1.什么是OpenResty
OpenResty是一个基于Nginx与Lua的高性能Web平台，其内部集成了大量精良的Lua库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
OpenResty通过汇聚各种设计精良的Nginx模块，从而将Nginx有效地变成一个强大的通用Web应用平台。这样，Web开发人员和系统工程师可以使用Lua脚本语言调Nginx支持的各种C以及Lua模块，快速构造出足以胜任10K乃至1000K以上单机并发连接的高性能Web应用系统。
从上面官网的描述信息中，可以看出OpenResty主要包含两方面的技术：
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Nginx：一款轻量级、高性能、高并发的Web服务器。
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Lua：一种轻量、小巧、可移植、快速的脚本语言；LuaJIT即时编译器会将频繁执行的Lua代码编译成本地机器码交给CPU直接执行，执行效率更高，OpenResty会默认启用LuaJIT。
工作原理如下图所示：
Nginx使用了管理进程+工作进程的设计。管理进程为工作进程的父进程，负责外部指令的接收，工作进程状态的监管，负载均衡等。工作进程负责客户端请求的处理和响应，工作进程一般是按照CPU的核数配置的，并且可以和处理器一一绑定，降低进程间切换的开销。
OpenResty本质上是将LuaJIT的虚拟机嵌入到Nginx的管理进程和工作进程中，同一个进程内的所有协程都会共享这个虚拟机，并在虚拟机中执行Lua代码。在性能上，OpenResty接近或超过Nginx的C模块，而且开发效率更高。下面深入介绍一下OpenResty的原理。
2.OpenResty原理剖析
OpenResty的原理可以从三个方面进行剖析：Lua协程、cosocket、多阶段处理。
2.1 Lua协程
Lua脚本语言用标准的C语言编写并以源代码形式开放，其设计目的是嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制服务。目前Lua大量应用于Nginx、嵌入式设备、游戏开发等方面。
协程又称为微线程，是这一种比线程更加轻量级的存在，正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程。Lua协程与线程类似，拥有独立的堆栈、独立的局部变量、独立的指令指针，同时又与其他协同程序共享全局变量和其他大部分东西。
线程和协程的主要区别在于，一个具有多个线程的程序可以同时运行几个线程，而协程却需要彼此协作的运行。在任一时刻只有一个协程在运行，并且这个正在运行的协程只有明确的被要求挂起的时候才会被挂起。从这里我们可以看出，协程是不被操作系统内核所管理的，而完全由程序控制（也就是用户态执行），这样带来的好处就是性能得到了极大地提升。进程和线程切换要经过用户态到内核态再到用户态的过程，而协程的切换可以直接在用户态完成，不需要陷入内核态，切换效率高，降低资源消耗。
2.2 cosocket
OpenResty中的核心技术cosocket将Lua协程和Nginx的事件机制结合在一起，最终实现了非阻塞网络IO。不仅和HTTP客户端之间的网络通信是非阻塞的，与MySQL、Memcached以及Redis等众多后端之间的网络通信也是非阻塞的。在OpenResty中调用一个cosocket相关的网络函数，内部关键实现如图所示：
从图中可以看出，用户的Lua脚本每触发一个网络操作，都会有协程的yield和resume。当遇到网络IO时，Lua协程会交出控制权（yield），把网络事件注册到Nginx监听列表中，并把运行权限交给Nginx。当有Nginx注册网络事件到达触发条件时，便唤醒（resume）对应的协程继续处理。这样就可以实现全异步的Nginx机制，不会影响Nginx的高并发处理性能。
2.3 多阶段处理
基于Nginx使用的多模块设计思想，Nginx将HTTP请求的处理过程划分为多个阶段。这样可以使一个HTTP请求的处理过程由很多模块参与处理，每个模块只专注于一个独立而简单的功能处理，可以使性能更好、更稳定，同时拥有更好的扩展性。
OpenResty在HTTP处理阶段基础上分别在Rewrite/Access阶段、Content阶段、Log阶段注册了自己的handler，加上系统初始阶段master的两个阶段，共11个阶段为Lua脚本提供处理介入的能力。下图描述了OpenResty可以使用的主要阶段：
OpenResty将我们编写的Lua代码挂载到不同阶段进行处理，每个阶段分工明确，代码独立。
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init_by_lua*：Master进程加载Nginx配置文件时运行，一般用来注册全局变量或者预加载Lua模块。
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init_worker_by_lua*：每个worker进程启动时执行，通常用于定时拉取配置/数据或者进行后端服务的健康检查。
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set_by_lua*：变量初始化。
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rewrite_by_lua*:可以实现复杂的转发、重定向逻辑。
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access_by_lua*:IP准入、接口权限等情况集中处理。
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content_by_lua*:内容处理器，接收请求处理并输出响应。
