nginx+lua+redis等架构演进

此处我说的HTTP服务主要指如访问京东网站时我们看到的热门搜索、用户登录、实时价格、实时库存、服务支 持、广告语等这种非Web页面，而是在Web页面中异步加载的相关数据。这些服务有个特点即访问量巨大、逻辑比较单一；但是如实时库存逻辑其实是非常复杂 的。在京东这些服务每天有几亿十几亿的访问量，比如实时库存服务曾经在没有任何IP限流、DDos防御的情况被刷到600多万/分钟的访问量，而且能轻松 应对。支撑如此大的访问量就需要考虑设计良好的架构，并很容易实现水平扩展。

 

架构

此处介绍下我曾使用过Nginx+JavaEE的架构。

 

1、单DB架构

早期架构可能就是Nginx直接upstream请求到后端Tomcat，扩容时基本是增加新的Tomcat 实例，然后通过Nginx负载均衡upstream过去。此时数据库还不是瓶颈。当访问量到一定级别，数据库的压力就上来了，此处单纯的靠单个数据库可能 扛不住了，此时可以通过数据库的读写分离或加缓存来实现。

 

 

2、DB+Cache/数据库读写分离架构

 

此时就通过使用如数据库读写分离或者Redis这种缓存来支撑更大的访问量。使用缓存这种架构会遇到的问题诸 如缓存与数据库数据不同步造成数据不一致（一般设置过期时间），或者如Redis挂了，此时会直接命中数据库导致数据库压力过大；可以考虑Redis的主 从或者一致性Hash 算法做分片的Redis集群；使用缓存这种架­构要求应用对数据的一致性要求不是很高；比如像下订单这种要落地的数据不适合用Redis存储，但是订单的 读取可以使用缓存。

 

3、Nginx+Lua+Local Redis+Mysql集群架构

首先Nginx通过Lua读取本机Redis缓存，如果不命中才回源到后端Tomcat集群；后端Tomcat集群再读取Mysql数据库。 Redis都是安装到和Nginx同一台服务器，Nginx直接读本机可以减少网络延时。Redis通过主从方式同步数据，Redis主从一般采用树的方 式实现：

在叶子节点可以做AOF持久化，保证在主Redis挂时能进行恢复；此处假设对Redis很依赖的话，可以考 虑多主Redis架构，而不是单主，来防止单主挂了时数据的不一致和击穿到后端Tomcat集群。这种架构的缺点就是要求Redis实例数据量较小，如果 单机内存不足以存储这么多数据，当然也可以通过如尾号为1的在A服务器，尾号为2的在B服务器这种方式实现；缺点也很明显，运维复杂、扩展性差。

 

4、Nginx+Lua+ Redis集群+Mysql集群架构 

和之前架构不同的点是此时我们使用一致性Hash算法实现Redis集群而不是读本机Redis，保证其中一台挂了，只有很少的数据会丢失，防止击 穿到数据库。Redis集群分片可以使用Twemproxy；如果 Tomcat实例很多的话，此时就要考虑Redis和Mysql链接数问题，因为大部分Redis/Mysql客户端都是通过连接池实现，此时的链接数会 成为瓶颈。一般方法是通过中间件来减少链接数。

Twemproxy与Redis之间通过单链接交互，并Twemproxy实现分片逻辑；这样我们可以水平扩展更多的Twemproxy来增加链接数。

 

此时的问题就是Twemproxy实例众多，应用维护配置困难；此时就需要在之上做负载均衡，比如通过LVS/HAProxy实现VIP（虚拟IP），可以做到切换对应用透明、故障自动转移；还可以通过实现内网DNS来做其负载均衡。

本文没有涉及Nginx之上是如何架构的，对于Nginx、Redis、Mysql等的负载均衡、资源的CDN化不是本文关注的点，有兴趣可以参考

很早的Taobao CDN架构

Nginx/LVS/HAProxy负载均衡软件的优缺点详解 

 

实现

接下来我们来搭建一下第四种架构。

以获取如京东商品页广告词为例，如下图

假设京东有10亿商品，那么广告词极限情况是10亿；所以在设计时就要考虑：

1、数据量，数据更新是否频繁且更新量是否很大；

2、是K-V还是关系，是否需要批量获取，是否需要按照规则查询。

 

