Go语言消息推送系统 goeasy消息推送

如何实现支持数亿用户的长连消息系统

此文是根据周洋在【高可用架构群】中的分享内容整理而成,转发请注明出处。 周洋,360手机助手技术经理及架构师,负责360长连接消息系统,360手机助手架构的开发与维护。 不知道咱们群名什么时候改为“Python高可用架构群”了,所以不得不说,很荣幸能在接下来的一个小时里在Python群里讨论golang....360消息系统介绍 360消息系统更确切的说是长连接push系统,目前服务于360内部多个产品,开发平台数千款app,也支持部分聊天业务场景,单通道多app复用,支持上行数据,提供接入方不同粒度的上行数据和用户状态回调服务。 目前整个系统按不同业务分成9个功能完整的集群,部署在多个idc上(每个集群覆盖不同的idc),实时在线数亿量级。通常情况下,pc,手机,甚至是智能硬件上的360产品的push消息,基本上是从我们系统发出的。 关于push系统对比与性能指标的讨论 很多同行比较关心go语言在实现push系统上的性能问题,单机性能究竟如何,能否和其他语言实现的类似系统做对比么?甚至问如果是创业,第三方云推送平台,推荐哪个? 其实各大厂都有类似的push系统,市场上也有类似功能的云服务。包括我们公司早期也有erlang,nodejs实现的类似系统,也一度被公司要求做类似的对比测试。我感觉在讨论对比数据的时候,很难保证大家环境和需求的统一,我只能说下我这里的体会,数据是有的,但这个数据前面估计会有很多定语~ 第一个重要指标:单机的连接数指标 做过长连接的同行,应该有体会,如果在稳定连接情况下,连接数这个指标,在没有网络吞吐情况下对比,其实意义往往不大,维持连接消耗cpu资源很小,每条连接tcp协议栈会占约4k的内存开销,系统参数调整后,我们单机测试数据,最高也是可以达到单实例300w长连接。但做更高的测试,我个人感觉意义不大。 因为实际网络环境下,单实例300w长连接,从理论上算压力就很大:实际弱网络环境下,移动客户端的断线率很高,假设每秒有1000分之一的用户断线重连。300w长连接,每秒新建连接达到3w,这同时连入的3w用户,要进行注册,加载离线存储等对内rpc调用,另外300w长连接的用户心跳需要维持,假设心跳300s一次,心跳包每秒需要1w tps。单播和多播数据的转发,广播数据的转发,本身也要响应内部的rpc调用,300w长连接情况下,gc带来的压力,内部接口的响应延迟能否稳定保障。这些集中在一个实例中,可用性是一个挑战。所以线上单实例不会hold很高的长连接,实际情况也要根据接入客户端网络状况来决定。 第二个重要指标:消息系统的内存使用量指标 这一点上,使用go语言情况下,由于协程的原因,会有一部分额外开销。但是要做两个推送系统的对比,也有些需要确定问题。比如系统从设计上是否需要全双工(即读写是否需要同时进行)如果半双工,理论上对一个用户的连接只需要使用一个协程即可(这种情况下,对用户的断线检测可能会有延时),如果是全双工,那读/写各一个协程。两种场景内存开销是有区别的。 另外测试数据的大小往往决定我们对连接上设置的读写buffer是多大,是全局复用的,还是每个连接上独享的,还是动态申请的。另外是否全双工也决定buffer怎么开。不同的策略,可能在不同情况的测试中表现不一样。 第三个重要指标:每秒消息下发量 这一点上,也要看我们对消息到达的QoS级别(回复ack策略区别),另外看架构策略,每种策略有其更适用的场景,是纯粹推?还是推拉结合?甚至是否开启了消息日志?日志库的实现机制、以及缓冲开多大?flush策略……这些都影响整个系统的吞吐量。 另外为了HA,增加了内部通信成本,为了避免一些小概率事件,提供闪断补偿策略,这些都要考虑进去。如果所有的都去掉,那就是比较基础库的性能了。 所以我只能给出大概数据,24核,64G的服务器上,在QoS为message at least,纯粹推,消息体256B~1kB情况下,单个实例100w实际用户(200w+)协程,峰值可以达到2~5w的QPS...内存可以稳定在25G左右,gc时间在200~800ms左右(还有优化空间)。 我们正常线上单实例用户控制在80w以内,单机最多两个实例。事实上,整个系统在推送的需求上,对高峰的输出不是提速,往往是进行限速,以防push系统瞬时的高吞吐量,转化成对接入方业务服务器的ddos攻击所以对于性能上,我感觉大家可以放心使用,至少在我们这个量级上,经受过考验,go1.5到来后,确实有之前投资又增值了的感觉。 