淘宝网线上应用的传统软件栈结构为 Nginx + Velocity + Java，即：

在这个体系中，Nginx 将请求转发给 Java 应用，后者处理完事务，再将数据用 Velocity 模板渲染成最终的页面。

引入 Node.js 之后，我们势必要面临以下几个问题：

技术栈的拓扑结构该如何设计，部署方式该如何选择，才算是科学合理？项目完成后，该如何切分流量，对运维来说才算是方便快捷？遇到线上的问题，如何最快地解除险情，避免更大的损失？如何确保应用的健康情况，在负载均衡调度的层面加以管理？承系统拓扑

按照我们在前后端分离的思考与实践（二）- 基于前后端分离的模版探索一文中的思路，Velocity 需要被 Node.js 取代，从而让这个结构变成：

这当然是最理想的目标。然而，在传统栈中首次引入 Node.js 这一层毕竟是个新尝试。为了稳妥起见，我们决定只在收藏夹的宝贝收藏页面（shoucang.taobao.com/item_collect.htm）启用新的技术，其它页面沿用传统方案。即，由 Nginx 判断请求的页面类型，决定这个请求究竟是要转发给 Node.js 还是 Java。于是，最后的结构成了：

部署方案

上面的结构看起来没什么问题了，但其实新问题还等在前面。在传统结构中，Nginx 与 Java 是部署在同一台服务器上的，Nginx 监听 80 端口，与监听高位 7001 端口的 Java 通信。现在引入了 Node.js ，需要新跑一个监听端口的进程，到底是将 Node.js 与 Nginx + Java 部署在同一台机器，还是将 Node.js 部署在单独的集群呢？
我们来比较一下两种方式各自特点：

淘宝网收藏夹是一个拥有千万级日均 PV 的应用，对稳定性的要求性极高（事实上任何产品的线上不稳定都是不能接受的）。如果采用同集群部署方案，只需要一次文件分发，两次应用重启即可完成发布，万一需要回滚，也只需要操作一次基线包。性能上来说，同集群部署也有一些理论优势（虽然内网的交换机带宽与延时都是非常乐观的）。至于一对多或者多对一的关系，理论上可能做到服务器更加充分的利用，但相比稳定性上的要求，这一点并不那么急迫需要去解决。所以在收藏夹的改造中，我们选择了同集群部署方案。

灰度方式

为了保证最大程度的稳定，这次改造并没有直接将 Velocity 代码完全去掉。应用集群中有将近 100 台服务器，我们以服务器为粒度，逐渐引入流量。也就是说，虽然所有的服务器上都跑着 Java + Node.js 的进程，但 Nginx 上有没有相应的转发规则，决定了获取这台服务器上请求宝贝收藏的请求是否会经过 Node.js 来处理。其中 Nginx 的配置为：

location = "/item_collect.htm" {
  proxy_pass http://127.0.0.1:6001; # Node.js 进程监听的端口
}

只有添加了这条 Nginx 规则的服务器，才会让 Node.js 来处理相应请求。通过 Nginx 配置，可以非常方便快捷地进行灰度流量的增加与减少，成本很低。如果遇到问题，可以直接将 Nginx 配置进行回滚，瞬间回到传统技术栈结构，解除险情。

第一次发布时，我们只有两台服务器上启用了这条规则，也就是说大致有不到 2% 的线上流量是走 Node.js 处理的，其余的流量的请求仍然由 Velocity 渲染。以后视情况逐步增加流量，最后在第三周，全部服务器都启用了。至此，生产环境 100% 流量的商品收藏页面都是经 Node.js 渲染出来的（可以查看源代码搜索 Node.js 关键字）。

转

灰度过程并不是一帆风顺的。在全量切流量之前，遇到了一些或大或小的问题。大部分与具体业务有关，值得借鉴的是一个技术细节相关的陷阱。

健康检查

在传统的架构中，负载均衡调度系统每隔一秒钟会对每台服务器 80 端口的特定 URL 发起一次 get 请求，根据返回的 HTTP Status Code 是否为 200 来判断该服务器是否正常工作。如果请求 1s 后超时或者 HTTP Status Code 不为 200，则不将任何流量引入该服务器，避免线上问题。

这个请求的路径是 Nginx -> Java -> Nginx，这意味着，只要返回了 200，那这台服务器的 Nginx 与 Java 都处于健康状态。引入 Node.js 后，这个路径变成了 Nginx -> Node.js -> Java -> Node.js -> Nginx。相应的代码为：

  var http = require('http');
  app.get('/status.taobao', function(req, res) {
    http.get({
      host: '127.1',
      port: 7001,
      path: '/status.taobao'
    }, function(res) {
      res.send(res.statusCode);
    }).on('error', function(err) {
      logger.error(err);
      res.send(404);
    });
  });

但是在测试过程中，发现 Node.js 在转发这类请求的时候，每六七次就有一次会耗时几秒甚至十几秒才能得到 Java 端的返回。这样会导致负载均衡调度系统认为该服务器发生异常，随即切断流量，但实际上这台服务器是能够正常工作的。这显然是一个不小的问题。

排查一番发现，默认情况下， Node.js 会使用 HTTP Agent 这个类来创建 HTTP 连接，这个类实现了 socket 连接池，每个主机+端口对的连接数默认上限是 5。同时 HTTP Agent 类发起的请求中默认带上了 Connection: Keep-Alive，导致已返回的连接没有及时释放，后面发起的请求只能排队。

最后的解决办法有三种：

禁用 HTTP Agent，即在在调用 get 方法时额外添加参数 agent: false，最后的代码为：

  var http = require('http');
  app.get('/status.taobao', function(req, res) {
    http.get({
      host: '127.1',
      port: 7001,
      agent: false,
      path: '/status.taobao'
    }, function(res) {
      res.send(res.statusCode);
    }).on('error', function(err) {
      logger.error(err);
      res.send(404);
    });
  });

设置 http 对象的全局 socket 数量上限：

 http.globalAgent.maxSockets = 1000;

在请求返回的时候及时主动断开连接：

http.get(options, function(res) {
  }).on("socket", function (socket) {
  socket.emit("agentRemove"); // 监听 socket 事件，在回调中派发 agentRemove 事件
});

实践上我们选择第一种方法。这么调整之后，健康检查就没有再发现其它问题了。

合

Node.js 与传统业务场景结合的实践才刚刚起步，仍然有大量值得深入挖掘的优化点。比比如，让 Java 应用彻底中心化后，是否可以考分集群部署，以提高服务器利用率。或者，发布与回滚的方式是否能更加灵活可控。等等细节，都值得再进一步研究。