扛住100亿次红包请求的后端架构设计

前言

偶然看到了《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统》一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经过去良久,但是其中的思想仍然可以为很多后端设计借鉴。

同时作为一名微信后端工程师,看完以后又会思考,学习了这样的文章以后,是否能给自己的工作带来一些实际的经验呢?所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,能否自己实践一下100亿次红包请求呢?否则读完以后脑子里能剩下的东西不过就是100亿 1400万QPS整流这样的字眼,剩下的文章将展示作者是如何以此过程为目标,在本地环境的模拟了此过程。

实现的目标:单机支持100万连接,模拟了摇红包和发红包过程,单机峰值QPS 6万,平稳支持了业务。

注:本文以及作者所有内容,仅代表个人理解和实践,过程和微信团队没有任何关系,真正的线上系统也不同,只是从一些技术点进行了实践,请读者进行区分。

背景知识

QPS:Queries per second 每秒的请求数目。

PPS:Packets per second 每秒数据包数目。

摇红包:客户端发出一个摇红包的请求,如果系统有红包就会返回,用户获得红包。

发红包:产生一个红包里面含有一定金额,红包指定数个用户,每个用户会收到红包信息,用户可以发送拆红包的请求,获取其中的部分金额。

确定目标

在一切系统开始以前,我们应该搞清楚我们的系统在完成以后,应该有一个什么样的负载能力。

用户总数

通过文章我们可以了解到接入服务器638台,服务上限大概是14.3亿用户, 所以单机负载的用户上限大概是14.3亿/638台=228万用户/台。

但是目前中国肯定不会有14亿用户同时在线,参考 http://qiye.qianzhan.com/show/detail/160818-b8d1c700.html的说法,2016年Q2 微信用户大概是8亿,月活在5.4 亿左右。所以在2015年春节期间,虽然使用的用户会很多,但是同时在线肯定不到5.4亿。

服务器数量

一共有638台服务器,按照正常运维设计,我相信所有服务器不会完全上线,会有一定的硬件冗余,来防止突发硬件故障。假设一共有600台接入服务器。

单机需要支持的负载数

每台服务器支持的用户数:5.4亿/600 = 90万。也就是平均单机支持90万用户。如果真实情况比90万更多,则模拟的情况可能会有偏差,但是我认为QPS在这个实验中更重要。

单机峰值QPS

文章中明确表示为1400万QPS。这个数值是非常高的,但是因为有600台服务器存在,所以单机的QPS为 1400万/600= 约为2.3万QPS,文章曾经提及系统可以支持4000万QPS,那么系统的QPS 至少要到4000万/600 = 约为 6.6万, 这个数值大约是目前的3倍,短期来看并不会被触及。但是我相信应该做过相应的压力测试。

发放红包

文中提到系统以5万个每秒的下发速度,那么单机每秒下发速度50000/600=83个/秒,也就是单机系统应该保证每秒以83个的速度下发即可。

最后考虑到系统的真实性,还至少有用户登录的动作,真实的系统还会包括聊天这样的服务业务。

最后整体看一下 100亿次摇红包这个需求,假设它是均匀地发生在春节联欢晚会的4个小时里,那么服务器的QPS 应该是10000000000/600/3600/4.0=1157。也就是单机每秒1000多次,这个数值其实并不高。

如果完全由峰值速度1400万消化 10000000000/(1400*10000) = 714秒,也就是说只需要峰值坚持11分钟,就可以完成所有的请求。可见互联网产品的一个特点就是峰值非常高,持续时间并不会很长。

总结

从单台服务器看,它需要满足下面一些条件:

①  支持至少100万连接用户。

每秒至少能处理2.3万的QPS,这里我们把目标定得更高一些 ,分别设定到了3万和6万。

 摇红包:支持每秒83个的速度下发放红包,也就是说每秒有2.3万次摇红包的请求,其中83个请求能摇到红包,其余的2.29万次请求会知道自己没摇到。当然客户端在收到红包以后,也需要确保客户端和服务器两边的红包数目和红包内的金额要一致。因为没有支付模块,所以我们也把要求提高一倍,达到200个红包每秒的分发速度。