而对于本例，广告词更新量不会很大，每分钟可能在几万左右；而且是K-V的，其实适合使用关系存储；因为广告词是商家维护，因此后台查询需要知道这些商品是哪个商家的；而对于前台是不关心商家的，是KV存储，所以前台显示的可以放进如Redis中。 即存在两种设计：

1、所有数据存储到Mysql，然后热点数据加载到Redis；

2、关系存储到Mysql，而数据存储到如SSDB这种持久化KV存储中。

 

基本数据结构：商品ID、广告词、所属商家、开始时间、结束时间、是否有效。

 

后台逻辑

1、商家登录后台；

2、按照商家分页查询商家数据，此处要按照商品关键词或商品类目查询的话，需要走商品系统的搜索子系统，如通过Solr或elasticsearch实现搜索子系统；

3、进行广告词的增删改查；

4、增删改时可以直接更新Redis缓存或者只删除Redis缓存（第一次前台查询时写入缓存）；

 

前台逻辑

1、首先Nginx通过Lua查询Redis缓存；

2、查询不到的话回源到Tomcat，Tomcat读取数据库查询到数据，然后把最新的数据异步写入 Redis（一般设置过期时间，如5分钟）；此处设计时要考虑假设Tomcat读取Mysql的极限值是多少，然后设计降级开关，如假设每秒回源达到 100，则直接不查询Mysql而返回空的广告词来防止Tomcat应用雪崩。

 

为了简单，我们不进行后台的设计实现，只做前端的设计实现，此时数据结构我们简化为[商品ID、广告词]。另 外有朋友可能看到了，可以直接把Tomcat部分干掉，通过Lua直接读取Mysql进行回源实现。为了完整性此处我们还是做回源到Tomcat的设计， 因为如果逻辑比较复杂的话或一些限制（比如使用Java特有协议的RPC）还是通过Java去实现更方便一些。

 

项目搭建

项目部署目录结构。

/usr/chapter6
  redis_6660.conf
  redis_6661.conf
  nginx_chapter6.conf
  nutcracker.yml
  nutcracker.init
  webapp
WEB-INF
   lib
   classes
   web.xml

 

Redis+Twemproxy配置

此处根据实际情况来决定Redis大小，此处我们已两个Redis实例（6660、6661），在Twemproxy上通过一致性Hash做分片逻辑。

 

安装

之前已经介绍过Redis和Twemproxy的安装了。

 

Redis配置redis_6660.conf和redis_6661.conf    

#分别为6660 6661
port 6660
#进程ID 分别改为redis_6660.pid redis_6661.pid
pidfile "/var/run/redis_6660.pid"
#设置内存大小，根据实际情况设置，此处测试仅设置20mb
maxmemory 20mb
#内存不足时，按照过期时间进行LRU删除
maxmemory-policy volatile-lru
#Redis的过期算法不是精确的而是通过采样来算的，默认采样为3个，此处我们改成10
maxmemory-samples 10
#不进行RDB持久化
save “”
#不进行AOF持久化
appendonly no

将如上配置放到redis_6660.conf和redis_6661.conf配置文件最后即可，后边的配置会覆盖前边的。  

 

Twemproxy配置nutcracker.yml 

server1:
  listen: 127.0.0.1:1111
  hash: fnv1a_64
  distribution: ketama
  redis: true
  timeout: 1000
  servers:
   - 127.0.0.1:6660:1 server1
   - 127.0.0.1:6661:1 server2

 复制nutcracker.init到/usr/chapter6下，并修改配置文件为/usr/chapter6/nutcracker.yml。

 

启动

nohup /usr/servers/redis-2.8.19/src/redis-server  /usr/chapter6/redis_6660.conf &
nohup /usr/servers/redis-2.8.19/src/redis-server  /usr/chapter6/redis_6661.conf &
/usr/chapter6/nutcracker.init start
ps -aux | grep -e redis  -e nutcracker

  

Mysql+Atlas配置

Atlas类似于Twemproxy，是Qihoo 360基于Mysql Proxy开发的一个Mysql中间件，据称每天承载读写请求数达几十亿，可以实现分表、读写分离、数据库连接池等功能，缺点是没有实现跨库分表（分库） 功能，需要在客户端使用分库逻辑。另一个选择是使用如阿里的TDDL，它是在客户端完成之前说的功能。到底选择是在客户端还是在中间件根据实际情况选择。

 

此处我们不做Mysql的主从复制（读写分离），只做分库分表实现。

 

Mysql初始化

 

为了测试我们此处分两个表。

 

