扛住100億次請(qǐng)求，是怎樣的方案？
1. 前言 2. 背景知識(shí) 3. 確定目標(biāo) 4. 基礎(chǔ)軟件和硬件 5. 技術(shù)分析和實(shí)現(xiàn) 6. 代碼實(shí)現(xiàn)及分析 7. 實(shí)踐 8. 分析數(shù)據(jù) 總結(jié)：
1. 前言
前幾天，偶然看到了 《扛住100億次請(qǐng)求——如何做一個(gè)“有把握”的春晚紅包系統(tǒng)”》（url）一文，看完以后，感慨良多，收益很多。正所謂他山之石，可以攻玉，雖然此文發(fā)表于2015年,我看到時(shí)已經(jīng)是2016年末，但是其中的思想仍然是可以為很多后端設(shè)計(jì)借鑒，。同時(shí)作為一個(gè)工程師，看完以后又會(huì)思考，學(xué)習(xí)了這樣的文章以后，是否能給自己的工作帶來(lái)一些實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)?zāi)?？所謂紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事要躬行，能否自己實(shí)踐一下100億次紅包請(qǐng)求呢？否則讀完以后腦子里能剩下的東西 不過(guò)就是100億 1400萬(wàn)QPS整流 這樣的字眼，剩下的文章將展示作者是如何以此過(guò)程為目標(biāo)，在本地環(huán)境的模擬了此過(guò)程。
注：本文以及作者所有內(nèi)容，僅代表個(gè)人理解和實(shí)踐，過(guò)程和微信團(tuán)隊(duì)沒(méi)有任何關(guān)系，真正的線上系統(tǒng)也不同，只是從一些技術(shù)點(diǎn)進(jìn)行了實(shí)踐，請(qǐng)讀者進(jìn)行區(qū)分。
2. 背景知識(shí)
QPS: Queries per second 每秒的請(qǐng)求數(shù)目
搖紅包：客戶端發(fā)出一個(gè)搖紅包的請(qǐng)求，如果系統(tǒng)有紅包就會(huì)返回，用戶獲得紅包
發(fā)紅包：產(chǎn)生一個(gè)紅包里面含有一定金額，紅包指定數(shù)個(gè)用戶，每個(gè)用戶會(huì)收到紅包信息，用戶可以發(fā)送拆紅包的請(qǐng)求，獲取其中的部分金額。
3. 確定目標(biāo)
在一切系統(tǒng)開(kāi)始以前，我們應(yīng)該搞清楚我們的系統(tǒng)在完成以后，應(yīng)該有一個(gè)什么樣的負(fù)載能力。
3.1 用戶總數(shù):
通過(guò)文章我們可以了解到接入服務(wù)器638臺(tái), 服務(wù)上限大概是14.3億用戶， 所以單機(jī)負(fù)載的用戶上限大概是14.3億/638臺(tái)=228萬(wàn)用戶/臺(tái)。但是目前中國(guó)肯定不會(huì)有14億用戶同時(shí)在線，參考 http://qiye.qianzhan.com/show/detail/160818-b8d1c700.html 的說(shuō)法，2016年Q2 微信用戶大概是8億，月活在5.4 億左右。所以在2015年春節(jié)期間，雖然使用的用戶會(huì)很多，但是同時(shí)在線肯定不到5.4億。
3.2. 服務(wù)器數(shù)量：
一共有638臺(tái)服務(wù)器，按照正常運(yùn)維設(shè)計(jì)，我相信所有服務(wù)器不會(huì)完全上線，會(huì)有一定的硬件冗余，來(lái)防止突發(fā)硬件故障。假設(shè)一共有600臺(tái)接入服務(wù)器。
3.3 單機(jī)需要支持的負(fù)載數(shù)：
每臺(tái)服務(wù)器支持的用戶數(shù)：5.4億/600 = 90萬(wàn)。也就是平均單機(jī)支持90萬(wàn)用戶。如果真實(shí)情況比90萬(wàn)更多，則模擬的情況可能會(huì)有偏差，但是我認(rèn)為QPS在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中更重要。
3.4. 單機(jī)峰值QPS：
