_close_isolation_listening_sockets(ngx_cycle_t *cycle, int isolation_ports[], int port_num)
{
    ngx_connection_t  *c;
    int port_match;
    port_match = 0;
    ngx_listening_t   * ls = cycle->listening.elts;
    for (int i = 0; i < cycle->listening.nelts; i++) {
        c = ls[i].connection;
        in_port_t port = ngx_inet_get_port(ls[i].sockaddr) ;
        int is_isolation_port = check_isolation_port(port, isolation_ports, port_num);
        // 如果是隔离端口,关闭监听
        if (c && is_isolation_port) {
            ngx_del_event(c->read, NGX_READ_EVENT, 0);
            ngx_free_connection(c);
            c->fd = (ngx_socket_t) -1;
        }
        if (is_isolation_port) {
            port_match++;
            ngx_close_socket(ls[i].fd); // 关闭 fd
            ls[i].fd = (ngx_socket_t) -1;
        }
    }
    cle->listening.nelts -= port_match;
}

如此一来,我们就实现了 Nginx 基于端口的进程隔离。

效果验证

这里我们使用 18080~18082 端口作为隔离端口验证,其它端口作为正常业务端端口。为了模拟请求占用较高 CPU 的情况,这里我们用 lua 来计算多次 sqrt,以更好的验证 Nginx 的 worker 负载均衡。

server {
        listen 18080; // 18081,18082 配置一样
        server_name localhost;
        location / {
            content_by_lua_block {
                 local sum = 0;
                 for i = 1,10000000,1 do
                    sum = sum + math.sqrt(i)
                 end
                 ngx.say(sum)
            }
        }
}
server {
    listen 28080;
    server_name localhost;
    location / {
        content_by_lua_block {
             local sum = 0;
             for i = 1,10000000,1 do
                sum = sum + math.sqrt(i)
             end
             ngx.say(sum)
        }
    }
}

首先来记录一下当前 worker 进程情况。

可以看到现在已经启动了 1 个内部隔离 worker 进程(pid=3355),4 个普通 worker 进程(pid=3356~3359)。

首先我们可以看通过端口监听来确定我们的改动是否生效。

可以看到隔离进程 3355 进程监听了 18080、18081、18082,普通进程 3356 等进程监听了 20880、20881 端口。

使用 ab 请求 18080 端口,看看是否只会把 3355 进程 CPU 跑满。

ab -n 10000 -c 10 localhost:18080
top -p 3355,3356,3357,3358,3359

可以看到此时只有 3355 这个 isolation process 被跑满。

接下来看看非隔离端口请求,是否只会跑满其它四个 woker process。

ab -n 10000 -c 10 localhost:28080
top -p 3355,3356,3357,3358,3359

符合预期,只会跑满 4 个普通 worker 进程(pid=3356~3359),此时 3355 的 cpu 使用率为 0。

到此,我们就通过修改 Nginx 源码实现了特定基于端口号的进程隔离方案。此 demo 中的端口号是写死的,我们实际使用的时候是通过 lua 代码传入的。

init_by_lua_block {
    local process = require "ngx.process"
    local ports = {18080, 18081, 18083}
    local ok, err = process.enable_isolation_process(ports)
    if not ok then
       ngx.log(ngx.ERR, "enable enable_isolation_process failed")
       return
    else
       ngx.log(ngx.ERR, "enable enable_isolation_process success")
    end
}

这里需要 lua 通过 ffi 传入到 OpenResty 中,这里不是本文的重点,就不展开讲述。

后记

这个方案有一点 hack,能比较好的解决当前我们遇到的问题,但是也是有成本的,需要维护自己的 OpenResty 代码分支,喜欢折腾的同学或者实在需要此特性可以试试。

上述方案只是我对 Nginx 源码的粗浅了解做的改动,如果有使用不当的地方欢迎跟我反馈。

以上就是修改Nginx源码实现worker进程隔离实现详解的详细内容,更多关于Nginx worker 进程隔离的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Nginx进程管理和重载原理详解

