探探长链接项目的Go语言实践

OStack程序员社区-中国程序员成长平台 › 门户 › 编程› Go›Go教程

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏邀请

长链接服务处于网络接入层，这个领域非常适合用Go语言发挥其多协程并行，异步IO特点。探探自长链接项目上线以后，对服务进行了多次优化：GC从5ms降到100微秒（Go版本均为1.9以上），主要Grpc接口调用延时p999从300ms下降到5ms。在业内大多把目光聚焦于单机连接数的时候，我们则更聚焦于服务的SLA。

张凯宏｜探探高级技术专家

担任探探服务端高级技术专家。6年Go语言开发经验，曾用Go语言构建多个大型Web项目，其中涉及网络库、存储服务、长链接服务等。专注于Go语言实践、存储服务研发及大数据场景下的Go语言深度优化。

项目背景

缘起

我们这个项目是2018年下半年开始，据今天大概1年半时间。当时探探遇到几个问题，首先是比较严重依赖第三方Push，比如说第三方有一些故障的话，对聊天的KPS有比较大的影响。当时通过push推送消息，应用内的push延时比较高，平均延时五六百毫秒，这个时间我们不能接受。

当时没有一个 Ping Pland 机制，无法知道用户是否在线。当时产品和技术同学都觉得是机会搞一个长链接了。

项目经历

项目大概持续了一个季度时间，首先是拿IM业务落地，我们觉得长链接跟IM绑定比较紧密一些。IM落地之后，后续长链接上线之后，各个业务比较依赖于长链接服务。这中间有一个小插曲，主要是取名字那一块。项目之初给项目起名字叫Socket，看到socket比较亲切，觉得它就是一个长链接，这个感觉比较莫名，不知道为什么。运维提出了异议，觉得UDP也是Socket，我觉得UDP其实也可以做长链接。运维提议叫Keppcom，这个是出自于Keep Alive实现的，这个提议还是挺不错的，最后我们也是用了这个名字。客户端给的建议是Longlink，另外一个是Longconn，一个是IOS版，一个是安卓版。最后我们都败了，运维同学胜了，运维同学觉得，如果名字定不下来就别上线的，最后我们妥协了。

做长链接的原因

为什么做长链接？看一下对比挺明显，左边是长链接，右边是短长链接。对于长链接来说，不需要重新进入链接，或者是释放链接，一个X包只需要一个RTT就完事。右边对于一个短链接需要三次握手发送一个push包，最后做挥手。

结论，如果发送N条消息的数据包，对于长链接是2+N次的RTT，对于短链接是3N次RTT，最后开启Keep Alive，N是链接的个数。

长链接的四大优势

第一，实时性方面，长链接是双向的通道，对消息的推送也是比较实时。

第二，长链接本身维护用户的状态，通过KeepAlive方式，确定用户是否在线。

第三，长链接比较省流量，可以做一些用户自定义的数据压缩，本身也可以省不少的归属包和连接包，所以说比较省流量。在这个前提下，客户端就比较省量了。

第四，减少网络流量之后，能够进一步降低客户端的耗电。

设计细节

想说一些设计细节，在项目开始之前做了比较多的考量，最终定位一个详细设计的报告。首先我们看一下对于移动端的长链接来说，TCP协议是不是能够Work？在传统的长链接来说，Web端的长链接TCP可以胜任，在移动端来说TCP能否胜任？取决于TCP几个特性，首先TCP有慢启动和滑动窗口的特性，TCP通过这种方式控制PU包，避免网络阻塞。

TCP链接之后走一个慢启动流程，这个流程从初始窗大小做2个N次方的扩张，最后到一定的域值，比如域值是16包，从16包开始逐步往上递增，最后到24个数据包，这样达到窗口最大值。一旦遇到丢包的情况，当然两种情况。一种是快速重传，窗口简单了，相当于是12个包的窗口。如果启动一个RTO类似于状态链接，窗口一下跌到初始的窗口大小。

如果启动RTO重传的话，对于后续包的阻塞蛮严重，一个包阻塞其他包的发送。

TCP实现长链接的四个问题

1、移动端的消息量还是比较稀疏，用户每次拿到手机之后，发的消息总数比较少，每条消息的间隔比较长。这种情况下TCP的间连和保持长链接的优势比较明显一些。

2、弱网条件下丢包率比较高，丢包后Block后续数据发送容易阻塞。

3、TCP连接超时时间过长，默认1秒钟，这个由于TCP诞生的年代比较早，那会儿网络状态没有现在好，当时定是1s的超时，现在可以设的更短一点。

4、在没有快速重传的情况下，RTO重传等待时间较长，默认15分钟，每次是N次方的递减。

为何最终还是选择TCP呢？因为我们觉得UDP更严重一点。首先UDP没有滑动窗口，无流量控制，也没有慢启动的过程，很容易导致丢包，也很容易导致在网络中间状态下丢包和超时。

