如何實現(xiàn)支持數(shù)億用戶的長連消息系統(tǒng)

此文是根據(jù)周洋在【高可用架構(gòu)群】中的分享內(nèi)容整理而成，轉(zhuǎn)發(fā)請注明出處。 周洋，360手機助手技術(shù)經(jīng)理及架構(gòu)師，負責360長連接消息系統(tǒng)，360手機助手架構(gòu)的開發(fā)與維護。 不知道咱們?nèi)好裁磿r候改為“Python高可用架構(gòu)群”了，所以不得不說，很榮幸能在接下來的一個小時里在Python群里討論golang....360消息系統(tǒng)介紹 360消息系統(tǒng)更確切的說是長連接push系統(tǒng)，目前服務于360內(nèi)部多個產(chǎn)品，開發(fā)平臺數(shù)千款app，也支持部分聊天業(yè)務場景，單通道多app復用，支持上行數(shù)據(jù)，提供接入方不同粒度的上行數(shù)據(jù)和用戶狀態(tài)回調(diào)服務。 目前整個系統(tǒng)按不同業(yè)務分成9個功能完整的集群，部署在多個idc上（每個集群覆蓋不同的idc），實時在線數(shù)億量級。通常情況下，pc，手機，甚至是智能硬件上的360產(chǎn)品的push消息，基本上是從我們系統(tǒng)發(fā)出的。 關(guān)于push系統(tǒng)對比與性能指標的討論 很多同行比較關(guān)心go語言在實現(xiàn)push系統(tǒng)上的性能問題，單機性能究竟如何，能否和其他語言實現(xiàn)的類似系統(tǒng)做對比么？甚至問如果是創(chuàng)業(yè),第三方云推送平臺，推薦哪個? 其實各大廠都有類似的push系統(tǒng)，市場上也有類似功能的云服務。包括我們公司早期也有erlang，nodejs實現(xiàn)的類似系統(tǒng)，也一度被公司要求做類似的對比測試。我感覺在討論對比數(shù)據(jù)的時候，很難保證大家環(huán)境和需求的統(tǒng)一，我只能說下我這里的體會，數(shù)據(jù)是有的，但這個數(shù)據(jù)前面估計會有很多定語~ 第一個重要指標：單機的連接數(shù)指標 做過長連接的同行，應該有體會，如果在穩(wěn)定連接情況下，連接數(shù)這個指標，在沒有網(wǎng)絡吞吐情況下對比，其實意義往往不大，維持連接消耗cpu資源很小，每條連接tcp協(xié)議棧會占約4k的內(nèi)存開銷，系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整后，我們單機測試數(shù)據(jù)，最高也是可以達到單實例300w長連接。但做更高的測試，我個人感覺意義不大。 因為實際網(wǎng)絡環(huán)境下，單實例300w長連接，從理論上算壓力就很大：實際弱網(wǎng)絡環(huán)境下，移動客戶端的斷線率很高，假設每秒有1000分之一的用戶斷線重連。300w長連接，每秒新建連接達到3w，這同時連入的3w用戶，要進行注冊，加載離線存儲等對內(nèi)rpc調(diào)用，另外300w長連接的用戶心跳需要維持,假設心跳300s一次，心跳包每秒需要1w tps。單播和多播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，廣播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，本身也要響應內(nèi)部的rpc調(diào)用，300w長連接情況下，gc帶來的壓力，內(nèi)部接口的響應延遲能否穩(wěn)定保障。這些集中在一個實例中，可用性是一個挑戰(zhàn)。所以線上單實例不會hold很高的長連接,實際情況也要根據(jù)接入客戶端網(wǎng)絡狀況來決定。 第二個重要指標:消息系統(tǒng)的內(nèi)存使用量指標 這一點上，使用go語言情況下，由于協(xié)程的原因，會有一部分額外開銷。但是要做兩個推送系統(tǒng)的對比，也有些需要確定問題。比如系統(tǒng)從設計上是否需要全雙工（即讀寫是否需要同時進行）如果半雙工，理論上對一個用戶的連接只需要使用一個協(xié)程即可（這種情況下，對用戶的斷線檢測可能會有延時），如果是全雙工，那讀/寫各一個協(xié)程。兩種場景內(nèi)存開銷是有區(qū)別的。 另外測試數(shù)據(jù)的大小往往決定我們對連接上設置的讀寫buffer是多大，是全局復用的，還是每個連接上獨享的，還是動態(tài)申請的。另外是否全雙工也決定buffer怎么開。不同的策略，可能在不同情況的測試中表現(xiàn)不一樣。 第三個重要指標：每秒消息下發(fā)量 這一點上，也要看我們對消息到達的QoS級別(回復ack策略區(qū)別），另外看架構(gòu)策略，每種策略有其更適用的場景，是純粹推？還是推拉結(jié)合？