1000Wqps生产级IM，怎么架构？

清疚 2024-03-22 22:28 91阅读 0赞

### 前言 ###

在40岁老架构师 尼恩的**读者社区**(50+)中，很多小伙伴拿高薪，完成架构的升级，进入架构师赛道，**打开薪酬天花板**。

然后，在架构师的面试过程中，常常会遇到IM架构的问题：

> 如果要你从0到1做IM架构， 需要从哪些方面展开
> 
> 你是怎么做项目的IM架构的？
> 
> 1亿级以上qps的高并发IM，改如何架构？

前几天，40岁老架构师尼恩，站在腾讯企业IM的巨人肩膀，给大家提供一份比较全面的参考答案。具体的文章链接为

[腾讯太狠：10亿QPS的IM，如何实现？][10_QPS_IM]

今天，40岁老架构师尼恩，站在B站1000Wqps生产级IM服务框架的巨人肩膀，再给大家提供一份比较全面的参考答案。就是本文。

通过这些企业级、工业级、生产级案例，大家可以在面试的时候，对比进行介绍，综合介绍。

从而给面试官展示自己雄厚的技术实力、开阔的技术视野，从而在面试的时候，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，**让你的面试官爱到 “不能自已、口水直流”**。

这里，尼恩也一并把这个题目以及参考答案，收入咱们的 《[尼恩Java面试宝典][Java]》V92版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

> 注：《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》PDF，请到公号【技术自由圈】取

#### 文章目录 ####

*   *  前言
     *  B站1000Wqps生产级IM服务框架
     *  3590万QPS超高吞吐压测
     *   *  服务端配置
         *  压测参数
         *  资源使用
         *  压测结果
     *  goim搭建
     *   *  基于 docker 安装zookeeper、redis、kafka
         *  设置 env 环境变量
         *  启动 discovery
         *  启动 comet
         *  启动 logic
         *  解决exec: “gcc“: executable file not found in %PATH%问题
         *   *  一、什么是 MinGW-w64 ？
             *  二、为什么使用 MinGW-w64 ？
             *  三、MinGW-w64 适合做什么？
             *  四、下载和安装 MinGW-w64
             *  五、安装失败
             *   *  1. 问题背景
                 *  2. 报错原因
                 *  3. 解决方案
         *  启动 job
         *  启动 goim 的 example
     *  源码解读
     *   *  核心依赖库
     *  GOIM网元架构
     *   *  comet
         *  logic
         *  kafka
         *  router
         *  job
         *  如何进行高并发伸缩
     *  几个重要的结构体
     *   *  Bucket 结构体
         *  Room 结构
         *  Channel 结构
         *  消息结构
         *   *  1. 任务队列消息
             *  2. GOIM消息协议
     *  消息流转
     *   *  生成消息
         *  消息的投递
     *  第一棒：Logic服务的消息消峰
     *   *  logic
         *  http 服务
         *  rpc 服务
         *  MQ 消费处理
         *   *  用户消息
             *  房间消息
             *  广播消息
     *  第二棒：传输消息
     *   *  job 组件
         *  job 发送消息（普通消息，房间消息，广播）
         *  goroutine 和 channel 实现高并发架构
         *  队列缓存+批量写入高并发架构
         *  Job 处理房间消息小结：
     *  第三棒：由Comet将消息发送给客户端
     *   *  Comet（彗星）的主要功能
         *  Comet 处理的main方法
         *  Comet 如何管理用户端的长连接
         *  Comet 如何进行channel管理
         *  锁分段的架构
         *  goroutine 和 channel 实现高并发
         *  高性能池化架构
     *  Redis 与 Session 结构
     *  服务发现
     *  GOIM 的高并发架构
     *  GOIM 的总结
     *  参考文档
     *  说在最后：有问题可以找老架构尼恩取经
     *  推荐相关阅读

### B站1000Wqps生产级IM服务框架 ###

goim是bilibili公司技术总监毛剑创作，使用go语言开发，用于B站生产线上的IM服务框架（聊天室），

官网：https://goim.io/

下面是官方的3590万QPS超高吞吐压测

### 3590万QPS超高吞吐压测 ###

#### 服务端配置 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">CPU</th> 
   <th align="left">内存</th> 
   <th align="left">操作系统</th> 
   <th align="left">数量</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">Intel® Xeon® CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz</td> 
   <td align="left">DDR3 32GB</td> 
   <td align="left">Debian GNU/Linux 8</td> 
   <td align="left">1</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 压测参数 ####

*  不同UID同房间在线人数: 1,000,000
 *  持续推送时长: 15分钟
 *  持续推送数量: 40条/秒
 *  推送内容: \{“test”:1\}
 *  推送类型: 单房间推送
 *  到达计算方式: 1秒统计一次,共30次

#### 资源使用 ####

*  每台服务端CPU使用: 2000%~2300%(刚好满负载)
 *  每台服务端内存使用: 14GB左右
 *  GC耗时: 504毫秒左右
 *  流量使用: Incoming(450MBit/s), Outgoing(4.39GBit/s)

#### 压测结果 ####

*  推送到达: 3590万/秒左右;

其框架原理图如下：下面是官方的架构图

![c7d4a670796847a49d367e22ad2549f1.png][]

