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通过Nginx、Consul、Upsync实现动态负载均衡和服务平滑发布


前提

前段时间顺利地把整个服务集群和中间件全部从UCloud迁移到阿里云,笔者担任了架构和半个运维的角色。这里详细记录一下通过NginxConsulUpsync实现动态负载均衡和服务平滑发布的核心知识点和操作步骤,整个体系已经在生产环境中平稳运行。编写本文使用的虚拟机系统为CentOS7.x,虚拟机的内网IP192.168.56.200

image.png

动态负载均衡的基本原理

一般会通过upstream配置Nginx的反向代理池:

http {    upstream upstream_server{        server 127.0.0.1:8081;        server 127.0.0.1:8082;    }    server {        listen       80;        server_name localhost;        location / {            proxy_pass http://upstream_server;        }    }}

现在假如8081端口的服务实例挂了需要剔除,那么需要修改upstream为:

upstream upstream_server{    # 添加down标记该端口的服务实例不参与负载    server 127.0.0.1:8081 down;    server 127.0.0.1:8082;}

并且通过nginx -s reload重新加载配置,该upstream配置才会生效。我们知道,服务发布时候重启过程中是处于不可用状态,正确的服务发布过程应该是:

  • 把该服务从对应的upstream剔除,一般是置为down,告知Nginx服务upstream配置变更,需要通过nginx -s reload进行重载。
  • 服务构建、部署和重启。
  • 通过探活脚本感知服务对应的端口能够访问,把该服务从对应的upstream中拉起,一般是把down去掉,告知Nginx服务upstream配置变更,需要通过nginx -s reload进行重载。

上面的步骤一则涉及到upstream配置,二则需要Nginx重新加载配置(nginx -s reload),显得比较笨重,在高负载的情况下重新启动Nginx并重新加载配置会进一步增加系统的负载并可能暂时降低性能。

所以,可以考虑使用分布式缓存把upstream配置存放在缓存服务中,然后Nginx直接从这个缓存服务中读取upstream的配置,这样如果有upstream的配置变更就可以直接修改缓存服务中对应的属性,而Nginx服务也不需要reload。在实战中,这里提到的缓存服务就选用了ConsulNginx读取缓存中的配置属性选用了新浪微博提供的NginxC语言模块nginx-upsync-module。示意图大致如下:

image.png

Consul安装和集群搭建

ConsulHashicorp公司的一个使用Golang开发的开源项目,它是一个用于服务发现和配置的工具,具备分布式和高度可用特性,并且具有极高的可伸缩性。Consul主要提供下面的功能:

  • 服务发现。
  • 运行状况检查。
  • 服务分块/服务网格(Service Segmentation/Service Mesh)。
  • 密钥/值存储。
  • 多数据中心。

下面是安装过程:

mkdir /data/consulcd /data/consulwget https://releases.hashicorp.com/consul/1.7.3/consul_1.7.3_linux_amd64.zip# 注意解压后只有一个consul执行文件unzip consul_1.7.3_linux_amd64.zip

解压完成后,使用命令nohup /data/consul/consul agent -server -data-dir=/tmp/consul -bootstrap -ui -advertise=192.168.56.200 -client=192.168.56.200 > /dev/null 2>&1 &即可后台启动单机的Consul服务。启动Consul实例后,访问http://192.168.56.200:8500/即可打开其后台管理UI

image.png

下面基于单台虚拟机搭建一个伪集群,关于集群的一些配置属性的含义和命令参数的解释暂时不进行展开

# 创建集群数据目录mkdir /data/consul/node1 /data/consul/node2 /data/consul/node3# 创建集群日志目录mkdir /data/consul/node1/logs /data/consul/node2/logs /data/consul/node3/logs

/data/consul/node1目录添加consul_conf.json文件,内容如下:

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node1",  "log_file": "/data/consul/node1/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node1",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8510,    "dns": 8610,    "server": 8310,    "serf_lan": 8311,    "serf_wan": 8312    }}

