Fastly 全球规模边缘云计算实践

深度学习与Python

发布于 2021-12-10 11:08:00

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发布于 2021-12-10 11:08:00

文章被收录于专栏：深度学习与python

作者 | Ethan Lu

译者 | Sambodhi

策划 | 辛晓亮

GIPHY 提供大量的 GIF 媒体内容。事实上，每天有超过 100 亿条内容。除代表 GIF 实际下载的媒体请求外，我们还提供了公共 API 和 SDK 服务，让开发者可以在他们的产品中使用，从而使他们的用户能够访问我们庞大的库。

和很多每天都有大量流量的科技公司一样，我们面临着可扩展性的挑战。系统必须能够处理大量的请求（在每秒 10000 个请求之内），并且响应延迟很小。最糟糕的事莫过于等待加载，特别是 GIF！

这就是边缘云平台（edge cloud platform）发挥作用的地方：边缘云平台并不是让我们的 AWS 服务器处理每个请求，而是尽可能多地缓存媒体内容和搜索结果 JSON 负载。这样做是非常有效的，因为媒体内容和 API 响应都不会频繁改变。边缘云平台服务器还将请求负载分配给不同的区域。我们使用 Fastly 驱动边缘云平台，为用户提供了数十亿条内容。

1 Fastly 解决方案

Fastly 提供多种功能，使我们能够大规模地交付内容。这些特性可以大致归类为：

缓存分层
缓存管理
边缘计算

缓存分层

基本边缘云平台的设置是将内容缓存在边缘。这些服务器节点分布在全球，向在其区域内发送请求的用户提供缓存内容。如果边缘节点没有任何内容，则会向原始服务器（origin server）发送请求，以便检索内容。

这样的单层设置存在缺陷。每一个边缘节点都根据其区域的请求维护自己的缓存。所以，一个新的内容片段可能不会在任何一个边缘节点上被缓存，这可能会导致当每个边缘节点都重复相同的内容请求时，到我们的原始服务器的流量会激增。由于病毒式内容的流行程度越来越高，这种行为常会出现。

Fastly 提供名为 Origin Shield 的第二层缓存服务。现在，可以从 Origin Shield 层检索缓存中没有请求内容的边缘节点，请求只需要到达我们的原始服务器。

缓存管理

既然内容被缓存在边缘和 Origin Shield，我们需要设法管理其缓存策略。并不是所有的内容都应该保持相同的缓存时间，或者说 TTL（Time to Live，生存时间）。例如，单个 GIF 的信息不会有太大的变化，所以它的 API 响应可以在一个相当长的一段时间内被缓存。而 Trending Endpoint 的 API 响应则返回当前趋势 GIF 的持续更新列表，由于趋势的性质，它需要在一个较短的 TTL 上。

Fastly 是由 Varnish 驱动的，所以所有的配置都采用 Varnish 配置语言（VCL）代码的形式执行。边缘和 Origin Shield 都运行 VCL 代码，因此我们能够通过一些简单的 VCL 代码，基于 API 端点路径设置各种缓存 TTL：

# in vcl_fetch
if (req.url ~ "^/v1/gifs/trending") {
 # set 5 minute ttl for trending responses
 set beresp.ttl = 600s;
 return(deliver);
}

并不总是用 VCL 代码来设置缓存 TTL。发送到 Origin 的 API 请求，可以在 Origin 的响应中对缓存控制指令进行编码。仅需设置 VCL 代码即可使其被重写。在 Origin 中，我们可以通过在 API 响应中设置缓存控制头，将这一决定传递给 Fastly 的 Origin Shield 和边缘节点。尤其是 Surrogate-Control 头，因为这个头将仅用于 Fastly 节点。所以我们可以更新上述 VCL，使 Surrogate-Control 优先于端点缓存策略，如下所示：

# in vcl_fetch
if (beresp.http.Surrogate-Control ~ "max-age" || beresp.http.Cache-Control ~ "(s-maxage|max-age)"
) {
  # upstream set some cache control headers, so Fastly will use its cache TTL
  return(deliver);
} else {
  # no cache headers, so use cache policies for endpoints
  if (req.url ~ "^/v1/gifs/trending") {
   # set 10 minute ttl for trending responses
   set beresp.ttl = 600s;
   return(deliver);
  }
}

通过这样的设置，我们可以让缓存内容通过动态 TTL 策略自动失效，从而满足我们的需求，但是如果我们不希望等待缓存自然过期，也需要显式地让缓存失效。只需通过缓存键（URL）就可以让缓存失效。对于媒体来说，这很有效，但是对 API 的响应有点复杂。

例如，我们的 API 搜索端点可以为不同的查询返回相同的 GIF，但是如果我们希望使其失效，则无法知道每个可能生成 GIF 的 URL：

# same GIF can appear in the response of all of these API calls
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=haha
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=hehe
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY2__&q=lol
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY3__&q=laugh

对于这种情况，我们利用了 Fastly 的代理键（Surrogate Key）！顾名思义，代理键能够唯一地识别缓存的内容，与缓存键的方式基本相同。与缓存键不同，每个存储结果可以有多个代理键，我们可以设置代理键。通过在每个 API 响应中显示的 GIF ID，使我们可以确定包含特定 GIF 的多个缓存内容：

# same GIF (gif_id_abc) can appear in the response of all of these API calls
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=haha
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=hehe
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY2__&q=lol
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY3__&q=laugh
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc

还可以为同一内容添加多个代理键：

# same GIF (gif_id_abc) can appear in the response of all of these API calls
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=haha
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY1__&q=hehe
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY2__&q=lol
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc
https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=__KEY3__&q=laugh
    Assign Surrogate Key: gif_id_abc