UDP一旦丢包之后没有重传机制的，所以我们需要在应用层去实现一个重传机制，这个开发量不是那么大，但是我觉得因为比较偏底层，容易出故障，所以最终选择了TCP。

选择TCP的三个理由

1、目前在移动端、安卓、IOS来说，初始窗口大小比较大默认是10，综合TCP慢启动的劣势来看。

2、在普通的文本传输情况下，对于丢包的严重不是很敏感，并不是说传多媒体的数据流，只是传一些文本数据，这一块对于丢包的副作用TCP不是特别严重。

3、我们觉得TCP在应用层用的比较多，这里有三个考量点。第一个考量点：基本现在应用程序走HTP协议或者是push方式基本都是TCP，我们觉得TCP一般不会出大的问题。一旦抛弃TCP用UDP或者是Q协议的话，保不齐会出现比较大的问题，短时间解决不了，所以最终用了TCP。第二个考量点：我们的服务在基础层上用哪种方式做LB，当时有两种选择，一种是传统的LVS，另一种是HttpDNS。最后我们选择了HttpDNS，首先我们还是需要跨机房的LB支持，这一点HttpDNS完全胜出。其次，如果需要跨网端的话，LVS做不到，需要其他的部署方式。再者，在扩容方面，LVS算是略胜一筹。最后，对于一般的LB算法，LVS支持并不好，需要根据用户ID的LB算法，另外需要一致性哈希的LB算法，还需要根据地理位置的定位信息，在这些方面HttpDNS都能够完美的胜出，但是LVS都做不到。

第三个考量点，我们在做TCP的饱和机制时通过什么样的方式？Ping包的方式，间隔时间怎么确定，Ping包的时间细节怎么样确定？当时比较纠结是客户端主动发ping还是服务端主动发Ping？对于客户端保活的机制支持更好一些，因为客户端可能会被唤醒，但是客户端进入后台之后可能发不了包，其次，APP前后台对于不同的Ping包间隔来保活，因为在后台本身处于一种弱在线的状态，并不需要去频繁的发Ping包确定在线状态。所以，在后台的Ping包的时间间隔可以长一些，前端可以短一些。再者，需要Ping指数增长的间隔支持，在故障的时候还是比较救命的。比如说服务端一旦故障之后，客户端如果拼命Ping的话，可能把服务端彻底搞瘫痪了。如果有一个指数级增长的Ping包间隔，基本服务端还能缓一缓，这个在故障时比较重要。最后，Ping包重试是否需要Backoff，Ping包重新发Ping，如果没有收到Bang包的话，需要等到Backoff发Ping。

动态Ping包时间间隔算法

我们还设计了一个动态的Ping包时间间隔算法，国内的网络运营商对于NIT设备有一个保活机制，目前基本在5分钟以上，5分钟如果不发包的话，会把你的缓存给删掉。基本运营商都在5分钟以上，只不过移动4G阻碍了。基本可以在4到10分钟之内发一个Ping包就行，可以维持网络运营商设备里的缓存，一直保持着，这样就没有问题，使长链接一直保活着。可以减少网络流量，能够进一步降低客户端的耗电，这一块的受益还是比较大的。

在低端安卓设备的情况下，有一些DHCP租期的问题，这个问题集中在安卓端的低版本上，安卓不会去续租过期的IP。解决问题也比较简单，在DHCP租期到一半的时候，去及时向DHCP服务器续租一下就能解决了。

下一个设计的细节对于长链接来说是比较关键的，一般分为两个部分，一个是Header，还有Payload。Header一般是硬程，Payload是编程，当然Header也是有编程的，Header协议基本组成里面丢包括Header里面，Header会包括一些比较重要的控制字段和Flack字段，这些字段首先会按数据包的功能是哪几个，并且会做出一些功能的取舍。对于协议来说，还需要考虑扩展性和安全性。

我们现在用的是Websocket，Websocket协议跟着Web1.1诞生，时间比较早，有些特性用不着了。Websocket协议首先是Finolway，这个Way表示数据包是不是一个结束包，刚才三个RCEWay主要是扩展，后面四个Way主要是表示这个包是做什么用的，比如说是连接包、调开包或者是push的消息包，后面包是Mask包，MaskWay就是表示这个包是不是经过数据的Mask操作，后面是7个位的Payload长度，如果不够用的话，后面还有10个位的Payload长度，如果Payload长度小于127位的话。