 支持用户之间发红包业务,确保收发两边的红包数目和红包内金额要一致。同样也设定200个红包每秒的分发速度为我们的目标。

想要完整地模拟整个系统实在是太难了,首先需要海量的服务器,其次需要上亿的模拟客户端。这对我来说是办不到,但是有一点可以确定,整个系统是可以水平扩展的,所以我们可以模拟100万客户端,再模拟一台服务器,那么就完成了1/600的模拟。

和现有系统区别:和大部分高QPS测试的不同,本系统的侧重点有所不同。我对2者做了一些对比。

基础软件和硬件

软件

Golang 1.8r3 , shell, python (开发没有使用C++ 而是使用了Golang, 是因为使用Golang 的最初原型达到了系统要求。虽然Golang 还存在一定的问题,但是和开发效率比,这点损失可以接受)。

服务器操作系统:Ubuntu 12.04。

客户端操作系统:debian 5.0。

硬件环境

服务端:dell R2950。8核物理机,非独占有其他业务在工作,16G内存。这台硬件大概是7年前的产品,性能要求应该不是很高。

服务器硬件版本:

服务器CPU信息:

客户端:esxi 5.0 虚拟机,配置为4核5G内存。一共17台,每台和服务器建立6万个连接。完成100万客户端模拟。

技术分析和实现

单机实现100万用户连接

这一点来说相对简单,笔者在几年前就早完成了单机百万用户的开发以及操作。现代的服务器都可以支持百万用户。相关内容可以查看github代码以及相关文档、系统配置以及优化文档。

参考链接:

https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide

https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide/tree/master/docs/cn

3万QPS

这个问题需要分2个部分来看客户端方面和服务器方面。

1)客户端QPS

因为有100万连接连在服务器上,QPS为3万。这就意味着每个连接每33秒,就需要向服务器发一个摇红包的请求。因为单IP可以建立的连接数为6万左右,有17台服务器同时模拟客户端行为。我们要做的就是保证在每一秒都有这么多的请求发往服务器即可。

其中技术要点就是客户端协同。但是各个客户端的启动时间,建立连接的时间都不一致,还存在网络断开重连这样的情况,各个客户端如何判断何时自己需要发送请求,各自该发送多少请求呢?

我是这样解决的:利用NTP服务,同步所有的服务器时间,客户端利用时间戳来判断自己的此时需要发送多少请求。

算法很容易实现:假设有100万用户,则用户id为0-999999.要求的QPS为5万,客户端得知QPS为5万,总用户数为100万,它计算 100万/5万=20,所有的用户应该分为20组,如果 time() % 20 == 用户id % 20,那么这个id的用户就该在这一秒发出请求,如此实现了多客户端协同工作。每个客户端只需要知道总用户数和QPS就能自行准确发出请求了。

扩展思考:如果QPS是3万这样不能被整除的数目,该如何做?如何保证每台客户端发出的请求数目尽量的均衡呢?

2)服务器QPS

服务器端的QPS相对简单,它只需要处理客户端的请求即可。但是为了客观了解处理情况,我们还需要做2件事情。

第一:需要记录每秒处理的请求数目,这需要在代码里埋入计数器。

第二:需要监控网络,因为网络的吞吐情况,可以客观的反映出QPS的真实数据。为此,我利用python脚本结合ethtool工具编写了一个简单的工具,通过它我们可以直观地监视到网络的数据包通过情况如何。它可以客观地显示出我们的网络有如此多的数据传输在发生。

工具截图: 

摇红包业务

摇红包的业务非常简单,首先服务器按照一定的速度生产红包。红包没有被取走的话,就堆积在里面。服务器接收一个客户端的请求,如果服务器里现在有红包就会告诉客户端有,否则就提示没有红包。

因为单机每秒有3万的请求,所以大部分的请求会失败。只需要处理好锁的问题即可。

我为了减少竞争,将所有的用户分在了不同的桶里。这样可以减少对锁的竞争。如果以后还有更高的性能要求,还可以使用高性能队列——Disruptor来进一步提高性能。

注意,在我的测试环境里是缺少支付这个核心服务的,所以实现的难度是大大地减轻了。另外提供一组数字:2016年淘宝的双11的交易峰值仅仅为12万/秒,微信红包分发速度是5万/秒,要做到这点是非常困难的。

