|
|
# 45 | 不得不提的能力外延：OpenResty常用的第三方库
|
|
|
|
|
|
你好，我是温铭。
|
|
|
|
|
|
对于开发语言和平台来讲，很多时候的学习，其实是对标准库和第三方库的学习，语法本身并不用花费很多的时间。这对 OpenResty 来说也是一样的，学完它自己的 API 和性能优化技巧后，就需要各种 lua-resty 库，来帮助我们把 OpenResty 的能力外延，以应用到更多的场景中去。
|
|
|
|
|
|
## 去哪里找 lua-resty 库？
|
|
|
|
|
|
和 PHP、Python、JavaScript 相比，当前 OpenResty 的标准库和第三方库还比较贫瘠，找出合适的 lua-resty 库还不是一件容易的事情。不过，这里仍然有两个推荐的渠道，可以帮你更快地找到它们。
|
|
|
|
|
|
我首先推荐的是由 Aapo 维护的 `awesome-resty` [仓库](https://github.com/bungle/awesome-resty)，这个仓库分门别类地整理了和 OpenResty 相关的库，可以说是包罗万象，包括了 Nginx 的 C 模块、lua-resty 库、Web 框架、路由库、模板、测试框架等，是你寻找 OpenResty 资源的首选。
|
|
|
|
|
|
当然，如果你在 Aapo 的仓库中没有找到合适的库，那么还可以去 luarocks、opm和 GitHub 碰碰运气。有一些开源时间不长的、或者关注不多的库，可能就藏在其中。
|
|
|
|
|
|
在前面的课程中，我们已经接触了不少有用的库，比如 lua-resty-mlcache、lua-resty-traffic、lua-resty-shell 等。今天，在 OpenResty 性能优化部分的最后一节课，我们再来认识 3 个独具特色的周边库，它们都是由社区的开发者贡献的。
|
|
|
|
|
|
## ngx.var 的性能提升
|
|
|
|
|
|
首先让我们来看一个 C 模块：[lua-var-nginx-module](https://github.com/iresty/lua-var-nginx-module)。前面我曾经提到过，`ngx.var` 是一个性能损耗比较大的操作，在实际使用时，我们需要用 `ngx.ctx` 来做一层缓存。
|
|
|
|
|
|
那有没有什么方法，可以彻底解决 `ngx.var` 的性能问题呢？
|
|
|
|
|
|
这个 C 模块，就在这个方面做了一些尝试，效果也很显著，性能比起`ngx.var` 提升了 5 倍。它采用的是 FFI 的方式，所以，你需要在编译 OpenResty 的时候，先加上编译选项：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
./configure --prefix=/opt/openresty \
|
|
|
--add-module=/path/to/lua-var-nginx-module
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
然后，使用 luarocks 的方式来安装 lua 库：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
luarocks install lua-resty-ngxvar
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
这里调用的方法也很简单，只需要一行 `fetch` 函数的调用就可以了。它的效果完全等价于原有的 `ngx.var.remote_addr`，来获取到终端的 IP 地址：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
content_by_lua_block {
|
|
|
local var = require("resty.ngxvar")
|
|
|
ngx.say(var.fetch("remote_addr"))
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
知道了这些基本操作后，你可能更好奇的是，这个模块到底是怎么做到性能大幅度提升的呢？还是那句老话，源码面前无秘密，就让我们来看看 `remote_addr` 这个变量在其中是如何获取的吧：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
ngx_int_t
|
|
|
ngx_http_lua_var_ffi_remote_addr(ngx_http_request_t *r, ngx_str_t *remote_addr)
|
|
|
{
|
|
|
remote_addr->len = r->connection->addr_text.len;
|
|
|
remote_addr->data = r->connection->addr_text.data;
|
|
|
|
|
|
return NGX_OK;
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
阅读这段代码后，你会发现，这种 Lua FFI 的方式和 lua-resty-core 的做法如出一辙。它的优点很明显，使用 FFI 的方式来直接获取变量，绕过了 `ngx.var` 原有的查找逻辑；同时，缺点也很明显，那就是要为每一个希望获取的变量，都增加对应的 C 函数和 FFI 调用，这其实是一个体力活。
|
|
|
|
|
|
有人可能会问，我为什么会说这是体力活呢？上面的 C 代码看上去不是还挺有含量的吗？我们不妨来看看这几行代码的源头，它们出自 Nginx 代码中的 `src/http/ngx_http_variables.c`：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
static ngx_int_t
|
|
|
ngx_http_variable_remote_addr(ngx_http_request_t *r,
|
|
|
ngx_http_variable_value_t *v, uintptr_t data)
|
|
|
{
|
|
|
v->len = r->connection->addr_text.len;
|
|
|
v->valid = 1;
|
|
|
v->no_cacheable = 0;
|
|
|
v->not_found = 0;
|
|
|
v->data = r->connection->addr_text.data;
|
|
|
|
|
|
return NGX_OK;
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
看到源码后，谜底揭开了！`lua-var-nginx-module` 其实是 Nginx 变量代码的搬运工，并在外层做了 FFI 的封装，用这种方式达到了性能优化的目的。这其实也是一个很好的思路和优化方向。
|
|
|
|
|
|
这里我再多说几句，我们学习某个库或者某个工具，一定不要仅仅停留在操作使用的层面，还应该多问问为什么，多看看源码，在底层原理的层面上，我们才能学到更多的设计思想和解决思路。当然，我也非常鼓励你去贡献代码，以支持更多的 Nginx 变量。
|
|
|
|
|
|
## JSON Schema
|