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header_filter_by_lua*:响应头部或者cookie处理
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body_filter_by_lua*:对响应数据进行过滤，如截断或者替换
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log_by_lua*:会话完成后，本地异步完成日志记录
3.1 Jshop活动平台
Jshop活动平台是京东内部一个能够快速搭建店铺和专题活动的平台，帮助商家和运营对活动页面进行可视化装修，通过添加布局、模块来搭建页面。Jshop活动平台核心流程如下图所示：
图中涉及到5个应用，分别是：
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Jshop-cms：商家或运营使用cms系统完成活动页面的装修，除此之外，cms还提供了权限管理和数据魔方。
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Jshop-engine：Jshop-engine是一个页面渲染引擎，将页面装修所使用的布局、模块和模板渲染成一个完整的静态页面，并将渲染后的页面推送到Redis进行存储。为了防止Redis不可用的情况，也向sale的服务集群推送一份。
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Jshop-worker：主要是一些定时任务，如活动下线，页面定时渲染等。
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sale：sale是基于OpenResty构建的Jshop的活动浏览系统，根据客户端请求URL中活动ID，返回对应的页面静态数据。
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Jshop-act：客户端拿到页面静态数据后，会请求Jshop-act完成页面的动态呈现，例如页面的个性化数据模块、优惠券盖戳、定向投放等。
鉴于本文主要涉及活动浏览相关的内容，sale系统会是接下来我们讨论的重点，首先让我们看一下sale系统为什么采用OpenResty。
3.2 sale系统技术选型
sale系统主要面向的是C端用户，承载618和双11的大促活动流量，因此高并发、高性能和高可用是我们重点关注的内容。另外，sale系统实现的功能比较简单，核心逻辑就是根据用户请求的活动ID，返回对应的页面数据。我们最终选择基于OpenResty构建sale系统，主要是考虑到以下优势：
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基于成熟的技术Nginx和Lua来搭建，降低入门门槛和学习成本。
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依托于LuaJIT，执行效率更高。
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非阻塞的访问网络IO。
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OpenResty在内存使用率，CPU占用率等方面性能要更好。
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有完备的缓存机制，不仅支持Redis、Memcached等外部缓存，也在自己的进程内有缓存系统。
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同步的写代码逻辑，更加符合开发者的思维习惯，无需显式的处理异步回调，调试方便。
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OpenResty工作在七层网络之上，依托于强大灵活的正则规则，可以针对HTTP应用的域名做一些分流和转发策略，既能做负载又能做反向代理。
3.3 sale部署架构
sale系统的部署架构如下图所示：
从图中可以看出，我们的请求来源于多个渠道，需要对多端进行适配。为了应对大促期间的流量，在请求到达sale之前还开启了CDN和Nginx缓存。sale系统默认采用的是本地磁盘文件和Redis的模式，Jshop-engine在执行完渲染页面任务后，会同时更新页面内容到Redis和本地磁盘上。这样就能保证极端情况下，Redis不可用时，sale系统依然可以通过本地文件的方式对外提供服务。
3.4 多级缓存
sale系统基于OpenResty实现了多级缓存，一般缓存的设计遵循以下两个原则：
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缓存越靠近用户的请求越好。比如，能用本地缓存就不用发送HTTP请求，能用CDN缓存的就不要打到源站。所以在sale的部署架构中，我们启用了CDN缓存。
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尽量使用本进程和本机的缓存。跨进程和机器甚至机房，缓存的网络开销就会非常大，这在高并发的时候会非常明显。
根据这两个原则，设计如下：
首先利用了lua-resty-lrucache实现了worker进程内的L1缓存，Nginx启用了多少个worker，就会有多少份缓存数据。由于worker独占的特性，不会触发锁，所以非常高效，缺点就是多份缓存占用了较多的内存。
lua_shared_dict实现了L2缓存，缓存的数据有且只有一份，所有的worker都共用这一份缓存数据。L1缓存没有命中的情况下，就会来查询L2缓存。它的内部使用了自旋锁来保证操作的原子性，因此在并发量非常高的时候，可能会存在一些性能问题。
