使用 Docker 和 Nginx 打造高效能的二維碼服務
本文將演示如何使用 Docker 完整打造一個基於 Nginx 的高效能二維碼服務，以及對整個服務映象進行優化的方法。如果你的網路狀況良好，完整操作和體驗時間應不超過 15 分鐘。
動手前的腦洞
最近有一個小需求，需要在頁面中快速生成一些二維碼。
說到生成二維碼，方法很多，比如按照 QRCode 演算法進行計算之後：
- 使用各種服務端語言，然後呼叫
GD繪相簿在語言中的API進行繪製，並生成圖片，然後配合能夠提供HTTP服務的軟體對使用者提供圖片訪問地址。 - 使用服務端語言，然後使用
CSS和HTML生成可以識別的頁面圖案，然後配合能夠提供HTTP服務的軟體對使用者提供圖片訪問地址。 - 使用客戶端指令碼，使用
Canvas生成二維碼圖片，或者和上一個方案一樣，生成DOM圖案。
但是隻是為了一個功能，就去配置一套完整的語言環境，引入一堆三方依賴，總有一種殺雞用牛刀的感覺，並且在資源利用效率上來說，也不是最優解。
而使用客戶端進行生成，現在雖然不存在太多的相容問題，但是需要額外引入指令碼資源，圖片生成效率也相對較慢。
那麼有沒有什麼環保高效的方案呢？
自然是有的，還是選擇服務端生成，但是扔掉語言執行時，直接使用 Nginx 提供服務。
使用 Nginx 進行二維碼生成
這裡可以使用一個現成的開源模組 ofollow,noindex" target="_blank">ngx_http_qrcode_module 。
它通過將使用者請求引數進行轉換，並呼叫使用 C 實現的二維碼快速生成庫 libqrencode 的 QRcode_encodeString 實現二維碼快速生成，在未開啟快取的情況下，測試平均生成圖片在 10ms 左右。
為了方便大家理解全部的安裝配置過程，我先提供一個“囉嗦”版本的 Dockerfile ：
FROM ubuntu:18.04 RUN cat /etc/apt/sources.list | sed -e "s/archive\.ubuntu\.com/mirrors\.aliyun\.com/" | sed -e "s/security\.ubuntu\.com/mirrors\.aliyun\.com/" | tee /etc/apt/sources.list RUN apt update && \ apt install -y unzip wget WORKDIR /data # https://github.com/fukuchi/libqrencode RUN apt install -y autoconf automake autotools-dev libtool pkg-config libpng-dev && \ cd /data && wget https://github.com/fukuchi/libqrencode/archive/master.zip && unzip master.zip && rm -rf master.zip && \ cd libqrencode-master && ./autogen.sh && ./configure && make && make install && ldconfig && \ cd .. && rm -rf libqrencode-master RUN apt install -y libgd-dev ADD ngx_http_qrcode /data/ngx_http_qrcode ADD nginx-1.15.5.tar.gz /data ADD nginx.conf /data RUN apt install -y libpcre3 libpcre3-dev && \ cd nginx-1.15.5 && ./configure --add-module=../ngx_http_qrcode/ && \ make && make install && mv /data/nginx.conf /usr/local/nginx/conf/nginx.conf && \ cd .. && rm -rf ngx_http_qrcode
將上面的檔案儲存完畢。接下來我們來配置 Nginx 。
worker_processes 1;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
server {
listen 80;
server_name localhost;
location / {
set $fg_color 000000;
set $bg_color FFFFFF;
set $level 0;
set $hint 2;
set $size 300;
set $margin 80;
set $version 2;
set $case 0;
set $txt "https://soulteary.com";
if ( $arg_fg_color ){
set $fg_color $arg_fg_color;
}
if ( $arg_bg_color ){
set $bg_color $arg_bg_color;
}
if ( $arg_level ){
set $level $arg_level;
}
if ( $arg_hint ){
set $hint $arg_hint;
}
if ( $arg_size ){
set $size $arg_size;
}
if ( $arg_margin ){
set $margin $arg_margin;
}
if ( $arg_ver ){
set $version $arg_ver;
}
if ( $arg_case ){
set $case $arg_case;
}
if ( $arg_txt ){
set $txt $arg_txt;
}
qrcode_fg_color $fg_color;
qrcode_bg_color $bg_color;
qrcode_level $level;
qrcode_hint $hint;
qrcode_size $size;
qrcode_margin $margin;
qrcode_version $version;
qrcode_casesensitive $case;
qrcode_urlencode_txt $txt;
qrcode_gen;
}
}
}
將上面的配置儲存為 nginx.conf ，然後使用下面的命令進行映象構建。
docker build -t docker.lab.com/qrcode.lab.com .
