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13 | 实战：单机如何实现管理百万主机的心跳服务？
你好，我是陶辉。
这一讲我们将结合前12讲，以一个可管理百万主机集群的心跳服务作为实战案例，看看所有高性能服务的设计思路。
首先解释下什么是心跳服务。集群中的主机如果宕机，那么管理服务必须及时发现，并做相应的容灾处理，比如将宕机主机的业务迁移到新的虚拟机上等等。怎么做到及时发现呢？可以要求每台主机定时上报心跳包，考虑到网络报文的延迟，如果管理服务在几个上报周期内未收到心跳，则认为主机宕机。当新主机加入集群后，心跳服务也可以及时识别并告知管理服务。
这就是心跳服务要解决的核心问题，虽然很简单，可是如果集群规模达到百万台虚拟机或者微服务进程，这就不再简单了。多核CPU、内存使用效率、网络带宽时延积等都必须纳入你的考虑，因为此时心跳包占用的网络带宽已经接近网卡上限，仅调动一颗CPU的计算力去处理就会大量丢包，百万级的对象、网络连接也很容易造成内存OOM。甚至判断宕机的算法都要重新设计，降低时间复杂度后才能够应对超大集群的心跳管理。
解决这种集群规模下的性能问题，需要深入掌握底层基础知识，用系统化的全局思维去解决问题，这也是程序员薪资差异的重要分水岭。接下来，我们先实现更高效的核心算法，再设计高并发服务的架构，最后再来看传输层协议的选择。
如何设计更快的宕机判断算法？
通过心跳包找到宕机的主机需要一套算法，比如用for循环做一次遍历，找到停止上报心跳的主机就可以实现，然而正如[第 3 讲] 所说，当管理的对象数量级很大时，算法复杂度会严重影响程序性能，遍历算法此时并不可取。我们先分析下这个算法的时间复杂度。
如果用红黑树（这里用红黑树是因为它既支持遍历，也可以实现对数时间复杂度的查询操作）存放主机及其最近一次上报时间，那么，新主机上报心跳被发现的流程，时间复杂度仅为O(logN)，这是查询红黑树的成本。寻找宕机服务的流程，需要对红黑树做全量遍历，用当前时间去比较每个主机的上次心跳时间，时间复杂度就是O(N)！
如果业务对时间灵敏度要求很高，就意味着需要频繁地执行O(N)级的遍历，当N也就是主机数量很大时，耗时就很可观了。而且寻找宕机服务和接收心跳包是两个流程，如果它们都在单线程中执行，那么寻找宕机服务的那段时间就不能接收心跳包，会导致丢包！如果使用多线程并发执行，因为两个流程都需要操作红黑树，所以要使用到互斥锁，而当这两个流程争抢锁的频率很高时，性能也会急剧下降。
**其实这个算法的根本问题在于，判断宕机的流程做了大量的重复工作。**比如，主机每隔1秒上报一次心跳，而考虑到网络可能丢包，故5秒内失去心跳就认为宕机，这种情况下，如果主机A在第10秒时失去心跳，那么第11、12、13、14这4秒对主机A的遍历，都是多余的，只有第15秒对主机A的遍历才有意义。于是，每次遍历平均浪费了4/5的计算量。
如何设计快速的宕机判断算法呢？其实，这是一个从一堆主机中寻找宕机服务的信息题。**根据香农的理论，引入更多的信息，才能减少不确定性降低信息熵，从而减少计算量。就像心跳包间是有时间顺序的，上面的宕机判断算法显然忽略了接收到它们的顺序。**比如主机A的上次心跳包距现在4秒了，而主机B距现在只有1秒，显然不应同等对待。
于是，我们引入存放心跳包的先入先出队列，这就保存了心跳包的时序关系。新的心跳包进入队列尾部，而老的心跳包则从队列首部退出，这样，寻找宕机服务时，只要看队列首部最老的心跳包，距现在是否超过5秒，如果超过5秒就认定宕机，同时把它取出队列，否则证明队列中不存在宕机服务，维持队列不变。
当然，这里并没有解决如何发现新主机的问题。我们还需要一个能够执行高效查询的容器，存放所有主机及其状态。红黑树虽然不慢，但我们不再需要遍历容器，所以可以选择更快的、查询时间复杂度为O(1)的哈希表存放主机信息（非标哈希表的实现参见[第 3 讲]）。如下图所示。
