關(guān)于go語言實現(xiàn)通信協(xié)議棧的信息
如何實現(xiàn)支持?jǐn)?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。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供樅陽企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、H5頁面制作、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為樅陽眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
周洋，360手機助手技術(shù)經(jīng)理及架構(gòu)師，負(fù)責(zé)360長連接消息系統(tǒng)，360手機助手架構(gòu)的開發(fā)與維護(hù)。
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(wù)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(wù)場景，單通道多app復(fù)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(wù)。
目前整個系統(tǒng)按不同業(yè)務(wù)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(biāo)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(wù)。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(biāo)：單機的連接數(shù)指標(biāo)
做過長連接的同行，應(yīng)該有體會，如果在穩(wěn)定連接情況下，連接數(shù)這個指標(biāo)，在沒有網(wǎng)絡(luò)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(dá)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(luò)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(luò)環(huán)境下，移動客戶端的斷線率很高，假設(shè)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(dá)到3w，這同時連入的3w用戶，要進(jìn)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(shè)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(yīng)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(yīng)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(luò)狀況來決定。
第二個重要指標(biāo):消息系統(tǒng)的內(nèi)存使用量指標(biāo)
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(shè)計上是否需要全雙工（即讀寫是否需要同時進(jìn)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(shè)置的讀寫buffer是多大，是全局復(fù)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(biāo)：每秒消息下發(fā)量
這一點上，也要看我們對消息到達(dá)的QoS級別(回復(fù)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(jìn)去。如果所有的都去掉，那就是比較基礎(chǔ)庫的性能了。
所以我只能給出大概數(shù)據(jù)，24核，64G的服務(wù)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(dá)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(jìn)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(wù)服務(wù)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(xué)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(dāng)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(yīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域的長連接服務(wù)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(jìn)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(dān)了對redis和mysql的操作，另外也提供部分業(yè)務(wù)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(jìn)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(fù)ack，那服務(wù)端就不會刪除消息，消息就會被反復(fù)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(wù)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(biāo)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(wù)分解成一系列的子任務(wù)，分發(fā)給所有center，然后在所有的子任務(wù)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(jìn)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(wù)端架構(gòu)
常見的推送模型有長輪訓(xùn)拉取，服務(wù)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(xùn)，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(fù)消耗,如果需要多終端重復(fù)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(fù)用推送系統(tǒng)做im類型通信，可能并不合適。
對于嚴(yán)格要求時序性，消息可以重復(fù)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(wù)服務(wù)器拉取消息。并且當(dāng)主從同步延遲的時候，跟進(jìn)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(xì)節(jié)完善度，往往決定了弱網(wǎng)絡(luò)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(wù)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(wù)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(luò)情況下的長連接ip做緩存，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境切換時候（wifi、2G、3G)，重新請求分配器，緩存不同網(wǎng)絡(luò)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(shè)置,完善斷線檢測重連機制
針對不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，或者客戶端本身消息的活躍程度，心跳要自適應(yīng)的進(jìn)行調(diào)整并與服務(wù)端協(xié)商，來保證鏈路的連通性。并且在弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，除了網(wǎng)絡(luò)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(luò)下，多久沒有得到響應(yīng)，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(shè)置，可以讓客戶端最快的檢測到網(wǎng)絡(luò)問題，重新建立鏈路，同時在網(wǎng)絡(luò)抖動情況下也能完成大數(shù)據(jù)傳輸。
結(jié)合服務(wù)端做策略
另外系統(tǒng)可能結(jié)合服務(wù)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(jìn)行重試。主要是方便服務(wù)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.
客戶端保活策略
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(wù)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(dá)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?；畈呗裕热绾推渌鸻pp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(wù)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(fù)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(wù)端，選擇條件稍微簡單，要求部署接入點（IDC）越要多，配合精細(xì)的選路策略，效果越有保證，至于想知道哪些云服務(wù)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(dāng)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(dá)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(fù)擔(dān)。遇到這種情況當(dāng)時整個系統(tǒng)最差情況每隔2，3天就需要重啟一次~
當(dāng)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(fù)用。
當(dāng)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(yīng)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(fù)擔(dān)。
針對這個問題，應(yīng)盡量控制協(xié)程創(chuàng)建，對于長連接這種應(yīng)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(yīng)，最好通過一個任務(wù)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(wù)池還有額外的好處，可以對請求進(jìn)行打包處理，提高吞吐量，并且可以加入控量策略.