/data/consul/node2目录添加consul_conf.json文件,内容如下:

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node2",  "log_file": "/data/consul/node2/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node2",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8520,    "dns": 8620,    "server": 8320,    "serf_lan": 8321,    "serf_wan": 8322    }}

/data/consul/node3目录添加consul_conf.json文件,内容如下:

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node3",  "log_file": "/data/consul/node3/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node3",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8530,    "dns": 8630,    "server": 8330,    "serf_lan": 8331,    "serf_wan": 8332    }}

新建一个集群启动脚本:

cd /data/consultouch service.sh# /data/consul/service.sh内容如下:nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node1/consul_conf.json > /dev/null 2>&1 &sleep 10nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node2/consul_conf.json -retry-join=192.168.56.200:8311 > /dev/null 2>&1 &sleep 10nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node3/consul_conf.json -retry-join=192.168.56.200:8311 > /dev/null 2>&1 &

如果集群启动成功,观察节点1中的日志如下:

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通过节点1的HTTP端点访问后台管理页面如下(可见当前的节点1被标记了一颗红色的星星,说明当前节点1是Leader节点):

image.png

至此,Consul单机伪集群搭建完成(其实分布式集群的搭建大同小异,注意集群节点所在的机器需要开放使用到的端口的访问权限),由于Consul使用Raft作为共识算法,该算法是强领导者模型,也就是只有Leader节点可以进行写操作,因此接下来的操作都需要使用节点1的HTTP端点,就是192.168.56.200:8510

重点笔记:如果Consul集群重启或者重新选举,Leader节点有可能发生更变,外部使用的时候建议把Leader节点的HTTP端点抽离到可动态更新的配置项中或者动态获取Leader节点的IP和端口。

Nginx编译安装

直接从官网下载二级制的安装包并且解压:

mkdir /data/nginxcd /data/nginxwget http://nginx.org/download/nginx-1.18.0.tar.gztar -zxvf nginx-1.18.0.tar.gz

解压后的所有源文件在/data/nginx/nginx-1.18.0目录下,编译之前需要安装pcre-develzlib-devel依赖:

yum -y install pcre-develyum install -y zlib-devel

编译命令如下:

cd /data/nginx/nginx-1.18.0./configure --prefix=/data/nginx

如果./configure执行过程不出现问题,那么结果如下:

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接着执行make

cd /data/nginx/nginx-1.18.0make

如果make执行过程不出现问题,那么结果如下:

image.png

最后,如果是首次安装,可以执行make install进行安装(实际上只是拷贝编译好的文件到--prefix指定的路径下):

cd /data/nginx/nginx-1.18.0make install
image.png

make install执行完毕后,/data/nginx目录下新增了数个文件夹:

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其中,Nginx启动程序在sbin目录下,logs是其日志目录,conf是其配置文件所在的目录。尝试启动一下Nginx

/data/nginx/sbin/nginx

然后访问虚拟机的80端口,从而验证Nginx已经正常启动:

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通过nginx-upsync-module和nginx_upstream_check_module模块进行编译

上面做了一个Nginx极简的编译过程,实际上,在做动态负载均衡的时候需要添加nginx-upsync-modulenginx_upstream_check_module两个模块,两个模块必须提前下载源码,并且在编译Nginx过程中需要指定两个模块的物理路径:

mkdir /data/nginx/modulescd /data/nginx/modules# 这里是Github的资源,不能用wget下载,具体是:nginx-upsync-module需要下载release里面的最新版本:v2.1.2nginx_upstream_check_module需要下载整个项目的源码,主要用到靠近当前版本的补丁,使用patch命令进行补丁升级
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下载完成后分别(解压)放在/data/nginx/modules目录下:

ll /data/nginx/modulesdrwxr-xr-x. 6 root root   4096 Nov  3  2019 nginx_upstream_check_module-masterdrwxrwxr-x. 5 root root     93 Dec 18 00:56 nginx-upsync-module-2.1.2