接下来，尼恩首先给大家介绍 goim的实操，再介绍 底层架构、核心源码、高性能架构设计。

### goim搭建 ###

#### 基于 docker 安装zookeeper、redis、kafka ####

zookeeper

使用尼恩地表最强环境中现成服务

redis：

使用尼恩地表最强环境中现成服务

kafka：

version: '3.5'
    services:
      kafka:
        image: 'bitnami/kafka:2.8.0'
        ports:
          - '9092:9092'
          - '9999:9999'
        environment:
          - KAFKA_BROKER_ID=1
          - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
          # 客户端访问地址，更换成自己的主机IP （如果要外网访问就是服务器IP）
          - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.56.121:9092
          - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.56.121:2181
          # 允许使用PLAINTEXT协议(镜像中默认为关闭,需要手动开启)
          - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
          # 关闭自动创建 topic 功能
          - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=false
          # 全局消息过期时间 6 小时(测试时可以设置短一点)
          - KAFKA_CFG_LOG_RETENTION_HOURS=6
          # 开启JMX监控
          - JMX_PORT=9999
        #volumes:
          #- ./kafka:/bitnami/kafka
      # Web 管理界面 （用KnowStreaming可以不用下面的）
      kafka_manager:
        image: 'hlebalbau/kafka-manager:latest'
        ports:
          - "9000:9000"
        environment:
          ZK_HOSTS: "192.168.56.121:2181"
          APPLICATION_SECRET: letmein
        depends_on:
          - kafka
    # docker network create base-env-network          
    networks:
      base-env-network:
        external:
          name: "base-env-network"

#### 设置 env 环境变量 ####

export REGION=sh
    export ZONE=sh001
    export DEPLOY_ENV=dev
    REGION=sh;ZONE=sh001;DEPLOY_ENV=dev

[root@centos1 discovery]# vi /etc/profile
    [root@centos1 discovery]# source /etc/profile

#### 启动 discovery ####

两步：

*  拉取 discovery
 *  启动 discovery

拉取discovery

cd /usr/local
    git clone https://github.com/bilibili/discovery.git

启动discovery

cd /usr/local/discovery/cmd/discovery
    go run main.go -conf discovery.toml

![3dc0236432a0421da9871887f740bb7a.png][]

> 具体实操效果，请参见尼恩配套视频

#### 启动 comet ####

cd goim/cmd/comet
    go run main.go -conf comet-example.toml
    
    
    -conf D:\virtual\centos-8.2\go\src\goim\cmd\comet\comet-example.toml
    
    REGION=sh;ZONE=sh001;DEPLOY_ENV=dev

![a894f17e5f9d44528a41081168c26170.png][]

启动效果

![9310c95e02554ef29e6d62cb9548f134.png][]

#### 启动 logic ####

*  go命令启动logic
 *  idea 启动logic
 *  解决gcc 没有找到的问题

cd goim/cmd/logic
    go run main.go -conf logic-example.toml
    
    
    REGION=sh;ZONE=sh001;DEPLOY_ENV=dev
    
    -conf D:\virtual\centos-8.2\go\src\goim\cmd\logic\logic-example.toml

![09f122f4c1ea429e8c18a71cd06d01b7.png][]

#### 解决exec: “gcc“: executable file not found in %PATH%问题 ####

原因：系统没有安装gcc编译器

解决方法：安装 MinGW-w64

什么是gcc？ GCC（GNU Compiler Collection）是由 GNU 开发的编程语言编译器。 GCC最初代表“GNU C Compiler”，当时只支持C语言。 后来又扩展能够支持更多编程语言，包括 C++、Fortran 和 Java 等。 因此，GCC也被重新定义为“GNU Compiler Collection”，成为历史上最优秀的编译器， 其执行效率与一般的编译器相比平均效率要高 20%~30%。

##### 一、什么是 MinGW-w64 ？ #####

什么是 MinGW-w64 ？

MinGW 的全称是：Minimalist GNU on Windows 。

一句话来概括：MinGW 就是 GCC 的 Windows 版本 。

MinGW 是将经典的开源 C语言 编译器 GCC 移植到了 Windows 平台下，并且包含了 Win32API ，因此可以将源代码编译为可在 Windows 中运行的可执行程序。

而且还可以使用一些 Windows 不具备的，Linux平台下的开发工具。

MinGW-w64 与 MinGW 的区别在于 MinGW 只能编译生成32位可执行程序，而 MinGW-w64 则可以编译生成 64位 或 32位 可执行程序。

正因为如此，MinGW 现已被 MinGW-w64 所取代，且 MinGW 也早已停止了更新，内置的 GCC 停滞在了 4.8.1 版本，而 MinGW-w64 内置的 GCC 则更新到了 6.2.0 版本。

##### 二、为什么使用 MinGW-w64 ？ #####

1.  MinGW-w64 是开源软件，可以免费使用。
2.  MinGW-w64 由一个活跃的开源社区在持续维护，因此不会过时。
3.  MinGW-w64 支持最新的 C语言 标准。
4.  MinGW-w64 使用 Windows 的C语言运行库，因此编译出的程序不需要第三方 DLL ，可以直接在 Windows 下运行。
5.  那些著名的开源 IDE 实际只是将 MinGW-w64 封装了起来，使它拥有友好的图形化界面，简化了操作，但内部核心仍然是 MinGW-w64。  
    MinGW-w64 是稳定可靠的、持续更新的 C/C++ 编译器，使用它可以免去很多麻烦，不用担心跟不上时代，也不用担心编译器本身有bug，可以放心的去编写程序。

