实践一年之久，vivo 如何基于 APISIX 进行业务基础架构的演进

分享嘉宾赵旭，vivo 互联网架构师，主要专注于基础架构研发方向。

原文链接

Apache APISIX 在这两年已经受到了国内很多知名企业的信赖，并纷纷开始在实际生产环境中应用 APISIX。在这个过程中也包揽了很多不同行业的企业用户，比如金融行业的众安保险和安信证券，国产头部车企的吉利和小鹏汽车。其实在国产手机领域中，也有一些头部企业用户在使用，比如 vivo。

vivo 是从去年年中开始在业务生产中正式使用 APISIX 来替换之前传统的 NGINX。目前 APISIX 在 vivo 业务架构的实践和场景支持上都表现得十分出色：

• 高可用性： 上线至今没有出现重大故障，系统可用性超过 99.99%；
• 高性能： 承载较大线上流量，服务于较多业务。线上目前转发流量接近百万级 QPS，目前仍处于持续增长的过程中；
• 功能丰富： 基本覆盖了常见的 NGINX 代理场景，50% 的业务已经迁移到 APISIX 集群；
• 支撑了云原生的建设和发展： 有效支撑和推动了公司容器化进展，支撑容器平台的物理机器已有万级规模，40% 的业务已经从物理机虚拟机迁移到容器平台。

基于 APISIX 架构设计与定制调整

从上图架构中可以看到，在网关层面我们已经实现了“四层+七层”的代理模式。其中四层网关我们是用 LVS+DPDK 的方式来实现的，流量从外网进入四层网关后会转换到七层网关。而七层网关就是 APISIX 集群，目前这套 APISIX 集群已经实现了容器、物理机、虚拟机等容器混合流量部署的接入功能。

图中红色部分，则是我们正在使用的一些自研和开源项目，并借助这些项目实现整个流量转发体系。另外在架构中，我们还实现了 APISIX 集群拆分的管理功能。

这套架构基于 APISIX 开源版本我们也进行了一些调整，主要是在控制面和数据面进行了更贴合内部业务的改造。

配置管理与发布改造

当业务从 APISIX 变更平台配置好相关数据后，变更平台会通过 RPC notify 的方式发送给 Manager API。之后 Manager API 会通过 RPC notify 方式发送给部署在 APISIX 集群中的 apisix-agent。然后 APISIX 会通过 privilege 特权进程，定时轮询 apisix-agent 去批量获取变更任务。

之后 APISIX 通过共享队列的方式，由特权进程通知给各个实际的 worker 来实现内存上的变更。变更完成后，worker 会将相关的配置信息进行一个落盘处理。当整个任务完成后， APISIX 会把相关结果通知传送给 apisix-agent 并传递给 Manager API。

本身这套流程是一个异步查询，对于配置是否完全生效或者任务是否成功，都是通过轮询接口进行查询。可以看到上述流程中，我们对开源 APISIX 进行了如下的变动：

去掉 etcd 组件，自研实现了基于 APISIX 的 A6 配置管理系统。

之所以去掉 etcd 组件，是因为 etcd 本身还是一个偏内存的数据库，不适用于多维度资源的查询；同时对于我们本身业务而言，etcd 的修改事件模式（主要是删除）具有不可重入性，一旦删除相关资源，就无法再进行重复性操作；最后就是考虑到单独增加一个系统组件（且处于核心地位），在大量 watch client 下的系统维护复杂度会大量增加，因此在我们的改造架构中删除了 etcd。

自研 apisix-agent 组件。

在引入 APISIX 之前，我们团队对于 OpenResty 和 Lua 的使用经验基本为 0。所以考虑到已经去掉 etcd 的前提下，我们团队确实不具备能够改造 APISIX 核心底层技术的能力，所以通过自研 apisix-agent 组件，来简化现有 APISIX 的一些能力，降低我们内部使用上的一些复杂度，从而达到复杂性和稳定性之间的权衡。

实现 APISIX 资源配置文件本地落盘。

这一点主要是我们在设计时，希望数据面可以独立运行而不是去依赖于一个控制中心，减少连带影响。这样的话，当 APISIX 启动时就可以从配置中心全量拉取，也可以直接从本地落盘的文件目录进行拉取。在这种方案下，大大提高了数据面的独立性与系统的健壮性，同时对于问题的排查也带来了更清晰的路径展示。

增加“变更任务、结果回调”的上报机制。

整个流程的后半段，其实都是在执行这种上报机制。之所以制作这种逻辑，是为了保障像路由和上游等核心资源的时效性。一旦出现那种你以为资源下发成功但实际没成功的现状，就必然会导致一段时间的流量影响。这套逻辑就可以保证 APISIX 上所有的 worker 都把需要的资源变动更新到了对应内存中。

