痛点及要求

- 成本比较高：广告活动平台，一直以来都是变化最多耗用人力最多的一件事情，而且每次都要研发配合去开发新的页面，每个页面又只使用两三天。

- 业务对平台的基本要求：C端的稳定性，B端的灵活性。

- 技术对平台的要求：服务稳定要在 99.999%

项目介绍

配置化平台主要功能是可以灵活、方便、快捷生成活动等相关页面，降低开发成本，新活动生成无需额外的开发工作，只需简单配置即可快速上线。此次介绍内容分别从后台配置及用户端阐述，在开始之前先简单介绍一下 Openresty 和 Lua。

Openresty

OpenResty（又称：ngx_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 的目标是让你的 Web 服务直接跑在 Nginx 服务内部，充分利用 Nginx 的非阻塞 I/O 模型，不仅仅对 HTTP 客户端请求，甚至于对远程后端诸如 MySQL、PostgreSQL、Memcached 以及 Redis 等都进行一致的高性能响应。所以对于一些高性能的服务来说，可以直接使用 OpenResty 访问 Mysql 或 Redis等，而不需要通过第三方语言（PHP、Python、Ruby）等来访问数据库再返回，这大大提高了应用的性能。

Lua

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准 C 语言编写并以源代码形式开放，其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。

Lua特性

- 轻量级：它用标准 C 语言编写并以源代码形式开放，编译后仅仅一百余 K，可以很方便地嵌入别的程序里。

- 可扩展：Lua 提供了非常易于使用的扩展接口和机制，由宿主语言（通常是 C 或C++）提供这些功能。Lua 可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。

- 其它特性：

• 支持面向过程（procedure-oriented）编程和函数式编程（functional programming）；
• 自动内存管理。只提供了一种通用类型的表（table），用它可以实现数组，哈希表，集合，对象；
• 语言内置模式匹配；闭包（closure）；函数也可以看做一个值；提供多线程（协同进程，并非操作系统所支持的线程）支持；
• 通过闭包和 table 可以很方便地支持面向对象编程所需要的一些关键机制，比如数据抽象，虚函数，继承和重载等。

应用场景

• 游戏开发
• 独立应用脚本
• Web 应用脚本
• 扩展和数据库插件，如：MySQL Proxy 和 MySQL WorkBench
• 安全系统，如入侵检测系统

后台配置

后台配置相关流程中涉及 Openresty、Nginx、Lua 脚本、ElasticSearch、Redis 等。

Nginx配置

部分 nginx.config 配置如下：

1、Server 配置

在 server 配置中还导入了 locations 下的部分配置，配置如下：

当请求 url 匹配到包含 /example/ 时，对于请求数据进行处理，其中包含：

1. 单条JSON限制为5M
2. lua对于请求访问阶段处理
3. 转发到Es服务

单条 JSON 限制以及请求方式的拦截都可以在配置当中清晰地了解到，再看一下 Lua 到底做了些什么？

2、Lua 相关

在此配置化平台中，Lua 的主要作用是为了同步数据到 Redis 中，这样当用户端访问数据的时候，如果是已经存在 Redis 中且未过期的情况下，那么将会直接读取 Redis 中的数据，而不是通过 ES 服务来获取数据。

接下来看一下具体实现。首先，在 location 引入 lua 相关的配置，通过 access_by_lua_file 来嵌入 lua 相关处理。

（1）链接 Redis

（2）PUT、POST请求数据缓存

链接 Redis 成功之后，开始针对请求访问进行处理，如果是 PUT、POST 请求对数据进行缓存处理，并设置缓存过期时间，代码如下：

（3）DELETE 请求清除缓存

当请求方式为 DELETE 时，将数据从 Redis 数据中进行清除，并将缓存过期时间设置为0，代码如下：

ElasticSearch

ElasticSearch，简称 ES。ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎。它可以近乎实时地存储、检索数据。本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。ES 也是用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是他的目的是通过简单 RESTful API来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

ElasticSearch 对比传统关系型数据库：

- Elasticsearch-head 插件

对于 ES 具体的数据我们可以通过 elasticsearch-head 插件来查看索引、类型、分片、文档等信息，如下图所示：

- ES 后台配置

以栏目配置为例，其中包含 settings 中的分片设置，mappdings 中针对 menu 栏目配置的相关字段，elasticsearch-head 插件中的部分索引信息如下：

用户端

此前，我们通过配置化平台后台配置一些相关活动相关的数据，并存放在 ES 服务以及Redis 中。在用户端时，当有用户访问到我们生成好的活动页面时，首先在 Nginx 中通过 content_by_lua_file 配置使用 Lua 对于活动配置相关的请求处理，对于非 GET 方式的请求将会直接返回 403，否则会在 Redis 中去查询相关的数据并返回到用户端。

- 用户端 Nginx 中 server 配置

- Lua 在用户端的请求访问处理

在后台配置中已经提到 Lua 链接 Redis 以及针对不同的请求方式的拦截处理，接下来看一下在用户端相关处理，代码如下：

可以看到对于非 Get 方式的请求进行拦截，并返回 403，否则将链接 Redis，代码如下：