<h3 id="导言"><a href="https://fankeke.github.io/#%E5%AF%BC%E8%A8%80" class="headerlink" title="导言"></a>导言</h3><p>为了在接入层面做到对请求精细化的控制和导流，需要在nginx上做分流的工作，解决包括但不限于几种需求，如版本上线，灰度发布、特殊用户，特殊版本等。其工作流程如下：</p>
在业务侧，可以根据需求将其业务节点划分为组，可以按照自己定制的策略来反馈给nginx，根据需求来导流相应分组。
NGINX＋Lua实现
方案预期
在到达分流目的同时，需要有到达其它几个目的：
1 配置方便，兼容其它功能
如果某个服务需要接入分流系统，SRE可以清晰清楚且便捷的配置即可，不会影响其它的功能，不需要有其它冗余的操作或交流。
2 提供降级开关
响应业务需求，SRE或者业务需求发能够方便地选择开启或者关闭某个分流需求，甚至不需要对nginx做重启操作
3 即配即走，不重启NGINX
我们希望能够到达即配即走的效果，不重启NGINX。（当然接入分流系统时配置文档的变更，SRE需要重启）
（事实上如果业务接入了其它lua的功能，那么连配置都不用更改，直接走新的Lua框架即可生效）
4 系统轻巧，耦合度低
希望将系统做的足够轻巧，能够掌握整改分流过程和生效过程，方便及时排查问题，不影响其它业务。
5 高容错性
系统不应该对请求有伤害，包括系统不可用时、分流集群不合法时等意外情况下，都要保重请求的正常。
6 流量统计
能够从对分流情况有明确的感知和了解，包括每个分流集群的qps、响应时间等。
方案设计
方案架构
为了达到上面几个目的，构件了一套轻巧的系统。核心思想为表驱动的方式：以业务的appkey为索引，通过查表找出该业务需要分流的策略，将具体分流策略下放，加载策略进行分流。
在请求来临时，取出appkey，查找分流数据，执行分流策略。每个不同的分流逻辑在不同的分流文档里面完成。
该表时刻处于变化中，从第三方存储中定时加载到nginx共享内存。其分流流程如下：
分流数据的更新逻辑如下：
方案一：
当管理机把更新的表推送到redis后，每个nginx会从redis里面定时拉取该表，缓存入nginx的共享内存。
该方案优势：
1 每个分流的Nginx都可以自己拉取，只要有定时拉取的逻辑
存在的问题：
1 单个worker拉取，需要patch tengine源码，担心会造成问题
2 每个nginx定时轮询，且定时时间短
方案二：
通过http接口，在每次数据真正变更时候走http来更新每个分流nginx的内存，并将最新的一份数据存储在redis里面容灾。
优势：
1 不用定时器，即不需patch源码
2 在数据真正变动时进行更新，没有无谓轮询。