编译前,还要先安装一些前置依赖组件:

yum -y install libpcre3 libpcre3-dev ruby zlib1g-dev patch复制代码

接下来开始编译安装Nginx

cd /data/nginx/nginx-1.18.0patch -p1 < /data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master/check_1.16.1+.patch./configure --prefix=/data/nginx --add-module=/data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master --add-module=/data/nginx/modules/nginx-upsync-module-2.1.2makemake install

上面的编译和安装过程无论怎么调整,都会出现部分依赖缺失导致make异常,估计是这两个模块并不支持太高版本的Nginx。(生产上用了一个版本比较低的OpenResty,这里想复原一下使用相对新版本Nginx的踩坑过程)于是尝试降级进行编译,下面是参考多个Issue后得到的相对比较新的可用版本组合:

# 提前把/data/nginx下除了之前下载过的modules目录外的所有文件删除cd /data/nginxwget http://nginx.org/download/nginx-1.14.2.tar.gztar -zxvf nginx-1.14.2.tar.gz

开始编译安装:

cd /data/nginx/nginx-1.14.2patch -p1 < /data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master/check_1.12.1+.patch./configure --prefix=/data/nginx --add-module=/data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master --add-module=/data/nginx/modules/nginx-upsync-module-2.1.2make && make install

安装完成后通过/data/nginx/sbin/nginx命令启动即可。

启用动态负载均和健康检查

首先编写一个简易的HTTP服务,因为Java比较重量级,这里选用Golang,代码如下:

package mainimport (    "flag"    "fmt"    "net/http")func main() {    var host string    var port int    flag.StringVar(&host, "h", "127.0.0.1", "IP地址")    flag.IntVar(&port, "p", 9000, "端口")    flag.Parse()    address := fmt.Sprintf("%s:%d", host, port)    http.HandleFunc("/ping", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {        _, _ = fmt.Fprintln(writer, fmt.Sprintf("%s by %s", "pong", address))    })    http.HandleFunc("/", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {        _, _ = fmt.Fprintln(writer, fmt.Sprintf("%s by %s", "hello world", address))    })    err := http.ListenAndServe(address, nil)    if nil != err {        panic(err)    }}

编译:

cd srcset GOARCH=amd64set GOOS=linuxgo build -o ../bin/app app.go

这样子在项目的bin目录下就得到一个Linux下可执行的二级制文件app,分别在端口90009001启动两个服务实例:

# 记得先给app文件的执行权限chmod 773 appnohup ./app -p 9000 >/dev/null 2>&1 &nohup ./app -p 9001 >/dev/null 2>&1 &
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修改一下Nginx的配置,添加upstream

# /data/nginx/conf/nginx.conf部分片段http {    include       mime.types;    default_type  application/octet-stream;    sendfile        on;    keepalive_timeout  65;    upstream app {       # 这里是consul的leader节点的HTTP端点       upsync 192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/ upsync_timeout=6m upsync_interval=500ms upsync_type=consul strong_dependency=off;       # consul访问不了的时候的备用配置       upsync_dump_path /data/nginx/app.conf;       # 这里是为了兼容Nginx的语法检查       include /data/nginx/app.conf;       # 下面三个配置是健康检查的配置       check interval=1000 rise=2 fall=2 timeout=3000 type=http default_down=false;       check_http_send "HEAD / HTTP/1.0\r\n\r\n";       check_http_expect_alive http_2xx http_3xx;    }    server {        listen       80;        server_name  localhost;        location / {            proxy_pass http://app;        }        # 健康检查 - 查看负载均衡的列表        location /upstream_list {            upstream_show;        }        # 健康检查 - 查看负载均衡的状态        location /upstream_status {            check_status;            access_log off;        }    }}# /data/nginx/app.confserver 127.0.0.1:9000 weight=1 fail_timeout=10 max_fails=3;server 127.0.0.1:9001 weight=1 fail_timeout=10 max_fails=3;

