Go语言构建千万级在线的高并发消息推送系统实践

桃扇骨 2022-05-25 07:51 277阅读 0赞

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## 1、前言 ##

Go语言的渗透率越来越高，同时大家对Go语言实战经验的关注度也越来越高。Go语言在高并发、通信交互复杂、重业务逻辑的分布式系统中非常适用，具有开发体验好、一定量级下服务稳定、性能满足需要等优势。

## 2、Go语言在基础服务开发领域的优势 ##

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机器性能方面，该系统的单机在测试环境下，如果只挂长连接（系统参数调优之后），数据往往取决于掉线率。在连接稳定的情况下发出广播，心跳时间不受影响，内部QPS在一个可接受的状态达到300W长连接的压测。线上单机实际使用最高160W长连接，分两个实例。QPS的线上场景跟出口带宽、协议轻重程度、接入端网络状况及业务逻辑有关，但只要关闭影响I/O的因素，不通过加密的协议纯性能去抓数据，QPS可达２～５万，但如果加密较多，QPS会下降。

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另外，该消息推送系统重逻辑，整个系统由图片交互完成整个推送功能。接入端流程主要由客户端提供的各SDK接入Dispatcher服务器，在客户端进行选入时，会对Dispatcher服务器上传一些数据，根据传入的相关状况进行选入服务，将Room Service的IP或者域名传送给相关客户端，客户端基于当前网络情况对IP做策略的缓存，再通过对缓存IP与当前的Room Service做一个长连接。  
  
Room Service在未做业务和架构拆解之前逻辑非常重，基本要与后面所有的服务进行递进，而它本身还要承载上百万的长连接业务。这种Service的逻辑主要重在内部通信、外部通信及对外连接的交互上。  
  
首先，用户接入长连接，长连接Room Service需要对用户的身份进行验证，还要支持公司各种产品、安全相关、回调相关业务的认证接入；其次，身份接受认证之后，要做后端的连接者Service，即内存存储做一个通信，将用户与他所在的Room和Room身份绑定（注册操作），单连接涉及到解绑、多次绑定、绑定多个用户等交互逻辑。

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API接入层会有一个Center Service负责所有的App接入方，它们将通过Center Service做一些简单的认证，然后将消息发到集群内部。比如发一条单播给一个用户，先请求Register获取这个用户，Center获取到这个用户之后再与Router Service进行通信，获取注册的连接通道标识、服务器，然后与它进行通信再下发给长连接。Center Service比较重的工作如全国广播，需要把所有的任务分解成一系列的子任务，然后在所有的子任务里调用连接的Service、Saver　Service获取在线和离线的相关用户，再集体推到Room Service，所以整个集群在那一瞬间压力很大。可见，整个系统通讯较复杂，架构拆解之后也有很重的逻辑。

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虽然它逻辑重，但程序基本是线性的。从上图可以看出，基本任务相当于对每个用户开协程。所有逻辑都是在两个循环内完成（如注册操作）。客户端要显示，该阻塞就阻塞。通常情况下，心跳响应要及时，心跳的主循环中要省心跳，这时要用非阻塞I/O，通过通道的方式集中控制、管理、操作，然后通过异步的方式再回来，整个循环的关键是要及时响应ping包的服务。因此，逻辑再好，基本上集中在两个协程之内，而且无论什么时侯读代码，它都是线性的。

## 3、Go与C开发体会的对比 ##

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当遇到瓶颈又不知道能用Go提高多少效率时，他们写了C语言的开发。用C语言要用Oneloop per thread原则，根据业务数据处理需求开一定量线程，由于每个线程的I/O不能阻塞，所以要采用异步I/O的方式，每个线程有一个eventloop。一个线程为几万用户服务会产生一个问题，要记录一个用户当前所在的状态（注册、加载消息、与Coordinator通信）并做维护，这时，写程序是在做状态的排列组合，如果程序是别人写的，就需要考虑新加的逻辑是否会影响之前排列组合的运行，是否能让之前正常运行的程序继续运行。所以，宁可使用Go语言通过优化之后性能降低一点，拆解架构让机制减少，也不能为了用C语言而写特别重的逻辑。

## 4、实践中遇到的挑战 ##

遭遇的挑战：

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遇到的问题：

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## 5、可行的应对方式 ##

### 1经验一 ###

Go语言程序开发需要找到一种平衡，既利用协程带来的便利性又做适当集中化处理。当每一次请求都变成一个协程，那在每个协程之内是否有必要再去开一些协程解耦逻辑，这时使用任务池集中合并请求、连接池+Pipeline利用全双工特性提高QPS。

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首先要改造通信库，在程序里直接调用一个I/O操作注册执行，不能用短连接。因为对系统性能参数做过优化，正常通讯的时候约10万个端口可用。虽然短连接通信本身没问题，但短连接会创建很多对象（编码Buffer、解码Buffer、服务端的编码Buffer、 Request对象、Response对象、服务端的Request对象、Response对象）。短连接还用了开源的RPC，用各种Buffer都会出现问题。  
  
通信库做一版的迭代，第二版则用了一些值，相当于表面上阻塞的调用了I/O，但实际从连接池拿出一个请求Request，供服务端享用，然后拿到Response再把连接放回去。这样做很多资源（包括Buffer、Request、Response，Sever端、Client端）连接池可以复用。对所有对象做内存复用，但它实际是在线的，所以拿出一个连接往里面写数据等服务端响应，响应后再读取，这时服务端响应时间决定连接的占用时间。第三版要写一个Pipeline操作，Pipeline会带来一些额外的开销，这里的Pipeline指连接是全双工复用的，任何人都可以随时往里写，请求之后阻塞在相关通道上面，由底层去分配一个连接，最后这个连接释放留给其它人去写。整个可以用TCP的全双工特性把QPS跑满，经过集中化处理，RPC库会达到较好的效应，创业公司可以选择GRPC。对于像360消息推送的系统，如果不能控制每个环节就会出问题。如果代码不自己写，别人的代码再简单用起来也会非常困难，如用RPC判断错误类型、调整错误类型这种最简单的情况，返回的Error是个字符串，因此要分析到底是编码问题、网络问题，还是对波返回一个错误信息需要处理，这时业务逻辑层要对RPC做一个字符串的判断。

