Apache TrafficServer 10.1版本中的源端连接复用问题分析
Apache TrafficServer是一款高性能的开源网络加速和缓存服务器。在10.1版本中,用户报告了一个关于源端(origin)连接无法复用的严重问题,这直接影响了服务器的性能和资源利用率。本文将深入分析该问题的技术背景、原因及解决方案。
问题现象
在TrafficServer 10.1版本的生产环境部署中,运维人员观察到以下两个关键指标显示几乎没有源端连接复用:
- 出站请求计数(proxy.process.http.outgoing_requests)
- 服务器总连接数(proxy.process.http.total_server_connections)
这种情况在使用全局连接池共享(proxy.config.http.server_session_sharing.pool)的环境中尤为明显。连接无法复用意味着每次请求都需要建立新的TCP连接,增加了延迟和服务器负载。
技术背景
TrafficServer通过连接池机制来复用与源服务器的连接,这是提高性能的关键技术。连接池需要正确识别和管理每个连接的目标服务器信息,特别是当使用SNI(Server Name Indication)扩展时。
SNI是TLS协议的扩展,允许客户端在握手阶段就指明它要连接的主机名,这对虚拟主机的支持至关重要。在TrafficServer中,SNI信息用于匹配和复用连接。
问题根源
通过代码回退测试,确认问题源于对NetVConnection类的修改,特别是移除了与服务器名称相关的功能。具体来说:
-
原本使用NetVConnectin::get_sni_servername()方法,该方法内部调用OpenSSL的SSL_get_servername()函数,这个函数对入站和出站连接都有效。
-
修改后使用TLSSNISupport::get_sni_server_name,但这个方法只对入站连接有效,因为_sni_server_name成员变量只在入站连接时设置。
这种改变导致连接池无法正确识别出站连接的SNI信息,从而无法找到匹配的连接进行复用。
解决方案
正确的解决方案应该是在建立出站连接时,当调用SSL_set_tlsext_host_name设置SNI主机名时,同时更新TLSSNISupport中的_sni_server_name。这可以通过以下方式实现:
-
让TLSSNISupport类提供一个封装函数,内部同时调用SSL_set_tlsext_host_name和设置_sni_server_name。
-
确保所有出站连接的SNI信息都被正确记录,使连接池能够基于SNI信息进行匹配。
影响与修复
该问题在10.1版本中被引入,影响了所有使用SNI和连接池共享的环境。修复后,连接复用率恢复正常,显著降低了建立新连接的开销。
对于生产环境,建议受影响的用户升级到包含修复的版本,或者回退相关修改。该问题的修复也提醒我们在重构网络核心组件时需要全面考虑各种使用场景,特别是涉及性能关键路径的部分。
最佳实践
对于类似的高性能网络加速服务器:
- 连接复用是性能优化的关键,需要仔细测试相关指标
- SNI信息管理需要统一处理入站和出站连接
- 核心网络组件的修改需要全面的回归测试
- 生产环境升级前应充分验证关键性能指标
通过这次问题的分析和解决,TrafficServer的连接池机制得到了进一步的完善,为后续版本提供了更稳定的基础。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00