文章中明確表示為1400萬(wàn)QPS.這個(gè)數(shù)值是非常高的，但是因?yàn)橛?00臺(tái)服務(wù)器存在，所以單機(jī)的QPS為 1400萬(wàn)/600= 約為2.3萬(wàn)QPS, 文章曾經(jīng)提及系統(tǒng)可以支持4000萬(wàn)QPS，那么系統(tǒng)的QPS 至少要到4000萬(wàn)/600 = 約為 6.6萬(wàn), 這個(gè)數(shù)值大約是目前的3倍，短期來(lái)看并不會(huì)被觸及。但是我相信應(yīng)該做過(guò)相應(yīng)的壓力測(cè)試。
3.5. 發(fā)放紅包：
文中提到系統(tǒng)以5萬(wàn)個(gè)每秒的下發(fā)速度，那么單機(jī)每秒下發(fā)速度50000/600 ＝83個(gè)/秒,也就是單機(jī)系統(tǒng)應(yīng)該保證每秒以83個(gè)的速度下發(fā)即可。最后考慮到系統(tǒng)的真實(shí)性，還至少有用戶登錄的動(dòng)作，拿紅包這樣的業(yè)務(wù)。真實(shí)的系統(tǒng)還會(huì)包括聊天這樣的服務(wù)業(yè)務(wù)。
最后整體的看一下 100億次搖紅包這個(gè)需求，假設(shè)它是均勻地發(fā)生在春節(jié)聯(lián)歡晚會(huì)的4個(gè)小時(shí)里，那么服務(wù)器的QPS 應(yīng)該是10000000000/600/3600/4.0=1157. 也就是單機(jī)每秒1000多次，這個(gè)數(shù)值其實(shí)并不高。如果完全由峰值速度1400萬(wàn)消化 10000000000/(1400*10000) = 714秒，也就是說(shuō)只需要峰值堅(jiān)持11分鐘，就可以完成所有的請(qǐng)求?？梢?jiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的一個(gè)特點(diǎn)就是峰值非常高，持續(xù)時(shí)間并不會(huì)很長(zhǎng)。
總結(jié)：
從單臺(tái)服務(wù)器看.它需要滿足下面一些條件
支持至少100萬(wàn)連接用戶 每秒至少能處理2.3萬(wàn)的QPS，這里我們把目標(biāo)定得更高一些 分別設(shè)定到了3萬(wàn)和6萬(wàn)。 搖紅包：支持每秒83個(gè)的速度下發(fā)放紅包，也就是說(shuō)每秒有2.3萬(wàn)次搖紅包的請(qǐng)求，其中83個(gè)請(qǐng)求能搖到紅包，其余的2.29萬(wàn)次請(qǐng)求會(huì)知道自己沒(méi)搖到。當(dāng)然客戶端在收到紅包以后，也需要確?？蛻舳撕头?wù)器兩邊的紅包數(shù)目和紅包內(nèi)的金額要一致。因?yàn)闆](méi)有支付模塊，所以我們也把要求提高一倍，達(dá)到200個(gè)紅包每秒的分發(fā)速度 支持用戶之間發(fā)紅包業(yè)務(wù)，確保收發(fā)兩邊的紅包數(shù)目和紅包內(nèi)金額要一致。同樣也設(shè)定200個(gè)紅包每秒的分發(fā)速度為我們的目標(biāo)。
想完整模擬整個(gè)系統(tǒng)實(shí)在太難了，首先需要海量的服務(wù)器，其次需要上億的模擬客戶端。這對(duì)我來(lái)說(shuō)是辦不到，但是有一點(diǎn)可以確定，整個(gè)系統(tǒng)是可以水平擴(kuò)展的，所以我們可以模擬100萬(wàn)客戶端，在模擬一臺(tái)服務(wù)器 那么就完成了1/600的模擬。
和現(xiàn)有系統(tǒng)區(qū)別：和大部分高QPS測(cè)試的不同，本系統(tǒng)的側(cè)重點(diǎn)有所不同。我對(duì)2者做了一些對(duì)比。
| 常見(jiàn)高QPS系統(tǒng)壓力測(cè)試 | 本系統(tǒng)壓力測(cè)試 | |
|---|---|---|
| 連接數(shù) | 一般<1000 （幾百以內(nèi)） | 1000000 (1百萬(wàn)) |
| 單連接吞吐量 | 非常大 每個(gè)連接幾十M字節(jié)吞吐 | 非常小 每個(gè)連接每次幾十個(gè)字節(jié) |
| 需要的IO次數(shù) | 不多 | 非常多 |
4. 基礎(chǔ)軟件和硬件
4.1 軟件：