当然，队列中的心跳包并不是只能从队首删除，否则判断宕机流程的时间复杂度仍然是O(N)。实际上，每当收到心跳包时，如果对应主机的上一个心跳包还在队列中，那么可以直接把它从队列中删除。显然，计算在线主机何时宕机，只需要最新的心跳包，老的心跳包没有必要存在。因此，这个队列为每个主机仅保留最新的那个心跳包。如下图所示：
这样，判断宕机的速度会非常快，它的计算量等于实际发生宕机的主机数量。同时，接收心跳包并发现新主机的流程，因为只需要做一次哈希表查询，时间复杂度也只有O(1)。
这样，新算法通过以空间换时间的思想，虽然使用了更加占用空间的哈希表，并新增了有序队列容器，但将宕机和新主机发现这两个流程都优化到了常量级的时间复杂度。尤其是宕机流程的计算量非常小，它仅与实际宕机服务的数量有关，这就允许我们将宕机判断流程插入到心跳包的处理流程中，以微观上的分时任务实现宏观上的并发，同时也避免了对哈希表的加锁。
如何设计高并发架构？
有了核心算法，还需要充分利用服务器资源的架构，才能实现高并发。
一颗1GHZ主频的CPU，意味着一秒钟只有10亿个时钟周期可以工作，如果心跳服务每秒接收到100万心跳包，就要求它必须在1000个时钟周期内处理完一个心跳包。这无法做到，因为每一个汇编指令的执行需要多个时钟周期（参见CPI），一条高级语言的语句又由多条汇编指令构成，而中间件提供的反序列化等函数又需要很多条语句才能完成。另外，内核从网卡上读取报文，执行协议分析需要的时钟周期也要算到这1000个时钟周期里。
因此，选择只用一颗CPU为核心的单线程开发模式，一定会出现计算力不足，不能及时接收报文从而使得缓冲区溢出的问题，最终导致大量丢包。所以，我们必须选择多线程或者多进程开发模式。多进程之间干扰更小，但内存不是共享的，数据同步较为困难，因此案例中我们还是选择多线程开发模式。
使用多线程后我们需要解决3个问题。
第一是负载均衡，我们应当把心跳包尽量均匀分配到不同的工作线程上处理。比如，接收网络报文的线程基于主机名或者IP地址，用哈希算法将心跳包分发给工作线程处理，这样每个工作线程只处理特定主机的心跳，相互间不会互相干扰，从而可以无锁编程。
第二是多线程同步。分发线程与工作线程间可以采用生产者-消费者模型传递心跳包，然而多线程间传递数据要加锁，为了减少争抢锁对系统资源的消耗，需要做到以下两点：
- 由于工作线程多过分发线程（接收心跳包消耗的资源更少），所以每个工作线程都配发独立的缓冲队列及操作队列的互斥锁；
- 为避免线程执行主动切换，必须使用自旋锁，关于锁的选择你可以看[第 6 讲]。如下图所示：
第三要解决CPU亲和性问题。从[第 1 讲] 我们可以看到，CPU缓存对计算速度的影响很大，如果线程频繁地切换CPU会导致缓存命中率下降，降低性能，此时将线程绑定到特定的CPU就是一个解决方案（NUMA架构也会对CPU亲和性产生影响，这里略过）。
这样，通过上述的多线程架构就可以有效地使用CPU。当然，除了CPU，内存的使用效率也很重要。[第２讲] 中我们提到，TCMalloc相比Linux默认的PtMalloc2内存池，在多线程下分配小块内存的速度要快得多，所以对于心跳服务应当改用TCMalloc申请内存。而且，如果心跳包对象的格式已经固定，你还可以建立一个心跳包资源池，循环往复的使用，这进一步减少了构造、销毁心跳包对象所消耗的计算力。
由于服务重启后一个心跳周期内就可以获得所有心跳包，所以并不需要将数据持久化到磁盘上。如果你想进一步了解磁盘优化，可以再看下[第 4 讲]。
如何选择心跳包网络协议？
最后我们再来看看心跳包的协议该选择TCP还是UDP实现。
网络报文的长度是受限的，MTU（Maximum Transmission Unit）定义了最大值。比如以太网中MTU是1500字节，如果TCP或者UDP试图传送大于1500字节的报文，IP协议就会把报文拆分后再发到网络中，并在接收方组装回原来的报文。然而，IP协议并不擅长做这件事，拆包组包的效率很低，因此TCP协议宁愿自己拆包（详见[第 11 讲]）。