甚至是否開啟了消息日志？日志庫的實現(xiàn)機制、以及緩沖開多大？flush策略……這些都影響整個系統(tǒng)的吞吐量。 另外為了HA，增加了內(nèi)部通信成本，為了避免一些小概率事件，提供閃斷補償策略，這些都要考慮進去。如果所有的都去掉，那就是比較基礎庫的性能了。 所以我只能給出大概數(shù)據(jù)，24核，64G的服務器上，在QoS為message at least，純粹推，消息體256B~1kB情況下，單個實例100w實際用戶（200w+）協(xié)程，峰值可以達到2~5w的QPS...內(nèi)存可以穩(wěn)定在25G左右，gc時間在200~800ms左右（還有優(yōu)化空間）。 我們正常線上單實例用戶控制在80w以內(nèi)，單機最多兩個實例。事實上，整個系統(tǒng)在推送的需求上，對高峰的輸出不是提速，往往是進行限速，以防push系統(tǒng)瞬時的高吞吐量，轉(zhuǎn)化成對接入方業(yè)務服務器的ddos攻擊所以對于性能上，我感覺大家可以放心使用，至少在我們這個量級上，經(jīng)受過考驗，go1.5到來后，確實有之前投資又增值了的感覺。 消息系統(tǒng)架構(gòu)介紹 下面是對消息系統(tǒng)的大概介紹，之前一些同學可能在gopher china上可以看到分享，這里簡單講解下架構(gòu)和各個組件功能，額外補充一些當時遺漏的信息： 架構(gòu)圖如下，所有的service都 written by golang.幾個大概重要組件介紹如下： dispatcher service根據(jù)客戶端請求信息，將應網(wǎng)絡和區(qū)域的長連接服務器的，一組IP傳送給客戶端?？蛻舳烁鶕?jù)返回的IP，建立長連接，連接Room service. room Service，長連接網(wǎng)關(guān)，hold用戶連接，并將用戶注冊進register service，本身也做一些接入安全策略、白名單、IP限制等。 register service是我們?nèi)謘ession存儲組件，存儲和索引用戶的相關(guān)信息，以供獲取和查詢。 coordinator service用來轉(zhuǎn)發(fā)用戶的上行數(shù)據(jù)，包括接入方訂閱的用戶狀態(tài)信息的回調(diào)，另外做需要協(xié)調(diào)各個組件的異步操作，比如kick用戶操作,需要從register拿出其他用戶做異步操作. saver service是存儲訪問層，承擔了對redis和mysql的操作，另外也提供部分業(yè)務邏輯相關(guān)的內(nèi)存緩存，比如廣播信息的加載可以在saver中進行緩存。另外一些策略，比如客戶端sdk由于被惡意或者意外修改，每次加載了消息，不回復ack，那服務端就不會刪除消息，消息就會被反復加載，形成死循環(huán)，可以通過在saver中做策略和判斷。（客戶端總是不可信的）。 center service提供給接入方的內(nèi)部api服務器，比如單播或者廣播接口，狀態(tài)查詢接口等一系列api,包括運維和管理的api。 舉兩個常見例子，了解工作機制：比如發(fā)一條單播給一個用戶，center先請求Register獲取這個用戶之前注冊的連接通道標識、room實例地址，通過room service下發(fā)給長連接 Center Service比較重的工作如全網(wǎng)廣播，需要把所有的任務分解成一系列的子任務，分發(fā)給所有center，然后在所有的子任務里，分別獲取在線和離線的所有用戶，再批量推到Room Service。通常整個集群在那一瞬間壓力很大。 deployd/agent service用于部署管理各個進程，收集各組件的狀態(tài)和信息,zookeeper和keeper用于整個系統(tǒng)的配置文件管理和簡單調(diào)度 關(guān)于推送的服務端架構(gòu) 常見的推送模型有長輪訓拉取，服務端直接推送（360消息系統(tǒng)目前主要是這種），推拉結(jié)合（推送只發(fā)通知，推送后根據(jù)通知去拉取消息）. 拉取的方式不說了，現(xiàn)在并不常用了，早期很多是nginx+lua+redis，長輪訓，主要問題是開銷比較大，時效性也不好，能做的優(yōu)化策略不多。 直接推送的系統(tǒng)，目前就是360消息系統(tǒng)這種，消息類型是消耗型的，并且對于同一個用戶并不允許重復消耗,如果需要多終端重復消耗，需要抽象成不同用戶。 推的好處是實時性好，開銷小，直接將消息下發(fā)給客戶端，不需要客戶端走從接入層到存儲層主動拉取. 但純推送模型，有個很大問題，由于系統(tǒng)是異步的，他的時序性無法精確保證。這對于push需求來說是夠用的，但如果復用推送系統(tǒng)做im類型通信，可能并不合適。 