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Java扩展Nginx之七:共享内存

程序员欣宸 430

前言:

而今小伙伴们对“nginxrandom”大概比较着重,你们都需要知道一些“nginxrandom”的相关资讯。那么小编也在网上收集了一些关于“nginxrandom””的相关文章,希望看官们能喜欢,各位老铁们快快来了解一下吧!

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):本篇概览作为《Java扩展Nginx》系列的第七篇,咱们来了解一个实用工具共享内存,正式开始之前先来看一个问题在一台电脑上,nginx开启了多个worker,如下图,如果此时我们用了nginx-clojure,就相当于有了四个jvm进程,彼此相互独立,对于同一个url的多次请求,可能被那四个jvm中的任何一个处理:现在有个需求:统计某个url被访问的总次数,该怎么做呢?在java内存中用全局变量肯定不行,因为有四个jvm进程都在响应请求,你存到哪个上面都不行聪明的您应该想到了redis,确实,用redis可以解决此类问题,但如果不涉及多个服务器,而只是单机的nginx,还可以考虑nginx-clojure提供的另一个简单方案:共享内存,如下图,一台电脑上,不同进程操作同一块内存区域,访问总数放入这个内存区域即可相比redis,共享内存的好处也是显而易见的:redis是额外部署的服务,共享内存不需要额外部署服务redis请求走网络,共享内存不用走网络所以,单机版nginx如果遇到多个worker的数据同步问题,可以考虑共享内存方案,这也是咱们今天实战的主要内容:在使用nginx-clojure进行java开发时,用共享内存在多个worker之间同步数据本文由以下内容组成:先在java内存中保存计数,放在多worker环境中运行,验证计数不准的问题确实存在用nginx-clojure提供的Shared Map解决问题用堆内存保存计数写一个content handler,代码如下,用UUID来表明worker身份,用requestCount记录请求总数,每处理一次请求就加一:

