故事背景
在直播行业一个超人气的直播间有时在线人数超过千万，弹幕数量每秒几百万，那么支持这样级别的消息推送技术背后是怎么实现的呢？如果有兴趣可以跟着本文一块分析学习。
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首先介绍两种获取消息的模式
拉模式（定时轮询访问接口获取数据）
- 数据更新频率低，则大多数的数据请求时无效的
- 在线用户数量多，则服务端的查询负载很高
- 定时轮询拉取，无法满足时效性要求
推模式（向客户端进行数据的推送）
- 仅在数据更新时，才有推送
- 需要维护大量的在线长连接
- 数据更新后，可以立即推送
基于WebSocket协议做推送
- 浏览器支持的socket编程，轻松维持服务端的长连接
- 基于TCP协议之上的高层协议，无需开发者关心通讯细节
- 提供了高度抽象的编程接口，业务开发成本较低
WebSocket协议的交互流程
websocket.png
客户端首先发起一个Http请求到服务端，请求的特殊之处，在于在请求里面带了一个upgrade的字段，告诉服务端，我想生成一个websocket的协议，服务端收到请求后，会给客户端一个握手的确认，返回一个switching， 意思允许客户端向websocket协议转换，完成这个协商之后，客户端与服务端之间的底层TCP协议是没有中断的，接下来，客户端可以向服务端发起一个基于websocket协议的消息，服务端也可以主动向客户端发起websocket协议的消息，websocket协议里面通讯的单位就叫message。
传输协议原理
- 协议升级后，继续复用Http协议的底层socket完成后续通讯
- message底层会被切分成多个frame帧进行传输，从协议层面不能传输一个大包，只能切成一个个小包传输
- 编程时，只需操作message，无需关心frame（属于协议和类库自身去操作的）
- 框架底层完成TCP网络I/O，WebSocket协议的解析，开发者无需关心
服务端技术选型与考虑
NodeJs
- 单线程模型（尽管可以多进程），推送性能有限
C/C++
- TCP通讯、WebSocket协议实现成本高
Go
- 多线程，基于协程模型并发
- Go语言属于编译型语言，运行速度并不慢
- 成熟的WebSocket标准库，无需造轮子
基于Go实现WebSocket服务端
用Go语言对WebSocket做一个简单的服务端实现，以及HTML页面进行调试，并对WebSocket封装，这里就直接给出代码了。
WebSocket服务端
/*
* @Author: Hifun
* @Date: 2020/1/6 17:21
*/
package main
import (
"github.com/golang/impl"
"github.com/gorilla/websocket"
"net/http"
"time"
)
var (
upgrader = websocket.Upgrader{
// 允许跨域
CheckOrigin: func(r *http.Request) bool {
return true
},
}
)
func wsHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var (
wsConn *websocket.Conn
err error
data []byte
conn *impl.Connection
)
if wsConn, err = upgrader.Upgrade(w, r, nil); err != nil {
return
}
if conn, err = impl.InitConnection(wsConn); err != nil {
goto ERR
}
go func() {
var (
err error
)
for {
if err = conn.WriteMessage([]byte("heartbeat")); err != nil {
return
}
time.Sleep(2 * time.Second)
}
}()
for {
if data, err = conn.ReadMessage(); err != nil {
goto ERR
}
if err = conn.WriteMessage(data); err != nil {
goto ERR
}
}
ERR:
conn.Close()
}
func main() {
http.HandleFunc("/ws", wsHandler)
http.ListenAndServe(":7777", nil)
}
前端页面 html (示例) 测试用
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>go websocket</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<script type="text/javascript">
var wsUri ="ws://127.0.0.1:7777/ws";
var output;
function init() {
output = document.getElementById("output");
testWebSocket();
}
function testWebSocket() {
websocket = new WebSocket(wsUri);
websocket.onopen = function(evt) {
onOpen(evt)
};
websocket.onclose = function(evt) {
onClose(evt)
};
websocket.onmessage = function(evt) {
onMessage(evt)
};
websocket.onerror = function(evt) {
onError(evt)
};
}
function onOpen(evt) {
writeToScreen("CONNECTED");
// doSend("WebSocket rocks");
}
function onClose(evt) {
writeToScreen("DISCONNECTED");
}
function onMessage(evt) {
writeToScreen('<span style="color: blue;">RESPONSE: '+ evt.data+'</span>');
// websocket.close();
}
function onError(evt) {
writeToScreen('<span style="color: red;">ERROR:</span> '+ evt.data);
}
function doSend(message) {
writeToScreen("SENT: " + message);
websocket.send(message);
}
function writeToScreen(message) {
var pre = document.createElement("p");
pre.style.wordWrap = "break-word";
pre.innerHTML = message;
output.appendChild(pre);
}
window.addEventListener("load", init, false);
function sendBtnClick(){
