融云QCon大会深度解析超大规模IM系统优化问题

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发布时间:2024-07-18 05:25

18日上午,融云首席架构师李淼为大家分享了《超大规模即时通讯系统性能优化探索及实践》主题演讲,就庞大复杂的系统性能问题该如何定位、分析以及工具排查;高并发系统的技术要点、难点、重点把控及措施、技巧;特定场景下系统性能问题优化可行性解决方案等内容进入深度解析。虽然临近午饭时间,但大量的技术干货及精彩的案例分享,让现场一度爆满,很多嘉宾即使站着也一直坚持听完整场演讲;即便会议结束,还有很多人与李淼进一步交流。

  融云首席架构师李淼演讲

  火爆的演讲现场

  会议结束后参会嘉宾与李淼继续沟通

性能问题定位及关注点

首先说性能问题的关注点,对于程序首先最直观的关注点就是程序的响应时长。前提是响应包括你的应答必须是正确的,如果说性能优化完成之后结果不正确,那可以说整个优化失败。

除了程序响应时长以外我们还会关注系统、数据存储以及数据通讯。系统有一些直观指标可以衡量系统的健康性和系统性能。先说CPU,我们主要关注CPU的负载及使用率;接下来是内存,内存主要关注正常的内存利用率,是否使用了虚拟内存,以及内存碎片问题;I/O问题则关注磁盘和网络I/O问题,I/O是整个系统优化过程中特别需要关注的点,I/O如果做的好,对于整个平台的性能提升帮助是最大的,有可能会比前面的CPU和内存还要大。

数据存储方面,在即时通讯保证消息可靠性的情况下,优先进行消息存储,通过这种方式保证消息不丢失、不乱序、不重复。对于数据存储而言,其实和I/O有点类似,对于一般的业务来讲,如果数据存储优化的好,平台优化方面就完成了60%左右的工作。

一般做系统时都会遇到网络相关问题,这就会涉及到网络通讯问题,怎么想办法降低你的数据传输量,或者说降低你和网络之间的交互次数,也是数据通讯里面需要完成的一个优化。

下面通过三个阶段介绍一下融云关于性能问题的定位。第一个阶段融云刚刚成立,那个时候性能问题的定位主要是通过系统监控,配合着系统日志以及诊断工具,主要监控服务器里面的CPU、内存及I/O指标。

对于监控来讲,我们有一个类似业务监控系统,定时对每个节点进行相关性的单元测试,以此来衡量当前服务的健康状况,以及每个系统的响应速度。当线上出现了系统告警时,配合日志来查看业务是否正常。

第二个阶段,我们尝试过用一些开源的APM工具。在整个系统当中通讯模型是基于Actor模型做的,所以没办法整个构建服务监控网络,只能看一些相关数据。但在座各位如果开发系统,用APM是一个非常好的工具,可以帮助你进行服务治理,系统监控相关的工作,同时APM也有很多商业解决方案。

第三个阶段,我们在对APM调研以及试用出现问题之后,只能想办法自研Monitor监控系统,我们会记录每个信令的调用时间和调用链路,后台有一个数据分析平台,我们查看一些信令前一天和今天的比值,看是不是有幅度变化;同时我们也会配合业务数据量观测数据。一旦某个信令出现异常,我们就会进行线上的服务排查。

实际上对于性能问题的定位来讲,第一个阶段是最有效的,后面的手段都是辅助研发人员对于线上问题的定位,这些都是相辅相成的:你判断问题、定位问题需要工具,工具也可以提高你判断问题、定位问题的速度。

高并发系统技术要点

对于高并发系统来讲,其实技术要点很多,我罗列了四条:异步通讯、缓存策略、数据结构及算法、数据存储。对于性能优化来讲,这四点仅仅是一部分,但如果把这四点做好,平台就能得到一个很大的提升。

首先是异步通讯,对于现在的分布式系统来讲,都需要对服务进行拆分,服务拆分以后我们需要通过一种方式将服务串联起来,现在有很多开源的解决方案或框架,但是对于RPC来讲,一般都是同步调用,有点类似于访问数据库,当前的工作线程需要等待调用端反馈结果。

如果说某个服务的响应时长十毫秒,对于调用端来讲就需要等待十毫秒,为了解决这个问题,现在很多RPC都支持异步RPC的方式,通过回调的方式解决同步RPC工作线程占用以及等待的问题。

最后一个是Actor模型,Actor模型实际上在整个软件系统上是一个属于多线程数据协调的模型。所有的请求以及返回结果会以消息的方式进行传递,融云也是使用了Actor模式作为服务间调用。

第二个是缓存策略,我们对于数据分为四层:首先是原始数据,这个数据是保存在数据库里面的;第二个是分布式缓存,对于很多无状态的服务而言,性能优化大部分依赖于分布式缓存来完成;第三个为了对数据访问进行加速,可能会使用一些本地进程内缓存,由于没有网络访问,同时直接的内存访问速度更快,所以本地缓存策略也会作为服务加速的方式;最后就是客户端缓存了,现在无论是App开发,PC客户开发都可以使用用户侧的数据存储,Web上的H5也可以使用类似local storage解决方案,但是一旦使用了客户端存储,我们就需要设计一个健壮的数据同步模型。刨除客户端缓存的问题,为了尽可能达到使热数据离用户近一些这个目的,我们就需要想尽一切办法提高缓存的命中率。