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### 2经验二 ###

Go语言开发追求开销优化的极限，谨慎引入其他语言领域高性能服务的通用方案。  
  
主要关注内存池、对象池适用于代码可读性与整体效率的权衡。这种程序一定情况下会增加串行度。用内存一定要加锁，不加锁用原理操作有额外的开销，程序的可读性会越来越像C语言，每次要malloc，各地方用完后要free，free之前要reset，各种操作做完之后会发现问题。这里的优化策略是仿达达做的数据框架，然后做了一个仿Memorycache形式的内存池。

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上图左边的数组实际上是一个列表，这个列表按大小将内存分块。在协议解期时不知道长度，需要动态计算长度，所以申请适配的大小不够，就把这块还回去再申请一个Bucket。加入内存池之后减少了一些机器的开销，但是程序的可读性严重降低。  
  
对象池策略本身有一个Sync库的API,在申请对象的时候要做清理操作，包括通道的清理，防止有障数据，增加开销。其实CPU大部分时间是空闲的，只有在广播的时候比较高，加上这两个策略之后，程序的串行度提高，内存的机器时间加长，但QPS不一定上升。

## 6、具有Go特色的运维 ##

依托Go语言做一些常规的运维工作需要一些常识。线上处理就是看一下协程在F上是否有协程疏漏、高阻塞。因为有时看不到，所以他们对线上的实例监控做了一个统一的管理和可视化操作。Go语言提供配套的组合工具做一些更方便开发调试的机制。第一点是Profiling可视化，可以从中发现历史记录，出现问题时的峰值、协程数，可以比较两次上线完之后进程到了什么样的状态。比如运维的时候做一个分析群，然后把一部分的产品分到一个单独集群上，发现这个集群总比另一个集群多4到5个内存（程序是同一个），直接打开图就非常明了地显示。在一个Buffer中，这个集群明显较大的原因是两年前做了一个策略防止重新拷贝。当时写的逻辑针对每个产品开Buffer，开了一百万。这个集群就是一个开源平台，上面有上万个App，数值提供的时候明显不是同一个图，它的Buffer更大。各种问题都可以通过对Go语言提供的Profiling、协程、本机机器时间、相关数量进行监控。

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另外，通讯可视化，长连接调用基本是RPC调用，RPC库、Redis的库、MySQL库给力，整个系统就可控。所以要对RPC库、Redis的库做各种代码内嵌，要统计它的QPS、网络带宽占用、各种出错情况。然后再通过各种压测手段，发现要做的优化对性能是否有影响。如果一个系统不可评估就无法优化，而如果可评估就会发现一些潜在的问题。通讯可视化是在RPC库和Redis库植入自己的代码。其实选择RPC库并不重要，重要的是能够对它改造、监控。  
  
可视化还可以做压测。由于压测不能出实时的数据，可选一百台机器，对一台进行压测，通过后台看各种性能参数，然后通过RPC库的结构判断各数据。压测完后，每一个压测的进程要汇总统计数据，业务的QPS数量、协议版本、连接建立成功的时间和每秒钟建立连接数量，这些细节的性能参数决定系统的潜在问题，因此，压测平台最好要做统计数据的功能。360的团队做了一个简单的压测后台，可以选定一些机器进行压测。一台机器压测由于网络问题和机器本身的CPU线路无法测出问题。因此，压测时最好选十几台机器，每台机器开10段连接做压测。

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运维对线上进行拆分，可以减少机器时间，但运维压力变大。通过开协程的方式解决相当于把这台机器转嫁到各个进程上，虽然机器时间短，但频繁次数多，所以问题并未得到解决。开多进程可以节省时间，但卡顿时间和体量变成渐进性。系统根据使用的各种资源不同可做一个横向拆分，按业务拆分（助手、卫士、浏览器）、功能拆分（push、聊天、嵌入式产品）和IDC拆分（zwt、bjsc、bjdt、bjcc、shgt、shjc、shhm、Amazon Singapore），拆解后带来管理成本，引入（ZooKeeper＋deployd）/（Keeper＋Agent）对各节点进行管理。  
  
正常情况下，运维都采用ZooKeeper管理各个进程的动态配置文件。第二部分相当于Profiling数据，用后台去各个进程中请求，实时监控各个接口，通讯录的数据也通过后台进行请求，这时Keeper的节点要配置，后台也要配置。这种功能可以抽象一下，理论上期望客户端有个SDK，中心节点有个Keeper，然后可以对配置文件进行管理，对Profiling、自己写的各种库的信息进行收集，再汇总，放到本地数据或者文件夹，通过接口对后台提供服务。服务通过网络进行启动，管理层集中在Keeper上而不是在后台和Keeper上，所以Keeper的同步会考虑用一些开源的东西。360团队写了一些工具把正常的配置文件用Key-Value的形式支持一些Map结构，反序相当于写了一个Convert工具。剩下的用Profiling，相当于跟Keeper和节点进行通信，所以Profiling会很高。Keeper的启动相当于用一个Agent启动进程，然后指定Keeper中心节点端口把信息传过去，当Keeper正好配了这个节点就能把配置发过去，如果没有配就丢失。

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