    进程结构图 Nginx是多进程结构,多进程结构设计是为了保证Nginx的高可用高可靠,包含: master进程:父进程,负责worker进程的管理 worker进程:子进程,worker进程一般配置与服务器CPU核数相同,worker进程用来处理具体请求. cache进程:也是子进程,包括cache manager和cache loader进程,主要是反向代理做缓存使用. 注:多进程相对于多线程之所以能够保证高可用与高可靠是因为进程间地址空间是独立的,进程间的任务不会相互影响,相对多线程更加耗费

  • Nginx worker_connections配置太低导致500错误案例

    最近一次安全培训,需要用到安全攻防平台,结果30几个人登录上去直接爆出500错误.不知道什么原因,后来找来SSH登录用户,密码,逐步排查,发现了Nginx worker_connections配置问题. 原来是Nginx配置文件中的worker_connections配置太低,只有50,导致与php-fpm交互过程中超出了connections限制,出现了500错误.直接将此参数的值改成10240就解决了此问题.

  • Nginx中worker connections问题的解决方法

    查看日志,有一个[warn]: 3660#0: 20000 worker_connections are more than open file resource limit: 1024 !! 原来安装好nginx之后,默认最大的并发数为1024,如果你的网站访问量过大,已经远远超过1024这个并发数,那你就要修改worker_connecions这个值 ,这个值越大,并发数也有就大.当然,你一定要按照你自己的实际情况而定,也不能设置太大,不能让你的CPU跑满100%. 所以,当你修改提高了配置

  • Nginx进程调度问题详解

    Nginx采用的是固定数量的多进程模型,由一个主进程(MasterProcess)和数量与主机CPU核数相同的工作进程协同处理各种事件. Nginx采用的是固定数量的多进程模型,由一个主进程(MasterProcess)和数量与主机CPU核数相同的工作进程协同处理各种事件. 主管理进程负责工作进程的配置加载.启停等操作,工作进程负责处理具体请求.进程间的资源都是独立的,每个工作进程处理多个连接,每个连接由一个工作进程全权处理,不需要进行进程切换,也就不会产生由进程切换引起的资源消耗问题.默认配置

  • nginx worker进程循环的实现

    worker进程启动后,其首先会初始化自身运行所需要的环境,然后会进入一个循环,在该循环中不断检查是否有需要执行的事件,然后处理事件.在这个过程中,worker进程也是需要与master进程交互的,更有甚者,worker进程作为一个子进程,也是可以接收命令行指令(比如kill等)以进行相应逻辑的处理的.那么worker进程是如何与master或者命令行指令进行交互的呢?本文首先会对worker进程与master进程交互方式,以及worker进程如何处理命令行指令的流程进行讲解,然后会从源码上对w

  • 修改Nginx源码实现worker进程隔离实现详解

    目录 背景 APISIX 不同种类请求的互相影响 修改 Nginx 源码实现进程隔离 效果验证 后记 背景 最近我们线上网关替换为了 APISIX,也遇到了一些问题,有一个比较难解决的问题是 APISIX 的进程隔离问题. APISIX 不同种类请求的互相影响 首先我们遇到的就是 APISIX Prometheus 插件在监控数据过多时影响正常业务接口响应的问题.当启用 Prometheus 插件以后,可以通过 HTTP 接口获取 APISIX 内部采集的监控信息然后展示到特定的看板中. cur

  • CentOS7.4 源码安装MySQL8.0的教程详解

    MySQL 8 正式版 8.0.11 已发布,官方表示 MySQL 8 要比 MySQL 5.7 快 2 倍,还带来了大量的改进和更快的性能! 以下为本人2018.4.23日安装过程的记录.整个过程大概需要一个小时,make && make install过程需要的时间较长. 一.环境 CentOS7.4   64位  最小化安装 二.准备工作 1.安装依赖 yum -y install wget cmake gcc gcc-c++ ncurses ncurses-devel libaio