對于嚴格要求時序性，消息可以重復消耗的系統(tǒng)，目前也都是走推拉結(jié)合的模型，就是只使用我們的推送系統(tǒng)發(fā)通知，并附帶id等給客戶端做拉取的判斷策略，客戶端根據(jù)推送的key，主動從業(yè)務服務器拉取消息。并且當主從同步延遲的時候，跟進推送的key做延遲拉取策略。同時也可以通過消息本身的QoS，做純粹的推送策略，比如一些“正在打字的”低優(yōu)先級消息，不需要主動拉取了，通過推送直接消耗掉。 哪些因素決定推送系統(tǒng)的效果？ 首先是sdk的完善程度，sdk策略和細節(jié)完善度，往往決定了弱網(wǎng)絡環(huán)境下最終推送質(zhì)量. SDK選路策略,最基本的一些策略如下：有些開源服務可能會針對用戶hash一個該接入?yún)^(qū)域的固定ip，實際上在國內(nèi)環(huán)境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一組，而且端口也要參開，必要時候，客戶端告知是retry多組都連不上，返回不同idc的服務器。因為我們會經(jīng)常檢測到一些case，同一地區(qū)的不同用戶，可能對同一idc內(nèi)的不同ip連通性都不一樣，也出現(xiàn)過同一ip不同端口連通性不同，所以用戶的選路策略一定要靈活，策略要足夠完善.另外在選路過程中，客戶端要對不同網(wǎng)絡情況下的長連接ip做緩存，當網(wǎng)絡環(huán)境切換時候（wifi、2G、3G)，重新請求分配器，緩存不同網(wǎng)絡環(huán)境的長連接ip。 客戶端對于數(shù)據(jù)心跳和讀寫超時設置,完善斷線檢測重連機制 針對不同網(wǎng)絡環(huán)境，或者客戶端本身消息的活躍程度，心跳要自適應的進行調(diào)整并與服務端協(xié)商，來保證鏈路的連通性。并且在弱網(wǎng)絡環(huán)境下，除了網(wǎng)絡切換（wifi切3G）或者讀寫出錯情況，什么時候重新建立鏈路也是一個問題?？蛻舳税l(fā)出的ping包，不同網(wǎng)絡下，多久沒有得到響應，認為網(wǎng)絡出現(xiàn)問題，重新建立鏈路需要有個權(quán)衡。另外對于不同網(wǎng)絡環(huán)境下，讀取不同的消息長度，也要有不同的容忍時間，不能一刀切。好的心跳和讀寫超時設置，可以讓客戶端最快的檢測到網(wǎng)絡問題，重新建立鏈路，同時在網(wǎng)絡抖動情況下也能完成大數(shù)據(jù)傳輸。 結(jié)合服務端做策略 另外系統(tǒng)可能結(jié)合服務端做一些特殊的策略，比如我們在選路時候，我們會將同一個用戶盡量映射到同一個room service實例上。斷線時，客戶端盡量對上次連接成功的地址進行重試。主要是方便服務端做閃斷情況下策略，會暫存用戶閃斷時實例上的信息，重新連入的 時候，做單實例內(nèi)的遷移，減少延時與加載開銷. 客戶端?；畈呗?很多創(chuàng)業(yè)公司愿意重新搭建一套push系統(tǒng)，確實不難實現(xiàn)，其實在協(xié)議完備情況下（最簡單就是客戶端不回ack不清數(shù)據(jù)），服務端會保證消息是不丟的。但問題是為什么在消息有效期內(nèi),到達率上不去？往往因為自己app的push service存活能力不高。選用云平臺或者大廠的，往往sdk會做一些?；畈呗?，比如和其他app共生，互相喚醒，這也是云平臺的push service更有保障原因。我相信很多云平臺旗下的sdk，多個使用同樣sdk的app，為了實現(xiàn)服務存活，是可以互相喚醒和保證活躍的。另外現(xiàn)在push sdk本身是單連接，多app復用的，這為sdk實現(xiàn)，增加了新的挑戰(zhàn)。 綜上，對我來說，選擇推送平臺，優(yōu)先會考慮客戶端sdk的完善程度。對于服務端，選擇條件稍微簡單，要求部署接入點（IDC）越要多，配合精細的選路策略，效果越有保證，至于想知道哪些云服務有多少點，這個群里來自各地的小伙伴們，可以合伙測測。 go語言開發(fā)問題與解決方案 下面講下，go開發(fā)過程中遇到挑戰(zhàn)和優(yōu)化策略，給大家看下當年的一張圖，在第一版優(yōu)化方案上線前一天截圖~可以看到，內(nèi)存最高占用69G，GC時間單實例最高時候高達3~6s.這種情況下，試想一次悲劇的請求，經(jīng)過了幾個正在執(zhí)行g(shù)c的組件，后果必然是超時... gc照成的接入方重試，又加重了系統(tǒng)的負擔。遇到這種情況當時整個系統(tǒng)最差情況每隔2，3天就需要重啟一次~ 當時出現(xiàn)問題，現(xiàn)在總結(jié)起來，大概以下幾點 1.散落在協(xié)程里的I/O，Buffer和對象不復用。 