本文介绍了 LuaJIT 的高灵活性和高性能,以及 APISIX 作为云原生 API 网关选择 LuaJIT 的原因。
作者杨陶,API7.ai 技术工程师。
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简单地说,LuaJIT 是 Lua 这种编程语言的实时编译(JIT,Just-In-Time Compilation)器的实现。 对于不太了解 LuaJIT 的读者,我们可以将 LuaJIT 拆成 Lua 和 JIT 两个部分来理解。
Lua 是一种优雅、易于学习的编程语言,具有自动内存管理、完整的词法作用域、闭包、迭代器、协程、正确的尾部调用以及使用关联数组进行非常实用的数据处理。本文不会涉及 Lua 的语法,有关内容欢迎阅读 Getting Started With Lua。
Lua 的设计目标是能与 C 或其它常用的编程语言相互集成,这样就可以利用其它语言已经做好的方面;而它提供的特性又恰好是 C 这类语言不太擅长的,比如相对于硬件层的高层抽象,动态的结构,简易的测试等等。其袖珍的语言内核和只依赖于 ANSI C 标准的特点,使之在各平台上的可移植性变得非常高。因此 Lua 不仅是一个可以作为独立程序运行的脚本语言,也是一个可以嵌入其它应用的嵌入式语言。
但此时的 Lua 还有传统脚本语言常见的两个问题:效率低和代码暴露。而 LuaJIT 引入的 JIT 技术能够有效地解决了这两个问题。
JIT(Just-In-Time Compilation),实时编译,是动态编译的一种形式。在计算机科学中,动态编译并不是唯一的编译形式,比如现今仍然流行的 C 语言使用的就是另一种形式:静态编译。
需要指出的是,我们也常常将 C 语言的这种与动态编译相反的编译方式称为提前编译(AOT,Ahead-of-Time Compilation),但二者并不是完全对等的。AOT 仅是描述在执行程序前,将某种“高级”语言编译为某种“低级”语言的行为。其编译的目标语言并不一定特定于程序宿主机上的机器码,而是任意定义的。比如将 Java 编译为 C,或者将 JavaScript 编译为 V8 等等这些行为也会被视为 AOT。由于所有静态编译在技术上都是提前执行的,所以在这种特定的上下文中使用时,我们可以将 AOT 视为与 JIT 相反的静态编译。
抛开这些冗杂的名词,想到静态编译的产物,你可能会发现,Lua 语言面临的问题也可以通过静态编译来解决。但事实上,这就丢失了 Lua 作为脚本语言的优势:热更新的灵活性和良好的平台兼容性。所以目前除了有特殊需求的脚本语言外,大部分脚本语言都在使用 JIT 尝试提高语言性能,比如 Chromium 平台上使用 V8 的 JavaScript 和使用 YJIT 的 Ruby。
JIT 尝试将 Lua 的动态解释和 C 的静态编译两者的优缺点相结合,在脚本语言的执行期间,通过不断地分析正在执行的代码片段,编译或重新编译这段代码,以得到执行效率的提升。此时,JIT 假设的目标是,由此得到的性能提升能够高于编译或重新编译这段代码的开销。理论上说,由于能够进行动态地重新编译,JIT 在此过程中,可以针对正在运行程序的特定平台架构进行优化、加速,在某些情况下,能产生比静态编译更快的执行速度。
JIT 分为传统的 Method JIT 和 LuaJIT 正在使用的 Trace JIT 两种。Method JIT 是将每一个方法(Method)翻译为机器码;而如下图所示,更先进的Trace JIT 假定 “对只执行一两次的代码,解释执行比 JIT 编译执行要快”,以此为依据对传统 JIT 进行优化,具体表现为将频繁执行的代码片段(即热路径上的代码)认定为需要跟踪的代码,将这部分代码编译成机器码执行。
而 LuaJIT(2.x 版本)在 Trace JIT 的基础上,集成了使用汇编编写的高速解释器和基于 SSA 并进行优化的代码生成器后端,大幅提高了 JIT 的表现,最终使得 LuaJIT 成为最快的动态语言实现之一。
除此之外,相对于原生 Lua 中为了与 C 交互而需要编写 Lua 与 C 的繁复绑定,LuaJIT 还实现了 FFI(外部函数接口,Foreign Function Interface)。该技术允许了我们在不清楚参数个数和类型的情况下,从 Lua 代码中直接调用外部的 C 函数和使用 C 的数据结构。由此功能,我们也可以直接使用 FFI 实现所需的数据结构,而非 Lua 原生的 Table 类型,进一步在性能敏感的场景下,提升程序运行的速度。有关使用 FFI 提高性能的技巧并非本文讨论的范畴,更深入的内容可以参阅 Why Does lua-resty-core Perform Better?。
总而言之,LuaJIT 在 Lua 语法的基础上,实现了迄今为止脚本语言中最快的 Trace JIT 之一,并提供了 FFI 等功能,解决了 Lua 效率低和代码暴露的问题,让 Lua 真正成为了高灵活性、高性能和超低内存占用的脚本语言和嵌入式语言。
相对于 Lua 和 LuaJIT,我们可能对其它的一些语言更加熟悉,比如 JavaScript (Node.js),Python,Golang,Java 等。对比这些大众化的语言,我们可以看到更多 LuaJIT 的特性和优势,下面简单罗列一些 Lua/LuaJIT 与这些语言的对比:
WASM(Web Assembly)是一种新兴的跨平台技术。这种起初设计为补充而非取代 JavaScript 的技术,因为能够将其它的语言编译成 WASM 字节码,同时还能作为安全沙箱运行代码,使得越来越多的程序也在考虑使用 WASM 作为嵌入或者胶水的平台。即便如此,Lua/LuaJIT 在对比新兴的 WASM 时,也仍然有不少优势:
尽管上文描述了 LuaJIT 自身的诸多优势,但对于大部分开发者而言,Lua 不是一门大众的语言,LuaJIT 更不是一个大众的选择。那为什么 Apache 基金会所属的云原生 API 网关 Apache APISIX 还是选择了 LuaJIT 呢?
