财经行市API架构优化实践
从3月份到5月份一直在做行情API的架构优化，在这个过程中遇到了很多问题，也尝试了很多的解决方案，但都没有寻找到一个最佳的方案，最后基于API的特点自己实现了一个基于共享内存的key-value存储touchdb。这里，和大家一起分享一下。
1. 行情API及旧架构介绍
先简单介绍一下行情API，让大家对这个应用的特性、需求有一个足够的了解，才能清楚了解后续的优化过程。
行情API主要就是解决股票的实时报价问题，比如股票的价格、涨跌幅、成交量以及一些实时排行榜。由于整个财经系统的股票实时数据在5s内全部刷新，所以5s内API的读写量还是很大的，大概最多的时候有20000+w/5s，而正常情况下700000r/min，最多时可以达到1500000r/min，也就是说平均11000r/s - 25000r/s，因为我们有9台前端API服务器，所以落到单台服务器的访问量1200r/s - 2700r/s。通过上面的描述可以知道API具有高并发、大访问量的特点。
下面看一下旧版API的结构，基于Tokyo Cabinet（后文简称tc），前端通过自己开发的nginx模块解析请求提供服务。
对这个架构简单描述一下，首先这个架构具有可扩展性，在访问量高时，通过增加服务器就可以解决。采用的pub/sub实现一对多通信，Apiserver是pub端，在接收到上游数据之后向所有的下游Apiclient（Apiserver和Apiclient在两台不同的服务器）publish数据，Apiclient是一个java进程在接收到数据后会向tc中写入数据。在所有机器的最前端是一个负载均衡层，nginx接收到请求后由自己实现的nginx模块解析并从tc中查询，然后返回给客户端。
这种架构具有高并发、大访问量以及可扩展的特点，但是它也有一个bug，这个bug曾经多次导致我们先上服务受到影响。先看一下对于tc的读写，涉及到两个进程，一个是Apiclient，一个是nginx。由于tc实际上就是一个文件，这个bug就是多个进程对tc数据文件的并发读写导致的，tc的数据文件头有一部分信息是放在共享内存中，比如hash桶列表等，但是有一个空闲内存池是没有放到共享内存中的，所以这部分数据在多进程并发读写时会产生不一致。因为nginx模块只在启动时去加载tc文件，而在nginx运行时，apiclient不停的去修改tc文件，导致不一致的情况，所以经常通过nginx读取的内容是空的，或者损坏的数据。
我的后续的优化工作主要就是在保证性能的情况下，解决这个bug，下面具体看一下各种优化方案的尝试。
2. 架构优化
在优化过程中，尝试了很多方案，主要有：
1. nginx + ngx_lua + redis
2. nginx + tmpfs
3. nodejs
4. 基于共享内存的k-v存储touchdb
前3中方案都各有特点和优势，但都不能达到最佳的情况，最后自己实现了基于共享内存的k-v存储touchdb，除了可维护性外，在各方面都是最佳的。下面来看看这几种方案。
（1）nginx + ngx_lua + redis
这种架构中，以redis作为数据存储（key-value形式），Apiclient进程同样去订阅Apiserver，得到数据后写入redis。而前面依然是采用nginx（nginx在高并发及低资源消耗方面绝对是不二选择），这里是通过ngx_lua（关于ngx_lua的使用可以参见 使用ngx_lua构建高并发应用1, 2）实现的解析请求和读redis，由于需要同一请求处理多个股票的情况，所以这里采用的redis pipeline的方式（试过mget，但是会有bug，在多个key的情况会有某几个key的内容为空的现象）。
这种架构在没上线时，性能测试得到的效果很不错，只是比基于tc的架构差一些，但是可维护性要提高不少。但是上线之后，由于我门线上API服务器的内存比较小只有2G，最大3G，而在高并发时，redis很吃内存，并且一直不释放。内存不够时，redis会使用swap，我们知道redis只有在所有数据都在内存中时，性能才是最好的，使用swap会导致apiclient写不进去，同时前面的nginx读也会很慢。
我曾经做过测试，用一个nodejs去读redis，并且提供web服务，这时拿20000的并发去压，请求20000次，单个请求的响应内容大小是130kb，在压测的过程中redis的内存从30MB飙升到2.7GB，并且测试完redis的内存也一直不释放，此时redis的碎片率高达1000+，我们知道redis本身是允许内存碎片的存在的，但是这种碎片率是绝对不能容忍的。有没有懂redis的同学，解释一下呢？？
对这种架构小结一下，由于我们前段服务器的内存过小，所以会导致redis使用swap，所以在加大内存后这种架构还是可行的。
（2）nginx + tmpfs
在上一种架构中，我们看到了瓶颈就在redis，并且在已有的所有nosql产品中已经找不到能够替代redis的，所以我们大胆的设想，将架构中的redis去掉，把所有的数据放到内存中，后续几种方案都是以这个为出发点的。