消息系统架构介绍 下面是对消息系统的大概介绍,之前一些同学可能在gopher china上可以看到分享,这里简单讲解下架构和各个组件功能,额外补充一些当时遗漏的信息: 架构图如下,所有的service都 written by golang.几个大概重要组件介绍如下: dispatcher service根据客户端请求信息,将应网络和区域的长连接服务器的,一组IP传送给客户端。客户端根据返回的IP,建立长连接,连接Room service. room Service,长连接网关,hold用户连接,并将用户注册进register service,本身也做一些接入安全策略、白名单、IP限制等。 register service是我们全局session存储组件,存储和索引用户的相关信息,以供获取和查询。 coordinator service用来转发用户的上行数据,包括接入方订阅的用户状态信息的回调,另外做需要协调各个组件的异步操作,比如kick用户操作,需要从register拿出其他用户做异步操作. saver service是存储访问层,承担了对redis和mysql的操作,另外也提供部分业务逻辑相关的内存缓存,比如广播信息的加载可以在saver中进行缓存。另外一些策略,比如客户端sdk由于被恶意或者意外修改,每次加载了消息,不回复ack,那服务端就不会删除消息,消息就会被反复加载,形成死循环,可以通过在saver中做策略和判断。(客户端总是不可信的)。 center service提供给接入方的内部api服务器,比如单播或者广播接口,状态查询接口等一系列api,包括运维和管理的api。 举两个常见例子,了解工作机制:比如发一条单播给一个用户,center先请求Register获取这个用户之前注册的连接通道标识、room实例地址,通过room service下发给长连接 Center Service比较重的工作如全网广播,需要把所有的任务分解成一系列的子任务,分发给所有center,然后在所有的子任务里,分别获取在线和离线的所有用户,再批量推到Room Service。通常整个集群在那一瞬间压力很大。 deployd/agent service用于部署管理各个进程,收集各组件的状态和信息,zookeeper和keeper用于整个系统的配置文件管理和简单调度 关于推送的服务端架构 常见的推送模型有长轮训拉取,服务端直接推送(360消息系统目前主要是这种),推拉结合(推送只发通知,推送后根据通知去拉取消息). 拉取的方式不说了,现在并不常用了,早期很多是nginx+lua+redis,长轮训,主要问题是开销比较大,时效性也不好,能做的优化策略不多。 直接推送的系统,目前就是360消息系统这种,消息类型是消耗型的,并且对于同一个用户并不允许重复消耗,如果需要多终端重复消耗,需要抽象成不同用户。 推的好处是实时性好,开销小,直接将消息下发给客户端,不需要客户端走从接入层到存储层主动拉取. 但纯推送模型,有个很大问题,由于系统是异步的,他的时序性无法精确保证。这对于push需求来说是够用的,但如果复用推送系统做im类型通信,可能并不合适。 对于严格要求时序性,消息可以重复消耗的系统,目前也都是走推拉结合的模型,就是只使用我们的推送系统发通知,并附带id等给客户端做拉取的判断策略,客户端根据推送的key,主动从业务服务器拉取消息。并且当主从同步延迟的时候,跟进推送的key做延迟拉取策略。同时也可以通过消息本身的QoS,做纯粹的推送策略,比如一些“正在打字的”低优先级消息,不需要主动拉取了,通过推送直接消耗掉。 哪些因素决定推送系统的效果? 首先是sdk的完善程度,sdk策略和细节完善度,往往决定了弱网络环境下最终推送质量. SDK选路策略,最基本的一些策略如下:有些开源服务可能会针对用户hash一个该接入区域的固定ip,实际上在国内环境下不可行,最好分配器(dispatcher)是返回散列的一组,而且端口也要参开,必要时候,客户端告知是retry多组都连不上,返回不同idc的服务器。因为我们会经常检测到一些case,同一地区的不同用户,可能对同一idc内的不同ip连通性都不一样,也出现过同一ip不同端口连通性不同,所以用户的选路策略一定要灵活,策略要足够完善.另外在选路过程中,客户端要对不同网络情况下的长连接ip做缓存,当网络环境切换时候(wifi、2G、3G),重新请求分配器,缓存不同网络环境的长连接ip。 客户端对于数据心跳和读写超时设置,完善断线检测重连机制 针对不同网络环境,或者客户端本身消息的活跃程度,心跳要自适应的进行调整并与服务端协商,来保证链路的连通性。并且在弱网络环境下,除了网络切换(wifi切3G)或者读写出错情况,什么时候重新建立链路也是一个问题。