2019 年 8 月 31 日，OpenResty 社区联合又拍云，举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·成都站，Apache APISIX 主要作者王院生在活动上做了《Apache APISIX 高性能实践》的分享。

OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区、又拍云发起，邀请业内资深的 OpenResty 技术专家，分享 OpenResty 实战经验，增进 OpenResty 使用者的交流与学习，推动 OpenResty 开源项目的发展。

王院生，Apache APISIX 项目发起人和主要作者，OpenResty 社区、OpenResty 软件基金会发起人。

以下是分享全文：

首先做下自我介绍，我大学毕业后在传统金融行业工作九年，2014 年加入奇虎 360。我个人比较喜欢研究技术和开源，可能是受老罗影响，喜欢尝试理想化的事情。今年 3 月份与志同道合的伙伴一起创办了深圳支流科技公司，这是一家以开源方式创业的科技公司，在国内屈指可数，APISIX 是我们目前的主要项目。

Apache APISIX 是微服务 API 网关产品，今年 7 月份我在上海做过一次关于“ Apache  APISIX 高性能实践”的分享，这次的内容是在上次分享的基础上，并会将近期的新积累分享给大家。

什么是 API 网关

API 网关的地位越来越重要，它是所有流量的出入口，从图中可以看到请求方可能来自于浏览器、loT 设备以及移动设备等，API 网关作为中间管控层需要做安全控制、流量以及日志记录等。越来越多的企业采用了微服务的方式，以此完成内部解耦、灵活部署、弹性伸缩等技术特性从而满足业务需求。微服务的数量和复杂度也都随之水涨船高，通过 API 网关来完成统一的流量管理调度就非常必要，并对 API 网关提出了更高要求。

Apache APISIX 概述

上图是 Apache APISIX 的基本构架，由于要支持集群和高可用，所以在任何一个节点都需要包含 adminAPI 或 Apache APISIX 内核，使用时可以只启用其中一部分或都启用。admin API 主要用于接收管理员的提交信息，通过 json schema 完成参数的校验，防止非法参数落到存储的配置中心。Apache APISIX 内部部分处理外部请求，根据请求特征，匹配到具体路由规则，执行插件，然后把流量转发到指定上游服务。

Apache APISIX 每个月会发布一个版本，在 0.7 版本支持了路由插件化，很自豪地说这是目前唯一允许自定义路由的 API 网关实现。除了之前已有的 r3 路由，Apache APISIX 新增了专门高性能的前缀匹配 radixtree，radixtree 是由 Redix 的作者开源出来的。radixtree 代码的匹配效率是 r3 的 10 倍甚至更高，一些生产用户升级 radixtree 后 CPU 使用率确实下降明显。

上图显示的是两个月前 Apache APISIX 已有的功能。

近两个月，Apache APISIX 增加了以上新功能，每个月大概都会有 5、6 个大的新特性，如果我只准备 Apache APISIX 里的一些新特性与大家分享，各位受益可能会比较小，所以今天我给大家分享一些通用的 OpenResty 编程技巧。 

Apache APISIX 主打的是高性能，我们与 OpenResty 对比性能，这样更能突出 Apache APISIX 性能的极致。首先用 Apache APISIX 完整服务来压测，对比一个没有任何功能的空 OpenResty 服务，发现 APISIX 在加载了所有功能的情况下只下降了 15% 的性能。换言之，你如果能接受 15% 的性能下降，就可以直接享受上图的所有功能。   

OpenResty 优化技巧

路由：radixtree vs r3

既然已经有了 r3 ，为什么我们还要继续用 resty-radixtree 实现新的路由呢？

先介绍 r3 的问题：r3 的学习复杂度比较高（正则本身就有学习难度），并且不支持通过迭代器的方式迭代匹配结果，效率相比前缀树实现低不少。相反这些问题在 resty-radixtree 上都有完美解决方案，性能、稳定性自然也就提升很多。目前的 resty-radixtree 是基于 antirez/rax 实现的，也是 Redis 的作者写的，站在巨人肩膀可以让我们少走不少弯路。

从数据结构上看，前缀树理论上是比哈希算法更快，原因是哈希算法的真正复杂度是O(K)，K 是指查询的 Key 的长度，Key 越长哈希算法把字符串变成整数就越复杂，而前缀树是层层递进，很糟糕的复杂度就是 O(K)，因此前缀树的极坏效率与哈希算法是一样的。

当然这只是原理上的，经过专门测试发现 Lua table 的哈希查找速度秒杀前缀树，这是因为在编译 LuaJIT 的时候，它使用了 CPU 指令集来计算哈希值，这样可以完美的做到 O(1)，所以 LuaJIT table 的哈希是效率是极高的，其次才是前缀树。 

在 LuaJIT 世界匹配效率极高，永远都是先优先使用 Lua table 的哈希匹配。我们也没直接使用前缀树（trietree），因为它比较消耗内存，而是采用了基数树（radixtree），在性能相差不多的情况下，内存占用更小。

OpenResty VS Golang、HTTP VS gRPC

2015 年我没有选择 Golang 而选择 OpenResty，原因是我认为 OpenResty 可以思考地更深入，而 Golang 只能站在应用层去解决问题，出于这个原因我选择了 OpenResty。