當時（12年）由于對go的gc效率理解有限，比較奔放，程序里大量short live的協(xié)程，對內(nèi)通信的很多io操作，由于不想阻塞主循環(huán)邏輯或者需要及時響應的邏輯，通過單獨go協(xié)程來實現(xiàn)異步。這回會gc帶來很多負擔。 針對這個問題，應盡量控制協(xié)程創(chuàng)建，對于長連接這種應用，本身已經(jīng)有幾百萬并發(fā)協(xié)程情況下，很多情況沒必要在各個并發(fā)協(xié)程內(nèi)部做異步io，因為程序的并行度是有限，理論上做協(xié)程內(nèi)做阻塞操作是沒問題。 如果有些需要異步執(zhí)行，比如如果不異步執(zhí)行，影響對用戶心跳或者等待response無法響應，最好通過一個任務池，和一組常駐協(xié)程，來消耗，處理結(jié)果，通過channel再傳回調(diào)用方。使用任務池還有額外的好處，可以對請求進行打包處理，提高吞吐量，并且可以加入控量策略. 2.網(wǎng)絡環(huán)境不好引起激增 go協(xié)程相比較以往高并發(fā)程序，如果做不好流控，會引起協(xié)程數(shù)量激增。早期的時候也會發(fā)現(xiàn)，時不時有部分主機內(nèi)存會遠遠大于其他服務器，但發(fā)現(xiàn)時候，所有主要profiling參數(shù)都正常了。 后來發(fā)現(xiàn)，通信較多系統(tǒng)中，網(wǎng)絡抖動阻塞是不可免的(即使是內(nèi)網(wǎng))，對外不停accept接受新請求，但執(zhí)行過程中，由于對內(nèi)通信阻塞，大量協(xié)程被 創(chuàng)建，業(yè)務協(xié)程等待通信結(jié)果沒有釋放，往往瞬時會迎來協(xié)程暴漲。但這些內(nèi)存在系統(tǒng)穩(wěn)定后，virt和res都并沒能徹底釋放，下降后，維持高位。 處理這種情況，需要增加一些流控策略，流控策略可以選擇在rpc庫來做，或者上面說的任務池來做，其實我感覺放在任務池里做更合理些，畢竟rpc通信庫可以做讀寫數(shù)據(jù)的限流，但它并不清楚具體的限流策略，到底是重試還是日志還是緩存到指定隊列。任務池本身就是業(yè)務邏輯相關(guān)的，它清楚針對不同的接口需要的流控限制策略。 3.低效和開銷大的rpc框架 早期rpc通信框架比較簡單，對內(nèi)通信時候使用的也是短連接。這本來短連接開銷和性能瓶頸超出我們預期，短連接io效率是低一些，但端口資源夠，本身吞吐可以滿足需要，用是沒問題的，很多分層的系統(tǒng)，也有http短連接對內(nèi)進行請求的 但早期go版本，這樣寫程序，在一定量級情況，是支撐不住的。短連接大量臨時對象和臨時buffer創(chuàng)建，在本已經(jīng)百萬協(xié)程的程序中，是無法承受的。所以后續(xù)我們對我們的rpc框架作了兩次調(diào)整。 第二版的rpc框架，使用了連接池，通過長連接對內(nèi)進行通信（復用的資源包括client和server的：編解碼Buffer、Request/response），大大改善了性能。 但這種在一次request和response還是占用連接的，如果網(wǎng)絡狀況ok情況下，這不是問題，足夠滿足需要了，但試想一個room實例要與后面的數(shù)百個的register，coordinator，saver，center，keeper實例進行通信，需要建立大量的常駐連接，每個目標機幾十個連接，也有數(shù)千個連接被占用。 非持續(xù)抖動時候（持續(xù)逗開多少無解），或者有延遲較高的請求時候，如果針對目標ip連接開少了，會有瞬時大量請求阻塞，連接無法得到充分利用。第三版增加了Pipeline操作，Pipeline會帶來一些額外的開銷，利用tcp的全雙特性，以盡量少的連接完成對各個服務集群的rpc調(diào)用。 4.Gc時間過長 Go的Gc仍舊在持續(xù)改善中，大量對象和buffer創(chuàng)建，仍舊會給gc帶來很大負擔，尤其一個占用了25G左右的程序。之前go team的大咖郵件也告知我們，未來會讓使用協(xié)程的成本更低，理論上不需要在應用層做更多的策略來緩解gc. 改善方式，一種是多實例的拆分，如果公司沒有端口限制，可以很快部署大量實例，減少gc時長，最直接方法。不過對于360來說，外網(wǎng)通常只能使用80和433。因此常規(guī)上只能開啟兩個實例。當然很多人給我建議能否使用SO_REUSEPORT，不過我們內(nèi)核版本確實比較低，并沒有實踐過。 另外能否模仿nginx，fork多個進程監(jiān)控同樣端口，至少我們目前沒有這樣做，主要對于我們目前進程管理上，還是獨立的運行的，對外監(jiān)聽不同端口程序，還有配套的內(nèi)部通信和管理端口，實例管理和升級上要做調(diào)整。 解決gc的另兩個手段，是內(nèi)存池和對象池,不過最好做仔細評估和測試，內(nèi)存池、對象池使用，也需要對于代碼可讀性與整體效率進行權(quán)衡。 