客户端发出的ping包,不同网络下,多久没有得到响应,认为网络出现问题,重新建立链路需要有个权衡。另外对于不同网络环境下,读取不同的消息长度,也要有不同的容忍时间,不能一刀切。好的心跳和读写超时设置,可以让客户端最快的检测到网络问题,重新建立链路,同时在网络抖动情况下也能完成大数据传输。 结合服务端做策略 另外系统可能结合服务端做一些特殊的策略,比如我们在选路时候,我们会将同一个用户尽量映射到同一个room service实例上。断线时,客户端尽量对上次连接成功的地址进行重试。主要是方便服务端做闪断情况下策略,会暂存用户闪断时实例上的信息,重新连入的 时候,做单实例内的迁移,减少延时与加载开销. 客户端保活策略 很多创业公司愿意重新搭建一套push系统,确实不难实现,其实在协议完备情况下(最简单就是客户端不回ack不清数据),服务端会保证消息是不丢的。但问题是为什么在消息有效期内,到达率上不去?往往因为自己app的push service存活能力不高。选用云平台或者大厂的,往往sdk会做一些保活策略,比如和其他app共生,互相唤醒,这也是云平台的push service更有保障原因。我相信很多云平台旗下的sdk,多个使用同样sdk的app,为了实现服务存活,是可以互相唤醒和保证活跃的。另外现在push sdk本身是单连接,多app复用的,这为sdk实现,增加了新的挑战。 综上,对我来说,选择推送平台,优先会考虑客户端sdk的完善程度。对于服务端,选择条件稍微简单,要求部署接入点(IDC)越要多,配合精细的选路策略,效果越有保证,至于想知道哪些云服务有多少点,这个群里来自各地的小伙伴们,可以合伙测测。 go语言开发问题与解决方案 下面讲下,go开发过程中遇到挑战和优化策略,给大家看下当年的一张图,在第一版优化方案上线前一天截图~可以看到,内存最高占用69G,GC时间单实例最高时候高达3~6s.这种情况下,试想一次悲剧的请求,经过了几个正在执行gc的组件,后果必然是超时... gc照成的接入方重试,又加重了系统的负担。遇到这种情况当时整个系统最差情况每隔2,3天就需要重启一次~ 当时出现问题,现在总结起来,大概以下几点 1.散落在协程里的I/O,Buffer和对象不复用。 当时(12年)由于对go的gc效率理解有限,比较奔放,程序里大量short live的协程,对内通信的很多io操作,由于不想阻塞主循环逻辑或者需要及时响应的逻辑,通过单独go协程来实现异步。这回会gc带来很多负担。 针对这个问题,应尽量控制协程创建,对于长连接这种应用,本身已经有几百万并发协程情况下,很多情况没必要在各个并发协程内部做异步io,因为程序的并行度是有限,理论上做协程内做阻塞操作是没问题。 如果有些需要异步执行,比如如果不异步执行,影响对用户心跳或者等待response无法响应,最好通过一个任务池,和一组常驻协程,来消耗,处理结果,通过channel再传回调用方。使用任务池还有额外的好处,可以对请求进行打包处理,提高吞吐量,并且可以加入控量策略. 2.网络环境不好引起激增 go协程相比较以往高并发程序,如果做不好流控,会引起协程数量激增。早期的时候也会发现,时不时有部分主机内存会远远大于其他服务器,但发现时候,所有主要profiling参数都正常了。 后来发现,通信较多系统中,网络抖动阻塞是不可免的(即使是内网),对外不停accept接受新请求,但执行过程中,由于对内通信阻塞,大量协程被 创建,业务协程等待通信结果没有释放,往往瞬时会迎来协程暴涨。但这些内存在系统稳定后,virt和res都并没能彻底释放,下降后,维持高位。 处理这种情况,需要增加一些流控策略,流控策略可以选择在rpc库来做,或者上面说的任务池来做,其实我感觉放在任务池里做更合理些,毕竟rpc通信库可以做读写数据的限流,但它并不清楚具体的限流策略,到底是重试还是日志还是缓存到指定队列。任务池本身就是业务逻辑相关的,它清楚针对不同的接口需要的流控限制策略。 3.低效和开销大的rpc框架 早期rpc通信框架比较简单,对内通信时候使用的也是短连接。这本来短连接开销和性能瓶颈超出我们预期,短连接io效率是低一些,但端口资源够,本身吞吐可以满足需要,用是没问题的,很多分层的系统,也有http短连接对内进行请求的 但早期go版本,这样写程序,在一定量级情况,是支撑不住的。短连接大量临时对象和临时buffer创建,在本已经百万协程的程序中,是无法承受的。所以后续我们对我们的rpc框架作了两次调整。 第二版的rpc框架,使用了连接池,通过长连接对内进行通信(复用的资源包括client和server的:编解码Buffer、Request/response),大大改善了性能。 