Golang 1.8r3 , shell, python (開(kāi)發(fā)沒(méi)有使用c++ 而是使用了golang, 是因?yàn)槭褂胓olang 的最初原型達(dá)到了系統(tǒng)要求。雖然golang 還存在一定的問(wèn)題，但是和開(kāi)發(fā)效率比，這點(diǎn)損失可以接受) 服務(wù)器操作系統(tǒng): Ubuntu 12.04 客戶端操作系統(tǒng): debian 5.0
4.2 硬件環(huán)境
服務(wù)端：dell R2950。8核物理機(jī)，非獨(dú)占有其他業(yè)務(wù)在工作，16G內(nèi)存。這臺(tái)硬件大概是7年前的產(chǎn)品，性能應(yīng)該不是很高要求。服務(wù)器硬件版本：
服務(wù)器CPU信息：
客戶端：esxi 5.0 虛擬機(jī),配置為4核 5G內(nèi)存。一共17臺(tái)，每臺(tái)和服務(wù)器建立6萬(wàn)個(gè)連接。完成100萬(wàn)客戶端模擬
5. 技術(shù)分析和實(shí)現(xiàn)
5.1) 單機(jī)實(shí)現(xiàn)100萬(wàn)用戶連接
這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)相對(duì)簡(jiǎn)單，筆者在幾年前就早完成了單機(jī)百萬(wàn)用戶的開(kāi)發(fā)以及操作?，F(xiàn)代的服務(wù)器都可以支持百萬(wàn)用戶。相關(guān)內(nèi)容可以查看 github代碼以及相關(guān)文檔。https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide系統(tǒng)配置以及優(yōu)化文檔：https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide/tree/master/docs/cn
5.2) 3萬(wàn)QPS
這個(gè)問(wèn)題需要分2個(gè)部分來(lái)看客戶端方面和服務(wù)器方面。
客戶端QPS
因?yàn)橛?00萬(wàn)連接連在服務(wù)器上，QPS為3萬(wàn)。這就意味著每個(gè)連接每33秒，就需要向服務(wù)器發(fā)一個(gè)搖紅包的請(qǐng)求。因?yàn)閱蜪P可以建立的連接數(shù)為6萬(wàn)左右， 有17臺(tái)服務(wù)器同時(shí)模擬客戶端行為。我們要做的就保證在每一秒都有這么多的請(qǐng)求發(fā)往服務(wù)器即可。其中技術(shù)要點(diǎn)就是客戶端協(xié)同。但是各個(gè)客戶端的啟動(dòng)時(shí)間，建立連接的時(shí)間都不一致，還存在網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)重連這樣的情況，各個(gè)客戶端如何判斷何時(shí)自己需要發(fā)送請(qǐng)求，各自該發(fā)送多少請(qǐng)求呢？
我是這樣解決的：利用NTP服務(wù)，同步所有的服務(wù)器時(shí)間，客戶端利用時(shí)間戳來(lái)判斷自己的此時(shí)需要發(fā)送多少請(qǐng)求。算法很容易實(shí)現(xiàn)：假設(shè)有100萬(wàn)用戶，則用戶id 為0-999999.要求的QPS為5萬(wàn)， 客戶端得知QPS為5萬(wàn)，總用戶數(shù)為100萬(wàn)，它計(jì)算 100萬(wàn)/5萬(wàn)=20，所有的用戶應(yīng)該分為20組，如果 time() % 20 == 用戶id % 20，那么這個(gè)id的用戶就該在這一秒發(fā)出請(qǐng)求，如此實(shí)現(xiàn)了多客戶端協(xié)同工作。每個(gè)客戶端只需要知道 總用戶數(shù)和QPS 就能自行準(zhǔn)確發(fā)出請(qǐng)求了。（擴(kuò)展思考：如果QPS是3萬(wàn) 這樣不能被整除的數(shù)目，該如何辦？如何保證每臺(tái)客戶端發(fā)出的請(qǐng)求數(shù)目盡量的均衡呢？）
服務(wù)器QPS
服務(wù)器端的QPS相對(duì)簡(jiǎn)單，它只需要處理客戶端的請(qǐng)求即可。但是為了客觀了解處理情況，我們還需要做2件事情。