這種程序一定情況下會降低并行度，因為用池內(nèi)資源一定要加互斥鎖或者原子操作做CAS，通常原子操作實測要更快一些。CAS可以理解為可操作的更細行為粒度的鎖（可以做更多CAS策略，放棄運行，防止忙等）。這種方式帶來的問題是，程序的可讀性會越來越像C語言，每次要malloc，各地方用完后要free，對于對象池free之前要reset，我曾經(jīng)在應用層嘗試做了一個分層次結(jié)構(gòu)的“無鎖隊列”上圖左邊的數(shù)組實際上是一個列表，這個列表按大小將內(nèi)存分塊，然后使用atomic操作進行CAS。但實際要看測試數(shù)據(jù)了，池技術(shù)可以明顯減少臨時對象和內(nèi)存的申請和釋放，gc時間會減少，但加鎖帶來的并行度的降低，是否能給一段時間內(nèi)的整體吞吐量帶來提升，要做測試和權(quán)衡… 在我們消息系統(tǒng)，實際上后續(xù)去除了部分這種黑科技，試想在百萬個協(xié)程里面做自旋操作申請復用的buffer和對象，開銷會很大，尤其在協(xié)程對線程多對多模型情況下，更依賴于golang本身調(diào)度策略，除非我對池增加更多的策略處理，減少忙等，感覺是在把runtime做的事情，在應用層非常不優(yōu)雅的實現(xiàn)。普遍使用開銷理論就大于收益。 但對于rpc庫或者codec庫，任務池內(nèi)部，這些開定量協(xié)程，集中處理數(shù)據(jù)的區(qū)域，可以嘗試改造~ 對于有些固定對象復用，比如固定的心跳包什么的，可以考慮使用全局一些對象，進行復用，針對應用層數(shù)據(jù)，具體設計對象池，在部分環(huán)節(jié)去復用，可能比這種無差別的設計一個通用池更能進行效果評估. 消息系統(tǒng)的運維及測試 下面介紹消息系統(tǒng)的架構(gòu)迭代和一些迭代經(jīng)驗，由于之前在其他地方有過分享，后面的會給出相關(guān)鏈接，下面實際做個簡單介紹，感興趣可以去鏈接里面看 架構(gòu)迭代~根據(jù)業(yè)務和集群的拆分，能解決部分灰度部署上線測試，減少點對點通信和廣播通信不同產(chǎn)品的相互影響，針對特定的功能做獨立的優(yōu)化. 消息系統(tǒng)架構(gòu)和集群拆分，最基本的是拆分多實例，其次是按照業(yè)務類型對資源占用情況分類，按用戶接入網(wǎng)絡和對idc布點要求分類（目前沒有條件，所有的產(chǎn)品都部署到全部idc）系統(tǒng)的測試go語言在并發(fā)測試上有獨特優(yōu)勢。對于壓力測試，目前主要針對指定的服務器，選定線上空閑的服務器做長連接壓測。然后結(jié)合可視化，分析壓測過程中的系統(tǒng)狀態(tài)。但壓測早期用的比較多，但實現(xiàn)的統(tǒng)計報表功能和我理想有一定差距。我覺得最近出的golang開源產(chǎn)品都符合這種場景，go寫網(wǎng)絡并發(fā)程序給大家?guī)淼谋憷?，讓大家把以往為了降低復雜度，拆解或者分層協(xié)作的組件，又組合在了一起。 QA Q1:協(xié)議棧大小，超時時間定制原則？ 移動網(wǎng)絡下超時時間按產(chǎn)品需求通常2g，3G情況下是5分鐘，wifi情況下5~8分鐘。但對于個別場景，要求響應非常迅速的場景，如果連接idle超過1分鐘，都會有ping，pong，來校驗是否斷線檢測，盡快做到重新連接。 Q2:消息是否持久化？ 消息持久化，通常是先存后發(fā)，存儲用的redis，但落地用的mysql。mysql只做故障恢復使用。 Q3:消息風暴怎么解決的？ 如果是發(fā)送情況下，普通產(chǎn)品是不需要限速的，對于較大產(chǎn)品是有發(fā)送隊列做控速度，按人數(shù)，按秒進行控速度發(fā)放，發(fā)送成功再發(fā)送下一條。 Q4:golang的工具鏈支持怎么樣？我自己寫過一些小程序千把行之內(nèi)，確實很不錯，但不知道代碼量上去之后，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上邊有分享說golang自帶的profiling工具還不錯，那debug呢怎么樣呢，官方一直沒有出debug工具，gdb支持也不完善，不知你們用的什么？ 是這樣的，我們正常就是println，我感覺基本上可以定位我所有問題，但也不排除由于并行性通過println無法復現(xiàn)的問題，目前來看只能靠經(jīng)驗了。只要常見并發(fā)嘗試，經(jīng)過分析是可以找到的。go很快會推出調(diào)試工具的~ Q5:協(xié)議棧是基于tcp嗎？ 是否有協(xié)議拓展功能？