MOTT协议稍微复杂一些，我们看到MOTT本身支持变程的Header，我们这边是定程的Header。左边是Header详细协议，左边有四位是指定Context包的信息，它是一个间连的包还是断连的包，右边是四个Falway，目前基本的MOTT协议就用到四个，后面跟着两个是QS，QS等级是多少，MOTT一般三个等级，最少一次，最多一次，正好一次的三个语义，最后一个V是保留V，这个消息是不是保持在服务端，以便下一次再连接的时候，传给客户端。

对于MQTT协议来说，本身涉及比较地道的地方，一般看到长连接会实现正好一次传输的语义，对这个语义做了简化。因为MQTT这种实现更复杂一些，很难理解，我们做了简化。

比方说我们认为一个语义这么实现，客户端反复重试，直到服务端收到为止。服务端通过消息的ID去做屈从，服务端保证AT Mose Once，客户端保证至少一次，这样就能够输出正好一次的语义，这样算是比较简单。我们的消息分为两种类型，一个是上位消息，从发送方和客户端推到业务端去，这种方式客户端就是发送方，由客户端保证AT Least Once的语义。通过传输链路最低端，业务微服务保证AT LeastOnce的语义。对于下行消息，一般业务方发送的时候也会保证最少一次的语义，这样实现在传输链路上各个端都保证至少一次语义的话，需要在接收方去保证最多一次就行了。下面是服务架构。

服务架构比较简单，大概是四个模块。

首先是HttpDNS，一个是Connector接入层，接入层提供IP，然后是Router，类似于代理转发消息，根据IP选择接入层的服务器，最后推到用户。

最后还有认证的模块Account，我们目前只是探探APP，这个在用户中心实现。

部署上相当于三个模块，一个是Dispatcher，一个是Redis，一个是Cluser。

客户端在连接的时候，需要拿到一个协议，第二步通过HttpDNS拿到ConnectorIP，通过IP连长链接，下一步发送Auth消息认证，连接成功，后面发送Ping包保活，之后断开连接。

后面是消息转发的流程，分为两个部分。

首先是消息上行，服务端发起一个消息包，通过Connector接入服务，客户端通过Connector发送消息，再通过Connector把消息发到微服务上，如果不需要微服务的话直接去转发到Vetor就行的，这种情况下Connector更像一个Gateway。

对于下行，业务方都需要请求Router，找到具体的Connector，根据Connector部署消息。

各个公司都是微服务的架构，长链接跟微服务的交互基本两块，一块是消息上行时，更像是Gateway，下行通过Router接入，通过Connector发送消息。

下面是一些是细节，我们用了GO语言1.13.4，内部消息传输上是gRPC，传输协议是Http2，我们在内部通过ETCD做LB的方式，提供服务注册和发现的服务。

这是Connector的一个内室图，Connector就是状态，它从用户ID到连接的一个状态信息，我们看右边这张图它其实是存在一个比较大的MAP，为了防止MAP的锁竞争过于严重，把MAP拆到2到56个子MAP，通过这种方式去实现高读写的MAP。对于每一个MAP从一个ID到连接状态的映射关系，每一个连接是一个Go Ping，实现细节读写是4KB，这个没改过。

我们看一下Router，是一个无状态的CommonGRPC服务，它比较容易扩容，现在状态信息都存在Redis里面，Redis大概一组一层，目前峰值是3000。

我们发现两个状态，一个是Connector，一个是Router。首先以Connector状态为主，Router是状态一致的保证，这个里面分为两种情况。如果连接在同一个Connector上的话，Connector需要保证向Router复制的顺序是正确的，如果顺序不一致，导致Router和Connector状态不一致。通过统一Connector的窗口实现消息一致性，如果跨Connector的话，通过在Redis Lua脚本实现Compare And Update方式，去保证只有自己Connector写的状态才能被自己更新，如果是别的Connector的话，更新不了其他人的信心。我们保证跨Connector和同一Connector都能够去按照顺序通过一致的方式更新Router里面连接的状态。

Dispatche比较简单，是一个纯粹的Common Http API服务，它提供Http API，目前延时比较低大概20微秒，4个CPU就可以支撑10万个并发。

目前通过无单点的忙是实现一个高可用，首先是Http DNS和Router，这两个是无障碍的服务，只需要通过LB保证，对于Connector来说，通过Http DNS的客户端主动漂移实现连接层的Ordfrev，通过这种方式保证一旦一个Connector出问题了，客户端可以立马漂到下一个Connector，去实现自动的工作转移，目前是没有单点的。

