|
|
# 20 | 存储和并发：万人群聊系统设计中的几个难点
|
|
|
|
|
|
你好，我是袁武林。
|
|
|
|
|
|
我在场景篇的第10讲[“自动智能扩缩容：直播互动场景中峰值流量的应对”](https://time.geekbang.org/column/article/137000)中，分析了直播互动场景中，容易出现瓶颈的原因主要在于：“直播间人数多，短时间内活跃度高，消息的扇出量巨大”。
|
|
|
|
|
|
那么，对于同样属于多人互动的群聊场景来说，虽然在“群人数”等方面与高热度的直播间相比要少一些，但由于同时开播的直播间数量一般不会太多，所以群在数量上的总体量级相对要大得多，可能上百万个群同时会有消息收发的情况发生。因此，在整体的流量方面，群聊场景的消息扇出也是非常大的。
|
|
|
|
|
|
而且和直播互动场景不太一样的是，直播互动中，热度高的直播活动持续时间都比较短，可以借助上云，来进行短时间的扩容解决，成本方面也比较可控；但群聊的场景，一般是流量总量高，但是峰值没有那么明显，靠扩容解决不太现实。因此，更多地需要我们从架构和设计层面来优化。
|
|
|
|
|
|
今天，我们就一起从架构设计层面，来聊一聊万人群聊系统中的几个难点，以及相应的解决方案。
|
|
|
|
|
|
## 群聊消息怎么存储？
|
|
|
|
|
|
首先来看一看群聊消息存储的问题。
|
|
|
|
|
|
关于点对点聊天场景，我在第2课[“消息收发架构：为你的App，加上实时通信功能”](https://time.geekbang.org/column/article/127978)中也有讲到：我们在一条消息发出后，会针对消息收发的双方，各自存储一条索引，便于双方进行查询、删除、撤回等操作。
|
|
|
|
|
|
那么，对于群聊消息来说，是不是也需要给群里的每一个用户，都存储一条消息索引呢？
|
|
|
|
|
|
这里需要注意的是：对于点对点聊天来说，针对消息收发双方进行用户维度的索引存储，能便于后续会话维度的消息查看和离线消息的获取，但如果群聊场景也采取这种方式，那么假设一个群有一万个人，就需要针对这一万个人都进行这一条消息的存储，一方面会使写入并发量巨大，另一方面也存在存储浪费的问题。
|
|
|
|
|
|
所以，业界针对群聊消息的存储，一般采取“读扩散”的方式。也就是一条消息只针对群维度存储一次，群里用户需要查询消息时，都通过这个群维度的消息索引来获取。
|
|
|
|
|
|
用户查询群聊消息的大概流程，你可以参考下图：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
系统先查询这个用户加入的所有群，根据这些群的最新一条消息的ID（消息ID与时间相关），或者最新一条消息的产生时间，来进行“最近联系人”维度的排序，再根据这些群ID获取每个群维度存储的消息。
|
|
|
|
|
|
### 怎么保证新加入群的用户只看到新消息？
|
|
|
|
|
|
群聊用户共用群维度的消息存储，能大幅降低用户维度消息的写入。
|
|
|
|
|
|
但这里有一个问题：如果群消息是共享的，怎么保证新加入群的用户看不到加群前的群聊消息呢？
|
|
|
|
|
|
解决这个问题其实比较简单，你可以采取下图这个方案：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们只需要在用户加群的时候，记录一个“用户加群的信息”，把用户加群时间、用户加群时该群最新一条消息的ID等信息存储起来，当用户查询消息时，根据这些信息来限制查询的消息范围就可以了。
|
|
|
|
|
|
### 单个用户删除消息怎么办？
|
|
|
|
|
|
除了新加群用户消息查询范围的问题，群消息共享存储方案在实现时，还有一个比较普遍的问题：如果群里的某一个用户删除了这个群里的某条消息，我们应该怎么处理？