##### 三、MinGW-w64 适合做什么？ #####

对于熟悉 MinGW-w64 的高手而言，它可以编译任何 C语言 程序。

但对于一般人来说，MinGW-w64 太过简陋，连图形用户界面都没有。这让习惯使用鼠标的人，感到很痛苦。虽然也可以通过一些配置，让 MinGW-w64 拥有图形用户界面，但那个过程非常麻烦。

除此之外，编译复杂的程序时，还需要你会编写 Makefile ，否则只能一个文件一个文件的编译，可想而知会多么辛苦。  
但对于初学 C语言 的人来说，MinGW-w64 是正合适的编译器，至少黑色的命令提示符界面很有编程的气氛，感觉很酷。

在刚开始学 C语言 时，所有代码通常都写在一个文件中，只要输入几个简单的命令，就能用 MinGW-w64 编译成可执行文件。

虽然 VS2015 等编译器，只要点击下鼠标就可以完成编译，但它会自动生成一大堆工程文件，让初学者摸不着头脑。

而 MinGW-w64 则只会生成一个可执行文件。

如果对 MinGW-w64 和 VS2015 等编译器进行一下形容，那么 MinGW-w64 是手动的，而 VS2015 等编译器则是自动的。

因此 MinGW-w64 的编译过程更加直观容易理解，也比较适合C语言学习。

总而言之，对于一般人来说，MinGW-w64 适合学习 C语言 时使用，真正工作还是用 VS2015 更好。

当然如果您是在 Linux 下工作，那么Code::Blocks可能是一个选择，不过最大的可能是您必须习惯使用 GCC 来编译程序。

##### 四、下载和安装 MinGW-w64 #####

1.到官网下载MinGW，下载地址：

[MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows download | SourceForge.net][MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows download _ SourceForge.net]

也可以使用尼恩的网盘版本 exe文件

2.下载完成后安装，

Architecture选项中如果是32位系统就选择i686.

如果是64位系统就选择x86\_64.

![31f5bfebbbc24ac487675c18109e5a99.png][]

下一步安装路径可以自己选择。

如果出现报错cc1.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in就说明你安装的是32位的，需要重新安装64位的才可以。

3.安装完成后将自己的安装路径下的mingw64\\bin目录添加到环境变量PATH，

例如默认的安装目录是C:\\Program Files\\mingw-w64\\x86\_64-8.1.0-posix-seh-rt\_v6-rev0\\mingw64\\bin

C:\\Program Files\\mingw-w64\\x86\_64-8.1.0-posix-seh-rt\_v6-rev0

d:\\Program Files\\mingw-w64\\x86\_64-8.1.0-win32-seh-rt\_v6-rev0

![e4fa378deb4043adbb6eae8af6526ce7.png][]

4.cmd执行gcc -v 看看是否安装成功，如果成功重启你的编辑器重新运行就不报错了

![a79d0af522fa486fb1197c2852a8abc5.png][]

##### 五、安装失败 #####

###### 1. 问题背景 ######

> 安装MinGW的原因是要搭建一个C++的环境阅读JVM的HotSpot源码，笔者后面转用虚拟机的CentOS系统安装，能成功搭好C++环境。此文仅为帮助有需要安装MinGW的小伙伴。

> 今天使用exe在线安装器安装MinGW-w64时弹出下面报错的提示框

![bea4d545535544159438a5e3cab16be9.png][]

###### 2. 报错原因 ######

因为文件资源是托管在[sourceforge][]上面的，因此在线安装器需要从该网站上下载文件。99%都是网络不好导致下载失败，有能力者可以科学上网解决。没办法科学上网的同学可以使用下面的解决方案，很简单。

###### 3. 解决方案 ######

> 前往[MinGW-w64的sourceforge页面][MinGW-w64_sourceforge]，直接下载完整的包即可，如下图所示：

![d1c59cb7c90f48a593dcea53e1abe671.png][]

![ffcf8750e4724468b443bb9acb293507.png][]

版本这里根据各自的电脑选择，我的电脑是64位，所以选择**x86\_64**；

电脑是windows系统，所以选择 **win32**；**seh**是先进的异常处理模式技术，支持64位操作系统。

其他硬件情况可以参考[MinGW-w64安装教程——著名C/C++编译器GCC的Windows版本][MinGW-w64_C_C_GCC_Windows]。

> 下载完成后，配置环境变量：

> 首先看我解压出来后存放目录：

![73233b7548d9460e9029c2bbb098458f.jpeg_pic_center][]

> 点击进入bin目录，等下配置的环境变量路径就是下图的这个路径：

![9d5e8559d6994e3fb18d9b183d4963a5.jpeg_pic_center][]

> 配置环境变量

以上文件不好找，直接在尼恩的视频配套网盘资源文件夹里边获取。

#### 启动 job ####

cd goim/cmd/logic
    go run main.go -conf job-example.toml
    
    
    REGION=sh;ZONE=sh001;DEPLOY_ENV=dev
    
    go run main.go -conf  D:\virtual\centos-8.2\go\src\goim\cmd\job\job-example.toml

#### 启动 goim 的 example ####

vim goim/example/javascript/client.js

修改：

var ws = new WebSocket('ws://127.0.0.1:3102/sub');