这里我们采用了tmpfs，简单点说tmpfs就是把一块内存挂载到文件系统，这样我们就可以像读写文件一样来操作内存。知道这一点后，可以API架构简化成，以tmpfs作为数据存储，对于每一个股票在tmpfs中都有一个文件存储它，文件名就是股票代码。Apiclient接收到数据后直接写文件，前面nginx以静态文件的方式提供服务。
通过架构图，我们可以明显的发现这个和tc的方案有着相同的问题，就是文件的多进程并发读写问题，所以nginx读到的内容经常是空的，因为此时apiclient正在写这个文件。还有一个问题就是，打开的文件描述符特别多，在测试时必须设置ulimit -n 100000才能正常运行。
（3） nodejs
nodejs就是服务器端js引擎，用于网络编程，比如实现一个http服务器或者socket服务器。由于js本身的异步、基于事件的特性可以很好的描述网络事件，同时nodejs是构建在google v8引擎之上的，而v8号称是全宇宙最快的解释器，所以nodejs具有很高的性能。
和nginx类似，依然采用master+worker的进程模型，所有的数据以js map的形式存储在worker进程内，master进程负责订阅Apiserver，得到数据后分发到所有的worker进程，这里采用的是nodejs原生的分发机制。worker得到数据后put到map中，同时服务http请求的响应。
这种架构在测试时，无论是性能还是资源消耗上都要高前两种方案，只是比tc的方案略差。但是上线测试之后，出现很多问题：
a. 数据延迟。表现在两方面，一是所有数据整体延迟，比如之前从apiserver到worker需要3s，这种架构则需要5s。二是部分worker的数据延迟，比如4个worker中的3个数据时最新，另一个worker却是旧的，对于客户端来说，单个Api对外的数据时不一致的，会影响到线上服务。
b. cpu负载高。基本上系统负载在3-4，cpu idle维持在0，而其他方案的系统负载在1以下。
c. 上下文切换频繁。上下文切换次数在40000-50000之间，其他的方案都在20000-30000。
通过上面总结，可以知道问题出现在master和worker之间的进程通信，也就是数据分发。所以下面采用redis的pub/sub来替换nodejs本身的分发机制。
采用这种架构后，数据延迟的现象不存在了，但是cpu负载高和上下文切换频繁的情况依旧存在。
（4）基于共享内存的k-v存储touchdb
这里暂时不对touchdb的实现做介绍，后面会专门写一篇文章详细描述。touchdb采用c实现，主要的特点有：
a. 基于共享内存，对所有读写touchdb的进程来说，读写操作都是基于内存的。
b. 持久化存储。
c. 基于API的特点，只允许一个进程写，但可以多个进程读，这样可以保证无锁，提高并发度。
并将touchdb封装成nodejs、python以及nginx的模块，下面看一下第一种基于touchdb的架构：
实际上，touchdb是被映射到master和worker进程的地址空间内的，但是架构图不好描述，这里依然沿用前面的形式。这里touchdb实际上是承担了master到worker进程的多进程通信，不过不再是基于管道的，而是采用共享内存，所以性能要比nodejs原生的方式高效。
改用此架构后，上下文切换的次数下降到正常情况，只有20000-30000，下降了40%-50%，但是cpu负载依然很高。我猜测，这可能是nodejs本身的问题，由于nodejs要把所有的操作都改成是异步的，所以内部实现了线程池来模拟异步。在高并发时，这些线程会耗费大量的cpu。
在否定nodejs的方案后，我又尝试了一下基于python的方案，这里使用tornado框架。与nodejs类似，tornado也是实现非阻塞网络通信的，都是基于epoll的。
基本上nodejs的类似，只是将前面的nodejs的worker进程换成tornado。这种架构在高并发、大访问量的情况下，tornado会抛出一堆的socket错误，可能本身python虚拟机的性能还是赶不上v8吧。在尝试完上述两种方案均不成功的情况下，不得不使出杀手锏，直接使用nginx c模块。
由于采用的c模块，并且本身touchdb的性能就不赖，所以这种架构是所有尝试的方案中最好的，无论是在性能还是资源消耗方面。下面看一下各种方案的测试数据：
a. 响应内容大小150KB+， ab -n 20000 -c 20000，20000并发请求20000次。
b. 虚拟机，4核E5640 2.67GHz，4G内存。
| 方案 | QPS |
|---|---|
| TC + nginx C module | 1300+ |
| Redis + lua + nginx | 900+ |
| nodejs | 1100+ |
| touchdb + nginx C module | 1400+ |
从测试数据中可以看出，基于touchdb的方案是最好的，并且在测试时最高可以达到1670qps/s，而单个nginx worker进程的内存只有100MB，还有50MB是使用的共享内存，即touchdb使用的内存。
上面就是行情API架构优化的过程，学到了很多东西，尤其是自己实现了touchdb，后面会详细描述一下touchdb的实现，并把它开源。