|
|
|
|
|
|
首先，由于群消息是共用的，我们肯定不能直接删除群消息索引中的记录。
|
|
|
|
|
|
一个可行的办法是：在用户删除消息的时候，把这条被删除消息加入到当前用户和群维度的一个删除索引中；当用户查询消息时，我们对群维度的所有消息，以及对这个“用户和群维度”的删除索引进行聚合剔除就可以了。
|
|
|
|
|
|
同样的处理，你还可以用在其他一些私有类型的消息中。比如，只有自己能看到的一些系统提示类消息等。
|
|
|
|
|
|
## 未读数合并变更
|
|
|
|
|
|
解决了群聊消息存储的问题，还有一个由于群聊消息高并发扇出而引起的问题。
|
|
|
|
|
|
我在[“07 | 分布式锁和原子性：你看到的未读消息提醒是真的吗？”](https://time.geekbang.org/column/article/132598)这一篇中讲到过：针对每一个用户，我们一般会维护两个未读数，用于记录用户在某个群的未读消息数和所有未读数。
|
|
|
|
|
|
也就是说，当群里有人发言时，我们需要对这个群里的每一个人都进行“加未读”操作。因此，对于服务端和未读数存储资源来说，整体并发的压力会随着群人数和发消息频率的增长而成倍上升。
|
|
|
|
|
|
以一个5000人的群为例：假设这个群平均每秒有10个人发言，那么每秒针对未读资源的变更QPS就是5w；如果有100个这样的群，那么对未读资源的变更压力就是500w，所以整体上需要消耗的资源是非常多的。
|
|
|
|
|
|
解决这个问题的一个可行方案是：在应用层对未读数采取**合并变更**的方式，来降低对存储资源的压力。
|
|
|
|
|
|
合并变更的思路大概如下图：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
未读变更服务接收群聊的加未读请求，将这些加未读请求按照群ID进行归类，并暂存到群ID维度的多个“暂存队列”中；这些“暂存队列”的请求会通过一个Timer组件和一个Flusher组件来负责处理。
|
|
|
|
|
|
Timer组件负责定时刷新这些队列中的请求，比如，每一秒从这些“暂存队列”取出数据，然后交给Aggregator进行合并处理；Flusher组件则会根据这些“暂存队列”的长度来进行刷新，比如，当队列长度到达100时，Flusher就从队列中取出数据，再交给Aggregator来进行合并处理。
|
|
|
|
|
|
所以，Timer和Flusher的触发条件是：这些队列的请求中有任意一个到达，均会进行刷新操作。
|
|
|
|
|
|
提交给Aggregator的加未读请求会进行合并操作。比如针对群里的每一个用户，将多个归属于该群的加未读请求合并成一个请求，再提交给底层资源。
|
|
|
|
|
|
如上图所示，群ID为gid1里的用户uid1和uid2，通过合并操作，由4次加未读操作incr 1合并成了各自一条的加未读操作incr 2。
|
|
|
|
|
|
通过这种方式，就将加未读操作QPS降低了一半。如果每秒群里发消息的QPS是10的话，理论上我们通过这种“合并”的方式，能将QPS降低到1/10。
|
|
|
|
|
|
当然，这里需要注意的是：由于加未读操作在应用层的内存中会暂存一定时间，因此会存在一定程度的加未读延迟的问题；而且如果此时服务器掉电或者重启，可能会丢失掉一部分加未读操作。
|
|
|
|
|
|
为了提升“合并变更”操作的合并程度，我们可以通过群ID哈希的方式，将某一个群的所有未读变更操作都路由到某一台服务器，这样就能够提升最终合并的效果。
|
|
|
|
|
|
### 离线Buffer只存消息ID
|
|
|
|
|
|
通过“合并变更”，我们解决了万人群聊系统中，未读数高并发的压力问题。
|
|
|
|
|
|
接下来我们看一下，在离线推送环节中，针对群聊场景还有哪些可优化的点。