但这种在一次request和response还是占用连接的,如果网络状况ok情况下,这不是问题,足够满足需要了,但试想一个room实例要与后面的数百个的register,coordinator,saver,center,keeper实例进行通信,需要建立大量的常驻连接,每个目标机几十个连接,也有数千个连接被占用。 非持续抖动时候(持续逗开多少无解),或者有延迟较高的请求时候,如果针对目标ip连接开少了,会有瞬时大量请求阻塞,连接无法得到充分利用。第三版增加了Pipeline操作,Pipeline会带来一些额外的开销,利用tcp的全双特性,以尽量少的连接完成对各个服务集群的rpc调用。 4.Gc时间过长 Go的Gc仍旧在持续改善中,大量对象和buffer创建,仍旧会给gc带来很大负担,尤其一个占用了25G左右的程序。之前go team的大咖邮件也告知我们,未来会让使用协程的成本更低,理论上不需要在应用层做更多的策略来缓解gc. 改善方式,一种是多实例的拆分,如果公司没有端口限制,可以很快部署大量实例,减少gc时长,最直接方法。不过对于360来说,外网通常只能使用80和433。因此常规上只能开启两个实例。当然很多人给我建议能否使用SO_REUSEPORT,不过我们内核版本确实比较低,并没有实践过。 另外能否模仿nginx,fork多个进程监控同样端口,至少我们目前没有这样做,主要对于我们目前进程管理上,还是独立的运行的,对外监听不同端口程序,还有配套的内部通信和管理端口,实例管理和升级上要做调整。 解决gc的另两个手段,是内存池和对象池,不过最好做仔细评估和测试,内存池、对象池使用,也需要对于代码可读性与整体效率进行权衡。 这种程序一定情况下会降低并行度,因为用池内资源一定要加互斥锁或者原子操作做CAS,通常原子操作实测要更快一些。CAS可以理解为可操作的更细行为粒度的锁(可以做更多CAS策略,放弃运行,防止忙等)。这种方式带来的问题是,程序的可读性会越来越像C语言,每次要malloc,各地方用完后要free,对于对象池free之前要reset,我曾经在应用层尝试做了一个分层次结构的“无锁队列”上图左边的数组实际上是一个列表,这个列表按大小将内存分块,然后使用atomic操作进行CAS。但实际要看测试数据了,池技术可以明显减少临时对象和内存的申请和释放,gc时间会减少,但加锁带来的并行度的降低,是否能给一段时间内的整体吞吐量带来提升,要做测试和权衡… 在我们消息系统,实际上后续去除了部分这种黑科技,试想在百万个协程里面做自旋操作申请复用的buffer和对象,开销会很大,尤其在协程对线程多对多模型情况下,更依赖于golang本身调度策略,除非我对池增加更多的策略处理,减少忙等,感觉是在把runtime做的事情,在应用层非常不优雅的实现。普遍使用开销理论就大于收益。 但对于rpc库或者codec库,任务池内部,这些开定量协程,集中处理数据的区域,可以尝试改造~ 对于有些固定对象复用,比如固定的心跳包什么的,可以考虑使用全局一些对象,进行复用,针对应用层数据,具体设计对象池,在部分环节去复用,可能比这种无差别的设计一个通用池更能进行效果评估. 消息系统的运维及测试 下面介绍消息系统的架构迭代和一些迭代经验,由于之前在其他地方有过分享,后面的会给出相关链接,下面实际做个简单介绍,感兴趣可以去链接里面看 架构迭代~根据业务和集群的拆分,能解决部分灰度部署上线测试,减少点对点通信和广播通信不同产品的相互影响,针对特定的功能做独立的优化. 消息系统架构和集群拆分,最基本的是拆分多实例,其次是按照业务类型对资源占用情况分类,按用户接入网络和对idc布点要求分类(目前没有条件,所有的产品都部署到全部idc)系统的测试go语言在并发测试上有独特优势。对于压力测试,目前主要针对指定的服务器,选定线上空闲的服务器做长连接压测。然后结合可视化,分析压测过程中的系统状态。但压测早期用的比较多,但实现的统计报表功能和我理想有一定差距。我觉得最近出的golang开源产品都符合这种场景,go写网络并发程序给大家带来的便利,让大家把以往为了降低复杂度,拆解或者分层协作的组件,又组合在了一起。 QA Q1:协议栈大小,超时时间定制原则? 移动网络下超时时间按产品需求通常2g,3G情况下是5分钟,wifi情况下5~8分钟。但对于个别场景,要求响应非常迅速的场景,如果连接idle超过1分钟,都会有ping,pong,来校验是否断线检测,尽快做到重新连接。 Q2:消息是否持久化? 消息持久化,通常是先存后发,存储用的redis,但落地用的mysql。mysql只做故障恢复使用。 Q3:消息风暴怎么解决的? 