背景
Oceanus 是美团基础架构部研发的统一 HTTP 服务治理框架，基于 Nginx 和 ngx_lua 扩展，主要提供服务注册与发现、动态负载均衡、可视化管理、定制化路由、安全反扒、session ID 复用、熔断降级、一键截流和性能统计等功能。本文主要讲述 Oceanus 如何通过策略抽象、查询、渲染和分组动态更新，实现 HTTP 请求的定制化路由。
随着公司业务的高速发展，路由场景也越来越复杂。比如：
团购秒杀要灵活控制压测流量，实现线上服务单节点、各机房、各地域等多维度的压测。
外卖业务要做流量隔离，把北方地域的流量转发到分组 a，南方地域的流量转发到分组 b。
酒旅业务要对 App 新版本进行灰度，让千分之一的用户试用新版本，其他用户访问老版本。
QA 部门要通过请求的自定义参数指定转发分组，构建稳定且高可用的测试环境。
由于公司早期的业务场景相对比较简单，所以均通过 Nginx if 指令支持。比如某业务要把来源 IP 为 10.4.242.16 的请求转发到后端节点 10.4.232.110，其它请求转发到后端节点 10.4.232.111 和 10.4.232.112，就可以进行如下配置：
上述方式虽然不需要额外开发，性能方面也接近原生的 Nginx 框架，但是使用场景比较受限，因为 if 指令仅支持比较简单的 condition 类型，官方描述如下：
如果该业务要把 IP 段 10.4.242.16/34 的请求转发到 10.4.232.110 时，if 指令勉强还可以支持。但对于上述的复杂业务场景，if 指令均无法支持。除此之外，这种方式还存在以下两点不足：
规则调整不支持动态化：如果要把客户端 10.4.242.16 调整为 10.4.242.17，需要对 Nginx 进行 reload，而 reload 操作会使 Nginx 的并发能力下降，业务高峰时甚至会导致请求 504 或 502。
指令坑太多：if 指令和 set、rewrite 指令等一起使用时，很多时候会出现不符合预期的行为，严重时甚至会导致段错误，最好的方法就是避免使用。
为了解决上述问题，Oceanus 开始探索如何实现 HTTP 流量的定制化路由。
业界调研
通过初步调研，发现业界有一套开源的 ABTestingGateway（以下简称 AB）框架：
由上图所示，AB 框架使用 Redis 存储策略数据，key 是 Host 字段，value 是策略对象，包括策略类型、匹配区间和要分发的 Upstream。策略的增删改查可以通过基于 Nginx 搭建的 Web 服务的 API 实现，运行时根据请求的 Host 字段从 lua-shared-dict 或 Redis 获取关联的策略，根据策略类型（iprange/uidrange/uidsuffix/uidappoint）选择对应的 Lua 脚本从请求中获取相关参数（IP、UID）查询是否匹配策略，若匹配，就修改请求的 Upstream 上下文完成分流的目的。
相比 if 指令的方式，AB 框架有下面两个优点：
策略调整动态生效：已有策略类型中的策略变更均可以通过 HTTP API 进行动态管理。
分流策略丰富：支持 IP 段、UID 段等策略，也可以通过新增策略类型对策略库进行扩展。
由于 AB 框架只支持 4 种策略类型，对于业务要根据请求 Cookie、自定义 header 控制转发的情况，均需要开发新的策略类型和发布上线。另外，策略类型和业务场景紧密相关，导致 AB 系统的扩展性极差，很难快速支持新业务的路由需求。
无论是 Nginx if 指令，还是 AB 框架，要么需要 reload 重新加载才能生效，要么无法支持某些业务场景下的分流需求，所以都很难作为解决公司级分流框架的有效手段。针对它们所存在的不足，Oceanus 开发了一套应用级、高可扩展的动态分流框架，不仅动态支持各种业务场景的分流需求，而且保证了请求转发的性能，下文将阐述我们如何解决分流机制的几个核心问题。
Oceanus 定制化路由的核心设计 &实现
关于分流机制，我们主要从以下四个方面来讲述：
策略抽象：合理定义策略结构，适用尽可能多的业务场景。
策略的高效查询：接口粒度关联，应用维度管理。
运行时策略渲染：渲染策略模板，判断是否匹配策略，实现动态路由。
分组动态更新：分组数据增删改，均不需要 reload。
策略的结构定义
