1、导读
淘宝的图片拜访,有 98% 的流量都走了 CDN 缓存,只有 2% 会回源到源站,节俭了大量的服务器资源。
然而,如果在用户拜访高峰期,图片内容大批量发生变化,大量用户的拜访就会穿透 cdn,对源站造成微小的压力。
往年双 11,淘宝鹿班的主图价格表白降级我的项目,就面临了这种挑战,让咱们看看是如何解决的吧。
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2、CDN 工作原理
内容散发网络(Content Delivery Network,简称 CDN)是建设并笼罩在承载网之上,由散布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。
CDN 利用宽泛,反对多种行业、多种场景内容减速,例如:图片小文件、大文件下载、视音频点播、直播流媒体、全站减速、平安减速。
借用阿里云官网的例子,来简略介绍 CDN 的工作原理。
假如通过 CDN 减速的域名为www.a.com
,接入 CDN 网络,开始应用减速服务后,当终端用户(北京)发动 HTTP 申请时,解决流程如下:
- 当终端用户(北京)向
www.a.com
下的指定资源发动申请时,首先向 LDNS(本地 DNS)发动域名解析申请。 - LDNS 查看缓存中是否有
www.a.com
的 IP 地址记录。如果有,则间接返回给终端用户;如果没有,则向受权 DNS 查问。 - 当受权 DNS 解析
www.a.com
时,返回域名 CNAMEwww.a.tbcdn.com
对应 IP 地址。 - 域名解析申请发送至阿里云 DNS 调度零碎,并为申请调配最佳节点 IP 地址。
- LDNS 获取 DNS 返回的解析 IP 地址。
- 用户获取解析 IP 地址。
- 用户向获取的 IP 地址发动对该资源的拜访申请。
- 如果该 IP 地址对应的节点已缓存该资源,则会将数据间接返回给用户,例如,图中步骤 7 和 8,申请完结。
- 如果该 IP 地址对应的节点未缓存该资源,则节点向源站发动对该资源的申请。获取资源后,联合用户自定义配置的缓存策略,将资源缓存至节点,例如,图中的北京节点,并返回给用户,申请完结。
从这个例子能够理解到:
(1)CDN 的减速资源是跟域名绑定的。
(2)通过域名拜访资源,首先是通过 DNS 分查找离用户最近的 CDN 节点(边缘服务器)的 IP
(3)通过 IP 拜访理论资源时,如果 CDN 上并没有缓存资源,则会到源站申请资源,并缓存到 CDN 节点上,这样,用户下一次拜访时,该 CDN 节点就会有对应资源的缓存了。
3、淘宝鹿班图片业务背景
商品的主图贯通整个导购和交易链路,相比文字,图片更能吸引眼球,主图对消费者的购物决策有很大的影响。主图上表白的内容各式各样,但其中肯定少不了的肯定是价格的表白。
长期以来,主图上的价格表白都是商家本人保护,商品价格发生变化后,手动去换图。这样做,会带来 3 个问题:
(1)价格的准确性:商家手动填写的图片价格,跟理论的购买价可能不统一,造成不好的用户体验。
(2)价格更新的及时性:有时候,因为优惠券 / 品类券的失效生效,会导致商品的价格变动会很频繁,商家基本来不及换图。
(3)商家的操作老本:手动批改图片的价格,老本还是很高的,须要通过 ps 等软件批改图片,从新上传,编辑商品。
往年双 11,咱们淘宝鹿班团队,试图通过技术手段来解决这些问题。当商品价格发生变化后,零碎主动计算新的价格,自动合成图片,而后更新商品主图。
咱们晓得,淘宝网有上亿的商品,光大促商品就有几千万,因而,价格变动导致的图片变动频率十分高。最高的就是在双 11 的 0 点,全副大促商品的价格都会由日常价格变成大促价格。