Apache APISIX 支持了这样一个场景：HTTP(s) -> Apache APISIX -> gRPC server，把 REST API 转成 gRPC 请求。完成该功能后，需要做些压力测试验证效果。为了方便对比，用 Golang 的方式也写了一个协议转换网关。测试发现Apache  APISIX 的版本比 Golang 的版本性能略还好一点，我的电脑上都是单核 1 万左右的 QPS。本以为在 gRPC 领域 Golang 的性能应当是好的，没想到 Apache APISIX 有机会略胜一筹。

我们之前粗浅地认为 HTTP 的性能一定没有 gRPC 的性能好，现在看有点武断。gRPC 的很多优势是 HTTP 不具备的，比如它的体积更小且内置 schema 检查等。但如果你的请求体比较小，在 HTTP 上使用 json 加 json schema，它们俩的性能几乎相同，尤其是在内网环境下相差还是非常小的。如果请求体比较大编码复杂，那么 gRPC 会有明显优势。

ngx.var 的加速

对获取 Nginx 变量的加速，简单的就是用 iresty/lua-var-nginx-module 仓库，把它作为一个 lua module 编译到 OpenResty 项目里。当我们提取对应的 ngx.var 的时，使用库里提供的方法来获取，可以让 Apache APISIX 整体有 5% 的性能提升，单纯某个变量性能对比，至少有 10 倍差别。当然也可以把这个模块编译成动态库，然后用动态方式加载，这样就不用重新编译 OpenResty。

Apache APISIX 网关会从 ngx.var 里获取大量变量信息，比如 host 地址等变量更是可能会被反复获取，每次都与 Nginx 交互效率会比较低。因此我们在 Apache APISIX/core 里加了一层 ctx 缓存，也就是第一次与 Nginx 交互获取变量，后面将直接使用缓存。

题外篇：再次推荐大家多参考借鉴Apache  APISIX/core 中的代码，这些代码是通用的，对大多数项目都应该有借鉴意义。

fail to json encode

当我们用 json 的方式去 encode 一个 table时，可能会失败。失败原因有以下几种：比如 table 中包含 cdata 或者 userdata 无法 encode ，又或者包含 function 等，但实际上我们做 encode 并不是想要一个可以完美支持序列化/反序列化的结果，有时候只是为了调试。

所以我在 Apache APISIX 的 core/json_encode 增加了一个布尔参数，表示是否进行强制转码，这样当遇到不能转码时就把强制它变成一个字符串。此外 table 套 table 是一个常见的情况，即有一个 table A，在 A 的 table 里面的内部又引用了A 自身，形成了一个循环嵌套。这个问题的解决比较简单，在发生嵌套时，到达某一个位置点后就不要再往里嵌了。这两个场景下允许强制 table encode 对我们开发调试非常有用。

在调试时，如果需要打一下 table 结果，当日志级别不够时，不应该触发无意义的 jsonencode 行为，这时候推荐使用 delay_encode 来调试日志，只有当日志真正需要写到磁盘上时，才会触发 json encode，避免那些不需要 encode 。这个问题在Apache APISIX 里面效果非常好，终于不需要注释代码就可以完成不同级别日志的测试，有点 C 语言中宏定义的味道，对性能和易用是个极好的平衡。

静态代码检测工具

目前 Apache APISIX 进行 CI 回归，都会运行代码检查工具进行检查：Lua -check 和 lj-releng。对当前代码目录的内容做静态检测，比如有没有加全局的变量，代码行的长度是不是超了等。

rapid json 的生命周期

调试过程中发现的一个特别有意思的关于 rapid json 声明周期的 bug。关于这个周期的原因可以看一下上图的尾行，我们真正使用的是 validator，而且只调用了validator 的一个验证，它是从上边的 create-validator 得来的。这里值得注意的是，为什么用一个数组缓存住另一个叫 sd 的对象呢？

因为 validator 是个 cdata ，内部有对 sd 对象的指针引用依赖，他们两个也就必须要有相同的声明周期，不能有某一项提前释放的情况。如果我们需要让两个对象有相同的生命周期，那么把它们放到同一个 table 中是非常简单的方法。

第三方库使用  pcre

如果你选择效率高的 C 库，而这个 C 库里还引用了 pcre 这个库，那就需要考虑到一个问题，这个对象的跨请求就会有非常大的风险，为此必须要单独给这个库创建独立的内存池，决不能使用当前请求的内存池，因为当前请求很快就被释放。

怎么解决这个问题呢？如果现在 OpenResty 有相关的 API，那么直接去申请内存池是极好的，但是可惜 OpenResty 并不具备。看看 Ningx 源码，可以看到创建 Nginx 的内存池函数定义是 ngx_create_pool(size_tsize, void *log) ，只要能获取到全局日志句柄即可。

我们选择从全局的 ngx_cycle 获取 log 对象，这里我定义了一个虚假的 fake_ngx_cycle 结构体，这个结构体和 Nginx 的 ngx_cycle 构体的前三项是一样的，但是截掉了后面的部分，然后我们做内存拷贝，从而得到了 log 对象指针位置。

开启 prometheus 插件

我当时在研究 Kong 的 prometheus 插件时粗略看了一下它的代码，发现他的实现逻辑是有问题的，会非常影响性能。所以没有直接使用 Kong 的方式，在 Apache APISIX 中开启这个 插件，性能只会下降5% 左右。这个插件我们比 Kong 高近 10 倍性能。我也和 Kong 的技术负责人聊过这里，后续会把 Apache APISIX 的一些做法贡献给 Kong，相互学习一起成长。

以上是我今天的全部分享，谢谢大家！