|
|
|
|
|
|
我在第9课[“分布式一致性：让你的消息支持多终端漫游？”](https://time.geekbang.org/column/article/136020)中有讲到，为了解决用户离线期间收不到消息的问题，我们会在服务端按照接收用户维度，暂存用户离线期间的消息，等该用户下次上线时再进行拉取同步。
|
|
|
|
|
|
这里的离线Buffer是用户维度的，因此对于群聊中的每一条消息，服务端都会在扇出后进行暂存。
|
|
|
|
|
|
假设是一个5000人的群，一条消息可能会暂存5000次，这样一方面对离线Buffer的压力会比较大，另外针对同一条消息的多次重复暂存，对资源的浪费也是非常大的。
|
|
|
|
|
|
要解决多次暂存导致离线Buffer并发压力大的问题，一种方案是可以参考“未读数合并变更”的方式，对群聊离线消息的存储也采用“合并暂存”进行优化，所以这里我就不再细讲了。
|
|
|
|
|
|
另一种解决方案是：我们可以对群聊离线消息的暂存进行限速，必要时可以丢弃一些离线消息的暂存，来保护后端资源。
|
|
|
|
|
|
因为通过“版本号的链表机制”，我们可以在用户上线时发现“离线消息”不完整的问题，然后再从后端消息存储中重新分页获取离线消息，从而可以将一部分写入压力延迟转移到读取压力上来。
|
|
|
|
|
|
不过这里你需要注意的是：这种降级限流方式存在丢失一些操作信令的问题，是有损降级，所以非必要情况下尽量不用。
|
|
|
|
|
|
另外，针对群聊消息重复暂存的问题，我们可以只在离线Buffer中暂存“消息ID”，不暂存消息内容，等到真正下推离线消息的时候，再通过消息ID来获取内容进行下推，以此优化群聊消息对离线Buffer资源过多占用的情况。
|
|
|
|
|
|
### 离线消息批量ACK
|
|
|
|
|
|
在群聊离线消息场景中，还有一个相对并发量比较大的环节就是：离线消息的ACK处理。
|
|
|
|
|
|
我在[“04 | ACK机制：如何保证消息的可靠投递？”](https://time.geekbang.org/column/article/129751)这节课中讲到，我们会通过ACK机制来保证在线消息和离线消息的可靠投递。但是对于群的活跃度较高的情况来说，当用户上线时，服务端针对这个群的离线消息下推量会比较大。
|
|
|
|
|
|
以微博场景中的超大规模的粉丝群为例：本来群内的用户就已经比较活跃了，如果该群隶属的明星突然空降进来，可能会导致大量离线用户被激活，同一时间会触发多个用户的离线消息下推和这些离线消息的ACK；针对离线消息接收端的ACK回包，服务端需要进行高并发的处理，因而对服务端压力会比较大。
|
|
|
|
|
|
但实际上，由于群聊离线消息的下推发生在用户刚上线时，这个时候的连接刚建立，稳定性比较好，一般消息下推的成功率是比较高的，所以对ACK回包处理的及时性其实不需要太高。
|
|
|
|
|
|
因此，一种优化方案是：**针对离线消息接收端进行批量ACK**。
|
|
|
|
|
|
参照TCP的Delay ACK（延迟确认）机制，我们可以在接收到离线推送的消息后，“等待”一定的时间，如果有其他ACK包需要返回，那么可以对这两个回包的ACK进行合并，从而降低服务端的处理压力。
|
|
|
|
|
|
需要注意的是：接收端的Delay ACK，可能会在一定程度上加剧消息重复下推的概率。比如，ACK由于延迟发出，导致这时的服务端可能会触发超时重传，重复下推消息。
|
|
|
|
|
|
针对这个问题，我们可以通过接收端去重来解决，也并不影响用户的整体体验。
|
|
|
|
|
|
### 不记录全局的在线状态
|
|
|
|
|
|
群聊场景下的超大消息扇出，除了会加大对离线消息的资源消耗，也会对消息的在线下推造成很大的压力。
|
|
|
|
|
|