package com.bolingcavalry.sharedmap;import nginx.clojure.java.ArrayMap;import nginx.clojure.java.NginxJavaRingHandler;import java.io.IOException;import java.util.Map;import java.util.UUID;import static nginx.clojure.MiniConstants.CONTENT_TYPE;import static nginx.clojure.MiniConstants.NGX_HTTP_OK;public class HeapSaveCounter implements NginxJavaRingHandler {    /**     * 通过UUID来表明当前jvm进程的身份     */    private String tag = UUID.randomUUID().toString();    private int requestCount = 1;    @Override    public Object[] invoke(Map<String, Object> map) throws IOException {        String body = "From "                    + tag                    + ", total request count [ "                    + requestCount++                    + "]";        return new Object[] {                NGX_HTTP_OK, //http status 200                ArrayMap.create(CONTENT_TYPE, "text/plain"), //headers map                body        };    }}
修改nginx.conf的worker_processes配置,改为auto,则根据电脑CPU核数自动设置worker数量:
worker_processes  auto;
nginx增加一个location配置,服务类是刚才写的HeapSaveCounter:
location /heapbasedcounter {	content_handler_type 'java';    content_handler_name 'com.bolingcavalry.sharedmap.HeapSaveCounter';}
编译构建部署,再启动nginx,先看jvm进程有几个,如下可见,除了jps自身之外有8个jvm进程,等于电脑的CPU核数,和设置的worker_processes是符合的:
(base) willdeMBP:~ will$ jps49444945494649474948494949504968 Jps4943
先用Safari浏览器访问/heapbasedcounter,第一次收到的响应如下图,总数是1:刷新页面,UUID不变,总数变成2,这意味着两次请求到了同一个worker的JVM上:改用Chrome浏览器,访问同样的地址,如下图,这次UUID变了,证明请求是另一个worker的jvm处理的,总数变成了1:至此,问题得到证明:多个worker的时候,用jvm的类的成员变量保存的计数只是各worker的情况,不是整个nginx的总数接下来看如何用共享内存解决此类问题关于共享内存nginx-clojure提供的共享内存有两种:Tiny Map和Hash Map,它们都是key&value类型的存储,键和值均可以是这四种类型:int,long,String, byte arrayTiny Map和Hash Map的区别,用下表来对比展示,可见主要是量化的限制以及使用内存的多少您可以基于上述区别来选自使用Tiny Map和Hash Map,就本文的实战而言,使用Tiny Map就够用了接下来进入实战使用共享内存使用共享内存一共分为两步,如下图,先配置再使用:现在nginx.conf中增加一个http配置项shared_map,指定了共享内存的名称是uri_access_counters
# 增加一个共享内存的初始化分配,类型tiny,空间1M,键数量8Kshared_map uri_access_counters  tinymap?space=1m&entries=8096;
然后写一个新的content handler,该handler在收到请求时,会在共享内存中更新请求次数,总的代码如下,有几处要重点注意的地方,稍后会提到:
package com.bolingcavalry.sharedmap;import nginx.clojure.java.ArrayMap;import nginx.clojure.java.NginxJavaRingHandler;import nginx.clojure.util.NginxSharedHashMap;import java.io.IOException;import java.util.Map;import java.util.UUID;import static nginx.clojure.MiniConstants.CONTENT_TYPE;import static nginx.clojure.MiniConstants.NGX_HTTP_OK;public class SharedMapSaveCounter implements NginxJavaRingHandler {    /**     * 通过UUID来表明当前jvm进程的身份     */    private String tag = UUID.randomUUID().toString();    private NginxSharedHashMap smap = NginxSharedHashMap.build("uri_access_counters");    @Override    public Object[] invoke(Map<String, Object> map) throws IOException {        String uri = (String)map.get("uri");        // 尝试在共享内存中新建key,并将其值初始化为1,        // 如果初始化成功,返回值就是0,        // 如果返回值不是0,表示共享内存中该key已经存在        int rlt = smap.putIntIfAbsent(uri, 1);        // 如果rlt不等于0,表示这个key在调用putIntIfAbsent之前已经在共享内存中存在了,        // 此时要做的就是加一,        // 如果relt等于0,就把rlt改成1,表示访问总数已经等于1了        if (0==rlt) {            rlt++;        } else {            // 原子性加一,这样并发的时候也会顺序执行            rlt = smap.atomicAddInt(uri, 1);            rlt++;        }        // 返回的body内容,要体现出JVM的身份,以及share map中的计数        String body = "From "                + tag                + ", total request count [ "                + rlt                + "]";        return new Object[] {                NGX_HTTP_OK, //http status 200                ArrayMap.create(CONTENT_TYPE, "text/plain"), //headers map                body        };    }}
上述代码已经添加了详细注释,相信您一眼就看懂了,我这里挑几个重点说明一下:写上述代码时要牢一件事:这段代码可能运行在高并发场景,既同一时刻,不同进程不同线程都在执行这段代码NginxSharedHashMap类是ConcurrentMap的子类,所以是线程安全的,我们更多考虑应该注意跨进程读写时的同步问题,例如接下来要提到的第三和第四点,都是多个进程同时执行此段代码时要考虑的同步问题putIntIfAbsent和redis的setnx类似,可以当做跨进程的分布式锁来使用,只有指定的key不存在的时候才会设置成功,此时返回0,如果返回值不等于0,表示共享内存中已经存在此key了atomicAddInt确保了原子性,多进程并发的时候,用此方法累加可以确保计算准确(如果我们自己写代码,先读取,再累加,再写入,就会遇到并发的覆盖问题)关于那个atomicAddInt方法,咱们回忆一下java的AtomicInteger类,其incrementAndGet方法在多线程同时调用的场景,也能计算准确,那是因为里面用了CAS来确保的,那么nginx-clojure这里呢?我很好奇的去探寻了一下该方法的实现,这是一段C代码,最后没看到CAS有关的循环,只看到一段最简单的累加,如下图:很明显,上图的代码,在多进程同时执行时,是会出现数据覆盖的问题的,如此只有两种可能性了,第一种:即便是多个worker存在,执行底层共享内存操作的进程也只有一个第二种:欣宸的C语言水平不行,根本没看懂JVM调用C的逻辑,自我感觉这种可能性很大:如果C语言水平可以,欣宸就用C去做nginx扩展了,没必要来研究nginx-clojure呀!(如果您看懂了此段代码的调用逻辑,还望您指点欣宸一二,谢谢啦)编码完成,在nginx.conf上配置一个location,用SharedMapSaveCounter作为content handler:
location /sharedmapbasedcounter {    content_handler_type 'java'; 	content_handler_name 'com.bolingcavalry.sharedmap.SharedMapSaveCounter';}
编译构建部署,重启nginx先用Safari浏览器访问/sharedmapbasedcounter,第一次收到的响应如下图,总数是1:刷新页面,UUID发生变化,证明这次请求到了另一个worker,总数也变成2,这意味着共享内存生效了,不同进程使用同一个变量来计算数据:改用Chrome浏览器,访问同样的地址,如下图,UUID再次变化,证明请求是第三个worker的jvm处理的,但是访问次数始终正确:实战完成,前面的代码中只用了两个API操作共享内存,学到的知识点有限,接下来做一些适当的延伸学习一点延伸刚才曾提到NginxSharedHashMap是ConcurrentMap的子类,那些常用的put和get方法,在ConcurrentMap中是在操作当前进程的堆内存,如果NginxSharedHashMap直接使用父类的这些方法,岂不是与共享内存无关了?带着这个疑问,去看NginxSharedHashMap的源码,如下图,真相大白:get、put这些常用方法,都被重写了,红框中的nget和nputNumber都是native方法,都是在操作共享内存:至此,nginx-clojure的共享内存学习完成,高并发场景下跨进程同步数据又多了个轻量级方案,至于用它还是用redis,相信聪明的您心中已有定论源码下载《Java扩展Nginx》的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示():这个git项目中有多个文件夹,本篇的源码在nginx-clojure-tutorials文件夹下的shared-map-demo子工程中,如下图红框所示:本篇涉及到nginx.conf的修改,完整的参考在此:欢迎关注头条号:程序员欣宸学习路上,你不孤单,欣宸原创一路相伴...

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