  • Redis源码设计剖析之事件处理示例详解

    目录 1. Redis事件介绍 2. 事件的抽象 2.1 文件事件结构 2.2 时间事件结构 2.3 事件状态结构 3. 事件的实现 1. Redis事件介绍 Redis服务器是一个事件驱动程序,所谓事件驱动就是输入一条命令并且按下回车,然后消息被组装成Redis协议的格式发送给Redis服务器,这个时候就会产生一个事件,Redis服务器会接收改命令,处理该命令和发送回复,而当我们没有与服务器进行交互时,服务器就会处于阻塞等待状态,它会让出CPU然后进入睡眠状态,当事件触发时,就会被操作系统唤醒

  • OpenJDK源码解析之System.out.println详解

    一.前戏 可能不少小伙伴习惯在代码中使用sout打印一些信息,就像这样: System.out.println("hello world!") 做为一位资深干码人,本着弘扬党求真务实的精神,必须得来看看这个sout有何玄机~~ 首先看调用就知道,out是System类的一个公共静态成员变量,进入System.java中: public final static PrintStream out = null; 嗯,不止是public,还是final的.不管,来找找out是在哪里赋值的..

  • Python源码学习之PyType_Type和PyBaseObject_Type详解

    PyType_Type和PyBaseObject_Type PyObject和PyTypeObject内容的最后指出下图中对实例对象和类型对象的理解是不完全正确的, 浮点类型对象全局唯一,Python在C语言层面实现过程中将其定义为一个全局静态变量,定义于Object/floatobject.c中,命名为PyFloat_Type. PyTypeObject PyFloat_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) "float&quo

  • MyBatis源码剖析之Mapper代理方式详解

    目录 源码剖析-getmapper() 源码剖析-invoke() 具体代码如下: //前三步都相同 InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); SqlSession sqlSess

  • Vue 2源码阅读 Provide Inject 依赖注入详解

    目录 Provide/Inject 初始化 1. initInjections 依赖初始化 2. initProvide 注入数据初始化 总结 Provide/Inject 初始化 1. initInjections 依赖初始化 该步骤其实发生在 initState 之前,但是由于 provide/inject 一般是配合使用,所以这里调整了一下顺序. 该函数的定义与过程都比较简单: export function initInjections(vm: Component) { const re

  • Vue源码之rollup环境搭建步骤详解

    目录 搭建环境 建立rollup配置文件 创建入口文件 打包前准备 打包 测试一下 搭建环境 第一步 进行初始化,在终端输入npm init -y生成package.json文件,可以记住所有开发相关的依赖. 第二步 --在终端输,入安装依赖 npm install rollup rollup-plugin-babel @babel/core @babel/preset-env --save-dev 注: 安装rollup打包工具,可能需要编译高级语法所以需要安装babel,安装babel需要在

  • elementui源码学习仿写el-link示例详解

    目录 正文 组件思考 组件的需求 组件的效果图 组件实现分析 给link组件加上链接样式 给link组件加上鼠标悬浮时下划线 通过传参控制是否加上下划线(即:是否加上这个下划线类名) 使用v-bind="$attrs"兜底a标签的其他的未在props中声明的参数 代码 使用代码 封装组件代码 正文 本篇文章记录仿写一个el-link组件细节,从而有助于大家更好理解饿了么ui对应组件具体工作细节.本文是elementui源码学习仿写系列的又一篇文章,后续空闲了会不断更新并仿写其他组件.源

  • Hadoop源码分析二安装配置过程详解

    目录 1. 创建用户 2. 安装jdk 3. 修改hosts 4. 配置ssh免密登录 5. 安装zookeeper 解压: 修改配置文件 修改内容如下: 配置环境变量 启动 6. 安装hadoop 对于三台节点的配置安排如下: 解压: 修改配置文件: 修改core-site.xml 配置hdfs-site.xml 配置mapred-site.xml 配置yarn-site.xml 配置slaves 7. 初始化 在初始化前需要将所有机器都配置好hadoop (1) 启动zookeeper (2

随机推荐