前提

前段时间顺利地把整个服务集群和中间件全部从UCloud迁移到阿里云，笔者担任了架构和半个运维的角色。这里详细记录一下通过Nginx、Consul、Upsync实现动态负载均衡和服务平滑发布的核心知识点和操作步骤，整个体系已经在生产环境中平稳运行。编写本文使用的虚拟机系统为CentOS7.x，虚拟机的内网IP为192.168.56.200。

动态负载均衡的基本原理

一般会通过upstream配置Nginx的反向代理池：

http {        upstream upstream_server{        server 127.0.0.1:8081;        server 127.0.0.1:8082;    }    server {        listen       80;        server_name localhost;        location / {            proxy_pass ;        }    }}复制代码

现在假如8081端口的服务实例挂了需要剔除，那么需要修改upstream为：

upstream upstream_server{    # 添加down标记该端口的服务实例不参与负载    server 127.0.0.1:8081 down;    server 127.0.0.1:8082;}复制代码

并且通过nginx -s reload重新加载配置，该upstream配置才会生效。我们知道，服务发布时候重启过程中是处于不可用状态，正确的服务发布过程应该是：

把该服务从对应的upstream剔除，一般是置为down，告知Nginx服务upstream配置变更，需要通过nginx -s reload进行重载。服务构建、部署和重启。通过探活脚本感知服务对应的端口能够访问，把该服务从对应的upstream中拉起，一般是把down去掉，告知Nginx服务upstream配置变更，需要通过nginx -s reload进行重载。

上面的步骤一则涉及到upstream配置，二则需要Nginx重新加载配置（nginx -s reload），显得比较笨重，在高负载的情况下重新启动Nginx并重新加载配置会进一步增加系统的负载并可能暂时降低性能。

所以，可以考虑使用分布式缓存把upstream配置存放在缓存服务中，然后Nginx直接从这个缓存服务中读取upstream的配置，这样如果有upstream的配置变更就可以直接修改缓存服务中对应的属性，而Nginx服务也不需要reload。在实战中，这里提到的缓存服务就选用了Consul，Nginx读取缓存中的配置属性选用了新浪微博提供的Nginx的C语言模块nginx-upsync-module。示意图大致如下：

Consul安装和集群搭建

Consul是Hashicorp公司的一个使用Golang开发的开源项目，它是一个用于服务发现和配置的工具，具备分布式和高度可用特性，并且具有极高的可伸缩性。Consul主要提供下面的功能：

服务发现。运行状况检查。服务分块/服务网格（Service Segmentation/Service Mesh）。密钥/值存储。多数据中心。

下面是安装过程：

mkdir /data/consulcd /data/consulwget  注意解压后只有一个consul执行文件unzip consul_1.7.3_linux_amd64.zip复制代码

解压完成后，使用命令nohup /data/consul/consul agent -server -data-dir=/tmp/consul -bootstrap -ui -advertise=192.168.56.200 -client=192.168.56.200 > /dev/null 2>&1 &即可后台启动单机的Consul服务。启动Consul实例后，访问即可打开其后台管理UI：

下面基于单台虚拟机搭建一个伪集群，关于集群的一些配置属性的含义和命令参数的解释暂时不进行展开。

# 创建集群数据目录mkdir /data/consul/node1 /data/consul/node2 /data/consul/node3# 创建集群日志目录mkdir /data/consul/node1/logs /data/consul/node2/logs /data/consul/node3/logs复制代码

在/data/consul/node1目录添加consul_conf.json文件，内容如下：

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node1",  "log_file": "/data/consul/node1/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node1",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8510,    "dns": 8610,    "server": 8310,    "serf_lan": 8311,    "serf_wan": 8312    }}复制代码

在/data/consul/node2目录添加consul_conf.json文件，内容如下：

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node2",  "log_file": "/data/consul/node2/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node2",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8520,    "dns": 8620,    "server": 8320,    "serf_lan": 8321,    "serf_wan": 8322    }}复制代码

在/data/consul/node3目录添加consul_conf.json文件，内容如下：

{  "datacenter": "es8-dc",  "data_dir": "/data/consul/node3",  "log_file": "/data/consul/node3/consul.log",  "log_level": "INFO",  "server": true,  "node_name": "node3",  "ui": true,  "bind_addr": "192.168.56.200",  "client_addr": "192.168.56.200",  "advertise_addr": "192.168.56.200",  "bootstrap_expect": 3,  "ports":{    "http": 8530,    "dns": 8630,    "server": 8330,    "serf_lan": 8331,    "serf_wan": 8332    }}复制代码

新建一个集群启动脚本：

cd /data/consultouch service.sh# /data/consul/service.sh内容如下：nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node1/consul_conf.json > /dev/null 2>&1 &sleep 10nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node2/consul_conf.json -retry-join=192.168.56.200:8311 > /dev/null 2>&1 &sleep 10nohup /data/consul/consul agent -config-file=/data/consul/node3/consul_conf.json -retry-join=192.168.56.200:8311 > /dev/null 2>&1 &复制代码