協(xié)議棧是tcp，整個系統(tǒng)tcp長連接，沒有考慮擴展其功能~如果有好的經(jīng)驗，可以分享~ Q6:問個問題，這個系統(tǒng)是接收上行數(shù)據(jù)的吧，系統(tǒng)接收上行數(shù)據(jù)后是轉(zhuǎn)發(fā)給相應系統(tǒng)做處理么，是怎么轉(zhuǎn)發(fā)呢，如果需要給客戶端返回調(diào)用結(jié)果又是怎么處理呢？ 系統(tǒng)上行數(shù)據(jù)是根據(jù)協(xié)議頭進行轉(zhuǎn)發(fā)，協(xié)議頭里面標記了產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，在coordinator里面跟進產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，回調(diào)用戶，如果用戶需要阻塞等待回復才能后續(xù)操作，那通過再發(fā)送消息，路由回用戶。因為整個系統(tǒng)是全異步的。 Q7:問個pushsdk的問題。pushsdk的單連接，多app復用方式，這樣的情況下以下幾個問題是如何解決的：1）系統(tǒng)流量統(tǒng)計會把所有流量都算到啟動連接的應用吧？而啟動應用的連接是不固定的吧？2）同一個pushsdk在不同的應用中的版本號可能不一樣，這樣暴露出來的接口可能有版本問題，如果用單連接模式怎么解決？ 流量只能算在啟動的app上了，但一般這種安裝率很高的app承擔可能性大，常用app本身被檢測和殺死可能性較少，另外消息下發(fā)量是有嚴格控制 的。整體上用戶還是省電和省流量的。我們pushsdk盡量向上兼容，出于這個目的，push sdk本身做的工作非常有限，抽象出來一些常見的功能，純推的系統(tǒng)，客戶端策略目前做的很少，也有這個原因。 Q8:生產(chǎn)系統(tǒng)的profiling是一直打開的么？ 不是一直打開，每個集群都有采樣，但需要開啟哪個可以后臺控制。這個profling是通過接口調(diào)用。 Q9:面前系統(tǒng)中的消息消費者可不可以分組？類似于Kafka。 客戶端可以訂閱不同產(chǎn)品的消息，接受不同的分組。接入的時候進行bind或者unbind操作 Q10:為什么放棄erlang,而選擇go，有什么特別原因嗎？我們現(xiàn)在用的erlang？ erlang沒有問題，原因是我們上線后，其他團隊才做出來，經(jīng)過qa一個部門對比測試，在沒有顯著性能提升下，選擇繼續(xù)使用go版本的push，作為公司基礎服務。 Q11:流控問題有排查過網(wǎng)卡配置導致的idle問題嗎？ 流控是業(yè)務級別的流控，我們上線前對于內(nèi)網(wǎng)的極限通信量做了測試，后續(xù)將請求在rpc庫內(nèi)，控制在小于內(nèi)部通信開銷的上限以下.在到達上限前作流控。 Q12:服務的協(xié)調(diào)調(diào)度為什么選擇zk有考慮過raft實現(xiàn)嗎？golang的raft實現(xiàn)很多啊，比如Consul和ectd之類的。 3年前，還沒有后兩者或者后兩者沒聽過應該。zk當時公司內(nèi)部成熟方案，不過目前來看，我們不準備用zk作結(jié)合系統(tǒng)的定制開發(fā)，準備用自己寫的keeper代替zk，完成配置文件自動轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)自動同步指定進程，同時里面可以完成很多自定義的發(fā)現(xiàn)和控制策略，客戶端包含keeper的sdk就可以實現(xiàn)以上的所有監(jiān)控數(shù)據(jù)，profling數(shù)據(jù)收集，配置文件更新，啟動關(guān)閉等回調(diào)。完全抽象成語keeper通信sdk，keeper之間考慮用raft。 Q13:負載策略是否同時在服務側(cè)與CLIENT側(cè)同時做的 (DISPATCHER 會返回一組IP)？另外，ROOM SERVER/REGISTER SERVER連接狀態(tài)的一致性可用性如何保證? 服務側(cè)?；钣袩o特別關(guān)注的地方? 安全性方面是基于TLS再加上應用層加密? 會在server端做，比如重啟操作前，會下發(fā)指令類型消息，讓客戶端進行主動行為。部分消息使用了加密策略，自定義的rsa+des，另外滿足我們安全公司的需要，也定制開發(fā)很多安全加密策略。一致性是通過冷備解決的，早期考慮雙寫，但實時狀態(tài)雙寫同步代價太高而且容易有臟數(shù)據(jù)，比如register掛了，調(diào)用所有room，通過重新刷入指定register來解決。 Q14:這個keeper有開源打算嗎？ 還在寫，如果沒耦合我們系統(tǒng)太多功能，一定會開源的，主要這意味著，我們所有的bind在sdk的庫也需要開源~ Q15:比較好奇lisence是哪個如果開源？