如果你的網路通暢，5分鐘之內，這個映象就構建完畢了。接下來，我們對它進行一下可用性驗證。
將下面的配置檔案儲存為 docker-compose.yml ，然後使用 docker-compose up 命令啟動，一個支援 HTTP/HTTPS ，域名為 qrcode.lab.com 的網站就準備就緒了。
這裡我使用了 Traefik 進行服務發現，感興趣的童鞋可以參考我以前寫的文章： 使用服務發現改善開發體驗 、 更完善的 Docker + Traefik 使用方案 、 使用 Traefik 的一些補充細節 ），一旦你開始使用並掌握了它，你會發現搭建高可擴充套件的 Web 服務變的更簡單了。
version: '3' services: qrcode: image: docker.lab.com/qrcode.lab.com:0.0.2 expose: - 80 networks: - traefik labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.port=80" - "traefik.frontend.rule=Host:qrcode.lab.com" - "traefik.frontend.entryPoints=http,https" networks: traefik: external: true
然後我們在瀏覽器中分別訪問，來驗證二維碼服務是否就緒：
https://qrcode.lab.com https://qrcode.lab.com/?size=150&margin=20&txt=https%3A%2F%2Fsoulteary.com
看來服務是正常執行的，本文的基礎需求到這裡就解決了，並且，為了這個服務能夠更好的被使用，我們可以在書籤中輸入下面的指令碼程式碼：
javascript:(function(){document.location.href='https://qrcode.lab.com/?size=150&txt='+encodeURIComponent(document.location.href);})()
當你點選書籤的時候，會將當前頁面自動轉換為一個可以掃描的二維碼。
通過整合語句優化容器映象
雖然上面的內容已經滿足了我們的基礎需求，但是作為一個有追求的開發者，我們不光是要追求執行效率，還要追求儲存效率。
雖然 Nginx 的執行資源佔用不多。
top - 09:50:29 up 21 days, 19 min, 0 users, load average: 0.03, 0.05, 0.05 Tasks: 4 total, 1 running, 3 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.3 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.4 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 6101684 total, 332268 free, 3649484 used, 2119932 buff/cache KiB Swap: 998396 total, 936632 free, 61764 used. 2122020 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 8 nobody 20 0 72352 4792 3124 S 0.7 0.1 0:00.02 nginx 1 root 20 0 70800 4996 4240 S 0.0 0.1 0:00.01 nginx
但是使用 docker images 命令檢視映象詳情，我們可以看到這個映象還是挺大的，有 400+MB 。
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker.lab.com/qrcode.lab.com 0.0.1 d98376b43ae9 About a minute ago 454MB
這裡我們修改一下上面的映象 Dockerfile ，嘗試重新進行映象構建。
FROM ubuntu:18.04 RUN cat /etc/apt/sources.list | sed -e "s/archive\.ubuntu\.com/mirrors\.aliyun\.com/" | sed -e "s/security\.ubuntu\.com/mirrors\.aliyun\.com/" | tee /etc/apt/sources.list WORKDIR /tmp RUN apt update && apt install -y unzip wget autoconf automake autotools-dev libtool pkg-config libpng-dev libgd-dev libpcre3 libpcre3-dev && \ wget https://nginx.org/download/nginx-1.15.5.tar.gz && tar -zxvf nginx-1.15.5.tar.gz && rm -rf nginx-1.15.5.tar.gz && \ wget https://github.com/dcshi/ngx_http_qrcode_module/archive/master.zip && unzip master.zip && mv ngx_http_qrcode_module-master ngx_http_qrcode_module && rm -rf master.zip && \ wget https://github.com/fukuchi/libqrencode/archive/master.zip && unzip master.zip && mv