如果集群启动成功，观察节点1中的日志如下：

通过节点1的HTTP端点访问后台管理页面如下（可见当前的节点1被标记了一颗红色的星星，说明当前节点1是Leader节点）：

至此，Consul单机伪集群搭建完成（其实分布式集群的搭建大同小异，注意集群节点所在的机器需要开放使用到的端口的访问权限），由于Consul使用Raft作为共识算法，该算法是强领导者模型，也就是只有Leader节点可以进行写操作，因此接下来的操作都需要使用节点1的HTTP端点，就是192.168.56.200:8510。

重点笔记：如果Consul集群重启或者重新选举，Leader节点有可能发生更变，外部使用的时候建议把Leader节点的HTTP端点抽离到可动态更新的配置项中或者动态获取Leader节点的IP和端口。

Nginx编译安装

直接从官网下载二进制的安装包并且解压：

mkdir /data/nginxcd /data/nginxwget  -zxvf nginx-1.18.0.tar.gz复制代码

解压后的所有源文件在/data/nginx/nginx-1.18.0目录下，编译之前需要安装pcre-devel、zlib-devel依赖：

yum -y install pcre-develyum install -y zlib-devel复制代码

编译命令如下：

cd /data/nginx/nginx-1.18.0./configure --prefix=/data/nginx复制代码

如果./configure执行过程不出现问题，那么结果如下：

接着执行make：

cd /data/nginx/nginx-1.18.0make复制代码

如果make执行过程不出现问题，那么结果如下：

最后，如果是首次安装，可以执行make install进行安装（实际上只是拷贝编译好的文件到--prefix指定的路径下）：

cd /data/nginx/nginx-1.18.0make install复制代码

make install执行完毕后，/data/nginx目录下新增了数个文件夹：

其中，Nginx启动程序在sbin目录下，logs是其日志目录，conf是其配置文件所在的目录。尝试启动一下Nginx：

/data/nginx/sbin/nginx复制代码

然后访问虚拟机的80端口，从而验证Nginx已经正常启动：

通过nginx-upsync-module和nginx_upstream_check_module模块进行编译

上面做了一个Nginx极简的编译过程，实际上，在做动态负载均衡的时候需要添加nginx-upsync-module和nginx_upstream_check_module两个模块，两个模块必须提前下载源码，并且在编译Nginx过程中需要指定两个模块的物理路径：

mkdir /data/nginx/modulescd /data/nginx/modules# 这里是Github的资源，不能用wget下载，具体是：nginx-upsync-module需要下载release里面的最新版本：v2.1.2nginx_upstream_check_module需要下载整个项目的源码，主要用到靠近当前版本的补丁，使用patch命令进行补丁升级复制代码

下载完成后分别（解压）放在/data/nginx/modules目录下：

ll /data/nginx/modulesdrwxr-xr-x. 6 root root   4096 Nov  3  2019 nginx_upstream_check_module-masterdrwxrwxr-x. 5 root root     93 Dec 18 00:56 nginx-upsync-module-2.1.2复制代码

编译前，还要先安装一些前置依赖组件：

yum -y install libpcre3 libpcre3-dev ruby zlib1g-dev patch复制代码

接下来开始编译安装Nginx：

cd /data/nginx/nginx-1.18.0patch -p1 < /data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master/check_1.16.1+.patch./configure --prefix=/data/nginx --add-module=/data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master --add-module=/data/nginx/modules/nginx-upsync-module-2.1.2makemake install复制代码

上面的编译和安装过程无论怎么调整，都会出现部分依赖缺失导致make异常，估计是这两个模块并不支持太高版本的Nginx。（生产上用了一个版本比较低的OpenResty，这里想复原一下使用相对新版本Nginx的踩坑过程）于是尝试降级进行编译，下面是参考多个Issue后得到的相对比较新的可用版本组合：

nginx-1.14.2.tar.gzxiaokai-wang/nginx_upstream_check_module，使用补丁check_1.12.1+.patchnginx-upsync-module:release:v2.1.2

# 提前把/data/nginx下除了之前下载过的modules目录外的所有文件删除cd /data/nginxwget  -zxvf nginx-1.14.2.tar.gz复制代码

开始编译安装：

cd /data/nginx/nginx-1.14.2patch -p1 < /data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master/check_1.12.1+.patch./configure --prefix=/data/nginx --add-module=/data/nginx/modules/nginx_upstream_check_module-master --add-module=/data/nginx/modules/nginx-upsync-module-2.1.2make && make install复制代码

安装完成后通过/data/nginx/sbin/nginx命令启动即可。

启用动态负载均和健康检查

首先编写一个简易的HTTP服务，因为Java比较重量级，这里选用Golang，代码如下：

package mainimport (	"flag"	"fmt"	"net/http")func main() {    var host string    var port int    flag.StringVar(&host, "h", "127.0.0.1", "IP地址")    flag.IntVar(&port, "p", 9000, "端口")    flag.Parse()    address := fmt.Sprintf("%s:%d", host, port)    http.HandleFunc("/ping", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {        _, _ = fmt.Fprintln(writer, fmt.Sprintf("%s by %s", "pong", address))    })    http.HandleFunc("/", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {        _, _ = fmt.Fprintln(writer, fmt.Sprintf("%s by %s", "hello world", address))    })    err := http.ListenAndServe(address, nil)    if nil != err {        panic(err)    }}复制代码