|
|
|
|
|
下面我介绍的是一个 lua-resty 库：[lua-rapidjson](https://github.com/xpol/lua-rapidjson) 。它是对 `rapidjson` 这个腾讯开源的 JSON 库的封装，以性能见长。这里，我们着重介绍下它和 `cjson` 的不同之处，也就是支持 JSON Schema。
|
|
|
|
|
|
JSON Schema 是一个通用的标准，借助这个标准，我们就可以精确地描述接口中参数的格式，以及如何校验的问题。下面是一个简单的示例：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
"stringArray": {
|
|
|
"type": "array",
|
|
|
"items": { "type": "string" },
|
|
|
"minItems": 1,
|
|
|
"uniqueItems": true
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
这段 JSON 准确地描述了 `stringArray` 这个参数的类型是字符串数组，并且数组不能为空，数组元素也不能重复。
|
|
|
|
|
|
而`lua-rapidjson`，则是可以让我们在 OpenResty 中来使用 JSON Schema，这能给接口的校验带来极大的便利。举个例子，比如对于前面介绍过的 limit count 限流接口，我们就可以用下面的 schema 来描述：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
local schema = {
|
|
|
type = "object",
|
|
|
properties = {
|
|
|
count = {type = "integer", minimum = 0},
|
|
|
time_window = {type = "integer", minimum = 0},
|
|
|
key = {type = "string", enum = {"remote_addr", "server_addr"}},
|
|
|
rejected_code = {type = "integer", minimum = 200, maximum = 600},
|
|
|
},
|
|
|
additionalProperties = false,
|
|
|
required = {"count", "time_window", "key", "rejected_code"},
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
你会发现，这可以带来两个十分明显的收益：
|
|
|
|
|
|
* 对前端来说，前端可以直接复用这个 schema 描述，用于前端页面的开发和参数校验，而不用再去关心后端；
|
|
|
* 而对后端来说，后端直接使用 `lua-rapidjson` 的 schema 校验函数 `SchemaValidator` 就能完成接口合法性的判断，更是无须编写多余的代码。
|
|
|
|
|
|
## worker 间通信
|
|
|
|
|
|
最后，我要讲的是可以实现 OpenResty 中 worker 间通信的 [lua-resty](https://github.com/Kong/lua-resty-worker-events) 库。OpenResty 的 worker 之间，并没有机制可以直接通信，这显然会带来不少的问题。让我们设想这么一个场景：
|
|
|
|
|
|
> 一个 OpenResty 服务有 24 个 worker 进程，管理员通过 REST HTTP 接口更新了系统的某项配置，这时候只有一个 worker 收到了管理员的更新操作，并把结果写入了数据库，更新了共享字典和自己 worker 内的 lru 缓存。那么，其他 23 个 worker 怎么才能被通知去更新这项配置呢？
|
|
|
|
|
|
显然，多个 worker 之间需要一个通知的机制，才能完成上面的这个任务。在 OpenResty 自身不支持的情况下，我们就只能通过共享字典这个跨 worker 可以访问的空间，来曲线救国了。
|
|
|
|
|
|
`lua-resty-worker-events` 便是这个思路的具体实现。它在共享字典中维护了一个版本号，在有新消息需要发布的时候，给这个版本号加一，并把消息内容放到以版本号为 key 的字典中：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
event_id, err = _dict:incr(KEY_LAST_ID, 1)
|
|
|
success, err = _dict:add(KEY_DATA .. tostring(event_id), json)
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
同时，在后台使用 `ngx.timer` 创建了一个默认间隔为 1 秒的 polling 循环，来不断地检测版本号是否有变化：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
local event_id, err = get_event_id()
|
|
|
if event_id == _last_event then
|
|
|
return "done"
|
|
|
end
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
这样，一旦发现有新的事件通知需要处理时，就根据版本号从共享字典中获取消息内容：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
while _last_event < event_id do
|
|
|
count = count + 1
|
|
|
_last_event = _last_event + 1
|
|
|
data, err = _dict:get(KEY_DATA..tostring(_last_event))
|
|
|
end
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
总的来说，虽然 `lua-resty-worker-events` 会有 1 秒钟的延时，但还是实现了 worker 之间的事件通知机制，瑕不掩瑜。
|
|
|
|
|
|
不过，在一些实时性要求比较高的场景下，比如消息推送，OpenResty 缺少 worker 进程间直接通信的这个问题，就可能会给你带来一些困扰了。这一点目前没有更好的解决方案，如果你有好的想法，欢迎在 Github 或者 OpenResty 的邮件列表中来一起探讨。OpenResty 的很多功能都是由社区用户来驱动的，这样才能构造一个良性的生态循环。
|
|
|
|
|
|
## 写在最后
|
|
|
|
|
|
今天我们介绍的这三个库，都各具特色，也都为 OpenResty 的应用带来了更多的可能性。最后是一个互动话题，你是否发现过一些 OpenResty 周边有意思的库呢？或者对于今天提到的这几个库，你有什么发现或疑惑呢？欢迎留言和我分享，也欢迎你把这篇文章发给你身边的OpenResty使用者，一起交流和进步。
|
|
|
|