后续优化

第一，网络优化；这一块拉着客户端一起做，首先客户端需要重传包的时候发三个嗅探包，通过这种方式做一个快速重传的机制，通过这种机制提高快速重传的比例。

第二个是通过动态的Ping包间隔时间，减少Ping包的数量，这个还在开发中。

第三个是通过客户端使用IP直连方式，回避域名劫持的操作。

第四个是通过HttpDNS每次返回多个IP的方式，来请求客户端的HttpDNS。

对于接入层来说，其实Connector的连接数比较多，并且Connector的负载也是比较高。我们对于Connector做了比较大的优化，首先看Connector最早的GC时间到了4、5毫秒，惨不忍睹的。我们看一下这张图是优化后的结果，大概平均100微秒，这算是比较好。第二张图是第二次优化的结果，大概是29微秒，第三张图大概是20几微秒。

看一下消息延迟，探探对消息的延迟要求比较高，特别注重用户的体验。这一块刚开始大概到200ms，如果对于一个操作的话，200ms还是比较严重的。第一次优化之后上一张图的状态大概1点几毫秒，第二次优化之后现在降到最低点差不多100微秒，跟一般的Net操作时间维度上比较接近。

优化过程是这样的：

首先需要关键路径上的Info日志，通过采样实现Access Log，info日志是接入层比较重的操作；

第二通过Sync.Poll缓存对象；

第三通过Escape Analysis对象尽可能在线上分配。

后面还实现了Connector的无损发版，这一块比较有价值。长链接刚上线发版比较多，每次发版对于用户来说都有感，通过这种方式让用户尽量无感。首先实现了Connector的Graceful Shutdown的方式，通过这种方式优化链接。

首先，在HttpDNS上下线该机器，下线之后缓慢断开用户连接，直到连接数小于一定阈值。后面是重启服务，发版二进制。最后是HttpDNS上线该机器，通过这种方式实现用户发版，时间比较长，当时测了挺长时间，去衡量每秒钟断开多少个连接，最后阈值是多少。

后面是一些数据，刚才GC也是一部分，目前连接数都属于比较关键的数据。首先看连接数单机连接数比较少，不敢放太开，最多是15万的单机连接数，大约100微秒。

Goroutine数量跟连接数一样，差不多15万个。

看一下内存使用状态，上面图是GO的内存总量，大概是2：3，剩下五分之一是属于未占用，内存总量是7.3个G。

下图是GC状态，GC比较健康，红线是GC每次活跃内存数，红线远远高于绿线。

看到GC目前的状况大概是20几微秒，感觉目前跟GO的官方时间比较能对得上，我们感觉GC目前都已经优化到位了。

最后是后续要做的事情，规划后续还要做优化，首先对系统上还是需要更多优化Connector层，更多去减少内存的分配，尽量把内存分配到堆上而不是站上，通过这种方式减少GC压力，我们看到GO是非Generational Collection GE，堆的内存越多的话，扫的内存也会越多，这样它不是一个线性的增长。

第二，在内部更多去用Sync Pool做短暂的内存分配，比如说Context或者是临时的Dbyle。

协议也要做优化，目前用的是Websocket协议，后面会加一些功能标志，把一些重要信息传给服务端。比如说一些重传标志，如果客户端加入重传标志的话，我们可以先校验这个包是不是重传包，如果是重传包的话会去判断这个包是不是重复，是不是之前发过，如果发过的话就不需要去解包，这样可以少做很多的服务端操作。

第二点，可以去把Websocket目前的Mask机制去掉，因为Mask机制防止Web端的改包操作，但是基本是客户端的传包，所以并不需要Mask机制。

业务上，目前规划后面需要做比较多的事情。我们觉得长连接因为是一个接入层，是一个非常好的地方去统计一些客户端的分布。比如说客户端的安卓、IOS的分布状况。

第二步可以做用户画像的统计，男的女的，年龄是多少，地理位置是多少。大概是这些，谢谢！

Q & A

提问：刚才说连接层对话重启，间接的过程中那些断掉的用户就飘到其他的，是这样做的吗？

张凯宏：目前是这样的，客户端做自动飘移。

提问：现在是1千万日活，如果服务端往客户端一下推100万，这种场景怎么做的？

张凯宏：目前我们没有那么大的消息推送量，有时候会发一些业务相关的推送，目前做了一个限流，通过客户端限流实现的，大概三四千。

提问：如果做到后端，意味着会存在安全隐患，攻击者会不停的建立连接，导致很难去做防御，会有这个问题吗？因为恶意的攻击，如果攻击的话建立连接就可以了，不需要认证的机制。

张凯宏：明白你的意思，这一块不只是长链接，短链接也有这个问题。客户端一直在伪造访问结果，流量还是比较大的，这一块靠防火墙和IP层防火墙实现。