这就意味着,大促高峰期,有上千万的图片刚生成就会被用户拜访。那这个状况会产生什么问题呢,让咱们先理解下淘宝的图片空间和 CDN 的架构,就分明了。
4、淘宝图片空间和 CDN 的架构
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淘宝整个图片的拜访链路有三级缓存(客户端本地、CDN L1、CDN L2),所有图片都长久化的存储到 OSS 中。真正解决图片的是 img-picasso 零碎,它的性能比较复杂,包含从 OSS 读取文件,对图片尺寸进行缩放,编解码,所以机器老本比拟高。
CDN 的缓存分成 2 级,正当的调配 L1 和 L2 的比例,一方面,能够通过一致性 hash 的伎俩,在等同资源的状况下,缓存更多内容,晋升整体缓存命中率;另一方面,能够均衡计算和 IO,充分利用不同配置的机器的能力。
用户拜访图片的过程如下:
(1)用户通过手机淘宝来搜寻商品或者查看宝贝详情。
(2)详情 / 搜寻 / 举荐通过调用商品核心返回商品的图片 URL。
(3)客户端本地如果有该图片的缓存,则间接渲染图片,否则执行下一步。
(4)从 CDN L1 回源图片,如果 L1 有该图片的缓存,则客户端渲染图片,同时缓存到本地,如果 L1 没有缓存,则执行下一步。
(5)从 CDN L2 回源图片,如果 L2 有该图片的缓存,则客户端渲染图片,同时 CDN L1 及客户端缓存图片内容,如果 CDN L2 没有缓存该图片,则执行下一步。
(6)从图片空间回源图片,图片空间会从 OSS 拉取图片源文件,按要求进行尺寸缩放,而后执行编解码,返回客户端可能反对的图片内容,之后客户端就能够渲染图片,同时 CDN 的 L1、L2 以及客户端都会缓存图片内容。
5、频繁换图带来的技术挑战
当商品的价格发生变化时,咱们会应用新的价格从新合成图片,更新商品核心中存储的图片 URL。这样会带来 2 个问题:
(1)CDN 及手机淘宝本来缓存的图片内容生效了,用户拜访图片会全副回源到 img-picasso。
(2)因为更改了商品的字段,交易的外围利用(购物车和商品核心)的缓存也生效了,用户浏览及购物时,对商品的拜访会走到 db。
源站 img-picasso 解决图片,以及查问商品 DB,都是十分耗费资源的。CDN 及商品的缓存命中率升高后,对源站 img-picsasso 以及 db 会产生微小的压力。
拿 CDN 缓存为例,简略计算一下,CDN 平时的命中率是 98%,假如命中率升高 1 个点,对源站的压力就会减少 1 /3(本来承当 2% 的流量,当初须要承当 3% 的流量),意味着 img-picasso 须要扩容 1 /3。如果全网一半的图片都同时变动,cdn 的命中率降到 50%,对 img-picasso 的访问量就会减少 25 倍,这个扩容老本必定没法承受。
解决这 2 个问题,对应的有 2 个方法:
(1)改图放弃图片 URL 不变,能够防止商品链路的缓存生效。
(2)在拜访顶峰到来之前,提前预热图片到 CDN,能够防止 CDN 缓存生效对源站的压力。
上面,介绍下咱们具体是怎么做到这 2 点的。
6、频繁换图的应答计划
6.1、改图放弃图片 URL 不变
图片内容发生变化时,执行上面 2 个操作:
(1)更新 OSS 内容:应用新的图片内容替换 OSS 中老的图片内容
(2)刷新 CDN 缓存:革除 CDN 之前缓存的图片内容
这样,用户再次拜访图片时,发现 CDN 没有缓存,就会回源到 img-picasso,从 OSS 拉取新的图片内容。
因为图片 URL 没有变动,就不用去更新商品核心的图片链接,这样商品链路的缓存能够放弃不变。
在真正施行这个计划的过程中,遇到了几个问题,简略跟大家分享下:
6.1.1、OSS 三地同步