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go語言聊天室實現(xiàn)（六）創(chuàng)建HTTP連接，并升級為長連接

我們在mian函數(shù)中，首先初始化配置文件，然后新建http連接。

這個連接創(chuàng)建之后，監(jiān)聽服務器的9999端口。如果url的路徑后綴為 "/ws",就轉(zhuǎn)發(fā)到ws/ws.go中的IndexHandler方法中。

這個方法中首先我們創(chuàng)建一個websocket的Upgrader實例，然后我們使用Upgrader的upgrade方法來升級一下我們的連接為長連接。

升級完成之后會返回一個*websocket.Conn的連接，我們之后所有的關(guān)于連接的操作，都是基于該conn的。

在該連接完成之后，我們將連接存放到一個名為Client的map中，以便之后管理更為方便。

之后，我們啟動一個goroutine來讀取連接中發(fā)送的信息內(nèi)容，再根據(jù)內(nèi)容進行相應的操作。

Go-websocket

最近在學習Go語言，利用之前的項目作為案例進行重構(gòu)。項目背景：php提供TCP服務，硬件連接服務器需要處理信息，然后將處理的信息在發(fā)送客戶端，客戶端拿到信息展示給用戶。第一種方案客戶端對發(fā)送信息的接口進行輪詢，檢查硬件是否有信息返回，這樣不好太浪費資源；第二種方案采用websocket將信息主動發(fā)送給客戶端，客戶端做后續(xù)的展示和處理工作；所以最終采用websocket。PHP實現(xiàn)websocket采用GatewayWorker，經(jīng)過商業(yè)論證還是很穩(wěn)定的。

在用Go語言重構(gòu)項目的時候，需要用Go重新搭建Websocket，去網(wǎng)上查了一些資料，利用 gorilla/websocket 在嵌套web框架就可以實現(xiàn)websocket，目前采用Go語言的iris Web框架，接下來就說說我是怎么實現(xiàn)的。