CREATE DATABASE chapter6 DEFAULT CHARACTER SET utf8;
use chapter6;
CREATE TABLE  chapter6.ad_0(
      sku_id BIGINT,
      content VARCHAR(4000)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE  chapter6.ad_1
      sku_id BIGINT,
      content VARCHAR(4000)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8;

 

Atlas安装

cd /usr/servers/
wget https://github.com/Qihoo360/Atlas/archive/2.2.1.tar.gz -O Atlas-2.2.1.tar.gz
tar -xvf Atlas-2.2.1.tar.gz
cd Atlas-2.2.1/
#Atlas依赖mysql_config，如果没有可以通过如下方式安装
apt-get install libmysqlclient-dev
#安装Lua依赖
wget http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.5.tar.gz
tar -xvf lua-5.1.5.tar.gz
cd lua-5.1.5/
make linux && make install
#安装glib依赖
apt-get install libglib2.0-dev
#安装libevent依赖
apt-get install libevent
#安装flex依赖
apt-get install flex
#安装jemalloc依赖
apt-get install libjemalloc-dev
#安装OpenSSL依赖
apt-get install openssl
apt-get install libssl-dev
 apt-get install libssl0.9.8

./configure --with-mysql=/usr/bin/mysql_config
./bootstrap.sh
make && make install

 

Atlas配置 

vim /usr/local/mysql-proxy/conf/chapter6.cnf

[mysql-proxy]
#Atlas代理的主库，多个之间逗号分隔
proxy-backend-addresses = 127.0.0.1:3306
#Atlas代理的从库，多个之间逗号分隔，格式ip:port@weight，权重默认1
#proxy-read-only-backend-addresses = 127.0.0.1:3306,127.0.0.1:3306
#用户名/密码，密码使用/usr/servers/Atlas-2.2.1/script/encrypt 123456加密
pwds = root:/iZxz+0GRoA=
#后端进程运行
daemon = true
#开启monitor进程，当worker进程挂了自动重启
keepalive = true
#工作线程数，对Atlas的性能有很大影响，可根据情况适当设置
event-threads = 64
#日志级别
log-level = message
#日志存放的路径
log-path = /usr/chapter6/
#实例名称，用于同一台机器上多个Atlas实例间的区分
instance = test
#监听的ip和port
proxy-address = 0.0.0.0:1112
#监听的管理接口的ip和port
admin-address = 0.0.0.0:1113
#管理接口的用户名
admin-username = admin
#管理接口的密码
admin-password = 123456
#分表逻辑
tables = chapter6.ad.sku_id.2
#默认字符集
charset = utf8

因为本例没有做读写分离，所以读库proxy-read-only-backend-addresses没有配置。分表逻辑即：数据库名.表名.分表键.表的个数，分表的表名格式是table_N，N从0开始。

 

Atlas启动/重启/停止

/usr/local/mysql-proxy/bin/mysql-proxyd chapter6 start
/usr/local/mysql-proxy/bin/mysql-proxyd chapter6 restart
/usr/local/mysql-proxy/bin/mysql-proxyd chapter6 stop

如上命令会自动到/usr/local/mysql-proxy/conf目录下查找chapter6.cnf配置文件。 

 

Atlas管理

通过如下命令进入管理接口

mysql -h127.0.0.1 -P1113  -uadmin -p123456

通过执行SELECT * FROM help查看帮助。还可以通过一些SQL进行服务器的动态添加/移除。

 

Atlas客户端

通过如下命令进入客户端接口

mysql -h127.0.0.1 -P1112  -uroot -p123456

use chapter6;
insert into ad values(1 '测试1);
insert into ad values(2, '测试2');
insert into ad values(3 '测试3);
select * from ad where sku_id=1;
select * from ad where sku_id=2;
#通过如下sql可以看到实际的分表结果
select * from ad_0;
select * from ad_1;

 

此时无法执行select * from ad，需要使用如“select * from ad where sku_id=1”这种SQL进行查询；即需要带上sku_id且必须是相等比较；如果是范围或模糊是不可以的；如果想全部查询，只能挨着遍历所有表进行 查询。即在客户端做查询-聚合。

 

此处实际的分表逻辑是按照商家进行分表，而不是按照商品编号，因为我们后台查询时是按照商家维度的，此处是为了测试才使用商品编号的。

 