淘宝的图片空间,承载了淘系所有图片的上下行稳定性保障,为了保障高可用,一份资源会存储到三地 OSS。图片上传时,默认只上传一地,利用 OSS 的能力,主动同步到另外两地。
然而应用 URL 不变计划,CDN 缓存曾经革除实现后,如果另外 2 地的 OSS 还未同步实现,用户拜访后,就会回源到旧的图片内容,发现图片内容没有变动。
针对该问题,咱们将异步同步 OSS 软链的模式,改成三地同步建软链,三地都返回胜利后,再去革除 CDN 缓存,这就保障了用户拜访的图片肯定是最新的内容。
6.1.2、图片尺寸收敛
同一张商品图片会用于不同的场景坑位展示,不同的坑位对图片的尺寸有不同的要求。为此,图片空间提供了一项性能,能够不便的生成不同尺寸的缩率图。只须要拜访图片时,给图片减少不同的后缀,img-picasso 源站就能够按要求进行图片进行缩放。
因为历史起因,之前对缩放的尺寸品种没有限度,导致 CDN 上的图片后缀格局多达 2400 种 +,TOP6 格局覆盖率 46%,TOP15 格局覆盖率 64%。这意味着,一张图片,在 cdn 上最多可能有 2400+ 个不同的 url,当图片内容变动后,要把这些缓存全副清掉,能力保障所有用户看到的图片都是新内容。
为了解决这个问题,咱们对域名格局进行了收敛。
图片空间对于图片品质压缩参数的规定如下:
- 图片品质参数常见有一下 8 种模式:Q90、Q75、Q50、Q30、q90、q75、q50、q30
- 图片锐化参数常见有一下 3 种模式:s100,s150,s200
咱们从新将图片品质定义为高质量图片和低质量图片,收敛格局为 q90 和 p50s150
这样,就能够把 2000 多种格局收敛到 6 种次要格局,CDN 革除缓存才变得可行。
6.1.3、多正本革除 CDN 缓存
通过图片尺寸收敛,每张图片只须要革除 6 个不同的 url 就能够了,那能不能进一步晋升刷新效率呢?
为此,阿里云 CDN 为咱们提供了多正本刷新的解决方案:每种不同后缀的图片,作为图片的一个正本,在 CDN 的 swift 层减少一层 KV 构造,存储 url 和不同正本的映射关系,革除缓存时,能够通过该构造找到所有正本,实现疾速革除所有正本。这样,每张图片,咱们只须要调用一次 CDN 革除缓存接口就能够了,极大晋升了 CDN 缓存刷新效率。
6.1.4、图片域名收敛
淘系的图片域名有 300 多种,次要有上面 2 个起因:
(1)图片残缺的链接太长,所以存储时常常只存最初一段,业务本人来拼域名,很多业务就本人申请了一个图片域名来拼。
(2)PC 时代,浏览器对同一域名下的并发申请数是有限度的,不同浏览器不一样,个别 6 个左右。为了冲破该限度,一些业务就会申请多个域名,随机的拼不同的域名。
后面咱们讲过,CDN 的缓存是跟域名绑定的,不论是缓存命中还是缓存革除,都只能针对一个域名。
咱们显然不可能改一张图,就去对 300 个域名调用 CDN 刷新。于是咱们思考对图片域名进行收敛,使得用户对图片的拜访都路由到同一个域名,咱们心愿将所有的图片拜访对立收敛到 picasso.alicdn.com,具体实现形式如下:
(1)对于手淘和猫客客户端,图片拜访都收口在图片库,咱们推动图片库进行革新,合乎肯定规定的 url,对立收敛到 picasso.alicdn.com,实现了域名的一刀切。
(2)对于 PC 浏览器端,就比拟麻烦了,没有对立收口的中央。咱们只能退而求其次,针对拜访最多的 6 大域名,在 cdn 上配置域名转发规定,重定向到 picasso 域名。
通过这种形式,咱们实现了全网 99% 以上的图片拜访流量都路由到 picasso 域名,图片内容发生变化时,通过革除 picasso 域名的 cdn 缓存,就能保障根本所有的场景都能看到新的图片内容。