手动添加两个HTTP服务进去Consul中:

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10}' http://192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/127.0.0.1:9000curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10}' http://192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/127.0.0.1:9001
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最后重新加载Nginx的配置即可。

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动态负载均衡测试

前置工作准备好,现在尝试动态负载均衡,先从Consul下线9000端口的服务实例:

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10, "down":1}' http://192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/127.0.0.1:9000
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可见负载均衡的列表中,9000端口的服务实例已经置为down,此时疯狂请求http://192.168.56.200,只输出hello world by 127.0.0.1:9001,可见9000端口的服务实例已经不再参与负载。重新上线9000端口的服务实例:

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10, "down":0}' http://192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/127.0.0.1:9000

再疯狂请求http://192.168.56.200,发现hello world by 127.0.0.1:9000hello world by 127.0.0.1:9001交替输出。到此可以验证动态负载均衡是成功的。此时再测试一下服务健康监测,通过kill -9随机杀掉其中一个服务实例,然后观察/upstream_status端点:

image.png

疯狂请求http://192.168.56.200,只输出hello world by 127.0.0.1:9001,可见9000端口的服务实例已经不再参与负载,但是查看Consul9000端口的服务实例的配置,并没有标记为down,可见是nginx_upstream_check_module为我们过滤了异常的节点,让这些节点不再参与负载。

总的来说,这个相对完善的动态负载均衡功能需要nginx_upstream_check_modulenginx-upsync-module共同协作才能完成。

服务平滑发布

服务平滑发布依赖于前面花大量时间分析的动态负载均衡功能。笔者所在的团队比较小,所以选用了阿里云的云效作为产研管理平台,通过里面的流水线功能实现了服务平滑发布,下面是其中一个服务的生产环境部署的流水线:

image.png

其实平滑发布和平台的关系不大,整体的步骤大概如下:

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步骤比较多,并且涉及到大量的shell脚本,这里不把详细的脚本内容列出,简单列出一下每一步的操作(注意某些步骤之间可以插入合理的sleep n保证前一步执行完毕):

  • 代码扫描、单元测试等等。
  • 代码构建,生成构建后的压缩包。
  • 压缩包上传到服务器X中,解压到对应的目录。
  • Consul发送指令,把当前发布的X_IP:PORT的负载配置更新为down=1
  • stop服务X_IP:PORT
  • start服务X_IP:PORT
  • 检查服务X_IP:PORT的健康状态(可以设定一个时间周期例如120秒内每10秒检查一次),如果启动失败,则直接中断返回,确保还有另一个正常的旧节点参与负载,并且人工介入处理。
  • Consul发送指令,把当前发布的X_IP:PORT的负载配置更新为down=0

上面的流程是通过hard code完成,对于不同的服务器,只需要添加一个发布流程节点并且改动一个IP的占位符即可,不需要对Nginx进行配置重新加载。笔者所在的平台流量不大,目前每个服务部署两个节点就能满足生产需要,试想一下,如果要实现动态扩容,应该怎么构建流水线?

小结

服务平滑发布是CI/CD中比较重要的一个环节,而动态负载均衡则是服务平滑发布的基础。虽然现在很多云平台都提供了十分便捷的持续集成工具,但是在使用这些工具和配置流程的时候,最好能够理解背后的基本原理,这样才能在工具不适用的时候或者出现问题的时时候,迅速地作出判断和响应。

作者:Throwable
原文链接:https://juejin.im/post/5ee45fbb6fb9a047b46b3b6e


文章来源:智云一二三科技

文章标题:通过Nginx、Consul、Upsync实现动态负载均衡和服务平滑发布

文章地址:https://www.zhihuclub.com/7026.shtml

关于作者: 智云科技

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