编译：

cd srcset GOARCH=amd64set GOOS=linuxgo build -o ../bin/app app.go复制代码

这样子在项目的bin目录下就得到一个Linux下可执行的二进制文件app，分别在端口9000和9001启动两个服务实例：

# 记得先给app文件的执行权限chmod 773 appnohup ./app -p 9000 >/dev/null 2>&1 &nohup ./app -p 9001 >/dev/null 2>&1 &复制代码

修改一下Nginx的配置，添加upstream：

# /data/nginx/conf/nginx.conf部分片段http {    include       mime.types;    default_type  application/octet-stream;    sendfile        on;    keepalive_timeout  65;    upstream app {       # 这里是consul的leader节点的HTTP端点       upsync 192.168.56.200:8510/v1/kv/upstreams/app/ upsync_timeout=6m upsync_interval=500ms upsync_type=consul strong_dependency=off;       # consul访问不了的时候的备用配置       upsync_dump_path /data/nginx/app.conf;       # 这里是为了兼容Nginx的语法检查       include /data/nginx/app.conf;       # 下面三个配置是健康检查的配置       check interval=1000 rise=2 fall=2 timeout=3000 type=http default_down=false;       check_http_send "HEAD / HTTP/1.0\r\n\r\n";       check_http_expect_alive http_2xx http_3xx;    }    server {        listen       80;        server_name  localhost;        location / {            proxy_pass ;        }        # 健康检查 - 查看负载均衡的列表        location /upstream_list {            upstream_show;        }        # 健康检查 - 查看负载均衡的状态        location /upstream_status {            check_status;            access_log off;        }    }}# /data/nginx/app.confserver 127.0.0.1:9000 weight=1 fail_timeout=10 max_fails=3;server 127.0.0.1:9001 weight=1 fail_timeout=10 max_fails=3;复制代码

手动添加两个HTTP服务进去Consul中：

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10}'  -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10}' 复制代码

最后重新加载Nginx的配置即可。

动态负载均衡测试

前置工作准备好，现在尝试动态负载均衡，先从Consul下线9000端口的服务实例：

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10, "down":1}' 复制代码

可见负载均衡的列表中，9000端口的服务实例已经置为down，此时疯狂请求，只输出hello world by 127.0.0.1:9001，可见9000端口的服务实例已经不再参与负载。重新上线9000端口的服务实例：

curl -X PUT -d '{"weight":1, "max_fails":2, "fail_timeout":10, "down":0}' 复制代码

再疯狂请求，发现hello world by 127.0.0.1:9000和hello world by 127.0.0.1:9001交替输出。到此可以验证动态负载均衡是成功的。此时再测试一下服务健康监测，通过kill -9随机杀掉其中一个服务实例，然后观察/upstream_status端点：

疯狂请求，只输出hello world by 127.0.0.1:9001，可见9000端口的服务实例已经不再参与负载，但是查看Consul中9000端口的服务实例的配置，并没有标记为down，可见是nginx_upstream_check_module为我们过滤了异常的节点，让这些节点不再参与负载。

总的来说，这个相对完善的动态负载均衡功能需要nginx_upstream_check_module和nginx-upsync-module共同协作才能完成。

服务平滑发布

服务平滑发布依赖于前面花大量时间分析的动态负载均衡功能。笔者所在的团队比较小，所以选用了阿里云的云效作为产研管理平台，通过里面的流水线功能实现了服务平滑发布，下面是其中一个服务的生产环境部署的流水线：

其实平滑发布和平台的关系不大，整体的步骤大概如下：

步骤比较多，并且涉及到大量的shell脚本，这里不把详细的脚本内容列出，简单列出一下每一步的操作（注意某些步骤之间可以插入合理的sleep n保证前一步执行完毕）：

代码扫描、单元测试等等。代码构建，生成构建后的压缩包。压缩包上传到服务器X中，解压到对应的目录。向Consul发送指令，把当前发布的X_IP:PORT的负载配置更新为down=1。stop服务X_IP:PORT。start服务X_IP:PORT。检查服务X_IP:PORT的健康状态（可以设定一个时间周期例如120秒内每10秒检查一次），如果启动失败，则直接中断返回，确保还有另一个正常的旧节点参与负载，并且人工介入处理。向Consul发送指令，把当前发布的X_IP:PORT的负载配置更新为down=0。

上面的流程是通过hard code完成，对于不同的服务器，只需要添加一个发布流程节点并且改动一个IP的占位符即可，不需要对Nginx进行配置重新加载。笔者所在的平台流量不大，目前每个服务部署两个节点就能满足生产需要，试想一下，如果要实现动态扩容，应该怎么构建流水线？

小结

服务平滑发布是CI/CD中比较重要的一个环节，而动态负载均衡则是服务平滑发布的基础。虽然现在很多云平台都提供了十分便捷的持续集成工具，但是在使用这些工具和配置流程的时候，最好能够理解背后的基本原理，这样才能在工具不适用的时候或者出现问题的时时候，迅速地作出判断和响应。