以 AB 框架为例，只支持 iprange、uidrange、uidsuffix、uidappoint 四种场景，对策略类型和匹配方式太具体化，导致无法支持更多普适性的业务场景。从分流的本质出发，即根据请求特征完成流量的定制化路由。结合 Nginx if 指令的几个组成部分：条件判断依赖的变量、条件判断要匹配的 value、条件表达式、匹配后要执行的 proxy_pass，一个策略必须要包含请求特征描述、定制化路由描述以及两者的关系描述。其中请求特征描述包含特征关键字、关键字的上下文传输方式，定制化路由描述通过 Upstream 表示，Upstream 可以预先设置，也可以动态指定，两者的关系通过泛型表达式表示。那么一个策略就需要包含下面几个属性：
name：策略名，没有实际意义，可以根据业务场景进行定义。
key：分流时依赖的关键字，比如要根据城市地域进行分发路由时，key 就是 regionid。
passway：关键字在 HTTP 协议中的传输方式，可以是 Parameter、Cookie、header、body 中的一种。
condition：表达式模板，支持四则运算/取模、关系运算符、逻辑运算符等。
group：后端服务集群，即匹配策略后，转发请求的目标节点，一般是策略所属应用集群中的部分节点。
category：策略类型，如果为 1，表示某个服务的私有策略；如果为 2，表示公共策略，主要用于策略数据管理。
switch：策略开关，用于控制当前策略是在线还是离线。
graylist：灰度列表，用于策略变更的线上灰度校验。
其中 switch、graylist 字段主要用于策略的上下线操作，这里不做过多讨论。下面重点介绍上面的策略定义是如何表述业务场景的：
备注：应用 apk1 和 apk2 分别配置 2 个私有策略，apk3 使用公共策略。
如上图所示，无论业务根据请求的哪些特征进行分流，策略结构均可以支持。
以私有策略 gray-deploy 为例，在 Oceanus 管理平台进行添加，如下图所示：
备注：这里省略了策略的非核心字段比如 switch、graylist 等。
如何实现策略的高效查询？
策略拓扑关系
分流策略分为私有策略和公共策略。私有策略是面向服务的，而且和该服务创建的分组紧密相关。不同服务的私有策略完全独立，可以相同，也可以不同。一个服务可以配置多个私有策略，也可以关联多个 Host 的 Location，Location 之间的策略使用完全独立，一个 Location 可以启用该服务的一个或者多个私有策略。如果通过 Host+location_path 直接关联策略数据，不同 Location 关联同一个私有策略时，会存在大量的数据冗余。所以我们通过服务标识（appkey，唯一标识一个应用服务）关联具体的策略数据，Host+location_path 只关联当前 Location 使用的策略名列表，策略之间支持指定顺序。
公共策略与具体服务无关，策略名全局唯一，可以使用策略名关联策略数据即可。综上，策略的拓扑关系描述如下：
StrategyTopology
如上图所示，以应用 apk1 为例，关联了两个 Location 接口，分别为/api 和/list，总共部署了 8 个节点，创建了 2 个分组 ups-cq 和 ups-gray，其中节点 10.5.23.6 和 10.5.24.72 属于分组 ups-cq，节点 10.7.46.32 和 10.7.72.232 属于分组 ups-gray。应用配置了两个私有策略 stress-testing 和 gray-deploy，其中策略 stress-testing 被接口/api 启用，匹配策略的流量路由到分组 ups-cq，策略 gray-deploy 被接口/list 启用，匹配策略的流量路由到 ups-gray。
运行时获取 Location path
Nginx 在解析 Location 配置时，通过不同的字段区分不同类型的 Location，没有记录配置中的 Location path。如果要运行时获取，一般有两种方式：一种是根据相关字段逆向还原 path，另一种是为框架新增变量。由于 Nginx 在处理正则 Location 时，对于是否忽略大小写的情况，并没有做标记，即解析的过程是不可逆的，所以我们选择了第二种方式。在核心模块的变量数组 ngx_http_core_variables 中新增了内置变量，记录下原始的 Location path，变量属性定义如下：
loc_mod 和 loc_name 之间用一个空格符连接，格式和 Oceanus 管理平台保持一致。
异步更新机制
为了保证运行时获取策略数据的高效性，我们通过异步定时拉取，把策略数据全量同步到本地的共享内存中。基于稳定性和灵活性的考虑，我们采用了关系型数据库 MySQL 存储策略。