如果是发送情况下,普通产品是不需要限速的,对于较大产品是有发送队列做控速度,按人数,按秒进行控速度发放,发送成功再发送下一条。 Q4:golang的工具链支持怎么样?我自己写过一些小程序千把行之内,确实很不错,但不知道代码量上去之后,配套的debug工具和profiling工具如何,我看上边有分享说golang自带的profiling工具还不错,那debug呢怎么样呢,官方一直没有出debug工具,gdb支持也不完善,不知你们用的什么? 是这样的,我们正常就是println,我感觉基本上可以定位我所有问题,但也不排除由于并行性通过println无法复现的问题,目前来看只能靠经验了。只要常见并发尝试,经过分析是可以找到的。go很快会推出调试工具的~ Q5:协议栈是基于tcp吗? 是否有协议拓展功能?协议栈是tcp,整个系统tcp长连接,没有考虑扩展其功能~如果有好的经验,可以分享~ Q6:问个问题,这个系统是接收上行数据的吧,系统接收上行数据后是转发给相应系统做处理么,是怎么转发呢,如果需要给客户端返回调用结果又是怎么处理呢? 系统上行数据是根据协议头进行转发,协议头里面标记了产品和转发类型,在coordinator里面跟进产品和转发类型,回调用户,如果用户需要阻塞等待回复才能后续操作,那通过再发送消息,路由回用户。因为整个系统是全异步的。 Q7:问个pushsdk的问题。pushsdk的单连接,多app复用方式,这样的情况下以下几个问题是如何解决的:1)系统流量统计会把所有流量都算到启动连接的应用吧?而启动应用的连接是不固定的吧?2)同一个pushsdk在不同的应用中的版本号可能不一样,这样暴露出来的接口可能有版本问题,如果用单连接模式怎么解决? 流量只能算在启动的app上了,但一般这种安装率很高的app承担可能性大,常用app本身被检测和杀死可能性较少,另外消息下发量是有严格控制 的。整体上用户还是省电和省流量的。我们pushsdk尽量向上兼容,出于这个目的,push sdk本身做的工作非常有限,抽象出来一些常见的功能,纯推的系统,客户端策略目前做的很少,也有这个原因。 Q8:生产系统的profiling是一直打开的么? 不是一直打开,每个集群都有采样,但需要开启哪个可以后台控制。这个profling是通过接口调用。 Q9:面前系统中的消息消费者可不可以分组?类似于Kafka。 客户端可以订阅不同产品的消息,接受不同的分组。接入的时候进行bind或者unbind操作 Q10:为什么放弃erlang,而选择go,有什么特别原因吗?我们现在用的erlang? erlang没有问题,原因是我们上线后,其他团队才做出来,经过qa一个部门对比测试,在没有显著性能提升下,选择继续使用go版本的push,作为公司基础服务。 Q11:流控问题有排查过网卡配置导致的idle问题吗? 流控是业务级别的流控,我们上线前对于内网的极限通信量做了测试,后续将请求在rpc库内,控制在小于内部通信开销的上限以下.在到达上限前作流控。 Q12:服务的协调调度为什么选择zk有考虑过raft实现吗?golang的raft实现很多啊,比如Consul和ectd之类的。 3年前,还没有后两者或者后两者没听过应该。zk当时公司内部成熟方案,不过目前来看,我们不准备用zk作结合系统的定制开发,准备用自己写的keeper代替zk,完成配置文件自动转数据结构,数据结构自动同步指定进程,同时里面可以完成很多自定义的发现和控制策略,客户端包含keeper的sdk就可以实现以上的所有监控数据,profling数据收集,配置文件更新,启动关闭等回调。完全抽象成语keeper通信sdk,keeper之间考虑用raft。 Q13:负载策略是否同时在服务侧与CLIENT侧同时做的 (DISPATCHER 会返回一组IP)?另外,ROOM SERVER/REGISTER SERVER连接状态的一致性可用性如何保证? 服务侧保活有无特别关注的地方? 安全性方面是基于TLS再加上应用层加密? 会在server端做,比如重启操作前,会下发指令类型消息,让客户端进行主动行为。部分消息使用了加密策略,自定义的rsa+des,另外满足我们安全公司的需要,也定制开发很多安全加密策略。一致性是通过冷备解决的,早期考虑双写,但实时状态双写同步代价太高而且容易有脏数据,比如register挂了,调用所有room,通过重新刷入指定register来解决。 Q14:这个keeper有开源打算吗? 还在写,如果没耦合我们系统太多功能,一定会开源的,主要这意味着,我们所有的bind在sdk的库也需要开源~ Q15:比较好奇lisence是哪个如果开源?