2.網(wǎng)絡(luò)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(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他服務(wù)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(luò)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(wù)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(wù)池來做，其實我感覺放在任務(wù)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(wù)池本身就是業(yè)務(wù)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(yù)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(jìn)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(jìn)行通信（復(fù)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(luò)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(jìn)行通信，需要建立大量的常駐連接，每個目標(biāo)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(biāo)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(wù)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(fù)擔(dān)，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(yīng)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(dāng)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(jìn)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(jìn)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(xì)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(jìn)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(xì)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(yīng)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(jìn)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(fù)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(yīng)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(wù)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(fù)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(jìn)行復(fù)用，針對應(yīng)用層數(shù)據(jù)，具體設(shè)計對象池，在部分環(huán)節(jié)去復(fù)用，可能比這種無差別的設(shè)計一個通用池更能進(jìn)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(wù)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(wù)類型對資源占用情況分類，按用戶接入網(wǎng)絡(luò)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(wù)器，選定線上空閑的服務(wù)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(luò)并發(fā)程序給大家?guī)淼谋憷?，讓大家把以往為了降低?fù)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(luò)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(yīng)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(fù)使用。
Q3:消息風(fēng)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(jìn)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(fù)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(kuò)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(yīng)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(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，協(xié)議頭里面標(biāo)記了產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，在coordinator里面跟進(jìn)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(fù)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(fù)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(yīng)用吧？而啟動應(yīng)用的連接是不固定的吧？2）同一個pushsdk在不同的應(yīng)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(dān)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(yán)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(jìn)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(tuán)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(chǔ)服務(wù)。