所以，如果心跳包长度小于MTU，那么UDP协议是最佳选择。如果心跳包长度大于MTU，那么最好选择TCP协议，面对复杂的TCP协议，还需要解决以下问题。
首先，一台服务器到底能同时建立多少TCP连接？要回答这个问题，得先从TCP四元组谈起，它唯一确定一个TCP连接。TCP四元组分别是<源IP、目的IP、源端口、目的端口>，其中前两者在IP头部中，后两者在TCP头部中。
由于IPv4地址为4个字节（参见[第 7 讲]）、端口为2个字节，所以当服务器IP地址和监听端口固定时，并发连接数的上限则是2(32+16)。
当然，这么高的并发连接需要很多条件，其中之一就是增加单个进程允许打开的最大句柄数（包括操作系统允许的最大句柄数/proc/sys/fs/file-nr），因为Linux下每个连接都要用掉一个文件句柄。当然，作为客户端的主机如果想用足216 端口，还得修改ip_local_port_range配置，扩大客户端的端口范围：
net.ipv4.ip_local_port_range = 32768 60999
其次，基于TCP协议实现百万级别的高并发，必须使用基于事件驱动的全异步开发模式（参见[第 8 讲]）。而且，TCP协议的默认配置并没有考虑高并发场景，所以我们还得在以下4个方面优化TCP协议：
- 三次握手建立连接的过程需要优化，详见[第 9 讲]；
- 四次挥手关闭连接的过程也需要优化，详见[第 10 讲]；
- 依据网络带宽时延积重新设置TCP缓冲区，详见[第 11讲]；
- 优化拥塞控制算法，详见[第 12 讲]。
最后还有一个问题需要我们考虑。网络中断时并没有任何信息通知服务器，此时该如何发现并清理服务器上的这些僵死连接呢？KeepAlive机制允许服务器定时向客户端探测连接是否存活。其中，每隔tcp_keepalive_time秒执行一次探测。
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 7200
每次探测的最大等待时间是tcp_keepalive_intvl 秒。
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 75
超时后，内核最多尝试tcp_keepalive_probes次，仍然没有反应就会及时关闭连接。
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 9
当然，如果在应用层通过心跳能及时清理僵死TCP连接，效果会更好。
从上述优化方案可见，TCP协议的高并发优化方案还是比较复杂的，这也是享受TCP优势时我们必须要付出的代价。
小结
这一讲以我实践过的项目为案例，介绍了高并发服务的设计思路。
核心算法对性能的影响最大，为了设计出高效的算法，我们必须分析出时间复杂度，充分寻找、利用已知信息，减少算法的计算量。在心跳服务这个案例中，利用好心跳包的时序，就可以把计算宕机的时间复杂度从O(N) 降为O(1)。
有了好的算法，还需要好的架构，才能高效地调动系统资源。当摩尔定律在CPU频率上失效后，CPU都在向多核发展，所以高性能必须充分使用多核的计算力。此时，我们需要谨慎设计多线程间的负载均衡和数据同步，尽量减少访问共享资源带来的损耗。选择与业务场景匹配的内存池也很重要，对于RPS上百万的服务来说，申请内存的时间不再是一个忽略项。
选择网络协议时，如果消息长度大于MTU，那么选择TCP更有利，但TCP解决了流控、可靠性等很多问题，优化起来较为困难。对于不要求可靠传输，长度通常不大的心跳包来说，UDP协议通常是更好的选择。
思考题
最后，还是留给你点思考题。你遇到过心跳服务吗？它是怎么设计的？还有哪些优化空间？欢迎你在留言区与我探讨。
感谢阅读，如果你觉得这节课对你有一些启发，也欢迎把它分享给你的朋友。