集群拆分管理改造

APISIX 开源版本中是不支持集群管理功能的，基本上所有业务都共用一个 etcd。但是对于我们这种中大型企业来说，业务场景与业务逻辑都十分复杂。在这种情况下如果使用这种大一统的集群方式，在业务运行过程中很容易出现不可控的场景。其次，随着业务复杂度的提升，有些业务就不可避免地会用到更复杂的插件，一旦数量变多，对于整个集群的性能也会造成一定影响。

基于以上考虑，我们决定将 APISIX 进行集群拆分化的管理，从而实现业务和服务集群的精细化管理。这样就可以实现不同的域名或业务通过映射管理等各种方式，分配给不同的 APISIX 集群，从而实现 APISIX 集群上的配置隔离。同时还能控制故障域，对于业务复杂度也能起到一个有效的支撑。

如果业务过于复杂，就可以给它单独分配集群，不会影响其他业务。有效降低了 APISIX 非转发层面所造成集群负载，包括配置下发、高频容器节点变更以及健康检查所带来的负载影响。

新增 Intel QAT HTTPS 加速卡

根据国家工信部的相关要求，外网流量必须要走 HTTPS 协议。作为一个基于 TLS 的 HTTP 加密协议，HTTPS 的加解密过程对于 CPU 的负担是比较大的。

我们内部进行过一个统计，如果纯转发 HTTP 和 HTTPS 两种，同样的路由和其他相关配置齐平的情况下，HTTPS 只能承载大概 HTTP 的 1/8 到 1/10 左右。因此 HTTPS 的加解密对于性能影响还是非常大的，因此我们重新编译了 OpenResty 模块。

主要操作就是在 NGINX 代码中 Patch 了 Intel QAT 模块，通过 SSL 异步解密方式，将加解密的过程交给了 QAT 卡进行。从而释放了 CPU，增大了单机 HTTPS 承载的 QPS。通过引入这套模块，单机 HTTPS 承载量提升了一倍左右。

落地 APISIX 的问题与解决方案

支持容器化，自研 Ingress 组件

为了让这套架构符合公司的容器化发展，我们还自研了一套内部的 K8s-ingress 组件，这个组件的作用就是将 K8s 节点的变更通知到 APISIX 中。

在之前公司内部已经利用 Calico 方案实现了容器与 IDC 机房的网络互通。在这种情况下，如何快速稳定地将变更通知到 APISIX 进行流量转发，是接入 K8s 的重要一环。

因此我们在调研过一些 K8s Ingress 实现方案之后，基于公司的业务场景和发展，最终选择了自研开发。主要考虑了以下几点：

• 适配改造的异步推送配置变更机制。 前文介绍过的异步轮询机制其实是比较复杂的，因此为了适配这套机制，我们选择了用自研组件去配合。
• 适配多套 K8s 集群事件处理通知。 由于公司业务丰富，我们不可能只部署同一套 K8s 集群。因此从稳定性与可控管理层面因素考虑，我们在这里也进行了多集群场景的适配，保证多集群的变更能正常通知到 APISIX 中。
• 适配复杂的业务场景。 比如满足一个 Server 监听多个端口（涉及不同协议）的场景，或者是将 Dubbo、gRPC 等其他 RPC 框架服务器接入 K8s 的场景，这些都需要单独开发一套逻辑去实现。
• 适配内部 DevOps 等自动化场景 较特殊需求，方便业务能快速部署和启用流量等。

自研工具，降低迁移成本

前面我们也提到了，之前公司的业务都是部署在 NGINX 集群当中，运行得也比较稳定了。所以当我们将基础架构更换到 APISIX 时，对于一些原本使用 NGINX 的业务部门来说就会存在一些抵触心理。因为一旦需要配合基础架构去更换这些底层组件，就会涉及到一些自身业务上的影响和收益等，比如工作量的增加或者系统的不稳定表现。

所以如何在公司内部去推动业务部门进行配合架构演进，也是一个非常重要的环节。我们自己的经验总结了如下几点：

• 先找一个合作部门的业务，服务好该业务部门，利用好的效果反馈来树立标杆。同时提供技术上的人员指导和辅助，为后续的运维服务打下基础。
• 在本身架构搭建中，打造对于业务层面更易用的控制面系统，方便业务接入。比如前文提到的去掉 etcd 进行自研控制面，就是考虑到了这个因素。
• 提供从 NGINX 配置一键切换到 APISIX 配置的自动转换能力，将演进成本降低。为此我们专门开发了一套系统，业务方只需输入域名，就可以把相关 NGINX 上的服务和上游等配置信息拉取过来。然后经过简单的逻辑转换与关联后，即可自动发布。