libqrencode-master libqrencode && \ cd libqrencode && ./autogen.sh && ./configure && make && make install && ldconfig && \ cd /tmp/nginx-1.15.5 && ./configure --add-module=../ngx_http_qrcode_module/ && make && make install && \ apt remove -y unzip wget autoconf automake autotools-dev libtool pkg-config && \ rm -rf /tmp/* && rm -rf /var/cache/ ADD nginx.conf /usr/local/nginx/conf/nginx.conf EXPOSE 80 ENTRYPOINT [ "/usr/local/nginx/sbin/nginx", "-g", "daemon off;" ]
再次構建完畢，我們會發現映象只是減少了 35MB ，相比較 400MB 多的整體體積，優化部分杯水車薪。
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker.lab.com/qrcode.lab.com 0.0.1 a24ffc73121a 1 minutes ago 420MB
那麼優化就到此為止了麼？顯然不是。
通過優化基礎映象來優化容器映象
這裡我們選擇使用體積更小的 Linux 映象， Alpine 來進行同樣功能的二維碼服務的容器映象。
因為 Alpine 和 Ubuntu 不是一個社群進行維護，所以軟體包很多名稱是不同的，這裡我直接提供我已經查詢修改完畢的映象檔案。
如果你也有類似的需求，需要將不同系統的軟體進行遷移安裝，可以在 https://pkgs.alpinelinux.org/packages 查詢你所需要的軟體包的名稱。
FROM alpine:3.8 RUN cat /etc/apk/repositories | sed -e "s/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/" | tee /etc/apk/repositories && \ apk --update add openssl-dev pcre-dev zlib-dev wget build-base autoconf automake libtool libpng-dev libgd pcre pcre-dev pkgconfig gd-dev && \ cd /tmp && \ wget https://nginx.org/download/nginx-1.15.5.tar.gz && tar -zxvf nginx-1.15.5.tar.gz && rm -rf nginx-1.15.5.tar.gz && \ wget https://github.com/dcshi/ngx_http_qrcode_module/archive/master.zip && unzip master.zip && mv ngx_http_qrcode_module-master ngx_http_qrcode_module && rm -rf master.zip && \ wget https://github.com/fukuchi/libqrencode/archive/master.zip && unzip master.zip && mv libqrencode-master libqrencode && \ cd libqrencode && ./autogen.sh && ./configure && make && make install && ldconfig || true && \ cd /tmp/nginx-1.15.5 && ./configure --add-module=../ngx_http_qrcode_module/ && make && make install && \ apk del build-base autoconf automake pkgconfig && \ rm -rf /tmp/* && rm -rf /var/cache/apk/* ADD nginx.conf /usr/local/nginx/conf/nginx.conf EXPOSE 80 ENTRYPOINT [ "/usr/local/nginx/sbin/nginx", "-g", "daemon off;" ]
當映象打包完畢，我們再次檢視映象體積，可以看到體積有了明顯的優化效果。
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker.lab.com/qrcode.lab.com 0.0.2 d236b96c8950 1 minutes ago 79.1MB
最後
還記得本文標題中的關鍵詞“高效能”嘛，雖說我個人測試單例項的響應時間都在 10ms 左右，但是如果你真的考慮使用它做對外服務的話，可以使用下面的命令，根據自己情況對節點進行動態擴容，成倍提高服務響應能力。
docker-compose scale qrcode=4
或者使用
docker-compose up --scale qrcode=2 -d
如果你也是 Traefik 使用者，你將會看到你的例項被成功進行掛載以及流量負載均衡。
另外，為了避免被惡意利用，還需要考慮使用 Nginx / iptable 的 req_limit 等模組限制訪問頻率，以及適當修改 ngx_http_qrcode_module 生成內容和圖片尺寸的判斷。
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