举个例子：在点对点聊天场景中，我们通常会在用户上线时，记录一个“用户连接所在的网关机”的在线状态，而且为了和接入服务器解耦，这个在线状态一般会存储在中央资源中；当服务端需要下推消息时，我们会通过这个“中央的在线状态”来查询接收方所在的接入网关机，然后把消息投递给这台网关机，来进行最终消息的下推。
|
|
|
|
|
|
在群聊场景中，很多实现也会采用类似方式进行在线消息的精准下推，这种方案在群人数较少的时候是没问题的，但是当群成员规模很大时，这种方式就会出现瓶颈。
|
|
|
|
|
|
一个瓶颈在于，用户上线时对“在线状态”的写入操作；另一个瓶颈点在于，服务端有消息下推时，对“在线状态”的高并发查询。
|
|
|
|
|
|
因此，针对万人群聊的场景，我们可以采取类似直播互动中的优化方式，不维护全局的中央“在线状态”，而是让各网关机“自治”，来维护接入到本机的连接和群的映射。你可以参考下图所示的实现过程：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
比如同一个群的用户A、B、C，分别通过网关机1、2、3上线建立长连，处理建连请求时，网关机1、2、3 会分别在各自的本地内存维护当前登录的用户信息。
|
|
|
|
|
|
上线完成后，用户A在群里发了一条消息，业务逻辑处理层会针对这条消息进行处理，查询出当前这条消息所归属群的全部用户信息，假设查询到这个群一共有3人，除去发送方用户A，还有用户B和用户C。
|
|
|
|
|
|
然后业务逻辑处理层把消息扇出到接收人维度，投递到全局的消息队列中；每一台网关机在启动后都会订阅这个全局的Topic，因此都能获取到这条消息；接着，各网关机查询各自本地维护的“在线用户”的信息，把归属本机的用户的消息，通过长连下推下去。
|
|
|
|
|
|
通过这种方式，消息下推从“全局的远程依赖”变成了“分片的本地内存依赖”，性能上会快很多，避免了服务端维护全局在线状态的资源开销和压力。
|
|
|
|
|
|
## 小结
|
|
|
|
|
|
今天的课程，我主要是分析了一些在万人群聊场景中比较突出和难解决的问题，并给出了针对性的应对方案。比如以下几种：
|
|
|
|
|
|
* 针对群聊消息的存储，我们可以从点对点的**“写扩散”优化成“读扩散”**，以解决存储写入并发大和资源开销大的问题；
|
|
|
* 针对高热度的群带来的“高并发未读变更”操作，我们可以通过**应用层的“合并变更”**，来缓解未读资源的写入压力；
|
|
|
* 对于离线消息的优化，我们只需要存储消息ID，避免重复的消息内容存储浪费离线Buffer资源，还可以参考TCP的Delay ACK机制，**在接收方层面进行批量ACK**，降低服务端的处理并发压力；
|
|
|
* 对于单聊场景中依赖“中央全局的在线状态”，来进行消息下推的架构瓶颈，我们可以在群聊场景中优化成**“网关机本地自治维护”**的方式，以此解决高并发下推时，依赖全局资源容易出现瓶颈的问题，从而提升群聊消息在线下推的性能和稳定性。
|
|
|
|
|
|
针对大规模群聊系统的架构优化，一直是即时消息场景中非常重要和必要的部分，也是体现我们架构能力和功底的环节。
|
|
|
|
|
|
今天课程中介绍的针对万人群聊系统优化的一些应对方案，很多都具备普适性，比如“未读合并变更”的方案，实际上也能应用在很多有写入瓶颈的业务上（如DB的写入瓶颈），在微博的线上业务中，目前也被大范围使用。你也可以看一看，自己的业务中是否也有类似可优化的场景，可以尝试来参考这个方案进行优化。
|
|
|
|
|
|
最后给大家留一个思考题：**点对点消息的在线下推，也适合采用“网关机自治维护本地在线状态”的方式吗？说说你的看法吧。**
|
|
|
|
|
|
以上就是今天课程的内容，欢迎你给我留言，我们可以在留言区一起讨论，感谢你的收听，我们下期再见。
|
|
|
|