代理键是一个强大的特性，可以让我们选择合适的缓存，非常精确而简单地使其失效。通过这种设置，我们可以在下列情况使缓存失效：

使所有包含特定 GIF 的缓存 API 响应失效；
使针对特定 API 键的所有缓存 API 响应无效；
使查询某些单词的所有缓存 API 响应无效。

在边缘运行代码

VCL 为我们在边缘云平台的配置方面提供了大量功能。我们之前展示了配置如何为边缘和 Origin Shield 节点设置各种缓存 TTL 策略，但是我们还可以使用 VCL 设置请求信息。

我们可以用代码来重写传入的请求 URL。如果我们需要修改我们的 API 端点，那么这样做会更方便，而不用麻烦我们的消费者来更新他们的调用。

# in vcl_recv
if (req.url ~ “^/some-old-endpoint”) {
    # rewrite to the new endpoint
set req.url = regsub(req.url, “/some-old-endpoint”, “/new-and-improved-endpoint”);
}

还可以选择一定比例的传入请求来测试实验特性。利用 Fastly 的随机性库，我们可以为某些请求中添加一个特殊的头，以实现原始服务器上的新行为。

# in vcl_recv
set req.http.new_feature = 0
if (randombool(1,10000)) {
    # .01% of the traffic gets to see the new feature
set req.http.new_feature = 1;
}

它结合了 Fastly 的边缘字典，使得我们可以用最少的代码建立不同的行为。

# API keys that will have a percentage of their request use the new feature
table new_feature_access {
    “__API_KEY1__”: “1”,
    “__API_KEY2__”: “5”,
    “__API_KEY3__”: “1000”,
}
sub vcl_recv {
set req.http.new_feature = 0
# check if request has an api key that is setup to have a percentage of its requests use the new feature
if (randombool(std.atoi(table.lookup(new_feature_access, subfield(req.url.qs, "api_key", "&"), "0"))
,10000)) {
set req.http.new_feature = 1;
}
return(lookup);
}

这只是触及了 VCL 实现的功能的皮毛。如果你想知道还有什么可以做的，可以在这里找到 Fastly 的文档！

https://developer.fastly.com/

2 技巧提示

我们使用 Fastly 的很多特性来为世界提供 GIF 动画内容。但是，当你可以使用如此多的特性时，配置边缘云平台可能会变得非常复杂，因此，下面是一些我们推荐的技巧提示可以帮助你完成这个任务。

在边缘和 Origin Shield 中执行 VCL

对于两层缓存设置，有一个需要记住的关键问题是，将在边缘和 Origin Shield 执行相同的 VCL 代码。这可能导致 VCL 代码在请求 / 响应的状态信息更改时出现意外的结果。

举例来说，我们之前的 VCL 代码将根据由上游缓存控制头或 VCL 代码本身指定的缓存 TTL，为 Origin Shield 和边缘节点设置缓存 TTL：

# in vcl_fetch
if (beresp.http.Surrogate-Control ~ "max-age" || beresp.http.Cache-Control ~ "(s-maxage|max-age)"
) {
  # upstream set some cache control headers, so Fastly will use its cache TTL
  return(deliver);
} else {
  # no cache headers, so use cache policies for endpoints
  if (req.url ~ "^/v1/gifs/trending") {
   # set 10 minute ttl for trending responses
   set beresp.ttl = 600s;
   return(deliver);
  }
}

假设对于 Trending Endpoint，我们也设置了响应的 Cache-Control 头，这样我们就可以指示调用方将内容缓存到另一段的时间。这样做只需按以下步骤：

# in vcl_fetch
if (beresp.http.Surrogate-Control ~ "max-age" || beresp.http.Cache-Control ~ "(s-maxage|max-age)"
) {
  # upstream set some cache control headers, so Fastly will use its cache TTL
  return(deliver);
} else {
  # no cache headers, so use cache policies for endpoints
  if (req.url ~ "^/v1/gifs/trending") {
   # set 10 minute ttl for trending responses
   set beresp.ttl = 600s;
   # set 30 second ttl for callers
   set beresp.http.cache-control = "max-age=30";
   return(deliver);
  }
}

Origin Shield 会执行这段 VCL 代码，向响应的头添加 Cache-Control 头，并将其返回到边缘。但是，在边缘处，它将看到响应中设置了 Cache-Control，并会执行 if 语句。这将导致边缘节点使用 30 秒的缓存 TTL，而不是预期的 10 分钟！

幸运的是，Fastly 提供了一种区分边缘和 Origin Shield 的方法，它在请求中设置了头（Fastly-FF）：

# in vcl_fetch
if (req.url ~ "^/v1/gifs/trending") {
   # set 10 minute ttl for trending responses
   set beresp.ttl = 600s;
   return(deliver);
}
# in vcl_deliver
if (!req.http.Fastly-FF) {
   # set 30 second ttl for callers
   set resp.http.cache-control = "max-age=30";
}

通过这个添加，Cache-Control 头将仅在边缘节点上设置，我们的缓存策略再次按预期运行！

调试和测试

我们刚才提到的陷阱可能难以发现和调试。VCL 代码只是运行在服务器上，并向你显示响应和响应头信息。只需将调试信息添加到自定义头信息中，并在响应中查看它们，但是这很快就会变得不方便了。

所幸的是，Fastly Fiddle 工具在执行 VCL 代码时能得到更好的信息。在这个工具中，我们可以模拟各种 VCL 代码部分，并了解 Fastly 的边缘以及 Origin Shield 服务器将如何处理 VCL 代码的信息。

以下是上述示例的 fiddle，显示双重执行 VCL 将影响缓存 TTL。

我们在左边的适当部分设置了 VCL，然后执行它，查看 Fastly 将如何处理右边的请求：