淘寶網線上應用的傳統軟件棧結構為 Nginx + Velocity + Java，即：

在這個體系中，Nginx 將請求轉發給 Java 應用，后者處理完事務，再將數據用 Velocity 模板渲染成最終的頁面。

引入 Node.js 之后，我們勢必要面臨以下幾個問題：

技術棧的拓撲結構該如何設計，部署方式該如何選擇，才算是科學合理？項目完成后，該如何切分流量，對運維來說才算是方便快捷？遇到線上的問題，如何最快地解除險情，避免更大的損失？如何確保應用的健康情況，在負載均衡調度的層面加以管理？承系統拓撲

按照我們在前后端分離的思考與實踐（二）- 基于前后端分離的模版探索一文中的思路，Velocity 需要被 Node.js 取代，從而讓這個結構變成：

這當然是最理想的目標。然而，在傳統棧中首次引入 Node.js 這一層畢竟是個新嘗試。為了穩妥起見，我們決定只在收藏夾的寶貝收藏頁面（shoucang.taobao.com/item_collect.htm）啟用新的技術，其它頁面沿用傳統方案。即，由 Nginx 判斷請求的頁面類型，決定這個請求究竟是要轉發給 Node.js 還是 Java。于是，最后的結構成了：

部署方案

上面的結構看起來沒什么問題了，但其實新問題還等在前面。在傳統結構中，Nginx 與 Java 是部署在同一臺服務器上的，Nginx 監聽 80 端口，與監聽高位 7001 端口的 Java 通信。現在引入了 Node.js ，需要新跑一個監聽端口的進程，到底是將 Node.js 與 Nginx + Java 部署在同一臺機器，還是將 Node.js 部署在單獨的集群呢？
我們來比較一下兩種方式各自特點：

淘寶網收藏夾是一個擁有千萬級日均 PV 的應用，對穩定性的要求性極高（事實上任何產品的線上不穩定都是不能接受的）。如果采用同集群部署方案，只需要一次文件分發，兩次應用重啟即可完成發布，萬一需要回滾，也只需要操作一次基線包。性能上來說，同集群部署也有一些理論優勢（雖然內網的交換機帶寬與延時都是非常樂觀的）。至于一對多或者多對一的關系，理論上可能做到服務器更加充分的利用，但相比穩定性上的要求，這一點并不那么急迫需要去解決。所以在收藏夾的改造中，我們選擇了同集群部署方案。

灰度方式

為了保證最大程度的穩定，這次改造并沒有直接將 Velocity 代碼完全去掉。應用集群中有將近 100 臺服務器，我們以服務器為粒度，逐漸引入流量。也就是說，雖然所有的服務器上都跑著 Java + Node.js 的進程，但 Nginx 上有沒有相應的轉發規則，決定了獲取這臺服務器上請求寶貝收藏的請求是否會經過 Node.js 來處理。其中 Nginx 的配置為：

location = "/item_collect.htm" {  proxy_pass http://127.0.0.1:6001; # Node.js 進程監聽的端口}

只有添加了這條 Nginx 規則的服務器，才會讓 Node.js 來處理相應請求。通過 Nginx 配置，可以非常方便快捷地進行灰度流量的增加與減少，成本很低。如果遇到問題，可以直接將 Nginx 配置進行回滾，瞬間回到傳統技術棧結構，解除險情。

第一次發布時，我們只有兩臺服務器上啟用了這條規則，也就是說大致有不到 2% 的線上流量是走 Node.js 處理的，其余的流量的請求仍然由 Velocity 渲染。以后視情況逐步增加流量，最后在第三周，全部服務器都啟用了。至此，生產環境 100% 流量的商品收藏頁面都是經 Node.js 渲染出來的（可以查看源代碼搜索 Node.js 關鍵字）。

轉

灰度過程并不是一帆風順的。在全量切流量之前，遇到了一些或大或小的問題。大部分與具體業務有關，值得借鑒的是一個技術細節相關的陷阱。

健康檢查

在傳統的架構中，負載均衡調度系統每隔一秒鐘會對每臺服務器 80 端口的特定 URL 發起一次 get 請求，根據返回的 HTTP Status Code 是否為 200 來判斷該服務器是否正常工作。如果請求 1s 后超時或者 HTTP Status Code 不為 200，則不將任何流量引入該服務器，避免線上問題。

這個請求的路徑是 Nginx -> Java -> Nginx，這意味著，只要返回了 200，那這臺服務器的 Nginx 與 Java 都處于健康狀態。引入 Node.js 后，這個路徑變成了 Nginx -> Node.js -> Java -> Node.js -> Nginx。相應的代碼為：

  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);    });  });

但是在測試過程中，發現 Node.js 在轉發這類請求的時候，每六七次就有一次會耗時幾秒甚至十幾秒才能得到 Java 端的返回。這樣會導致負載均衡調度系統認為該服務器發生異常，隨即切斷流量，但實際上這臺服務器是能夠正常工作的。這顯然是一個不小的問題。

排查一番發現，默認情況下， Node.js 會使用 HTTP Agent 這個類來創建 HTTP 連接，這個類實現了 socket 連接池，每個主機+端口對的連接數默認上限是 5。同時 HTTP Agent 類發起的請求中默認帶上了 Connection: Keep-Alive，導致已返回的連接沒有及時釋放，后面發起的請求只能排隊。

最后的解決辦法有三種：

禁用 HTTP Agent，即在在調用 get 方法時額外添加參數 agent: false，最后的代碼為：

  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);    });  });

設置 http 對象的全局 socket 數量上限：

 http.globalAgent.maxSockets = 1000;

在請求返回的時候及時主動斷開連接：

http.get(options, function(res) {  }).on("socket", function (socket) {  socket.emit("agentRemove"); // 監聽 socket 事件，在回調中派發 agentRemove 事件});

實踐上我們選擇第一種方法。這么調整之后，健康檢查就沒有再發現其它問題了。

合

Node.js 與傳統業務場景結合的實踐才剛剛起步，仍然有大量值得深入挖掘的優化點。比比如，讓 Java 應用徹底中心化后，是否可以考分集群部署，以提高服務器利用率?；蛘?，發布與回滾的方式是否能更加靈活可控。等等細節，都值得再進一步研究。