更新机制如下图所示：
Oceanus 在 init_worker 阶段随机选择某个 worker 进程，嵌入 timer。
被选中的 worker 会异步非阻塞地从 MySQL 定时拉取策略数据。
timer worker 把拉取到的策略数据解析，按照策略的拓扑关系，更新到当前共享内存中的写缓存区，完成更新后，切换读写缓存区，保证最新的策略立即生效。
worker 进程在处理请求时，从当前共享内存中的读缓存区获取策略数据。
为了解决 timer worker 和其它 worker 在读写策略数据时的竞态关系，我们采用了双 buffer 机制，实现了业务层策略数据的无锁读写。另外，通过设置 timer 的时间为 0，保证在所有 worker 处理请求前，策略数据已经在共享内存中完成初始化。
策略查询机制
查询算法如下图所示：
worker 进程从 request 上下文中获取请求的 Host，以及所匹配 Location 的 location_path。
根据 Host+location_path，到共享内存中查询所开启的策略名。
如果是公共策略，直接根据策略名去查询策略数据。
如果是私有策略，从 request 上下文获取 Location 关联的 Upstream，即应用标识 appkey，到共享内存读缓存区获取具体的策略数据。
备注：公共策略以”oceanus”开头，区别于私有策略的命名。
运行时策略渲染
查询到请求开启的策略后，Oceanus 需要运行时判断是否匹配，以私有策略为例，执行流如下图所示：
在 rewrite phase，Oceanus 通过 rewrite_by_lua_file 嵌入回调，触发请求处理，进入分流框架的主流程。
通过上面的策略查询机制获取请求的策略，进行解析，获取策略的 key 和 passway。
根据 passway 从请求对应的上下文获取 key 的 value。
用 3 获取到的 value 渲染策略的 condition，把 condition 中的占位符替换为 value。
基于 Lua VM，通过 load 计算 condition 的结果，即 true 或 false。
从策略中获取 condition 的 value 和 group 数据。
如果 condition 为 true，就用 group 覆盖请求的 Upstream 上下文，否则，不做处理。
分组动态更新
分组列表的动态化是分流框架的重要一环。更新机制如下图所示：
分组数据使用 ZooKeeper 存储，变更通过 watcher 机制实现增量同步。
Oceanus 也会定时拉取，进行全量同步。
Oceanus 把所有变更都通过本地的 HTTP 调用同步到 Nginx 内存。
worker 处理变更请求前，会先抢锁，读取共享内存中的消息队列，同步其它 worker 进行的历史变更。
把这次变更同步到当前 worker 的 Upstream main 上下文中，完成当前 worker 的更新。
把变更封装成消息，加入到共享内存中的队列。
其它 worker 通过 timer 或者自己处理变更消息前读取消息队列，完成更新。
总结
通过 Oceanus 分流机制在美团外卖、酒旅、到店餐饮等多个业务线的广泛使用，基础架构部帮助业务同胞解决了多个定制化路由的需求，比如服务 set 化、链路压测、灰度发布、泳道环境建设等等。目前，Oceanus 分流机制只关注了流量转发方向，还不支持更复杂的转发动作，比如根据策略调整请求的 Parameter、header、Cookie，也不支持根据请求的 URL 实现动态路由等，未来我们还将逐一完善这些问题，当然也欢迎大家跟我们一起交流，共同进步。
作者简介
周峰，美团高级工程师，2015 年 7 月加入美团基础架构部，先后负责统一密钥管理服务、智能反爬服务和 HTTP 负载均衡，目前主要负责 HTTP 服务治理 Oceanus 的相关工作，致力于探索和研究服务的自动化、智能化、和高性能等方向。
参考文献
ngx_http_rewrite_module：https://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_rewrite_module.html
分布式云行业实践指南（2023）
业内首个分布式云行业实践方法论、工具箱。
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