為什么go語言適合開發(fā)網(wǎng)游服務器端

前段時間在golang-China讀到這個貼：

個人覺得golang十分適合進行網(wǎng)游服務器端開發(fā)，寫下這篇文章總結(jié)一下。

從網(wǎng)游的角度看：

要成功的運營一款網(wǎng)游，很大程度上依賴于玩家自發(fā)形成的社區(qū)。只有玩家自發(fā)形成一個穩(wěn)定的生態(tài)系統(tǒng)，游戲才能持續(xù)下去，避免鬼城的出現(xiàn)。而這就需要多次大量導入用戶，在同時在線用戶量達到某個臨界點的時候，才有可能完成。因此，多人同時在線十分有必要。

再來看網(wǎng)游的常見玩法，除了排行榜這類統(tǒng)計和數(shù)據(jù)匯總的功能外，基本沒有需要大量CPU時間的應用。以前的項目里，即時戰(zhàn)斗產(chǎn)生的各種傷害計算對CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通過客戶端-服務器端-客戶端這樣一個來回，為了獲得高響應速度，滿足玩家體驗，服務器端的處理也不能占用太多時間。所以，每次請求對應的CPU占用是比較小的。

網(wǎng)游的IO主要分兩個方面，一個是網(wǎng)絡IO，一個是磁盤IO。網(wǎng)絡IO方面，可以分成美術(shù)資源的IO和游戲邏輯指令的IO，這里主要分析游戲邏輯的IO。游戲邏輯的IO跟CPU占用的情況相似，每次請求的字節(jié)數(shù)很小，但由于多人同時在線，因此并發(fā)數(shù)相當高。另外，地圖信息的廣播也會帶來比較頻繁的網(wǎng)絡通信。磁盤IO方面，主要是游戲數(shù)據(jù)的保存。采用不同的數(shù)據(jù)庫，會有比較大的區(qū)別。以前的項目里，就經(jīng)歷了從MySQL轉(zhuǎn)向MongoDB這種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的過程，磁盤IO不再是瓶頸?？傮w來說，還是用內(nèi)存做一級緩沖，避免大量小數(shù)據(jù)塊讀寫的方案。

針對網(wǎng)游的這些特點，golang的語言特性十分適合開發(fā)游戲服務器端。

首先，go語言提供goroutine機制作為原生的并發(fā)機制。每個goroutine所需的內(nèi)存很少，實際應用中可以啟動大量的goroutine對并發(fā)連接進行響應。goroutine與gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的時候，調(diào)度器就會自動切換到另一個goroutine執(zhí)行，保證CPU不會因為IO而發(fā)生等待。而goroutine與gevent相比，沒有了python底層的GIL限制，就不需要利用多進程來榨取多核機器的性能了。通過設置最大線程數(shù)，可以控制go所啟動的線程，每個線程執(zhí)行一個goroutine，讓CPU滿負載運行。

同時，go語言為goroutine提供了獨到的通信機制channel。channel發(fā)生讀寫的時候，也會掛起當前操作channel的goroutine，是一種同步阻塞通信。這樣既達到了通信的目的，又實現(xiàn)同步，用CSP模型的觀點看，并發(fā)模型就是通過一組進程和進程間的事件觸發(fā)解決任務的。雖然說，主流的編程語言之間，只要是圖靈完備的，他們就都能實現(xiàn)相同的功能。但go語言提供的這種協(xié)程間通信機制，十分優(yōu)雅地揭示了協(xié)程通信的本質(zhì)，避免了以往鎖的顯式使用帶給程序員的心理負擔，確是一大優(yōu)勢。進行網(wǎng)游開發(fā)的程序員，可以將游戲邏輯按照單線程阻塞式的寫，不需要額外考慮線程調(diào)度的問題，以及線程間數(shù)據(jù)依賴的問題。因為，線程間的channel通信，已經(jīng)表達了線程間的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系了，而go的調(diào)度器會給予妥善的處理。

另外，go語言提供的gc機制，以及對指針的保護式使用，可以大大減輕程序員的開發(fā)壓力，提高開發(fā)效率。

展望未來，我期待go語言社區(qū)能夠提供更多的goroutine間的隔離機制。個人十分推崇erlang社區(qū)的脆崩哲學，推動應用發(fā)生預期外行為時，盡早崩潰，再fork出新進程處理新的請求。對于協(xié)程機制，需要由程序員保證執(zhí)行的函數(shù)不會發(fā)生死循環(huán)，導致線程卡死。如果能夠定制goroutine所執(zhí)行函數(shù)的最大CPU執(zhí)行時間，及所能使用的最大內(nèi)存空間，對于提升系統(tǒng)的魯棒性，大有裨益。

當前題目：go語言百萬級連接 golang百萬級并發(fā)
當前地址：http://www.rwnh.cn/article42/ddjcphc.html

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