到此基本的Atlas就介绍完了，更多内容请参考如下资料：

Mysql主从复制

http://369369.blog.51cto.com/319630/790921/

Mysql中间件介绍

http://www.guokr.com/blog/475765/

Atlas使用

http://www.0550go.com/database/mysql/mysql-atlas.html

Atlas文档

https://github.com/Qihoo360/Atlas/blob/master/README_ZH.md

 

Java+Tomcat安装

Java安装   

cd /usr/servers/
#首先到如下网站下载JDK
#http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html
#本文下载的是 jdk-7u75-linux-x64.tar.gz。
tar -xvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
vim ~/.bashrc
在文件最后添加如下环境变量
export JAVA_HOME=/usr/servers/jdk1.7.0_75/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

#使环境变量生效
source ~/.bashrc

  

Tomcat安装 

cd /usr/servers/
wget http://ftp.cuhk.edu.hk/pub/packages/apache.org/tomcat/tomcat-7/v7.0.59/bin/apache-tomcat-7.0.59.tar.gz
tar -xvf apache-tomcat-7.0.59.tar.gz
cd apache-tomcat-7.0.59/
#启动
/usr/servers/apache-tomcat-7.0.59/bin/startup.sh
#停止
/usr/servers/apache-tomcat-7.0.59/bin/shutdown.sh
#删除tomcat默认的webapp
rm -r apache-tomcat-7.0.59/webapps/*
#通过Catalina目录发布web应用
cd apache-tomcat-7.0.59/conf/Catalina/localhost/
vim ROOT.xml

ROOT.xml

<!-- 访问路径是根，web应用所属目录为/usr/chapter6/webapp -->
<Context path="" docBase="/usr/chapter6/webapp"></Context>

#创建一个静态文件随便添加点内容
vim /usr/chapter6/webapp/index.html
#启动
/usr/servers/apache-tomcat-7.0.59/bin/startup.sh

 

访问如http://192.168.1.2:8080/index.html能处理内容说明配置成功。

 

#变更目录结构
cd /usr/servers/
mv apache-tomcat-7.0.59 tomcat-server1
#此处我们创建两个tomcat实例
cp –r tomcat-server1 tomcat-server2
vim tomcat-server2/conf/server.xml

#如下端口进行变更
8080--->8090
8005--->8006

     

启动两个Tomcat

/usr/servers/tomcat-server1/bin/startup.sh
/usr/servers/tomcat-server2/bin/startup.sh

分别访问，如果能正常访问说明配置正常。

 

http://192.168.1.2:8080/index.html

http://192.168.1.2:8090/index.html

 

如上步骤使我们在一个服务器上能启动两个tomcat实例，这样的好处是我们可以做本机的Tomcat负载均衡，假设一个tomcat重启时另一个是可以工作的，从而不至于不给用户返回响应。

 

Java+Tomcat逻辑开发

搭建项目

我们使用Maven搭建Web项目，Maven知识请自行学习。

 

项目依赖

本文将最小化依赖，即仅依赖我们需要的servlet、mysql、druid、jedis。 

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
    <version>3.0.1</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.27</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.0.5</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.5.2</version>
  </dependency>
</dependencies>

 

核心代码

com.github.zhangkaitao.chapter6.servlet.AdServlet

public class AdServlet extends HttpServlet {
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
        String idStr = req.getParameter("id");
        Long id = Long.valueOf(idStr);
        //1、读取Mysql获取数据
        String content = null;
        try {
            content = queryDB(id);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_INTERNAL_SERVER_ERROR);
            return;
        }
        if(content != null) {
            //2.1、如果获取到，异步写Redis
            asyncSetToRedis(idStr, content);
            //2.2、如果获取到，把响应内容返回
            resp.setCharacterEncoding("UTF-8");
            resp.getWriter().write(content);
        } else {
            //2.3、如果获取不到，返回404状态码
            resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
        }
    }

    private DruidDataSource datasource = null;
    private JedisPool jedisPool = null;

    {
        datasource = new DruidDataSource();
        datasource.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:1112/chapter6?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&autoReconnect=true");
        datasource.setUsername("root");
        datasource.setPassword("123456");
        datasource.setMaxActive(100);

        GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(100);
        jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", 1111);
    }

    private String queryDB(Long id) throws Exception {
        Connection conn = null;
        try {
            conn = datasource.getConnection();
            String sql = "select content from ad where sku_id = ?";
            PreparedStatement psst = conn.prepareStatement(sql);
            psst.setLong(1, id);
            ResultSet rs = psst.executeQuery();
            String content = null;
            if(rs.next()) {
                content = rs.getString("content");
            }
            rs.close();
            psst.close();
            return content;
        } catch (Exception e) {
            throw e;
        } finally {
            if(conn != null) {
                conn.close();
            }
        }
    }