作为云原生的 API 网关,Apache APISIX 兼具动态、实时、高性能等特点,提供了负载均衡、动态上游、灰度发布(金丝雀发布)、服务熔断、身份认证、可观测性等丰富的流量管理功能。我们可以使用 Apache APISIX 来处理传统的南北向流量,也可以处理服务间的东西向流量,还可以用作 k8s 的 Ingress Controller。
而这一切都建立在 Apache APISIX 所选择的 NGINX 和 LuaJIT 技术栈之上。
NGINX 是一个知名的高性能 HTTP 、TCP/UDP 代理和反向代理的 Web 服务器。
但在使用中,我们会发现很恼人的是,每次修改 NGINX 的配置文件后,都需要使用 nginx -s reload
重新加载 NGINX 配置。
不仅如此,频繁地使用该命令重新加载配置可能会造成连接的不稳定,增加业务丢失的可能性;而在某些情况下,NGINX 重载配置的机制也可能会造成旧进程的回收时间过长,影响正常的业务。对于该问题的深入讨论,可以阅读 为什么 NGINX 的 reload 不是热加载?,这里不进行深入展开。
Apache APISIX 诞生的目的之一就是解决 NGINX 的动态配置问题,LuaJIT 的高灵活性、高性能和超低内存占用带来了这种可能性。 以最具普遍性的路由为例,Apache APISIX 通过在 NGINX 配置文件中只配置单个 location 作为主入口,而后续的路由分发则由 APISIX 的路由分发模块完成,以此实现了路由的动态配置。
为了实现足够高的性能,Apache APISIX 使用 C 编写了基于前缀树的匹配路由算法,并在此基础上使用 LuaJIT 提供的 FFI 编写了适用于 Lua 的接口。而 Lua 的灵活性,也使得 Apache APISIX 的路由分发模块,可以轻易地支持通过特定的表达式等方法,对同一前缀的下级路由进行匹配。最终在替代 NGINX 原生路由分发功能的前提下,实现了兼具高性能、高灵活性的动态配置功能。有关这部分功能的详细实现,可以查看 lua-resty-radixtree 和 route.lua。
另外,不只是路由,从负载均衡、健康检查,到上游节点配置、服务端证书,以及扩展 APISIX 能力的插件本身,都能在 APISIX 不重启的情况下重新加载。
同时,除了在使用 LuaJIT 进行插件等功能的开发,Apache APISIX 还支持了 Java、Go、Node、Python 以及 WASM 等多种方式开发插件,也让 Apache APISIX 的二次开发门槛大大降低,使 Apache APISIX 获得了丰富的插件生态和活跃的开源社区。
LuaJIT 是 Lua 的实时编译器实现。
Apache APISIX 作为一个动态、实时、高性能的开源 API 网关,基于 NGINX 与 LuaJIT 带来的高性能、高灵活等特性,提供了负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等丰富的流量管理功能。
目前 Apache APISIX 已经来到了全新的 3.x 版本,并带来了更多的开源项目集成、云供应商集成,原生的 gRPC 支持,更多的插件开发方式选择,以及服务网格支持等功能。欢迎加入 Apache APISIX 社区,了解更多 LuaJIT 在云原生 API 网关中的应用。
API7.ai(支流科技 )是一家提供 API 处理和分析的开源基础软件公司,于 2019 年开源了新一代云原生 API 网关 -- APISIX 并捐赠给 Apache 软件基金会。此后,API7.ai 一直积极投入支持 Apache APISIX 的开发、维护和社区运营。与千万贡献者、使用者、支持者一起做出世界级的开源项目,是 API7.ai 努力的目标。