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弹幕视频网站高并发实时弹幕系统开发的实战之路

2016-08-22 11:49:51

高并发实时弹幕是一种互动的体验。对于互动来说,考虑最多的地方就是:高稳定性、高可用性以及低延迟这三个方面。

  • 高稳定性,为了保证互动的实时性,所以要求连接状态稳定;

  • 高可用性,相当于提供一种备用方案,比如,互动时如果一台机器挂了,此时必须保证可以和另外一台机器连接,这样就从侧面解决了,用户连接不中断的问题;

  • 低延迟,弹幕的延迟周期控制在1秒以内,响应是比较快的,所以可以满足互动的需求。

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

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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,用户在不断的发送消息,不断的进行广播,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):

1. Client

客户端。与Comet建立链接。

2. 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)。

3. 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。

4. 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。

5. 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,它是支持水平扩展的。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。

6. 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:

  • 一个消息一定只有一块内存 
    使用Job聚合消息,Comet指针引用

  • 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

  • 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

模块优化

模块优化也分为以下三方面:

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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图 2

 

图2是15年末的压测数据。当时使用了两台物理机,平均每台的在线量是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)。

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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16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。

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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:

  • 调节用户最优接入节点 
    使用Svrlist模块(图6.1 )支持,选取距离用户最近的最稳定的节点,调控IP段,然后进行接入。

  • 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拓扑图(全国范围),在拓扑图当中就可以判断出城市到机房之间的最优线路。

  • 自动切走“失联”服务器

  • 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。

  • 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。

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图 6.1

 

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)。

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。

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图 6.2

 

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。

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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:

  • 模拟 Client ,监控消息到达的速率

  • 线上开启 Ppof ,随时抓图分析进程(CPU )状况

  • 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
  • 服务器负载监控,短信报警

对于GOIM来说,低成本、高效率一直是B站所追求的标准,B站也将对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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