6.1.5、客户端及浏览器缓存
通过多正本和图片域名收敛,cdn 的缓存问题失去了解决。但在 cdn 之上,用户图片拜访首先是来自客户端或者浏览器,这里也会有一层缓存。
大家晓得,浏览器的缓存都遵循规范的 http max-age 协定,指定该 header 后,到了工夫图片就会生效,拜访到新的图片。所以咱们能够在源站 img-picasso 回源给 cdn 时,增加 max-age 协定头,值为 1 分钟,cdn 会一成不变的透给浏览器,这样浏览器就能够实现 1 分钟内图片缓存生效,从新到 cdn 拉新的图片资源。
对于手机淘宝客户端,咱们在原有的 LRU 缓存机制之上,另外反对规范的 http 协定。这样,手机淘宝也实现了 1 分钟内图片缓存生效。
6.2、提前预热 CDN 图片
通过改图放弃图片 URL 不变,咱们解决了改图对商品链路缓存的影响。然而,图片变动时,尽管 URL 没有变,但咱们革除了 CDN 缓存,导致用户拜访时还是会回源到 img-picasso 源站,所以对图片源站的压力仍然存在。
咱们发现,商品的价格变动大部分产生在大促节奏变动的时刻,基于这个特点,咱们通过提前合成图片,提前预热到 CDN,能够实现图片切换霎时失效,同时对源站没有压力。具体计划如下:
(1)提前合成多波段图片:咱们晓得大促期间商家集中换图的工夫点后,按这些工夫点把图片的展现分成多个波段,每个波段图片提前合成,并提前将图片 URL 写入到商品核心扩大构造中。
(2)图片拜访路由:营销零碎依据配置的大促气氛切换打算,通知鹿班图片二方包,以后是哪个波段,鹿班依据以后波段及场景,返回正确的图片 URL 给各个场景。
(3)图片渲染:各个场景拿到图片 URL 后,联合本身的业务逻辑,决定是否要展示该图片。
(4)CDN 图片预热:为了防止图片集中切换时,把源站击垮,咱们会在集中切换前把这些冷图片内容预热到 CDN。
(5)波段内图片变动:提前合成各个波段图片后,商家可能会长期发券 / 改价,导致商品价格再次变动,对于这类换图需要,为了防止更新商品核心的图片 URL,咱们通过本文上一章节刷 CDN 缓存的形式实现。
7、总结和瞻望
CDN 技术广泛应用于互联网的各个场景,现在的 CDN 服务商,都提供了非常简单的业务接入形式,而且 CDN 的费用每年都在升高,这所有使得 CDN 的接入和应用老本越来越低。
本文通过淘宝图片业务的例子,为大家论述了应用 CDN 过程中可能遇到的问题和解决思路。
淘宝的图片业务除了访问量大,还会面临更新频繁的问题。图片的频繁更新,一方面会因为商品上的图片 url 变动,导致商品缓存生效,另一方面会大幅升高 CDN 的图片拜访缓存命中率。
针对图片 url 变动导致商品缓存生效的问题,咱们通过刷新 cdn 缓存,用户拜访时从新回源的形式,实现了改图放弃图片 url 不变,这个过程中了,咱们解决了一些列的问题,包含:OSS 三地同步更新、图片尺寸收敛、图片域名收敛、客户端及浏览器本地缓存。
针对改图升高 CDN 图片缓存命中率的问题,咱们依据业务的特点,提前合成不同波段的图片,并预热到 CDN,保障了源站的平安。
目前,淘宝上用户看到的图片,都是提前合成好的。将来,咱们思考在用户拜访图片时,实时合成图片。通过这项技术,能够实时感知业务更多的实时信息,能够依据这些信息,在图片上合成以后用户或者环境更匹配的文案 / 元素等内容,给用户带来更多的惊喜。
当然,实时合图也会面临更多的挑战,如:计算能力、合图性能。此外,对于 CDN 而言,因为每次用户拜访的内容是长期合成的,CDN 的缓存策略也是一个很大的挑战。
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