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APNS推送Golang SDK使用Proxy代理

苹果的消息推送是通过请求域名: 实现的,该域名解析结果为美国,这引发了两个问题:

1、接口请求时间长,性能低,而且容易请求超时报错

2、高峰期推送请求错误率升高

总体思路:增加一个美国代理服务器,通过代理服务器请求苹果消息推送服务

1、原来流程

2、现在流程

3、具体方案实施选择

选择一:proxy服务器,部署一个正向代理服务,提供push消息的正向代理,消息通过代理服务器送达苹果服务端

选择二:proxy服务器,独立实现、部署一个 标准的apns服务,负责 ios消息推送。将需要走美国节点的请求转发到该proxy节点

具体情况、具体分析,应思考的点:

问题一、苹果官方提供的SDK中,不支持设置代理服务器。官方SDK不适合更改,对以后系统更新不利

问题二、只有苹果的push服务需要代理,其他例如华为、小米、vivo不应走海外代理

问题三、代理安全性

问题四、代理方案下,有重试逻辑。 如何准确定义和判断失败, 可能会引起消息重复推送

问题五、实现简单、有效,正向代理方式:只需实现一个实例化对象方法,其他利用原始sdk即可。独立apns服务方式:需要实现一个apns服务,国内、国外均需服务部署,需要增加独立的开发和运营成本,另外还得改造调用服务,实现请求调度,优点服务独立、单一,具备一个单独微服务条件

github.com/sideshow/apns2

方法一: 修改SDK文件

第一步:设置环境变量

第二步:修改apns2.NewClient方法

方法二: 从新定义一个NewClient方法

golang使用Nsq

1. 介绍

最近在研究一些消息中间件,常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台,它基于MIT开源协议发布,由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。

官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库,如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。

1.1 Features

1). Distributed

NSQ提供了分布式的,去中心化,且没有单点故障的拓扑结构,稳定的消息传输发布保障,能够具有高容错和HA(高可用)特性。

2). Scalable易于扩展

NSQ支持水平扩展,没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。

3). Ops Friendly

NSQ非常容易配置和部署,生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。

4.Integrated高度集成

官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。

1.2 组件

1.3 拓扑结构

NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者,这意味着即使面对网络分区,消息也会被保存在本地,直到它们被一个消费者读取。更重要的是,发布者不必去发现其他的nsqd节点,他们总是可以向本地实例发布消息。

NSQ

首先,一个发布者向它的本地nsqd发送消息,要做到这点,首先要先打开一个连接,然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令,在这种情况下,我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。

事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队,在我们的案例中,有三个channel,它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。

nsqd

每个channel的消息都会进行排队,直到一个worker把他们消费,如果此队列超出了内存限制,消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息,一旦它们注册成功,worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。

nsqlookupd

2. Internals

2.1 消息传递担保

1)客户表示已经准备好接收消息

2)NSQ 发送一条消息,并暂时将数据存储在本地(在 re-queue 或 timeout)