    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    private void asyncSetToRedis(final String id, final String content) {
        executorService.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                Jedis jedis = null;
                try {
                    jedis = jedisPool.getResource();
                    jedis.setex(id, 5 * 60, content);//5分钟
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    jedisPool.returnBrokenResource(jedis);
                } finally {
                    jedisPool.returnResource(jedis);
                }

            }
        });
    }
}

整个逻辑比较简单，此处更新缓存一般使用异步方式去更新，这样不会阻塞主线程；另外此处可以考虑走Servlet异步化来提示吞吐量。

web.xml配置

<servlet>
    <servlet-name>adServlet</servlet-name>
    <servlet-class>com.github.zhangkaitao.chapter6.servlet.AdServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
    <servlet-name>adServlet</servlet-name>
    <url-pattern>/ad</url-pattern>
</servlet-mapping>

 

打WAR包 

cd D:\workspace\chapter6
mvn clean package

此处使用maven命令打包，比如本例将得到chapter6.war，然后将其上传到服务器的/usr/chapter6/webapp，然后通过unzip chapter6.war解压。

 

测试 

启动Tomcat实例，分别访问如下地址将看到广告内容：

http://192.168.1.2:8080/ad?id=1
http://192.168.1.2:8090/ad?id=1

 

nginx配置

vim /usr/chapter6/nginx_chapter6.conf 

upstream backend {
    server 127.0.0.1:8080 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1 backup=false;
    server 127.0.0.1:8090 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1 backup=false;
    check interval=3000 rise=1 fall=2 timeout=5000 type=tcp default_down=false;
    keepalive 100;
}
server {
    listen       80;
    server_name  _;

    location ~ /backend/(.*) {
        keepalive_timeout   30s;
        keepalive_requests  100;

        rewrite /backend(/.*) $1 break;
        #之后该服务将只有内部使用，ngx.location.capture
        proxy_pass_request_headers off;
        #more_clear_input_headers Accept-Encoding;
        proxy_next_upstream error timeout;
        proxy_pass http://backend;
    }
}

upstream配置：http://nginx.org/cn/docs/http/ngx_http_upstream_module.html。

  server：指定上游到的服务器， weight：权重，权重可以认为负载均衡的比例；  fail_timeout+max_fails：在指定时间内失败多少次认为服务器不可用，通过proxy_next_upstream来判断是否失败。

  check：ngx_http_upstream_check_module模块，上游服务器的健康检查，interval：发送心跳包的时间间 隔，rise：连续成功rise次数则认为服务器up，fall：连续失败fall次则认为服务器down，timeout：上游服务器请求超时时 间，type：心跳检测类型（比如此处使用tcp）更多配置请参考https://github.com/yaoweibin/nginx_upstream_check_module和http://tengine.taobao.org/document_cn/http_upstream_check_cn.html。

  keepalive：用来支持upstream server http keepalive特性(需要上游服务器支持，比如tomcat)。默认的负载均衡算法是round-robin，还可以根据ip、url等做hash来做负载均衡。更多资料请参考官方文档。

 

tomcat keepalive配置： http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/config/http.html。

  maxKeepAliveRequests：默认100；

  keepAliveTimeout：默认等于connectionTimeout，默认60秒；

 

location proxy配置：http://nginx.org/cn/docs/http/ngx_http_proxy_module.html。

  rewrite：将当前请求的url重写，如我们请求时是/backend/ad，则重写后是/ad。

  proxy_pass：将整个请求转发到上游服务器。

  proxy_next_upstream：什么情况认为当前upstream server失败，需要next upstream，默认是连接失败/超时，负载均衡参数。

  proxy_pass_request_headers：之前已经介绍过了，两个原因：1、假设上游服务器不需要请求头则没必要传输请求 头；2、ngx.location.capture时防止gzip乱码（也可以使用more_clear_input_headers配置）。

  keepalive：keepalive_timeout：keepalive超时设置，keepalive_requests：长连接数量。此处的 keepalive（别人访问该location时的长连接）和upstream keepalive（nginx与上游服务器的长连接）是不一样的；此处注意，如果您的服务是面向客户的，而且是单个动态内容就没必要使用长连接了。

