深析如何通过Nginx源码来实现worker进程隔离
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。【推荐：Nginx教程】
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：
voidngx_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 voidngx_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 voidngx_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 processvoidngx_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。
voidngx_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:18080top -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:28080top -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}复制代码这里需要 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。
以上就是深析如何通过Nginx源码来实现worker进程隔离的详细内容，更多请关注其它相关文章！