Q11:流控問題有排查過網(wǎng)卡配置導(dǎo)致的idle問題嗎？
流控是業(yè)務(wù)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(dá)上限前作流控。
Q12:服務(wù)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(yīng)該。zk當(dāng)時公司內(nèi)部成熟方案，不過目前來看，我們不準(zhǔn)備用zk作結(jié)合系統(tǒng)的定制開發(fā)，準(zhǔn)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(jìn)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(fù)載策略是否同時在服務(wù)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(wù)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(yīng)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(jìn)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？
go語言版本的Gossip協(xié)議包（memberlist）的使用
由于工作的契機，最近學(xué)習(xí)了下Gossip，以及go語言的實現(xiàn)版本HashiCorp/memberlist。網(wǎng)上有個最基本的memberlist使用的example，在下邊的鏈接中，感興趣可以按照文檔運行下感受感受。本文主要講解memberlist v0.1.5 的使用細(xì)節(jié)。
Gossip是最終一致性協(xié)議，是目前性能最好，容錯性最好的分布式協(xié)議。目前Prometheus的告警組件alertmanager、redis、s3、區(qū)塊鏈等項目都有使用Gossip。本文不介紹Gossip原理，大家自行谷歌。
簡單的幾步即可搭建gossip集群
感謝已經(jīng)有網(wǎng)友為我們實現(xiàn)了一個example（
）。
哪里有問題，還請大家多多指正
Go語言HTTPServer開發(fā)的六種實現(xiàn)
學(xué)完了 net/http 和 fasthttp 兩個HTTP協(xié)議接口的客戶端實現(xiàn)，接下來就要開始Server的開發(fā)，不學(xué)不知道一學(xué)嚇一跳，居然這兩個庫還支持Server的開發(fā)，太方便了。
相比于Java的HTTPServer開發(fā)基本上都是使用Spring或者Springboot框架，總是要配置各種配置類，各種 handle 對象。Golang的Server開發(fā)顯得非常簡單，就是因為特別簡單，或者說沒有形成特別統(tǒng)一的規(guī)范或者框架，我發(fā)現(xiàn)了很多實現(xiàn)方式，HTTP協(xié)議基于還是 net/http 和 fasthttp ，但是 handle 語法就多種多樣了。
先復(fù)習(xí)一下： Golang語言HTTP客戶端實踐 、 Golang fasthttp實踐 。
在Golang語言方面，實現(xiàn)某個功能的庫可能會比較多，有機會還是要多跟同行交流，指不定就發(fā)現(xiàn)了更好用的庫。下面我分享我學(xué)到的六種Server開發(fā)的實現(xiàn)Demo。
基于 net/http 實現(xiàn)，這是一種比較基礎(chǔ)的，對于接口和 handle 映射關(guān)系處理并不優(yōu)雅，不推薦使用。
第二種也是基于 net/http ，這種編寫語法可以很好地解決第一種的問題，handle和path有了類似配置的語法，可讀性提高了很多。
第三個基于 net/http 和 github.com/labstack/echo ，后者主要提供了 Echo 對象用來處理各類配置包括接口和handle映射，功能很豐富，可讀性最佳。
第四種依然基于 net/http 實現(xiàn)，引入了 github.com/gin-gonic/gin 的路由，看起來接口和 handle 映射關(guān)系比較明晰了。
第五種基于 fasthttp 開發(fā)，使用都是 fasthttp 提供的API，可讀性尚可，handle配置倒是更像Java了。
第六種依然基于 fasthttp ，用到了 github.com/buaazp/fasthttprouter ，有點奇怪兩個居然不在一個GitHub倉庫里。使用語法跟第三種方式有點類似，比較有條理，有利于閱讀。
【golang詳解】go語言GMP(GPM)原理和調(diào)度
Goroutine調(diào)度是一個很復(fù)雜的機制，下面嘗試用簡單的語言描述一下Goroutine調(diào)度機制，想要對其有更深入的了解可以去研讀一下源碼。
首先介紹一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go協(xié)程，每個go關(guān)鍵字都會創(chuàng)建一個協(xié)程。
M ---------- thread內(nèi)核級線程，所有的G都要放在M上才能運行。
P ----------- processor處理器，調(diào)度G到M上，其維護(hù)了一個隊列，存儲了所有需要它來調(diào)度的G。
Goroutine 調(diào)度器P和 OS 調(diào)度器是通過 M 結(jié)合起來的，每個 M 都代表了 1 個內(nèi)核線程，OS 調(diào)度器負(fù)責(zé)把內(nèi)核線程分配到 CPU 的核上執(zhí)行
模型圖：
避免頻繁的創(chuàng)建、銷毀線程，而是對線程的復(fù)用。
1）work stealing機制
當(dāng)本線程無可運行的G時，嘗試從其他線程綁定的P偷取G，而不是銷毀線程。
2）hand off機制
當(dāng)本線程M0因為G0進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)用阻塞時，線程釋放綁定的P，把P轉(zhuǎn)移給其他空閑的線程執(zhí)行。進(jìn)而某個空閑的M1獲取P，繼續(xù)執(zhí)行P隊列中剩下的G。而M0由于陷入系統(tǒng)調(diào)用而進(jìn)被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空閑，就可以保證充分利用CPU。M1的來源有可能是M的緩存池，也可能是新建的。當(dāng)G0系統(tǒng)調(diào)用結(jié)束后，根據(jù)M0是否能獲取到P，將會將G0做不同的處理：