L3缓存使用了Redis，在L2没有命中的情况下，通过回调函数去Redis查询后再缓存到L2中。为了避免缓存风暴，会使用lua-resty-lock来保证只有一个worker去数据源获取数据。如果L3缓存也没有命中，则意味着页面已经过期下线。从整个过程可以看出，缓存的更新是由客户端的请求来被动触发的。
3.1 Jshop活动平台
Jshop活动平台是京东内部一个能够快速搭建店铺和专题活动的平台，帮助商家和运营对活动页面进行可视化装修，通过添加布局、模块来搭建页面。Jshop活动平台核心流程如下图所示：
图中涉及到5个应用，分别是：
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Jshop-cms：商家或运营使用cms系统完成活动页面的装修，除此之外，cms还提供了权限管理和数据魔方。
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Jshop-engine：Jshop-engine是一个页面渲染引擎，将页面装修所使用的布局、模块和模板渲染成一个完整的静态页面，并将渲染后的页面推送到Redis进行存储。为了防止Redis不可用的情况，也向sale的服务集群推送一份。
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Jshop-worker：主要是一些定时任务，如活动下线，页面定时渲染等。
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sale：sale是基于OpenResty构建的Jshop的活动浏览系统，根据客户端请求URL中活动ID，返回对应的页面静态数据。
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Jshop-act：客户端拿到页面静态数据后，会请求Jshop-act完成页面的动态呈现，例如页面的个性化数据模块、优惠券盖戳、定向投放等。
鉴于本文主要涉及活动浏览相关的内容，sale系统会是接下来我们讨论的重点，首先让我们看一下sale系统为什么采用OpenResty。
3.2 sale系统技术选型
sale系统主要面向的是C端用户，承载618和双11的大促活动流量，因此高并发、高性能和高可用是我们重点关注的内容。另外，sale系统实现的功能比较简单，核心逻辑就是根据用户请求的活动ID，返回对应的页面数据。我们最终选择基于OpenResty构建sale系统，主要是考虑到以下优势：
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基于成熟的技术Nginx和Lua来搭建，降低入门门槛和学习成本。
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依托于LuaJIT，执行效率更高。
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非阻塞的访问网络IO。
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OpenResty在内存使用率，CPU占用率等方面性能要更好。
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有完备的缓存机制，不仅支持Redis、Memcached等外部缓存，也在自己的进程内有缓存系统。
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同步的写代码逻辑，更加符合开发者的思维习惯，无需显式的处理异步回调，调试方便。
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OpenResty工作在七层网络之上，依托于强大灵活的正则规则，可以针对HTTP应用的域名做一些分流和转发策略，既能做负载又能做反向代理。
3.3 sale部署架构
sale系统的部署架构如下图所示：
从图中可以看出，我们的请求来源于多个渠道，需要对多端进行适配。为了应对大促期间的流量，在请求到达sale之前还开启了CDN和Nginx缓存。sale系统默认采用的是本地磁盘文件和Redis的模式，Jshop-engine在执行完渲染页面任务后，会同时更新页面内容到Redis和本地磁盘上。这样就能保证极端情况下，Redis不可用时，sale系统依然可以通过本地文件的方式对外提供服务。
3.4 多级缓存
sale系统基于OpenResty实现了多级缓存，一般缓存的设计遵循以下两个原则：
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缓存越靠近用户的请求越好。比如，能用本地缓存就不用发送HTTP请求，能用CDN缓存的就不要打到源站。所以在sale的部署架构中，我们启用了CDN缓存。
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尽量使用本进程和本机的缓存。跨进程和机器甚至机房，缓存的网络开销就会非常大，这在高并发的时候会非常明显。
根据这两个原则，设计如下：
首先利用了lua-resty-lrucache实现了worker进程内的L1缓存，Nginx启用了多少个worker，就会有多少份缓存数据。由于worker独占的特性，不会触发锁，所以非常高效，缺点就是多份缓存占用了较多的内存。
lua_shared_dict实现了L2缓存，缓存的数据有且只有一份，所有的worker都共用这一份缓存数据。L1缓存没有命中的情况下，就会来查询L2缓存。它的内部使用了自旋锁来保证操作的原子性，因此在并发量非常高的时候，可能会存在一些性能问题。
L3缓存使用了Redis，在L2没有命中的情况下，通过回调函数去Redis查询后再缓存到L2中。为了避免缓存风暴，会使用lua-resty-lock来保证只有一个worker去数据源获取数据。如果L3缓存也没有命中，则意味着页面已经过期下线。从整个过程可以看出，缓存的更新是由客户端的请求来被动触发的。