第一: 需要記錄每秒處理的請(qǐng)求數(shù)目，這需要在代碼里埋入計(jì)數(shù)器。第二: 我們需要監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的吞吐情況，可以客觀的反映出QPS的真實(shí)數(shù)據(jù)。為此，我利用python腳本 結(jié)合ethtool 工具編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的工具，通過(guò)它我們可以直觀的監(jiān)視到網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包通過(guò)情況如何。它可以客觀的顯示出我們的網(wǎng)絡(luò)有如此多的數(shù)據(jù)傳輸在發(fā)生。工具截圖：
5.3) 搖紅包業(yè)務(wù)
搖紅包的業(yè)務(wù)非常簡(jiǎn)單，首先服務(wù)器按照一定的速度生產(chǎn)紅包。紅包沒(méi)有被取走的話，就堆積在里面。服務(wù)器接收一個(gè)客戶端的請(qǐng)求，如果服務(wù)器里現(xiàn)在有紅包就會(huì)告訴客戶端有，否則就提示沒(méi)有紅包。因?yàn)閱螜C(jī)每秒有3萬(wàn)的請(qǐng)求，所以大部分的請(qǐng)求會(huì)失敗。只需要處理好鎖的問(wèn)題即可。我為了減少競(jìng)爭(zhēng)，將所有的用戶分在了不同的桶里。這樣可以減少對(duì)鎖的競(jìng)爭(zhēng)。如果以后還有更高的性能要求，還可以使用 高性能隊(duì)列——Disruptor來(lái)進(jìn)一步提高性能。
注意，在我的測(cè)試環(huán)境里是缺少支付這個(gè)核心服務(wù)的，所以實(shí)現(xiàn)的難度是大大的減輕了。另外提供一組數(shù)字：2016年淘寶的雙11的交易峰值僅僅為12萬(wàn)/秒，微信紅包分發(fā)速度是5萬(wàn)/秒，要做到這點(diǎn)是非常困難的。（http://mt.sohu.com/20161111/n472951708.shtml）
5.4) 發(fā)紅包業(yè)務(wù)
發(fā)紅包的業(yè)務(wù)很簡(jiǎn)單，系統(tǒng)隨機(jī)產(chǎn)生一些紅包，并且隨機(jī)選擇一些用戶，系統(tǒng)向這些用戶提示有紅包。這些用戶只需要發(fā)出拆紅包的請(qǐng)求，系統(tǒng)就可以隨機(jī)從紅包中拆分出部分金額，分給用戶，完成這個(gè)業(yè)務(wù)。同樣這里也沒(méi)有支付這個(gè)核心服務(wù)。
5.5）監(jiān)控
最后 我們需要一套監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)了解系統(tǒng)的狀況，我借用了我另一個(gè)項(xiàng)目(https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat) 里的部分代碼完成了這個(gè)監(jiān)控模塊，利用這個(gè)監(jiān)控，服務(wù)器和客戶端會(huì)把當(dāng)前的計(jì)數(shù)器內(nèi)容發(fā)往監(jiān)控，監(jiān)控需要把各個(gè)客戶端的數(shù)據(jù)做一個(gè)整合和展示。同時(shí)還會(huì)把日志記錄下來(lái)，給以后的分析提供原始數(shù)據(jù)。線上系統(tǒng)更多使用opentsdb這樣的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，這里資源有限,所以用了一個(gè)原始的方案
監(jiān)控顯示日志大概這樣
6. 代碼實(shí)現(xiàn)及分析
在代碼方面，使用到的技巧實(shí)在不多，主要是設(shè)計(jì)思想和golang本身的一些問(wèn)題需要考慮。首先golang的goroutine 的數(shù)目控制，因?yàn)橹辽儆?00萬(wàn)以上的連接，所以按照普通的設(shè)計(jì)方案，至少需要200萬(wàn)或者300萬(wàn)的goroutine在工作。這會(huì)造成系統(tǒng)本身的負(fù)擔(dān)很重。其次就是100萬(wàn)個(gè)連接的管理，無(wú)論是連接還是業(yè)務(wù)都會(huì)造成一些心智的負(fù)擔(dān)。我的設(shè)計(jì)是這樣的：
