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BILIBILI 高并发实时弹幕系统的实战之路 | 架构师实践日

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B 站直播弹幕服务架构(下面简称 GOIM )的出现就是为了解决这一系列的需求。下面将对此进行详细的介绍。


B 站直播弹幕服务架构 GOIM 的出现


图? 1


直播聊天系统本质上也是一种推送系统,所谓推送系统就是,当你发送一条消息时,它可以将这个消息推送给所有人。对于直播弹幕来说,用户在不断地发送消息,不断地进行广播,当一个房间里面有 10 万人时,一个消息就要发出 10 万次请求。在 GOIM 出现之前,也用过另一个名为 Gopush 的项目,这个项目推出的目的就是进行推送。在此之后,基于一些针对性的应用场景,GOIM 对 Gopush 进行了优化,从而出现在我们视野当中。GOIM 主要包含以下几个模块(图 1):


  • Kafka(第三方服务)
    消息队列系统。Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅的消息系统,它是支持水*扩展的。每条发布到 Kafka 集群的消息都会打上一个名为 Topic(逻辑上可以被认为是一个 queue)的类别,起到消息分布式分发的作用。
  • Router?
    存储消息。Comet 将信息传送给 Logic 之后,Logic 会对所收到的信息进行存储,采用 register session 的方式在 Router 上进行存储。Router 里面会收录用户的注册信息,这样就可以知道用户是与哪个机器建立的连接。
  • Logic
    对消息进行逻辑处理。用户建立连接之后会将消息转发给 Logic ,在 Logic 上可以进行账号验证。当然,类似于 IP 过滤以及黑名单设置此类的操作也可以经由 Logic 进行。
  • Comet
    维护客户端长链接。在上面可以规定一些业务需求,比如可以规定用户传送的信息的内容、输送用户信息等。Comet 提供并维持服务端与客户端之间的链接,这里保证链接可用性的方法主要是发送链接协议(如 Socket 等)。
  • Client
    客户端。与 Comet 建立链接。
  • Jop?
    消息分发。可以起多个 Jop 模块放到不同的机器上进行覆盖,将消息收录之后,分发到所有的 Comet 上,之后再由 Comet 转发出去。

    以上就是 GOIM 系统实现客户端建立链接,并进行消息转发的一个具体过程。一开始这个结构并不完善,在代码层面也存在一些问题。鉴于这些问题,B 站提供了一些相关的优化操作。在高稳定性方面,提供了内存优化、模块优化以及网络优化,下面是对这些优化操作的介绍。


    GOIM 系统的优化之路

    内存优化


    内存优化主要分为以下三个方面:


    1.一个消息一定只有一块内存


    使用 Job 聚合消息,Comet 指针引用。


    2.一个用户的内存尽量放到栈上


    内存创建在对应的用户 Goroutine(Go 程)中。


    3.内存由自己控制


    主要是针对 Comet 模块所做的优化,可以查看模块中各个分配内存的地方,使用内存池。


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    模块优化


    模块优化也分为以下三方面:


    1.消息分发一定是并行的并且互不干扰


    要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的,保证消息分发必须是完全并列的,并且彼此之间互不干扰。


    2.并发数一定是可以进行控制的


    每个需要异步处理开启的 Goroutine(Go 协程)都必须预先创建好固定的个数,如果不提前进行控制,那么 Goroutine 就随时存在爆发的可能。


    3.全局锁一定是被打散的


    Socket 链接池管理、用户在线数据管理都是多把锁;打散的个数通常取决于 CPU,往往需要考虑 CPU 切换时造成的负担,并非是越多越好。


    模块优化的三个方面,主要考虑的问题就是,分布式系统中会出现的单点问题,即当一个用户在建立链接后,如果出现故障,其余用户建立的链接不能被影响。


    测试是实践过程中最不可缺少的一部分,同时,测试的数据也是用来进行参考比照的最好工具。



    图 2


    图 2 是 15 年末的压测数据。当时使用了两台物理机,*均每台的在线量是 25 万,每个直播每秒的推送数量控制在 20-50 条内。一般对于一个屏幕来说,40 条就可以满足直播的需求,当时用来进行模拟的推送量是 50 条/秒(峰值),推送到达数是 2440 万/秒。这次的数据显示,CPU 的负载是刚好满,内存使用量在 4G 左右,流量约为 3G。从这个数据得出的结论是,真正的瓶颈负载在 CPU 上。所以,目的很明确,就是将 CPU 负载打满(但是不能超负载)。