也可以在idea里边直接修改：

![e7044e5f53ac45c0bc389e881fc486cf.png][]

执行

cd goim/example/javascript
    
    go run main.go
    
    go run main.go -conf  D:\virtual\centos-8.2\go\src\goim\examples\javascript

浏览器打开  
http://127.0.0.1:1999

然后发送数据

curl -d 'mid message' 'http://192.168.56.1:3111/goim/push/mids?operation=1000&mids=123'
    
    -d/–data HTTP POST方式传送数据

### 源码解读 ###

本文的重点，主要梳理了GOIM的架构，消息流转和消息处理。

本文没有提到Comet的具体逻辑，套接字编程和RingBuffer等，但是Comet的复杂度远高于其他两个网元，因此强烈建议阅读Comet源码，应该会对Go网络编程有更多认识。

GOIM 是Go实现的消息推送的分布式服务，易于扩容伸缩，使用了bilibili/discovery来支持服务发现。

相较于我之前用Socket.IO做的信令服务，优点在于更优雅的扩容，将连接层和逻辑层分离，职责更清晰。

当然缺点也有（没有和具体实现解耦，如MQ的选型，导致不够灵活；客户端非全双工通信，TCP利用率偏低，这点并不全是缺点，好处是：消息流转清晰，职责非常明确），这部分可以自己做定制（最后的参考文献2中讲很多）。

#### 核心依赖库 ####

//配置文件操作
    github.com/BurntSushi/toml v0.3.1
    //kafka相关
    github.com/Shopify/sarama v1.19.0 // indirect
    //discovery依赖
    github.com/bilibili/discovery v1.0.1
    //kafka相关
    github.com/bsm/sarama-cluster v2.1.15+incompatible
    github.com/davecgh/go-spew v1.1.1 // indirect
    github.com/eapache/go-resiliency v1.1.0 // indirect
    github.com/eapache/go-xerial-snappy v0.0.0-20180814174437-776d5712da21 // indirect
    github.com/eapache/queue v1.1.0 // indirect
    //http请求处理库
    github.com/gin-gonic/gin v1.3.0
    //grpc数据序列化库
    github.com/gogo/protobuf v1.1.1
    github.com/golang/glog v0.0.0-20160126235308-23def4e6c14b
    github.com/golang/protobuf v1.2.0
    github.com/golang/snappy v0.0.0-20180518054509-2e65f85255db // indirect
    //redis操作
    github.com/gomodule/redigo v2.0.0+incompatible
    github.com/google/uuid v1.0.0
    github.com/issue9/assert v1.0.0
    github.com/pierrec/lz4 v2.0.5+incompatible // indirect
    github.com/pkg/errors v0.8.0
    github.com/rcrowley/go-metrics v0.0.0-20181016184325-3113b8401b8a // indirect
    github.com/smartystreets/assertions v0.0.0-20180927180507-b2de0cb4f26d // indirect
    github.com/smartystreets/goconvey v0.0.0-20180222194500-ef6db91d284a
    github.com/stretchr/testify v1.3.0
    github.com/thinkboy/log4go v0.0.0-20160303045050-f91a411e4a18
    github.com/ugorji/go/codec v0.0.0-20190204201341-e444a5086c43
    github.com/zhenjl/cityhash v0.0.0-20131128155616-cdd6a94144ab
    golang.org/x/net v0.0.0-20181011144130-49bb7cea24b1
    //远程服务调用相关rpc库
    google.golang.org/grpc v1.16.0
    //kafka相关库
    gopkg.in/Shopify/sarama.v1 v1.19.0
    gopkg.in/yaml.v2 v2.2.2 // indirect

核心的依赖库：

*  grpc
 *  redis
 *  kafka

### GOIM网元架构 ###

总的来说，整个应用的架构如下

下面是官方的架构图

![c7d4a670796847a49d367e22ad2549f1.png][]

*  Comet负责建立和维持客户端的长连接；
 *  Job负责消息的分发；
 *  Logic提供三种纬度的消息（全局，ROOM，用户）投递，还包括业务逻辑，Session管理。

来一个细致点的架构图

![41d99504eea74d7bb9212b7b90e2f048.png][]

在整个架构中，系统被分成 Comet, Logic, Job, Router 四大模块，主要的功能为：

*  Comet 程序是连接层，暴露给公网，
 *  内网所有的业务处理推给 Logic 模块，通过 RPC 通信。
 *  各个模块通过 RPC 同步通信+ MQ异步通讯结合 交互，

从消息的发送和接收的流程视角来说，四大模块之间的关系为：

1.  logic启动http服务器， 接受http请求，用于将数据推送到kafka以及获取在线用户信息，websocket身份校验
2.  comet组件起动webdocket/tcp服务， 管理连接， 并负责将数据推送至指定连接
3.  job组件订阅指定kafka指定频道的消息信息, 开启管道监听（将获得的数据推送到comet当中某个链接上）从discovery当中找到comet组件
4.  discovery负责监控以上组件的活动状态