var msg = document.getElementById("input").value;
doSend(msg);
document.getElementById("input").value = '';
}
function closeBtnClick(){
websocket.close();
}
</script>
<h2>WebSocket Test</h2>
<input type="text" id="input"></input>
<button onclick="sendBtnClick()" >send</button>
<button onclick="closeBtnClick()" >close</button>
<div id="output"></div>
</body>
</html>
封装WebSocket
这里解释一下为什么要封装起来
1.缺乏工程化设计，其他代码模块无法直接操作Websocket连接。
2.websocket连接非线程安全，并发读/写需要同步手段。(ReadMessage、WriteMessage一次只能有一个在执行)
这里再解释一下线程安全
线程安全: 指多个线程在执行同一段代码的时候采用加锁机制，使每次的执行结果和单线程执行的结果都是一样的，不存在执行程序时出现意外结果。
下面是封装的代码，我这里定义了一个包，放到了GOPATH里
/*
* @Author: Hifun
* @Date: 2020/1/7 16:01
*/
package impl
import (
"errors"
"github.com/gorilla/websocket"
"sync"
)
type Connection struct {
wsConn *websocket.Conn
inChan chan []byte
outChan chan []byte
closeChan chan byte
mutex sync.Mutex
isClosed bool
}
func InitConnection(wsConn *websocket.Conn) (conn *Connection, err error) {
conn = &Connection{
wsConn: wsConn,
inChan: make(chan []byte, 1000),
outChan: make(chan []byte, 1000),
closeChan: make(chan byte, 1),
}
// 启动读协程
go conn.readLoop()
// 启动写协程
go conn.writeLoop()
return
}
// API
func (conn *Connection) ReadMessage() (data []byte, err error) {
select {
case data = <-conn.inChan:
case <-conn.closeChan:
err = errors.New("Connection is closed")
}
return
}
func (conn *Connection) WriteMessage(data []byte) (err error) {
select {
case conn.outChan <- data:
case <-conn.closeChan:
err = errors.New("Connection is closed")
}
return
}
func (conn *Connection) Close() {
conn.wsConn.Close()
// 这里只能执行一次
conn.mutex.Lock()
if !conn.isClosed {
close(conn.closeChan)
conn.isClosed = true
}
conn.mutex.Unlock()
}
func (conn *Connection) readLoop() {
var (
data []byte
err error
)
for {
if _, data, err = conn.wsConn.ReadMessage(); err != nil {
goto ERR
}
// 这里可能阻塞
select {
case conn.inChan <- data:
case <-conn.closeChan:
// closeChan 关闭进入
goto ERR
}
}
ERR:
conn.Close()
}
func (conn *Connection) writeLoop() {
var (
data []byte
err error
)
for {
select {
case data = <-conn.outChan:
case <-conn.closeChan:
goto ERR
}
if err = conn.wsConn.WriteMessage(websocket.TextMessage, data); err != nil {
goto ERR
}
}
ERR:
conn.Close()
}
千万级弹幕系统的架构设计分析
技术难点
内核瓶颈
- 推送量大：100W在线 * 10条/每秒 = 1000W条/秒
- 内核瓶颈：linux内核发送TCP的极限包频 ≈ 100W/秒
锁瓶颈
- 需要维护在线用户集合（100W用户在线），通常是一个字典结构
- 推送消息即遍历整个集合，顺序发送消息，耗时极长
- 推送期间，客户端仍旧正常的上下线，集合面临不停的修改，修改需要遍历，所以集合需要上锁
CPU瓶颈
- 浏览器与服务端之间一般采用的是Json格式去通讯
- Json编码非常耗费CPU资源
- 向100W在线推送一次，则需100W次Json Encode
优化方案
内核瓶颈
- 减少网络小包的发送，我们将网络上几百字节定义成网络的小包了，小包的问题是对内核和网络的中间设备造成处理的压力。方案是将一秒内N条消息合并成1条消息，合并后，每秒推送数等于在线连接数。
锁瓶颈
- 大锁拆小锁，将长连接打散到多个集合中去，每个集合都有自己的锁，多线程并发推送集合，线程之间推送的集合不同，所以没有锁的竞争关系，避免锁竞争。
- 读写锁取代互斥锁，多个推送任务可以并发遍历相同集合
CPU瓶颈
- 减少重复计算，Json编码前置，1次消息编码+100W次推送，消息合并前置，N条消息合并后，只需要编码一次。
单机架构
simple.png
最外层是在线的长连接，连接到服务端后，打散到多个集合里面存储，我们要发送的消息呢，通过打包后，经过json编码，被多个线程或协程分发到多个集合中去，最终推给了所有的在线连接。
单机瓶颈
- 维护海量长连接，会花费不少内存
- 消息推送的瞬时，消耗大量的CPU
- 消息推送的瞬时带宽高达400-600Mb（4-6Gbits），需要用到万兆网卡，是主要瓶颈
集群
部署多个节点，通过负载均衡，把连接打散到多个 服务器上，但推送消息的时候，不知道哪个直播间在哪个节点上，最常用的方式是将消息广播给所有的网关节点，此时就需要做一个逻辑集群。
逻辑集群
- 基于Http2协议向gateway集群分发消息（Http2支持连接复用，用作RPC性能更佳，即在单个连接上可以做高吞吐的请求应答处理）
-
基于Http1协议对外提供推送API（Http1更加普及，对业务方更加友好）
整体分布式架构图如下：
http.png
任何业务方通过Http接口调用到逻辑集群，逻辑集群把消息广播给所有网关，各个网关各自将消息推送给在线的连接即可。
本文讲解了开发消息推送服务的难点与解决方案的大体思路，按照整个理论流程下来，基本能实现一套弹幕消息推送的服务。理论远比不上实践，动手敲一遍吧！