    图 3


    2015 年之后,再次进行优化,将所有内存(堆上的、不可控的)都迁移到栈上,当时只采用了一台物理机,上面承载了 100 万的在线数量。 优化效果体现在 2016 年 3 月的压测数据(图 3)中,这个数据也是最初直播时,想要测试的一个压缩状况。


    从图 3 的数据可以看出,优化效果是成倍增加的。当时的目的也是将 CPU 打满,可是在实际直播环境中,需要考虑的最本质的问题其实是在流量上,包括弹幕字数,赠送礼物的数量。如果弹幕需要加上一些特殊的需求(字体、用户等级等),赠送礼物数量过多这样,都会产生很多流量。所以,直播弹幕优化的最终瓶颈只有流量。


    2016 年之前,B 站的优化重点都放在了系统的优化上,包括优化内存,降低 CPU 的使用率,可是优化的效果并不显著,一台机器的瓶颈永远是流量。在 2016 年 3 月份后,B 站将优化重点转移到了网络优化上。下面就是 B 站网络优化的一些措施。


    网络优化


    最初 B 站的工作内容,主要是以开发为主,为了在结构上面得到扩展,所做的工作就是将代码尽量完善。但是在实际业务当中,也会遇见更多运维方面的问题,所以,在之后的关注重点上,B 站添加了对运维的重点关注。


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    图 4


    图 4 是 B 站早期的部署结构。最开始,整套服务是部署在一个 IDC 上面的(单点 IDC),时间一长,这样的部署结构也逐渐显现出它的缺陷:


    • 单线 IDC 流量不足
    • 单点问题
    • 接入率低
      这样的网络部署往往会造成延迟高、网速卡顿等问题。

      针对以上三点问题,B 站也对部署结构进行了改善,图 5 是改善过的网络部署结构,下面将对这个部署结构进行详细说明。

      图 5


      针对单点 IDC 流量不足的问题,B 站采用了多点 IDC 接入的方案。一个机房的流量不够,那么就把它分散到不同的机房,看看效果如何。


      对于多点 IDC 接入来说,专线的成本是非常高昂的,对于创业公司来说,是一块很大的负担,所以可以通过一些研发或者是架构的方式来解决多 IDC 的问题 。针对多 IDC 的问题,需要优化的方面还有很多,下面列举出一些 B 站现有的一些优化方案:


      1.调节用户最优接入节点


      使用 Svrlist 模块(图 6.1)支持,选取距离用户最*的最稳定的节点,调控 IP 段,然后进行接入。



      图 6.1


      2.IDC 的服务质量监控:掉线率


      判断一个节点是否稳定,需要不断收集大量的用户链接信息,此时就可以使用监控来查询掉线率,然后不断调优,收集最终的结果去做一个*送迹ㄈ段В谕*送嫉敝芯涂梢耘卸铣龀鞘械交恐涞淖钣畔呗贰


      3.自动切走「失联」服务器


      4.消息 100%的到达率(仍在实现中)


      对于弹幕来说,低丢包率是非常重要的。比如,消息是价值上千块的礼物,此时一旦丢失某些消息,当用户发礼物时,起到的效果就是,实际在弹幕中显示出来的效果是,礼物数远远少于用户花费金钱买来的礼物数。这是一个很严重的问题。


      5.流量控制


      对于弹幕来说,当用户量到达一定级别时,需要考虑的问题还是流量控制,这也是对于花销成本的控制,当买的机房的带宽,是以千兆带宽为计费标准时,当有超标时,一定要将超标部分的流量切走,以此实现了流量控制的功能。


      引入多点 IDC 接入之后,电信的用户依旧可以走电信的线路,但是可以将模块在其他机房进行部署,让移动的一些用户可以连接移动的机房。这样就保证了,不同地区不同运营商之间,最优网络选取的问题。