首先將100萬(wàn)連接分成多個(gè)不同的SET，每個(gè)SET是一個(gè)獨(dú)立，平行的對(duì)象。每個(gè)SET 只管理幾千個(gè)連接，如果單個(gè)SET 工作正常，我只需要添加SET就能提高系統(tǒng)處理能力。按照SET分還有一個(gè)好處，可以將一個(gè)SET作為一個(gè)業(yè)務(wù)單元，在不同性能服務(wù)器上可以負(fù)載不同的壓力，比如8核機(jī)器管理10個(gè)SET，4核機(jī)器管理5個(gè)SET 可以細(xì)粒度的分流壓力，并容易遷移處理 其次謹(jǐn)慎的設(shè)計(jì)了每個(gè)SET里數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的大小，保證每個(gè)SET的壓力不會(huì)太大，不會(huì)出現(xiàn)消息的堆積。再次減少了gcroutine的數(shù)目，每個(gè)連接只使用一個(gè)goroutine,發(fā)送消息在一個(gè)SET里只有一個(gè)gcroutine負(fù)責(zé)，這樣節(jié)省了100萬(wàn)個(gè)goroutine。這樣整個(gè)系統(tǒng)只需要保留 100萬(wàn)零幾百個(gè)gcroutine就能完成業(yè)務(wù)。大量的節(jié)省了cpu 和內(nèi)存 系統(tǒng)的工作流程大概如下：每個(gè)客戶端連接成功后，系統(tǒng)會(huì)分配一個(gè)goroutine讀取客戶端的消息，當(dāng)消息讀取完成，將它轉(zhuǎn)化為消息對(duì)象放至在SET的接收消息隊(duì)列，然后返回獲取下一個(gè)消息 在SET內(nèi)部，有一個(gè)工作goroutine，它只做非常簡(jiǎn)單而高效的事情，它做的事情如下，檢查SET的接受消息，它會(huì)收到3類消息
1， 客戶端的搖紅包請(qǐng)求消息
2， 客戶端的其他消息 比如聊天 好友這一類
3， 服務(wù)器端對(duì)客戶端消息的回應(yīng)
對(duì)于 第1種消息 客戶端的搖紅包請(qǐng)求消息 是這樣處理的，從客戶端拿到搖紅包請(qǐng)求消息，試圖從SET的紅包隊(duì)列里 獲取一個(gè)紅包，如果拿到了就把紅包信息 返回給客戶端，否則構(gòu)造一個(gè)沒(méi)有搖到的消息，返回給對(duì)應(yīng)的客戶端。對(duì)于第2種消息 客戶端的其他消息 比如聊天 好友這一類，只需簡(jiǎn)單地從隊(duì)列里拿走消息，轉(zhuǎn)發(fā)給后端的聊天服務(wù)隊(duì)列即可，其他服務(wù)會(huì)把消息轉(zhuǎn)發(fā)出去。對(duì)于第3種消息 服務(wù)器端對(duì)客戶端消息的回應(yīng)。SET 只需要根據(jù)消息里的用戶id，找到SET里保留的用戶連接對(duì)象，發(fā)回去就可以了。
對(duì)于紅包產(chǎn)生服務(wù)，它的工作很簡(jiǎn)單，只需要按照順序在輪流在每個(gè)SET的紅包產(chǎn)生對(duì)列里放至紅包對(duì)象就可以了。這樣可以保證每個(gè)SET里都是公平的，其次它的工作強(qiáng)度很低，可以保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定。
見(jiàn)代碼 https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos
7. 實(shí)踐
實(shí)踐的過(guò)程分為3個(gè)階段
階段1
分別啟動(dòng)服務(wù)器端和監(jiān)控端，然后逐一啟動(dòng)17臺(tái)客戶端，讓它們建立起100萬(wàn)的鏈接。在服務(wù)器端，利用ss 命令 統(tǒng)計(jì)出每個(gè)客戶端和服務(wù)器建立了多少連接。
命令如下：Alias ss2=Ss –ant | grep 1025 | grep EST | awk –F: “{print $8}” | sort | uniq –c’
結(jié)果如下：