#### comet ####

comet 属于接入层，非常容易扩展，直接开启多个comet节点，修改配置文件中的base节点下的server.id修改成不同值（注意一定要保证不同的comet进程值唯一），前端接入可以使用LVS 或者 DNS来转发

#### logic ####

logic 属于无状态的逻辑层，可以随意增加节点，使用nginx upstream来扩展http接口，内部rpc部分，可以使用LVS四层转发

#### kafka ####

kafka 可以使用多broker，或者多partition来扩展队列

#### router ####

router 属于有状态节点，logic可以使用一致性hash配置节点，增加多个router节点

目前还不支持动态扩容，所以，提前预估好在线和压力情况

#### job ####

job 根据kafka的partition来扩展多job工作方式，具体可以参考下kafka的partition负载

#### 如何进行高并发伸缩 ####

comet 属于接入层，非常容易扩展，直接开启多个 comet 节点，前端接入可以使用 LVS 或者 DNS来转发。

logic 属于无状态的逻辑层，可以随意增加节点，使用 nginx upstream 来扩展 http 接口，内部 rpc 部分，可以使用 LVS 四层转发。

job 用于解耦 comet 和 logic。

系统使用 kafka 作为消息队列，可以通过 kafka 使用多个 broker 或者多个 partition 来扩展队列。

使用 redis 作为元数据、节点心跳信息等维护

### 几个重要的结构体 ###

Bucket管理者Rooms和Channel，都是以map数据结构保存，

room是以rid(roomId)为key，room实体指针为value，Channel是subkey为key，channel实体指针为value。

**一个channel维护着一个长链接用户，对应着唯一的room，而同一个room拥有多条channel**

![95cfc0a699f44a839227e4a6c063574c.png][]

**Bucket:**

每个 Comet 程序拥有若干个 Bucket,

一个Bucket 可以理解为 Session Map,

一个Bucket 保存着当前 Comet 服务于哪些 Room 和 Channel.

一个Channel长连接具体分布在哪个 Bucket 上呢？根据 SubKey 一致性 Hash 来选择。

**Room:**

Room房间，可以理解为群组或是一个 Group.

这个房间内维护 N 个 Channel, 即长连接用户。

在该 Room 内广播消息，会发送给房间内的所有 Channel.

**Channel:**

维护一个长连接用户，只能对应一个 Room.

推送的消息可以在 Room 内广播，也可以推送到指定的 Channel.

**Proto:**

消息结构体，存放版本号，操作类型，消息序号和消息体。

#### Bucket 结构体 ####

定义很明了，维护当前消息通道和房间的信息，

一个 Comet Server 默认开启 1024 Bucket, 这样做的好处是减少锁 ( Bucket.cLock ) 争用，在大并发业务上尤其明显。

![c728e2577cc148b4a9ad69d03d7179f5.png][]

Bucket方法也很简单，加减 Channel 和 Room.

// Put put a channel according with sub key.
    func (b *Bucket) Put(rid string, ch *Channel) (err error) {
        
    	var (
    		room *Room
    		ok   bool
    	)
    	b.cLock.Lock()
    	// close old channel
    	if dch := b.chs[ch.Key]; dch != nil {
        
    		dch.Close()
    	}
    	b.chs[ch.Key] = ch
    	if rid != "" {
        
    		if room, ok = b.rooms[rid]; !ok {
        
    			room = NewRoom(rid)
    			b.rooms[rid] = room
    		}
    		ch.Room = room
    	}
    	b.ipCnts[ch.IP]++
    	b.cLock.Unlock()
    	if room != nil {
        
    		err = room.Put(ch)
    	}
    	return
    }
    
    // Del delete the channel by sub key.
    func (b *Bucket) Del(dch *Channel) {
        
    ...
    }
    
    // Channel get a channel by sub key.
    func (b *Bucket) Channel(key string) (ch *Channel) {
        
    	b.cLock.RLock()
    	ch = b.chs[key]
    	b.cLock.RUnlock()
    	return
    }

#### Room 结构 ####

Room 结构体稍显复杂一些，

![475ebbdbb65f49468c6c9c2da8c45384.png][]

Room 不但要维护所属的消息通道 Channel, 还要消息广播的合并写，即 Batch Write,

Room 如果不合并写，每来一个小的消息都通过长连接写出去，系统 Syscall 调用的开销会非常大，Pprof 的时候会看到网络 Syscall 是大头。

Logic Server 通过 RPC 调用，将广播的消息发给 Room.Push, 数据会被暂存在proto这个结构体 里，每个 Room 在初始化时会开启一个 groutine 用来处理暂存的消息，达到 Batch Num 数量或是延迟一定时间后，将消息批量 Push 到 Channel 消息通道。

#### Channel 结构 ####

![418767c0541c4e77869b7df362925e60.png][]

Channel是一个通道。

Channe的Writer/Reader 就是对网络 Conn 的封装，

cliProto 是一个 Ring Buffer，保存 Room 广播或是直接发送过来的消息体。

#### 消息结构 ####

##### 1. 任务队列消息 #####

不管是个人消息，还是房间消息和广播消息，都是用的如下结构；

type PushMsg struct {
        
        Type                 PushMsg_Type // 消息类型，个人，房间广播，广播
        Operation            int32        // 指令 goim/api/comet/grpc/operation.go
        Speed                int32        // 广播时用 TODO:
        Server               string       // Comet的Hostname, 个人消息时指定
        Room                 string       // 房间号
        Keys                 []string     // bucket key
        Msg                  []byte       // 消息体
    }