      可是解决了最优网络的选取,却带来了跨域传输的问题。比如在数据收集时,Comet 模块将数据反馈到 Logic,Logic 进行消息分发时,数据便会跨机房传输。有些公司的机房是通过专线进行传输,这样成本将会非常高。所以,为了节约成本就只能走公网的流量,但是公网的稳定性是否高、是否高可用,都是需要考虑的。当流量从电信的机房出去之后,经过电信的交换机,转到联通的交换机,然后到达联通的机房,就会存在跨运营商传输的问题,比如丢包率高,因此,跨运营商传输带来的问题还是非常严重的。


      为了解决这个可能存在的风险,可以尝试在联通机房接入一条电信的线路(带宽可以小一点),「看管」电信的模块,让来自不同运营商的流量,可以走自己的线路。做了这样的尝试之后,不仅降低了丢包率,还满足了对稳定性的基本要求,并且成本消耗也不高。可是,这样的方案也不能说是百分百的完美,因为就算是同运营商之间的通讯,也会存在城市和城市之间某个交换机出现故障的情况,对于这样的情况,B 站采取的方法是同时在 IDC-1 与 IDC-2(图 5)之间部署两条电信线路,做了这样的备份方案之后,通畅程度以及稳定性都有非常明显的提升。


      针对上述过程中出现的一些问题,前期,需要对每个线路的稳定性进行测试。为了测试每一条线路的稳定性,可以把 Comet 放入各个机房中,并将 Comet 之间的通讯方式汇总成一个链接池(链接池里可以放多个运营商的多条线路),作为网络链接可以将它配置成多条线路,用模块检测所有的 Comet 之间的通讯,以及任何线路传输的稳定性,如果说通畅的话,则保证这个链接是可以用的。(这里面有很多线路,所以一定会选择通畅的那条线路进行传输,这样,就可以判断哪条线路是通畅的。)这样一来,流量进行传输时,就有多条线路可以进行选择,三个运营商中,总有一个是可以服务的。


      综合这些问题,B 站又对结构进行了重新优化。(这个结构刚刚做完,目前还没有上线,还需要经过一些测试。)



      图 6.2


      首先是 Comet 的链接,之前采用的是 CDN、智能 DNS 。但实际上,有些运营商基站会缓存路由表,所以即便将机器迁移走,部分用户也并不能同时迁移走。而 DNS 解析这一块,也并非完全可靠,而且一旦遇上问题,解决的流程又很长,这样下来,体验效果是十分糟糕的。其次是 List ,将其部署在一个中心机房,客户端采用的是 WEB 接口的服务,让客户端访问这个服务,就可以知道该与哪些服务器进行连接。将 IP List(Comet)部署在多个机房,可以将多个机房收集的值反馈给客户端(比如:哪些线路通畅)让客户端自己选择与那个机器进行连接。


      如图 6.2 。图中将 IP 段进行了城市的划分,将某一个城市的一些用户信息链接到一个群组(GroupID),群组下有一个或多个 Comet ,把属于这个群组的物理机全部分给 Comet 。



      图 7


      图 7 是再次优化的结构,还是将 Comet 全部放在 IDC 机房中,消息的传输不再使用 push(推)的方式,而是通过 pull(拉)的方式,将数据拉到中心机房(源站),做一些在线处理之后,再统一由源站进行数据推送。当然,这里要十分注意中心机房的选取,中心机房的稳定性是十分重要的。除此之外,B 站在部署的时候还优化了故障监控这块功能,用来保证高可用的服务。故障监控主要为以下几项:


      1.模拟 Client ,监控消息到达的速率


      2.线上开启 Ppof ,随时抓图分析进程(CPU)状况


      3.白名单:指定人打印服务端日志


      设置白名单,记录日志信息,收集问题反馈


      标注重点问题,及时解决


      防止消息重现


      4.服务器负载监控,短信报警


      低成本、高效率一直是 B 站所追求的标准,B 站将对 GOIM 系统进行持续优化和改进,以给用户最好的直播弹幕体验。



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