 

vim /usr/servers/nginx/conf/nginx.conf

include /usr/chapter6/nginx_chapter6.conf;
#为了方便测试，注释掉example.conf
#include /usr/example/example.conf;

 

重启nginx 

/usr/servers/nginx/sbin/nginx -s reload      

 

访问如192.168.1.2/backend/ad?id=1即看到结果。可以kill掉一个tomcat，可以看到服务还是正常的。

 

vim /usr/chapter6/nginx_chapter6.conf 

location ~ /backend/(.*) {
    internal;
    keepalive_timeout   30s;
    keepalive_requests  1000;
    #支持keep-alive
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Connection "";

    rewrite /backend(/.*) $1 break;
    proxy_pass_request_headers off;
    #more_clear_input_headers Accept-Encoding;
    proxy_next_upstream error timeout;
    proxy_pass http://backend;
}

加上internal，表示只有内部使用该服务。 

 

Nginx+Lua逻辑开发

核心代码 

/usr/chapter6/ad.lua 

local redis = require("resty.redis")
local cjson = require("cjson")
local cjson_encode = cjson.encode
local ngx_log = ngx.log
local ngx_ERR = ngx.ERR
local ngx_exit = ngx.exit
local ngx_print = ngx.print
local ngx_re_match = ngx.re.match
local ngx_var = ngx.var

local function close_redis(red)
    if not red then
        return
    end
    --释放连接(连接池实现)
    local pool_max_idle_time = 10000 --毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)

    if not ok then
        ngx_log(ngx_ERR, "set redis keepalive error : ", err)
    end
end
local function read_redis(id)
    local red = redis:new()
    red:set_timeout(1000)
    local ip = "127.0.0.1"
    local port = 1111
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx_log(ngx_ERR, "connect to redis error : ", err)
        return close_redis(red)
    end

    local resp, err = red:get(id)
    if not resp then
        ngx_log(ngx_ERR, "get redis content error : ", err)
        return close_redis(red)
    end
        --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
    end
    close_redis(red)

    return resp
end

local function read_http(id)
    local resp = ngx.location.capture("/backend/ad", {
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = {id = id}
    })

    if not resp then
        ngx_log(ngx_ERR, "request error :", err)
        return
    end

    if resp.status ~= 200 then
        ngx_log(ngx_ERR, "request error, status :", resp.status)
        return
    end

    return resp.body
end


--获取id
local id = ngx_var.id

--从redis获取
local content = read_redis(id)

--如果redis没有，回源到tomcat
if not content then
   ngx_log(ngx_ERR, "redis not found content, back to http, id : ", id)
    content = read_http(id)
end

--如果还没有返回404
if not content then
   ngx_log(ngx_ERR, "http not found content, id : ", id)
   return ngx_exit(404)
end

--输出内容
ngx.print("show_ad(")
ngx_print(cjson_encode({content = content}))
ngx.print(")")

将可能经常用的变量做成局部变量，如local ngx_print = ngx.print；使用jsonp方式输出，此处我们可以将请求url限定为/ad/id方式，这样的好处是1、可以尽可能早的识别无效请求；2、可以 走nginx缓存/CDN缓存，缓存的key就是URL，而不带任何参数，防止那些通过加随机数穿透缓存；3、jsonp使用固定的回调函数 show_ad()，或者限定几个固定的回调来减少缓存的版本。

 

vim /usr/chapter6/nginx_chapter6.conf 

location ~ ^/ad/(\d+)$ {
    default_type 'text/html';
    charset utf-8;
    lua_code_cache on;
    set $id $1;
    content_by_lua_file /usr/chapter6/ad.lua;
}

 

重启nginx

/usr/servers/nginx/sbin/nginx -s reload

 

访问如http://192.168.1.2/ad/1即可得到结果。而且注意观察日志，第一次访问时不命中Redis，回源到Tomcat；第二次请求时就会命中Redis了。

 

第一次访问时将看到/usr/servers/nginx/logs/error.log输出类似如下的内容，而第二次请求相同的url不再有如下内容：

redis not found content, back to http, id : 2

 

 

到此整个架构就介绍完了，此处可以直接不使用Tomcat，而是Lua直连Mysql做回源处理；另外本文只是介绍了大体架构，还有更多业务及运维 上的细节需要在实际应用中根据自己的场景自己摸索。后续如使用LVS/HAProxy做负载均衡、使用CDN等可以查找资料学习。