3)客户端回复 FIN(结束)或 REQ(重新排队)分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时,自动重新排队消息

这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下,这是在内存中的任何信息(或任何缓冲未刷新到磁盘)都将丢失。

如何防止消息丢失是最重要的,即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对(在不同的主机上)接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的,以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响,并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。

2.2 简化配置和管理

单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中,一个通道映射到下行服务消费一个话题。

在更底的层面,每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接,定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说,一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者,只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置,大大降低了开销和复杂性。

2.3 消除单点故障

NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端(通过 TCP )连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人,没有消息代理,也没有单点故障。

这种拓扑结构消除单链,聚合,反馈。相反,你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲,哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要,只要有足够的消费者连接到所有生产者,以满足大量的消息,保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd,高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的,无法访问的,或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。

2.4 效率

对于数据的协议,通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的,而不是等待客户端拉数据。这个概念,称之为 RDY 状态,基本上是客户端流量控制的一种形式。

efficiency

2.5 心跳和超时

组合应用级别的心跳和 RDY 状态,避免头阻塞现象,也可能使心跳无用(即,如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中,操作系统将被填满,堵心跳)为了保证进度,所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着,你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者,它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误,客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后,错误会被记录并累计到各种内部指标。

2.6 分布式

因为NSQ没有在守护程序之间共享信息,所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分,消息发布者可以在本地发布,即使面对网络分区。

这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展,需要更高的吞吐量?那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上,甚至它们不需要全局视图,配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置,唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制,这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别,但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。

2.7 no replication

不像其他的队列组件,NSQ并没有提供任何形式的复制和集群,也正是这点让它能够如此简单地运行,但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免,只需通过一个标志配置,通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡,丢失了有效的写入的情况。

2.8 没有严格的顺序

虽然Kafka由一个有序的日志构成,但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中,这通常没有关系,因为所有的数据都被加上了时间戳,但它并不适合需要严格顺序的情况。

2.9 无数据重复删除功能

NSQ对于超时系统,它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测,所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。

3. 实践安装过程

本文将nsq集群具体的安装过程略去,大家可以自行参考官网,比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑,以及nsqadmin的相关信息。

3.1 拓扑结构

topology

实验采用3台NSQD服务,2台LOOKUPD服务。

采用官方推荐的拓扑,消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。

NSQ基本没有配置文件,配置通过命令行指定参数。

主要命令如下:

LOOKUPD命令

NSQD命令

工具类,消费后存储到本地文件。

发布一条消息

3.2 nsqadmin

对Streams的详细信息进行查看,包括NSQD节点,具体的channel,队列中的消息数,连接数等信息。

nsqadmin

channel

列出所有的NSQD节点:

nodes

消息的统计:

msgs

lookup主机的列表:

hosts

4. 总结

NSQ基本核心就是简单性,是一个简单的队列,这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。

事实上,简单性是我们决定使用NSQ的首要因素,这方便与我们的许多其他软件一起维护,通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现,通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障,这已经超过了NSQ提供的简单功能。

结合我们的业务系统来看,对于我们所需要传输的发票消息,相对比较敏感,无法容忍某个nsqd宕机,或者磁盘无法使用的情况,该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka,ops肩负起更多负责的运营。另一方面,它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer,它为我们服务的相当好,我们期待着继续巩固它的坚实的基础。

中行跨境GO消息推送怎么关闭?

中行跨境GO消息推送关闭:

您可以通过您的手机设置中的APP权限管理模块对跨境GO进行系统通知权限控制。APP权限管理模块根据手机品牌和型号的不同可能位于设置中不同目录。

以上内容供您参考,业务规定请以实际为准。

如有疑问,欢迎咨询中国银行在线客服。

诚邀您下载使用中国银行手机银行APP或中银跨境GO APP办理相关业务。

基于go的websocket消息推送的集群实现

目前websocket技术已经很成熟,选型Go语言,当然是为了节省成本以及它强大的高并发性能。我使用的是第三方开源的websocket库即gorilla/websocket。

由于我们线上推送的量不小,推送后端需要部署多节点保持高可用,所以需要自己做集群,具体架构方案如图:

Auth Service:鉴权服务,根据Token验证用户权限。

Collect Service:消息采集服务,负责收集业务系统消息,存入MongoDB后,发送给消息分发服务。

Dispatch Service:消息分发服务,根据路由规则分发至对应消息推送服务节点上。

Push Service:消息推送服务,通过websocket将消息推送给用户。

集群推送的关键点在于,web端与服务端建立长连接之后,具体跟哪个推送节点保持长连接的,如果我们能够找到对应的连接节点,那么我们就可以将消息推送出去。下面讲解一下集群的大致流程:

1. web端用户登录之后,带上token与后端推送服务(Push Service)保持长连接。

2. 推送服务收到连接请求之后,携带token去鉴权服务(Auth Service)验证此token权限,并返回用户ID。

3. 把返回的用户ID与长连接存入本地缓存,保持用户ID与长连接绑定关系。

4. 再将用户ID与本推送节点IP存入redis,建立用户(即长连接)与节点绑定关系,并设置失效时间。

5. 采集服务(Collect Service)收集业务消息,首先存入mongodb,然后将消息透传给分发服务(Dispatch Service)。

6. 分发服务收到消息之后,根据消息体中的用户ID,从redis中获取对应的推送服务节点IP,然后转发给对应的推送节点。

7. 推送服务节点收到消息之后,根据用户ID,从本地缓存中取出对应的长连接,将消息推送给客户端。

其他注意事项:

go语言现在很重要么??

Go作为Google2009年推出的语言,其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器,存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。

对于高性能分布式系统领域而言,Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持,这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。

到现在Go的开发已经是完全开放的,并且拥有一个活跃的社区。

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哪些大公司在使用Go语言:

1、Google

这个不用多做介绍,作为开发Go语言的公司,当仁不让。Google基于Go有很多优秀的项目,比如: ,大家也可以在Github上 查看更多Google的Go开源项目。

2、Facebook

Facebook也在用,为此他们还专门在Github上建立了一个开源组织facebookgo,大家可以通过 访问查看facebook开源的项目,比如著名的是平滑升级的grace。

3、腾讯

腾讯作为国内的大公司,还是敢于尝试的,尤其是Docker容器化这一块,他们在15年已经做了docker万台规模的实践,具体可以参考

4、百度

目前所知的百度的使用是在运维这边,是百度运维的一个BFE项目,负责前端流量的接入。他们的负责人在2016年有分享,大家可以看下这个

5、阿里

阿里巴巴具体的项目不太清楚,不过听说其系统部门、CDN等正在招Go方面的人。

6、京东

京东云消息推送系统、云存储,以及京东商城等都有使用Go做开发。

7、小米

小米对Golang的支持,莫过于运维监控系统的开源,也就是

此外,小米互娱、小米商城、小米视频、小米生态链等团队都在使用Golang。

8、360

360对Golang的使用也不少,一个是开源的日志搜索系统Poseidon,托管在Github上,

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Go适合做什么?为何这么多人偏爱Go语言?

Go强大的开发团队

1、自由高效:组合的思想、无侵入式的接口

Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。

2、强大的标准库

这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用。

3、部署方便:二进制文件、Copy部署

我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便了,所以现在也有很多人用Go开发运维程序。

4、简单的并发

它包含了降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单。

5、稳定性

Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期(开发、测试、部署、维护等等)的各个环节的工具,如go tool、gofmt、go test。

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我们为什么选择GO语言

选择GO语言,主要是基于两方面的考虑

1. 执行性能 缩短API的响应时长,解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下,一次API批量请求,往往会涉及对另外接口服务的多次调用,而在之前的PHP实现模式下,要做到并行调用是非常困难的,串行处理却不能从根本上提高处理性能。而GO语言不一样,通过协程可以方便的实现API的并行处理,达到处理效率的最大化。 依赖Golang的高性能HTTP Server,提升系统吞吐能力,由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别。

2. 开发效率 GO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快。 通过少量的代码,即可实现框架的标准化,并以统一的规范快速构建API业务逻辑。 能快速的构建各种通用组件和公共类库,进一步提升开发效率,实现特定场景下的功能量产。

Go语言近两年的发展速度还是非常快的,一方面Go语言有强大的行业背书,另一方面Go语言在设计时充分考虑了当前的编程环境,加强了大数据量、高并发等应用场景的处理能力,强调编程语言自身对于处理性能的追求,相信Go语言在未来大数据和人工智能相关技术逐渐落地应用的背景下,会有一个较为广阔的发展空间。

本文标题:Go语言消息推送系统 goeasy消息推送
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