虽然做这么一套自动化配置系统困难较大，但我们还是尝试去做了并基本实现了公司内部业务的一些实际需求。比如进行 location 与 upstream 的转换与绑定、把 NGINX 关键字转换成 APISIX 插件等，目前仅把在 NGINX 上使用的一些常规配置转换成了插件使用。

当然这个转换成功率并不一定是完全契合的，因此我们在这套系统中也增加了确认环节。如果在转化后觉得并不完全适用 APISIX 的一些配置细节，还可以自行进行少量修改。从而依赖这套工具，去最大程度地降低各业务部分的迁移工作量。

自研集成测试，解决版本升级问题

vivo 是从 2021 年年中基于 APISIX 2.4 版本进行改造并陆续上线的，在今年 Q2 阶段已升级到 2.13 版本。在从 2.4 升级到 2.13 版本的过程中，在业务上也是遇到了一些问题。主要涉及到 APISIX Lua 和 OpenResty 相关的部分。

在 APISIX 的 Lua 部分，得益于 APISIX 模块化的组织方式，把我们自己修改的代码合并到 APISIX 高版本分支中，并不算麻烦。再通过完整的回归测试后，比较轻松地完成了升级。

而在 OpenResty 部分则踩坑比较多。APISIX 升级的过程中，OpenResty 也在升级，差不多一年升级一个版本。由于我们公司使用了较多的 Patch 包和一些非常用功能 （如 QAT 等），Patch 过多就会出现一些代码冲突等问题，导致该组件的后续升级比较费时费力。

为了解决上述问题，我们也进行了前文提到的一些控制面与数据面的改造。同时为了保证这些改造是运行完美的，就需要去进行相关的测试。但是如果是单纯利用 APISIX 的测试场景则只会顾及到 APISIX 单个模块，由于我们已经对控制面进行了比较大的改动，所以在这种情况下，我们使用了 Python 的 robot framework 插件来打造了自研的系统集成测试。同时由于 Python 语言的普适性，对于开发和运维人员也非常友好。

APISIX 使用心得与未来计划

《Google SRE》书中提到过，“正常运行是无数种异常情况中的一种异常” ，软件能够保持正常地运行，其实是非常困难的。在使用开源产品 Apache APISIX 一年多的时间里，我们也慢慢感悟出了一些技术使用上的心得。

在使用开源产品时，心态一定要开放，不能因为出现一点点问题就开始到处抱怨。在出现问题时，要抱着积极改进与合作的心态。虽然任何软件都不可避免出现问题，但本身作为一个 Apache 的顶级项目，至少在代码质量和流程测试中都是非常有保障的。

因此在使用中遇到问题时，可以优先考虑是否自己正确地使用了相关功能，先自己去寻找原因。如果本身没有充足的时间成本和技术实力，就可以去寻求社区的帮助。得益于 APISIX 的社区活跃，我们在社区里提的很多 issue 都及时得到了响应与跟进。

同时在使用 APISIX 的过程中，我们自己其实做了非常多的改造。因此在这个过程中，我们也非常重视测试环节，只有足够的测试才能保证代码的正常运行。

当然在使用 APISIX 的这一年多的时间里，我们也在积极探索与发现更多 APISIX 的功能场景。在后续使用计划中，我们将开拓以下方向：

• 推动 APISIX 从 HTTP 流量网关扩展到 API 网关，这点是我们公司明年的计划之一。比如使用 APISIX 将 HTTP 协议转发到后端的 Dubbo、gRPC 或者 MQ 上进行协议转换，或者使用 API 网关的一些通用功能（限流、熔断、鉴权等）。
• 加强 NGINX 与 OpenResty 的自建能力。目前开源的 NGINX 社区已经不活跃了，对于一些功能的支持不及时，不利于公司统一接入层的未来发展趋势。同时我们也一致致力于提高公司内部对于 APISIX 的产品使用熟悉度，希望后续也能和 APISIX 社区一起协同共建一些功能。
• 拥抱服务网格趋势。随着云原生趋势的发展，服务网格领域也开始变得热门起来。但是在我个人看来，服务网格距离大部分公司还比较遥远，目前还很难把这套东西应用起来。但如果将来有一天我们真的需要启用这一块，就需要从现在就打好基本功。所谓的基本功就是流量治理和服务治理这种基础能力，把他们建设地更好，去迎接未来技术趋势的变化。

关于 API7.ai 与 APISIX

API7.ai 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。