扛住100亿次请求？我们来试一试

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扛住100亿次请求？我们来试一试

21CTO

资讯 0 2522 2017-04-14 12:00:50

21CTO导读：
　　有很多文章讲大并发，高负载，正所谓他山之石，可以攻玉，有的文章可能发表较早，但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴。
　　作为一个工程师，作者看后开始思考，学习了这样的文章后，是否能给自己的工作带来一些实际经验？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。
　　本文实现目标: 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，平稳支持业务。

　　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。
　　1、用户总数：
　　通过文章我们可以了解到微信接入服务器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/ ... .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。
　　2、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。
　　3、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。
　　4、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。
　　5、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，拿红包这样的业务。真实的系统还会包括聊天这样的服务业务。
　　最后整体的看一下 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
　　2. 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。
　　3. 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
　　4. 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。
　　想完整模拟整个系统实在太难了，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，在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
　　1、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
　　2、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，性能应该不是很高要求。
　　服务器硬件版本如下：
　　

　　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
　　1、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。
　　https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide
　　系统配置以及优化文档：
　　https://github.com/xiaojiaqi/C ... cs/cn
　　2、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。
　　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，该如何办？如何保证每台客户端发出的请求数目尽量的均衡呢？）
　　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: 我们需要监控网络，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的监视到网络的数据包通过情况如何。它可以客观的显示出我们的网络有如此多的数据传输在发生。

　　3、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的减轻了。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。
　　4、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。
　　5、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(https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat) 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
　　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。
　　按照SET分还有一个好处，可以将一个SET作为一个业务单元，在不同性能服务器上可以负载不同的压力，比如8核机器管理10个SET，4核机器管理5个SET 可以细粒度的分流压力，并容易迁移处理
　　其次谨慎的设计了每个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如下：
　　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：

　　1、客户端的摇红包请求消息
　　2、客户端的其他消息比如聊天好友这一类
　　3、服务器端对客户端消息的回应

　　对于第1种消息客户端的摇红包请求消息是这样处理的，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种消息客户端的其他消息比如聊天好友这一类，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种消息服务器端对客户端消息的回应。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，只需要按照顺序在轮流在每个SET的红包产生对列里放至红包对象就可以了。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。
　　代码可见： 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。网络监控截图如下：
　　

　　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的保持在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
　　

　　和客户端的向对应的，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 qps如下：
　　

　　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：
　　

　　非常的稳定。
　　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。如下图示：
　　

　　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：
　　