其中Op和Type可以帮助Job单元可以针对消息上做差异化的处理。

##### 2. GOIM消息协议 #####

区别于任务队列消息，这个条消息是客户端实际收到的消息

type Proto struct {
        
        Ver                  int32    // 版本号
        Op                   int32    // 消息类型，如Ping，Pong, Text
        Seq                  int32    // 序列号 TODO:
        Body                 []byte   // 消息体 等于 PushMsg.Msg
    }

其中只有Op和Body是从Logic单元传递过来的，其他字段很大一部分用于消息路由，定位Comet/ Bucket/ Room/ Channel，

### 消息流转 ###

#### 生成消息 ####

Logic提供了HTTP接口以支持消息发送能力，业务消息（除鉴权/心跳等基础数据包外）生成都是由Logic完成第一手处理，

主要有三个纬度：用户，房间，全应用广播：

用户消息的demo

curl -d 'mid message'  http://api.goim.io:3111/goim/push/mids?operation=1000&mids=123

房间消息的demo

curl -d 'broadcast message'  http://api.goim.io:3111/goim/push/all?operation=1000

全应用广播消息的demo

curl -d 'broadcast message'  http://api.goim.io:3111/goim/push/all?operation=1000

#### 消息的投递 ####

从架构图中可以知道，消息的投递分为三棒：

第一棒： 消息是通过HTTP调用Logic服务，然后用MQ来存储削峰；

![80528d4ab4dc4263b61bf356c2da3ac5.png][]

第二棒：Job成员都从给队列中消费消息，投递给一个或者多个Comet，

第三棒：由Comet将消息发送给客户端。

### 第一棒：Logic服务的消息消峰 ###

#### logic ####

logic 处理 http请求（启用 http 服务，rpc 服务，供其他组件进行调用）

logic 模块是comet 模块调用的，接受 comet 模块的命令，然后进行处理，再发送的消息的kafka队列上，同时链接 router 模块，记录用户的 uid server room 等信息。同时获得router模块的信息。

![9852dea71d824780bc319db4652b4a57.png][]

cmd/logic/main.go

func main() {
        
    	flag.Parse()
    	if err := conf.Init(); err != nil {
        
    		panic(err)
    	}
    	log.Infof("goim-logic [version: %s env: %+v] start", ver, conf.Conf.Env)
    	// grpc register naming
    	dis := naming.New(conf.Conf.Discovery)
    	resolver.Register(dis)
    	// logic
    	srv := logic.New(conf.Conf)
        //启动http监听服务， 监听来自客户端的http请求
    	httpSrv := http.New(conf.Conf.HTTPServer, srv)
        //启动grpc服务， 监听来自其他组件的rpc调用
    	rpcSrv := grpc.New(conf.Conf.RPCServer, srv)
    	...
    }

#### http 服务 ####

internal/logic/http/server.go

func New(c *conf.HTTPServer, l *logic.Logic) *Server {
        
    	engine := gin.New()
    	engine.Use(loggerHandler, recoverHandler)
    	go func() {
        
    		if err := engine.Run(c.Addr); err != nil {
        
    			panic(err)
    		}
    	}()
    	s := &Server{
        
    		engine: engine,
    		logic:  l,
    	}
        //初始化路由（测试例子当中的请求uri就是这边设置映射的）
    	s.initRouter()
    	return s
    }
    ...
    //初始化http路由
    func (s *Server) initRouter() {
        
    	group := s.engine.Group("/goim")
    	group.POST("/push/keys", s.pushKeys)
    	group.POST("/push/mids", s.pushMids)
    	group.POST("/push/room", s.pushRoom)
    	group.POST("/push/all", s.pushAll)
    	group.GET("/online/top", s.onlineTop)
    	group.GET("/online/room", s.onlineRoom)
    	group.GET("/online/total", s.onlineTotal)
    	group.GET("/nodes/weighted", s.nodesWeighted)
    	group.GET("/nodes/instances", s.nodesInstances)
    }

#### rpc 服务 ####

internal/logic/grpc/server.go

func New(c *conf.RPCServer, l *logic.Logic) *grpc.Server {
        
    	keepParams := grpc.KeepaliveParams(keepalive.ServerParameters{
        
    		MaxConnectionIdle:     time.Duration(c.IdleTimeout),
    		MaxConnectionAgeGrace: time.Duration(c.ForceCloseWait),
    		Time:             time.Duration(c.KeepAliveInterval),
    		Timeout:          time.Duration(c.KeepAliveTimeout),
    		MaxConnectionAge: time.Duration(c.MaxLifeTime),
    	})
        //创建rpc服务
    	srv := grpc.NewServer(keepParams)
        //注册rpc服务（做一些路由映射..)
    	pb.RegisterLogicServer(srv, &server{
        l})
    	lis, err := net.Listen(c.Network, c.Addr)
    	if err != nil {
        
    		panic(err)
    	}
    	go func() {
        
    		if err := srv.Serve(lis); err != nil {
        
    			panic(err)
    		}
    	}()
    	return srv
    }

#### MQ 消费处理 ####

在Logic服务中会通过处理，将消息处理成\*\*\#消息格式\#任务队列消息\*\*的格式，然后投递到MQ中。

其中三种纬度的消息处理稍有不同：

##### 用户消息 #####

// goim/internal/logic/push.go
    // mid => []PushMsg{op, server, keys, msg}
    func (l *Logic) PushMids(c context.Context, op int32, mids []int64, msg []byte) (err error) {
        