階段2
利用客戶端的http接口，將所有的客戶端QPS 調(diào)整到3萬(wàn)，讓客戶端發(fā)出3W QPS強(qiáng)度的請(qǐng)求。
運(yùn)行如下命令：
觀察網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和監(jiān)控端反饋，發(fā)現(xiàn)QPS 達(dá)到預(yù)期數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控截圖：
在服務(wù)器端啟動(dòng)一個(gè)產(chǎn)生紅包的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)會(huì)以200個(gè)每秒的速度下發(fā)紅包，總共4萬(wàn)個(gè)。此時(shí)觀察客戶端在監(jiān)控上的日志，會(huì)發(fā)現(xiàn)基本上以200個(gè)每秒的速度獲取到紅包。
![搖紅包] (https://raw.githubusercontent.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/master/images/yao.png)
等到所有紅包下發(fā)完成后，再啟動(dòng)一個(gè)發(fā)紅包的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)系統(tǒng)會(huì)生成2萬(wàn)個(gè)紅包，每秒也是200個(gè)，每個(gè)紅包隨機(jī)指定3位用戶，并向這3個(gè)用戶發(fā)出消息，客戶端會(huì)自動(dòng)來(lái)拿紅包，最后所有的紅包都被拿走。
階段3
利用客戶端的http接口，將所有的客戶端QPS 調(diào)整到6萬(wàn)，讓客戶端發(fā)出6W QPS強(qiáng)度的請(qǐng)求。
如法炮制，在服務(wù)器端，啟動(dòng)一個(gè)產(chǎn)生紅包的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)會(huì)以200個(gè)每秒的速度下發(fā)紅包。總共4萬(wàn)個(gè)。此時(shí)觀察客戶端在監(jiān)控上的日志，會(huì)發(fā)現(xiàn)基本上以200個(gè)每秒的速度獲取到紅包。等到所有紅包下發(fā)完成后，再啟動(dòng)一個(gè)發(fā)紅包的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)系統(tǒng)會(huì)生成2萬(wàn)個(gè)紅包，每秒也是200個(gè)，每個(gè)紅包隨機(jī)指定3位用戶，并向這3個(gè)用戶發(fā)出消息，客戶端會(huì)自動(dòng)來(lái)拿紅包，最后所有的紅包都被拿走。
最后，實(shí)踐完成。
8. 分析數(shù)據(jù)
在實(shí)踐過(guò)程中，服務(wù)器和客戶端都將自己內(nèi)部的計(jì)數(shù)器記錄發(fā)往監(jiān)控端，成為了日志。我們利用簡(jiǎn)單python 腳本和gnuplt 繪圖工具，將實(shí)踐的過(guò)程可視化，由此來(lái)驗(yàn)證運(yùn)行過(guò)程。
第一張是 客戶端的QPS發(fā)送數(shù)據(jù)
這張圖的橫坐標(biāo)是時(shí)間，單位是秒，縱坐標(biāo)是QPS，表示這時(shí)刻所有客戶端發(fā)送的請(qǐng)求的QPS。圖的第一區(qū)間，幾個(gè)小的峰值，是100萬(wàn)客戶端建立連接的， 圖的第二區(qū)間是3萬(wàn)QPS 區(qū)間，我們可以看到數(shù)據(jù) 比較穩(wěn)定的保持在3萬(wàn)這個(gè)區(qū)間。最后是6萬(wàn)QPS區(qū)間。但是從整張圖可以看到QPS不是完美地保持在我們希望的直線上。這主要是以下幾個(gè)原因造成的