如果有空閑的P，則獲取一個P，繼續(xù)執(zhí)行G0。
如果沒有空閑的P，則將G0放入全局隊列，等待被其他的P調(diào)度。然后M0將進(jìn)入緩存池睡眠。
如下圖
GOMAXPROCS設(shè)置P的數(shù)量，最多有GOMAXPROCS個線程分布在多個CPU上同時運行
在Go中一個goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被餓死。
具體可以去看另一篇文章
【Golang詳解】go語言調(diào)度機制 搶占式調(diào)度
當(dāng)創(chuàng)建一個新的G之后優(yōu)先加入本地隊列，如果本地隊列滿了，會將本地隊列的G移動到全局隊列里面，當(dāng)M執(zhí)行work stealing從其他P偷不到G時，它可以從全局G隊列獲取G。
協(xié)程經(jīng)歷過程
我們創(chuàng)建一個協(xié)程 go func()經(jīng)歷過程如下圖：
說明：
這里有兩個存儲G的隊列，一個是局部調(diào)度器P的本地隊列、一個是全局G隊列。新創(chuàng)建的G會先保存在P的本地隊列中，如果P的本地隊列已經(jīng)滿了就會保存在全局的隊列中；處理器本地隊列是一個使用數(shù)組構(gòu)成的環(huán)形鏈表，它最多可以存儲 256 個待執(zhí)行任務(wù)。
G只能運行在M中，一個M必須持有一個P，M與P是1：1的關(guān)系。M會從P的本地隊列彈出一個可執(zhí)行狀態(tài)的G來執(zhí)行，如果P的本地隊列為空，就會想其他的MP組合偷取一個可執(zhí)行的G來執(zhí)行；
一個M調(diào)度G執(zhí)行的過程是一個循環(huán)機制；會一直從本地隊列或全局隊列中獲取G
上面說到P的個數(shù)默認(rèn)等于CPU核數(shù)，每個M必須持有一個P才可以執(zhí)行G，一般情況下M的個數(shù)會略大于P的個數(shù)，這多出來的M將會在G產(chǎn)生系統(tǒng)調(diào)用時發(fā)揮作用。類似線程池，Go也提供一個M的池子，需要時從池子中獲取，用完放回池子，不夠用時就再創(chuàng)建一個。
work-stealing調(diào)度算法：當(dāng)M執(zhí)行完了當(dāng)前P的本地隊列隊列里的所有G后，P也不會就這么在那躺尸啥都不干，它會先嘗試從全局隊列隊列尋找G來執(zhí)行，如果全局隊列為空，它會隨機挑選另外一個P，從它的隊列里中拿走一半的G到自己的隊列中執(zhí)行。
如果一切正常，調(diào)度器會以上述的那種方式順暢地運行，但這個世界沒這么美好，總有意外發(fā)生，以下分析goroutine在兩種例外情況下的行為。
Go runtime會在下面的goroutine被阻塞的情況下運行另外一個goroutine：
用戶態(tài)阻塞/喚醒
當(dāng)goroutine因為channel操作或者network I/O而阻塞時（實際上golang已經(jīng)用netpoller實現(xiàn)了goroutine網(wǎng)絡(luò)I/O阻塞不會導(dǎo)致M被阻塞，僅阻塞G，這里僅僅是舉個栗子），對應(yīng)的G會被放置到某個wait隊列(如channel的waitq)，該G的狀態(tài)由_Gruning變?yōu)開Gwaitting，而M會跳過該G嘗試獲取并執(zhí)行下一個G，如果此時沒有可運行的G供M運行，那么M將解綁P，并進(jìn)入sleep狀態(tài)；當(dāng)阻塞的G被另一端的G2喚醒時（比如channel的可讀/寫通知），G被標(biāo)記為，嘗試加入G2所在P的runnext（runnext是線程下一個需要執(zhí)行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地隊列和全局隊列。
系統(tǒng)調(diào)用阻塞
當(dāng)M執(zhí)行某一個G時候如果發(fā)生了阻塞操作，M會阻塞，如果當(dāng)前有一些G在執(zhí)行，調(diào)度器會把這個線程M從P中摘除，然后再創(chuàng)建一個新的操作系統(tǒng)的線程(如果有空閑的線程可用就復(fù)用空閑線程)來服務(wù)于這個P。當(dāng)M系統(tǒng)調(diào)用結(jié)束時候，這個G會嘗試獲取一個空閑的P執(zhí)行，并放入到這個P的本地隊列。如果獲取不到P，那么這個線程M變成休眠狀態(tài)， 加入到空閑線程中，然后這個G會被放入全局隊列中。
隊列輪轉(zhuǎn)
可見每個P維護(hù)著一個包含G的隊列，不考慮G進(jìn)入系統(tǒng)調(diào)用或IO操作的情況下，P周期性的將G調(diào)度到M中執(zhí)行，執(zhí)行一小段時間，將上下文保存下來，然后將G放到隊列尾部，然后從隊列中重新取出一個G進(jìn)行調(diào)度。
除了每個P維護(hù)的G隊列以外，還有一個全局的隊列，每個P會周期性地查看全局隊列中是否有G待運行并將其調(diào)度到M中執(zhí)行，全局隊列中G的來源，主要有從系統(tǒng)調(diào)用中恢復(fù)的G。之所以P會周期性地查看全局隊列，也是為了防止全局隊列中的G被餓死。
除了每個P維護(hù)的G隊列以外，還有一個全局的隊列，每個P會周期性地查看全局隊列中是否有G待運行并將其調(diào)度到M中執(zhí)行，全局隊列中G的來源，主要有從系統(tǒng)調(diào)用中恢復(fù)的G。之所以P會周期性地查看全局隊列，也是為了防止全局隊列中的G被餓死。
M0
M0是啟動程序后的編號為0的主線程，這個M對應(yīng)的實例會在全局變量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0負(fù)責(zé)執(zhí)行初始化操作和啟動第一個G，在之后M0就和其他的M一樣了
G0
G0是每次啟動一個M都會第一個創(chuàng)建的goroutine，G0僅用于負(fù)責(zé)調(diào)度G，G0不指向任何可執(zhí)行的函數(shù)，每個M都會有一個自己的G0，在調(diào)度或系統(tǒng)調(diào)用時會使用G0的棧空間，全局變量的G0是M0的G0
一個G由于調(diào)度被中斷，此后如何恢復(fù)？
中斷的時候?qū)⒓拇嫫骼锏臈Ｐ畔?，保存到自己的G對象里面。當(dāng)再次輪到自己執(zhí)行時，將自己保存的棧信息復(fù)制到寄存器里面，這樣就接著上次之后運行了。
我這里只是根據(jù)自己的理解進(jìn)行了簡單的介紹，想要詳細(xì)了解有關(guān)GMP的底層原理可以去看Go調(diào)度器 G-P-M 模型的設(shè)計者的文檔或直接看源碼
參考： ()
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當(dāng)前名稱：關(guān)于go語言實現(xiàn)通信協(xié)議棧的信息
鏈接地址：http://m.jiaotiyi.com/article/ddcdjei.html