        // 根据用户ID获取所有的 key:server 对应关系；在redis中是一个hash
        keyServers, _, err := l.dao.KeysByMids(c, mids) 
        // ...
        keys := make(map[string][]string)
        for key, server := range keyServers {
        
            // ...
            keys[server] = append(keys[server], key)
        }
        for server, keys := range keys {
        
            // 通过DAO组装PushMsg投递给MQ
            if err = l.dao.PushMsg(c, op, server, keys, msg); err != nil {
        
                return
            }
        }
        return
    }

##### 房间消息 #####

没什么特别的处理

// goim/internal/logic/push.go
    func (l *Logic) PushRoom(c context.Context, op int32, typ, room string, msg []byte) (err error) {
        
        return l.dao.BroadcastRoomMsg(c, op, model.EncodeRoomKey(typ, room), msg)
    }
    
    // // goim/internal/logic/dao
    func (d *Dao) BroadcastRoomMsg(c context.Context, op int32, room string, msg []byte) (err error) {
        
        pushMsg := &pb.PushMsg{
        
            Type:      pb.PushMsg_ROOM,
            Operation: op,
            Room:      room,
            Msg:       msg,
        }
        b, err := proto.Marshal(pushMsg)
        // ...
    
        if err := d.nsqProducer.Publish(d.c.Nsq.Topic, b); err != nil {
        
            log.Errorf("PushMsg.send(push pushMsg:%v) error(%v)", pushMsg, err)
        }
        return
    }

##### 广播消息 #####

没什么特别的处理

// goim/internal/logic/push.go
    func (l *Logic) PushAll(c context.Context, op, speed int32, msg []byte) (err error) {
        
        return l.dao.BroadcastMsg(c, op, speed, msg)
    }
    
    // goim/internal/logic/dao
    func (d *Dao) BroadcastMsg(c context.Context, op, speed int32, msg []byte) (err error) {
        
        pushMsg := &pb.PushMsg{
        
            Type:      pb.PushMsg_BROADCAST,
            Operation: op,
            Speed:     speed, // 这里需要去到Job才知道speed的具体功效
            Msg:       msg,
        }
        b, err := proto.Marshal(pushMsg)
        if err != nil {
        
            return
        }
    
        if err := d.nsqProducer.Publish(d.c.Nsq.Topic, b); err != nil {
        
            log.Errorf("PushMsg.send(push pushMsg:%v) error(%v)", pushMsg, err)
        }
        return
    }

小结：

*  针对用户单发时，会获取到具体的sever和keys组装到PushMsg
 *  房间消息，没有server和keys, 但是多一个room是通过typ和roomID组装而成的 “live://1000”
 *  广播消息，除了消息体之外，另外有一个speed字段

### 第二棒：传输消息 ###

由Logic处理好的消息会放在MQ中，然后到了 第二棒：Job成员都从给队列中消费消息，投递给一个或者多个Comet

![0dadf092cdae4625bb7cdbd9de84bfa1.png][]

第二棒的Job任务怎么和Comet单元或者网元通讯呢？ 通过gRPC调用Comet单元。

第二棒的Job任务 通过gRPC调用Comet单元 的方式，push 到相关的comet服务器上。用户就接受到了消息。

相比其他两个网元，Job就简单多了。

#### job 组件 ####

job组件创建kafka订阅服务，对comet组件进行监听

func main() {
        
    	flag.Parse()
    	if err := conf.Init(); err != nil {
        
    		panic(err)
    	}
    	log.Infof("goim-job [version: %s env: %+v] start", ver, conf.Conf.Env)
    	// grpc register naming
    	dis := naming.New(conf.Conf.Discovery)
    	resolver.Register(dis)
    	// job
    	j := job.New(conf.Conf)
    	go j.Consume()
    	...
    }

internal/job/job.go 具体实现

func New(c *conf.Config) *Job {
        
    	j := &Job{
        
    		c:        c,
    		consumer: newKafkaSub(c.Kafka),
    		rooms:    make(map[string]*Room),
    	}
    	j.watchComet(c.Discovery)
    	return j
    }

#### job 发送消息（普通消息，房间消息，广播） ####

从MQ中消费到消息后会调用`c.job.push(ctx, pushMsg)`。

// job 发送消息（普通消息，房间消息，广播）
    func (j *Job) push(ctx context.Context, pushMsg *pb.PushMsg) (err error) {
        
        switch pushMsg.Type {
        
        case pb.PushMsg_PUSH:
            err = j.pushKeys(pushMsg.Operation, pushMsg.Server, pushMsg.Keys, pushMsg.Msg)
        case pb.PushMsg_ROOM:
            // 获取一个job中的Room缓存，用于房间内“定时，定量”发送消息，减少请求次数
            // 这里调用的Push并不会立即发送，而是放在Room.proto这个channel中
            // 实际放松是由Room.pushproc来定时
            err = j.getRoom(pushMsg.Room).Push(pushMsg.Operation, pushMsg.Msg)
        case pb.PushMsg_BROADCAST:
            err = j.broadcast(pushMsg.Operation, pushMsg.Msg, pushMsg.Speed)
        default:
            err = fmt.Errorf("no match push type: %s", pushMsg.Type)
        }
        return
    }
    