参考链接:

http://mt.sohu.com/20161111/n472951708.shtml

发红包业务

发红包的业务很简单,系统随机产生一些红包,并且随机选择一些用户,系统向这些用户提示有红包。这些用户只需要发出拆红包的请求,系统就可以随机从红包中拆分出部分金额,分给用户,完成这个业务。同样这里也没有支付这个核心服务。

监控

最后,我们需要一套监控系统来了解系统的状况,我借用了我另一个项目里的部分代码完成了这个监控模块,利用这个监控,服务器和客户端会把当前的计数器内容发往监控,监控需要把各个客户端的数据做一个整合和展示。同时还会把日志记录下来,给以后的分析提供原始数据。线上系统更多使用opentsdb这样的时序数据库,这里资源有限,所以用了一个原始的方案。

参考链接:

https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat

监控显示日志大概这样:

代码实现及分析

在代码方面,使用到的技巧实在不多,主要是设计思想和Golang本身的一些问题需要考虑。

首先Golang的goroutine的数目控制,因为至少有100万以上的连接,所以按照普通的设计方案,至少需要200万或者300万的goroutine在工作。这会造成系统本身的负担很重。

其次就是100万个连接的管理,无论是连接还是业务都会造成一些心智的负担。

我的设计是这样的:

首先将100万连接分成多个不同的SET,每个SET是一个独立、平行的对象。每个SET只管理几千个连接,如果单个SET工作正常,我只需要添加SET就能提高系统处理能力。

其次谨慎地设计了每个SET里数据结构的大小,保证每个SET的压力不会太大,不会出现消息的堆积。

再次减少了gcroutine的数目,每个连接只使用一个goroutine,发送消息在一个SET里只有一个gcroutine负责,这样节省了100万个goroutine。这样整个系统只需要保留 100万零几百个gcroutine就能完成业务。大量的节省了cpu 和内存。

系统的工作流程大概是:每个客户端连接成功后,系统会分配一个goroutine读取客户端的消息,当消息读取完成,将它转化为消息对象放至在SET的接收消息队列,然后返回获取下一个消息。

在SET内部,有一个工作goroutine,它只做非常简单而高效的事情,它做的事情如下,检查SET的接受消息,它会收到3类消息:

  • 客户端的摇红包请求消息;

  • 客户端的其他消息,比如聊天好友这一类;

  • 服务器端对客户端消息的回应。

对于第1种消息是这样处理的,从客户端拿到摇红包请求消息,试图从SET的红包队列里获取一个红包,如果拿到了就把红包信息返回给客户端,否则构造一个没有摇到的消息,返回给对应的客户端。

对于第2种消息,只需简单地从队列里拿走消息,转发给后端的聊天服务队列即可,其他服务会把消息转发出去。

对于第3种消息,SET 只需要根据消息里的用户id,找到SET里保留的用户连接对象,发回去就可以了。

对于红包产生服务,它的工作很简单,只需要按照顺序轮流在每个SET的红包产生队列里放置红包对象就可以了。这样可以保证每个SET里都是公平的,其次它的工作强度很低,可以保证业务稳定。

参考链接:

https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos

实践

实践的过程分为3个阶段。

阶段1

分别启动服务器端和监控端,然后逐一启动17台客户端,让它们建立起100万的链接。在服务器端,利用ss 命令统计出每个客户端和服务器建立了多少连接。

命令如下:

Alias ss2=Ss –ant | grep 1025 | grep EST | awk –F: “{print \$8}” | sort | uniq –c’

结果如下:

阶段2

利用客户端的http接口,将所有的客户端QPS 调整到3万,让客户端发出3W QPS强度的请求。

运行如下命令:

观察网络监控和监控端反馈,发现QPS 达到预期数据,网络监控截图:

在服务器端启动一个产生红包的服务,这个服务会以200个每秒的速度下发红包,总共4万个。此时观察客户端在监控上的日志,会发现基本上以200个每秒的速度获取到红包。

等到所有红包下发完成后,再启动一个发红包的服务,这个服务系统会生成2万个红包,每秒也是200个,每个红包随机指定3位用户,并向这3个用户发出消息,客户端会自动来拿红包,最后所有的红包都被拿走。

阶段3

利用客户端的http接口,将所有的客户端QPS 调整到6万,让客户端发出6W QPS强度的请求。

如法炮制,在服务器端,启动一个产生红包的服务,这个服务会以200个每秒的速度下发红包,总共4万个。此时观察客户端在监控上的日志,会发现基本上以200个每秒的速度获取到红包。

等到所有红包下发完成后,再启动一个发红包的服务,这个服务系统会生成2万个红包,每秒也是200个,每个红包随机指定3位用户,并向这3个用户发出消息,客户端会自动来拿红包,最后所有的红包都被拿走。

最后,实践完成。

分析数据

在实践过程中,服务器和客户端都将自己内部的计数器记录发往监控端,成为了日志。我们利用简单python 脚本和gnuplt 绘图工具,将实践的过程可视化,由此来验证运行过程。

第一张是客户端的QPS发送数据:

这张图的横坐标是时间,单位是秒,纵坐标是QPS,表示这时刻所有客户端发送的请求的QPS。

图的第一区间,几个小的峰值,是100万客户端建立连接的, 图的第二区间是3万QPS 区间,我们可以看到数据比较稳定地保持在3万这个区间。最后是6万QPS区间。但是从整张图可以看到QPS不是完美地保持在我们希望的直线上。这主要是以下几个原因造成的:

当非常多goroutine 同时运行的时候,依靠sleep 定时并不准确,发生了偏移。我觉得这是golang本身调度导致的。当然如果cpu比较强劲,这个现象会消失。

 因为网络的影响,客户端在发起连接时,可能发生延迟,导致在前1秒没有完成连接。

 服务器负载较大时,1000M网络已经出现了丢包现象,可以通过ifconfig 命令观察到这个现象,所以会有QPS的波动。

第二张是服务器处理的QPS图:

和客户端相对应,服务器也存在3个区间,和客户端的情况很接近。但是我们看到了在大概22:57分,系统的处理能力就有一个明显的下降,随后又提高的尖状。这说明代码还需要优化。

整体观察可以发现,在3万QPS区间,服务器的QPS比较稳定,在6万QSP时候,服务器的处理就不稳定了。我相信这和我的代码有关,如果继续优化的话,还应该能有更好的效果。

将2张图合并起来 :

基本是吻合的,这也证明系统是符合预期设计的。

这是红包生成数量的状态变化图:

非常稳定。

这是客户端每秒获取的摇红包状态:

可以发现3万QPS区间,客户端每秒获取的红包数基本在200左右,在6万QPS的时候,以及出现剧烈的抖动,不能保证在200这个数值了。我觉得主要是6万QPS时候,网络的抖动加剧了,造成了红包数目也在抖动。

最后是Golang 自带的pprof 信息,其中有gc 时间超过了10ms, 考虑到这是一个7年前的硬件,而且非独占模式,所以还是可以接受。

总结

按照设计目标,我们模拟和设计了一个支持100万用户,并且每秒至少可以支持3万QPS,最多6万QPS的系统,简单模拟了微信的摇红包和发红包的过程。可以说达到了预期的目的。

如果600台主机每台主机可以支持6万QPS,只需要7分钟就可以完成100亿次摇红包请求。

虽然这个原型简单地完成了预设的业务,但是它和真正的服务会有哪些差别呢?我罗列了一下:

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参考资料

  • 单机百万的实践

    https://github.com/xiaojiaqi /C1000kPracticeGuide

  • 如何在AWS上进行100万用户压力

    https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat/wiki/Stress-Testing-in-the-Cloud

  • 构建一个你自己的类微信系统

    https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat/wiki/Design

  • http://techblog.cloudperf.net/2016/05/2-million-packets-per-second-on-public.html

  • @火丁笔记

http://huoding.com/2013/10/30/296

  • https://gobyexample.com/non-blocking-channel-operations

作者丨 xiaojiaqi

来源丨 https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos

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