第三个是数据结构及算法,适合场景的高效数据结构,首先我们要明确一个事情,适合的场景一定要对整个系统以及业务有充分的了解,根据这个方式再选择合适的数据结构。有的时候我们需要在时间复杂度和空间复杂度之间做权衡,什么时候拿空间换时间,什么时候拿时间换空间。另外就是算法,在开发过程当中,一定要明确算法的时间复杂度。由于系统里的需求,你需要提高算法复杂度,这个时候开发人员要和产品人员进行协调沟通。算法复杂度太高时,就要想办法优化业务,甚至说优化场景。

第四数据存储,我们依然要提场景的问题。对于一般系统开发来讲,一个关系型数据库基本上就可以满足业务需求开发了,但实际上如果仅仅通过关系型数据库来做的话,即使能满足业务需求也不一定可以满足性能需求。所以说要熟知你的业务场景,根据业务场景选择合适的数据存储。除此之外,还需要了解这些存储的原理。

性能优化案例

下面分享一下融云做的优化案例,融云系统上线过程当中没有出现太多的性能问题,实际上我们更多处理的是线上的BUG,或者说由于一些低级失误产生的故障。

首先第一个案例,字典树在我们优化之后变成了双数组字典树,场景主要应用于敏感词过滤。当时我们字典树的实现都是以哈希多叉树来做的,有几个考虑:第一,敏感词添加过程当中不需要字典树重建,另外算法复杂度很低。有次通过监控,我们发了线上用于审核的系统出现了一些性能问题,排查后发现有大量用户录入了很多业务上的关键敏感词,这时我们将哈希树调整为了双数组字典树,场景我们也做了一些优化,敏感词让用户进行批量添加,防止每次都会重构。另外就是延迟,我们降低了字典树重构的时间。最后,对于审核服务来讲,优化效果直接将CPU的使用率降低了30%。

另外一个就是跳表,转换成环形队列,场景是做一些消息存储。消息有一个时间递增的特性,每个消息都会有一个时间递增的方式,用于跳表方式来讲复杂度很低,同时可以进行定向扫描,但是由于我们需要做内存保护,要对跳表进行流量控制,插入的过程当中需要对老数据进行淘汰,这时就需要一个特别大的锁把内存锁住,保证线程安全和防止内存溢出。但由于业务量不断增大,我们换了一个思路,使用环形队列,主要底线实现都是以数组的方式组织,同时改变之前对于消息的定位模式。之前是通过一个用户请求的时间点开始往后获取最新数据,改变模式之后我们通过最新的数据往前进行迭代,查到时间点为止,通过这样的方式整个降低了占用时间,同时针对这块业务吞吐量大概提高了百分之百。

性能优化案例内存优化篇。这个场景对于key缩短问题,对于系统当中的用户ID本身来讲长度不可控。我们通过一个哈希算法转变进制,变成64进制,这样对于超过22个字节的数据进行压缩,最终优化效果把内存的利用率降低了大概10%。

第二个内存优化主要是LRU缓存优化,如果有大量冷数据访问到系统中之后,会把热数据冲掉,这对于系统的吞吐量有很大影响。我们优化的方式是做了一个二级LRU缓存,将冷热数据按照配比进行隔离,冷数据40%,热数据60%,这样系统里热数据被淘汰的问题便得以缓解了。

性能优化案例。数据状态的延迟写入,这个场景中消息里会记录每个用户的状态。如果用户收了一千条消息,数据就要被写入一千次,我们通过另外一种模式,消息状态数据一直是在本地内存当中进行写入,待多次写入直到数据不活跃后,我们才将数据写入真实的存储里。通过这种优化,将之前的多次数据写入变成了一次数据写入。

之前监控数据每天有几千亿次需要存储和写入,通过添加缓存区,让将监控数据传输量降低了两个数量级。

数据存储。首先对于消息来讲,他的写入和读取场景是比较特殊,通过自研的存储引擎,将存储的设备降低了一半的数据量,同时保证了整个系统的响应速度。另外,调整了数据库的业务引擎,对于业务数据占用磁盘比较高的问题,优化之后的结果大概只有之前的30%左右,即存储降低了70%。

系统设计把控

系统设计把控是一个总结性的内容,对于性能优化来讲首先应该关注的是系统设计,需要充分理解你的需求以及业务场景,根据业务场景来设计你的整个系统,系统设计完成之后,我们要开始进行架构设计,现在很多人做架构分享,例如现在比较火的微服务。但是这些架构设计大家不要拿过来直接引用,需要充分的消化,通过架构设计带入系统设计,进行整个架构的演进和迭代。

另外,技术选型需要充分考虑团队对技术的接受能力,同时一定要对每个你所选东西的原理有充分认识,这样的话才能做出一个比较好的选择。

最后是程序实现,是在开发过程当中要不停进行迭代、改进和分享。技术没有好坏之分,只有适合你的场景才是最好的。谢谢大家!

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