openresty+lua+kafka方案与Tomcat接口并发度对比分析

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1、openresty+lua+kafka

1.1 openresty+lua+kafka方案

　　之前的项目基于nginx反向代理后转发到Tomcat的API接口进行业务处理，然后将json数据打入kafka中，但是随着业务的扩大，访问量越来越大，并发数也很高，导致程序遇到性能问题；

基于nginx的高性能特点，现在考虑使用一种openresty+lua+kafka，直接在nginx阶段将数据打入kafka中，来提高性能。

1.1.1 OpenResty运行原理

　　Nginx 采用的是 master-worker 模型，一个 master 进程管理多个 worker 进程，基本的事件处理都是放在 woker 中，master 负责一些全局初始化，以及对 worker 的管理。在OpenResty中，每个 woker 使用一个 LuaVM，当请求被分配到 woker 时，将在这个 LuaVM 里创建一个 coroutine(协程)。协程之间数据隔离，每个协程具有独立的全局变量_G。

　　协程和多线程下的线程类似：有自己的堆栈，自己的局部变量，有自己的指令指针，但是和其他协程程序共享全局变量等信息。线程和协程的主要不同在于：多处理器的情况下，概念上来说多线程是同时运行多个线程，而协程是通过代码来完成协程的切换，任何时刻只有一个协程程序在运行。并且这个在运行的协程只有明确被要求挂起时才会被挂起。

原理图如下：

1.1.2 OpenResty的优势

　　其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。

借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。

而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒杀、动态服务、单品页、列表页等都在使用Nginx+Lua架构，其他公司如淘宝、去哪儿网等。

1.2 方案实施

申请线上云主机，部署公司内部部署平台NDP；

配置openresty：

worker_processes  8;

pid        /home/xxxx/nginx.pid;


events {
    use epoll;
    worker_connections  65535;
    multi_accept on;
}


http {
    lua_package_path "/home/xxxxxx/lib/?.lua;;";
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    #access_log off;
    keepalive_requests 8192;
    keepalive_timeout 300s 300s;
    server_names_hash_bucket_size 128;
    client_header_buffer_size 32k;
    large_client_header_buffers 4 32k;
    client_max_body_size 1024m;
    client_body_buffer_size 10m;

    log_format  main  '$remote_addr$time_iso8601$request'
                      '$status$upstream_response_time$request_time'
                      '$http_user_agent$http_x_forwarded_for';

    access_log off;
    # access_log  /home/xxxxxx/access.log  main;

    sendfile on;
    #提高I/O性能
    tcp_nodelay on;
    proxy_buffering off;
    #此请求不缓存
    #add_header Expires "Fri, 01 Jan 1980 00:00:00 GMT";
    #add_header Pragma "no-cache";
    #add_header Cache-Control "no-cache, max-age=0, must-revalidate";
    resolver xxxxx;

    # healthcheck shared
    # lua_shared_dict healthcheck 1m;

    # 数据书籍服务汇总
    include ./service_hub/*;

}

配置依赖lua依赖：

配置server服务：

server {
        listen 8080;
        #数据上报
        # 默认读取 body
        lua_need_request_body on;
        location /xxxx {
           # access_log  /home/xxxx/risk_doubt.log  main;
           # 响应正常，内容为空
           empty_gif;
           content_by_lua_block{ 
            -- 引入lua所有api
            local topic = "xxxx"
            local cjson = require "cjson"  
            local producer = require "resty.kafka.producer"  
            -- 定义kafka broker地址，ip需要和kafka的host.name配置一致  
            local broker_list = {  
                { host = "xxx", port = 9092 },
                { host = "yyy", port = 9092 },
                { host = "zzz", port = 9092 }
            }  
            -- 定义json便于日志数据整理收集  
            local data_json = {}  
            ngx.req.read_body()
        local args = ngx.req.get_body_data()
        -- 将ip传入json参数中
        data_json["body"] = args
        data_json["ip"] = ngx.var.remote_addr
        -- 转换json为字符串
        -- ngx.log(ngx.ERR, "args:", tostring(data_json))
            local message = cjson.encode(data_json);  
            ngx.log(ngx.ERR, "args:", message)
        -- 定义kafka异步生产者  
            local bp = producer:new(broker_list, { producer_type = "async" })  
            -- 发送日志消息,send第二个参数key,用于kafka路由控制:  
            -- key为nill(空)时，一段时间向同一partition写入数据  
            -- 指定key，按照key的hash写入到对应的partition  
            -- local ok, err = bp:send(topic, nil, message)  

            -- if not ok then  
            --     ngx.log(ngx.ERR, "kafka send err:", err)  
            --     return  
            -- end  
       }
        }
       
        
}

1.3 压力测试：

线上被测云主机性能：8核，16G内存，400M网卡流量。

该次测试是在 1000并发量，1分钟16秒压测时间段内的数据：

二、Tomcat接口的测试：

    @PostMapping(value = "/xxxx")
    public Object test(String str, HttpServletRequest request) throws IOException
    {
        //logger.info("receive msg...");
        return null;
    }

同上的压测环境进行压测：

三、性能分析：

1、同样的压测环境，openresty的TPS性能确实要比单纯的Tomcat要好；

2、根据TPS的性能曲线可以看到，openresty的TPS曲线要比tomcat的更加稳定；

中间遇到的问题分析：

其实参考资料你会发现，测试结果中openresty的TPS数值比起网上很多数值要低不少，有不少网友的压测结果是10W+，为什么有这么大的差距呢，主要原因还是楼主所使用的线上云主机网卡流量有限制，只有400M，

导致了openresty的性能无法得到充分的发挥，后期项目中会考虑换用1G以上的网卡流量。