    // 根据serverID发送给特定的Comet服务，避免广播
    // cometServers 是由discovery服务发现维护的comet列表。
    func (j *Job) pushKeys(operation int32, serverID string, subKeys []string, body []byte) (err error) {
        
        buf := bytes.NewWriterSize(len(body) + 64)
        p := &comet.Proto{
        
            Ver:  1,
            Op:   operation,
            Body: body,
        }
        p.WriteTo(buf)
        p.Body = buf.Buffer()
        p.Op = comet.OpRaw
        var args = comet.PushMsgReq{
        
            Keys:    subKeys,
            ProtoOp: operation,
            Proto:   p,
        }
        if c, ok := j.cometServers[serverID]; ok {
        
            if err = c.Push(&args); err != nil {
        
                log.Errorf("c.Push(%v) serverID:%s error(%v)", args, serverID, err)
            }
            log.Infof("pushKey:%s comets:%d", serverID, len(j.cometServers))
        }
        return
    }
    
    // 处理成一个BroadcastReq,并广播给所有的Comet
    func (j *Job) broadcast(operation int32, body []byte, speed int32) (err error) {
        
        // ... 与pushKeys一致，生成一个p
        comets := j.cometServers
        // 如 speed = 64, len(comets) = 2, speed = 32
        speed /= int32(len(comets)) 
        var args = comet.BroadcastReq{
        
            ProtoOp: operation,
            Proto:   p,
            Speed:   speed, // 是被传递给Comet处理，继续跟踪
        }
        for serverID, c := range comets {
        
            if err = c.Broadcast(&args); err != nil {
        
                log.Errorf("c.Broadcast(%v) serverID:%s error(%v)", args, serverID, err)
            }
        }
        log.Infof("broadcast comets:%d", len(comets))
        return
    }

**房间消息处理**：

getRoom(roomID) -> room.Push() -> p -> room.proto
        |
        |---> NewRoom(batch, duration)
                |
                |---> go room.pushproc() -> p <- room.proto
    // goim/internal/job/room.go
    type Room struct {
        
        c     *conf.Room // 关于房间的配置
        job   *Job       // 绑定job，为了追溯Room所属的Job
        id    string     // 房间ID
        proto chan *comet.Proto // 有缓冲channel
    }
    
    // pushproc merge proto and push msgs in batch.
    // 默认batch = 20, sigTime = 1s
    func (r *Room) pushproc(batch int, sigTime time.Duration) {
        
        var (
            n    int
            last time.Time
            p    *comet.Proto
            buf  = bytes.NewWriterSize(int(comet.MaxBodySize)) // 4096B = 4KB
        )
    
        // 设置了一个定时器,在一定时间后往room.proto放送一个roomReadyProto信号。
        td := time.AfterFunc(sigTime, func() {
        
            select {
        
            case r.proto <- roomReadyProto:
            default:
            }
        })
        defer td.Stop()
    
        for {
        
            if p = <-r.proto; p == nil {
        
                // 如果创建了room，但是读到空包
                break // exit
            } else if p != roomReadyProto {
        
                // 读取room.proto 如果是正常的数据包，则合并到buf中去,如果满了怎么办？
                p.WriteTo(buf)
                // 如果是第一个数据包，则重置定时器，并继续读取后续数据包
                if n++; n == 1 {
        
                    last = time.Now()
                    td.Reset(sigTime)
                    continue
                } else if n < batch {
        
                    // 后续的数据包，不会重置定时器，但是如果时间仍在第一个数据包的 sigTime 时间间隔内
                    // 简单说，定时器还没到时间
                    if sigTime > time.Since(last) {
        
                        continue
                    }
                }
                // 累计的数据包数量已经超过了batch, 执行发送动作
            } else {
        
                // 定时器到读到了roomReadyProto 
                // 如果buf已经被重置了，则跳出循环执行清理动作；否则执行发送消息     
                if n == 0 {
        
                    break
                }
            }
    
            // 发送房间内的消息
            _ = r.job.broadcastRoomRawBytes(r.id, buf.Buffer())     
            buf = bytes.NewWriterSize(buf.Size())
            n = 0
    
            // 如果配置了房间最大闲置时间，则重新设定定时器
            // 也就是说，如果房间被创建后，处理完了该房间的消息，并不是直接跳出循环清理房间
            // 而是，会阻塞等待下一次的消息再来，如果在 “1m / r.c.Idle” 时间内没有来，则会跳出循环清理掉该房间
            // 如果在 “1m / r.c.Idle” 内有消息，则会重新设定定时器为sigTime，并为proto计数
            if r.c.Idle != 0 {
        
                td.Reset(time.Duration(r.c.Idle)) // 默认15分钟
            } else {
        
                td.Reset(time.Minute)
            }
        }
    
        // 清理动作
        r.job.delRoom(r.id)
    }

#### goroutine 和 channel 实现高并发架构 ####