當(dāng)非常多goroutine 同時(shí)運(yùn)行的時(shí)候，依靠sleep 定時(shí)并不準(zhǔn)確，發(fā)生了偏移。我覺(jué)得這是golang本身調(diào)度導(dǎo)致的。當(dāng)然如果cpu比較強(qiáng)勁，這個(gè)現(xiàn)象會(huì)消失。 因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的影響，客戶端在發(fā)起連接時(shí)，可能發(fā)生延遲，導(dǎo)致在前1秒沒(méi)有完成連接。 服務(wù)器負(fù)載較大時(shí)，1000M網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)出現(xiàn)了丟包現(xiàn)象，可以通過(guò)ifconfig 命令觀察到這個(gè)現(xiàn)象，所以會(huì)有QPS的波動(dòng)。
第二張是 服務(wù)器處理的QPS圖
和客戶端的向?qū)?yīng)的，服務(wù)器也存在3個(gè)區(qū)間，和客戶端的情況很接近。但是我們看到了在大概22：57分，系統(tǒng)的處理能力就有一個(gè)明顯的下降，隨后又提高的尖狀。這說(shuō)明代碼還需要優(yōu)化。
整體觀察在3萬(wàn)QPS區(qū)間，服務(wù)器的QPS比較穩(wěn)定，在6萬(wàn)QSP時(shí)候，服務(wù)器的處理就不穩(wěn)定了。我相信這和我的代碼有關(guān)，如果繼續(xù)優(yōu)化的話，還應(yīng)該能有更好的效果。
將2張圖合并起來(lái)
基本是吻合的，這也證明系統(tǒng)是符合預(yù)期設(shè)計(jì)的。
這是紅包生成數(shù)量的狀態(tài)變化圖
非常的穩(wěn)定。
這是客戶端每秒獲取的搖紅包狀態(tài)
可以發(fā)現(xiàn)3萬(wàn)QPS區(qū)間，客戶端每秒獲取的紅包數(shù)基本在200左右，在6萬(wàn)QPS的時(shí)候，以及出現(xiàn)劇烈的抖動(dòng)，不能保證在200這個(gè)數(shù)值了。我覺(jué)得主要是6萬(wàn)QPS時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)的抖動(dòng)加劇了，造成了紅包數(shù)目也在抖動(dòng)。
最后是golang 自帶的pprof 信息，其中有g(shù)c 時(shí)間超過(guò)了10ms, 考慮到這是一個(gè)7年前的硬件，而且非獨(dú)占模式，所以還是可以接受。
總結(jié)：
按照設(shè)計(jì)目標(biāo)，我們模擬和設(shè)計(jì)了一個(gè)支持100萬(wàn)用戶，并且每秒至少可以支持3萬(wàn)QPS，最多6萬(wàn)QPS的系統(tǒng)，簡(jiǎn)單模擬了微信的搖紅包和發(fā)紅包的過(guò)程?？梢哉f(shuō)達(dá)到了預(yù)期的目的。如果600臺(tái)主機(jī)每臺(tái)主機(jī)可以支持6萬(wàn)QPS，只需要7分鐘就可以完成 100億次搖紅包請(qǐng)求。
雖然這個(gè)原型簡(jiǎn)單地完成了預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)，但是它和真正的服務(wù)會(huì)有哪些差別呢？我羅列了一下
| 區(qū)別 | 真正服務(wù) | 本次模擬 |
|---|---|---|
| 業(yè)務(wù)復(fù)雜 | 更復(fù)雜 | 非常簡(jiǎn)單 |
| 協(xié)議 | Protobuf 以及加密 | 簡(jiǎn)單的協(xié)議 |
| 支付 | 復(fù)雜 | 無(wú) |
| 日志 | 復(fù)雜 | 無(wú) |
| 性能 | 更高 | 無(wú) |
| 用戶分布 | 用戶id分散在不同服務(wù)器，需要hash以后統(tǒng)一， 復(fù)雜。 | 用戶id 連續(xù)，很多優(yōu)化使代碼簡(jiǎn)單 非常高效 |
| 安全控制 | 復(fù)雜 | 無(wú) |
| 熱更新及版本控制 | 復(fù)雜 | 無(wú) |
| 監(jiān)控 | 細(xì)致 | 簡(jiǎn)單 |
source：https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/
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