長連接網關技術專題(七)：小米小愛單機120萬長連接接入層的架構演進

Posted on 2022-03-22 17:00 Jack Jiang 閱讀(631) 評論(0) 編輯收藏

本文由小米技術團隊分享，原題“小愛接入層單機百萬長連接演進”，有修訂。

1、引言

小愛接入層是小愛云端負責設備接入的第一個服務，也是最重要的服務之一，本篇文章介紹了小米技術團隊2020至2021年在這個服務上所做的一些優(yōu)化和嘗試，最終將單機可承載長連接數從30w提升至120w+，節(jié)省了機器30+臺。

提示：什么是“小愛”？

小愛（全名“小愛同學”）是小米旗下的人工智能語音交互引擎，搭載在小米手機、小米AI音箱、小米電視等設備中，在個人移動、智能家庭、智能穿戴、智能辦公、兒童娛樂、智能出行、智慧酒店、智慧學習共八大類場景中使用。

（本文同步發(fā)布于：http://www.52im.net/thread-3860-1-1.html）

2、專題目錄

本文是專題系列文章的第7篇，總目錄如下：

《長連接網關技術專題(一)：京東京麥的生產級TCP網關技術實踐總結》
《長連接網關技術專題(二)：知乎千萬級并發(fā)的高性能長連接網關技術實踐》
《長連接網關技術專題(三)：手淘億級移動端接入層網關的技術演進之路》
《長連接網關技術專題(四)：愛奇藝WebSocket實時推送網關技術實踐》
《長連接網關技術專題(五)：喜馬拉雅自研億級API網關技術實踐》
《長連接網關技術專題(六)：石墨文檔單機50萬WebSocket長連接架構實踐》
《長連接網關技術專題(七)：小米小愛單機120萬長連接接入層的架構演進》（* 本文）

3、什么是小愛接入層

整個小愛的架構分層如下：

接入層主要的工作在鑒權授權層和傳輸層，它是所有小愛設備和小愛大腦交互的第一個服務。

由上圖我們知道小愛接入層的重要功能有如下幾個：

1）安全傳輸和鑒權：維護設備和大腦的安全通道，保障身份認證有效和傳輸數據安全；
2）維護長連接：維持設備和大腦的長連接（Websocket等），做好連接狀態(tài)存儲，心跳維護等工作；
3）請求轉發(fā)：針對每一次小愛設備的請求做好轉發(fā)，保障每一次請求的穩(wěn)定。

4、早期接入層的技術實現(xiàn)

小愛接入層最早的實現(xiàn)是基于Akka和Play，我們使用它們搭建了第一個版本，該版本特點如下：

1）基于Akka我們基本做到了初步的異步化，保障核心線程不被阻塞，性能尚可。
2）Play框架天然支持Websocket，因此我們在有限的人力下能夠快速搭建和實現(xiàn)，且能夠保障協(xié)議實現(xiàn)的標準性。

5、早期接入層的技術問題

隨著小愛長連接的數量突破千萬大關，針對早期的接入層方案，我們發(fā)現(xiàn)了一些問題。

主要的問題如下：

1）長連接數量上來后，需要維護的內存數據越來越多，JVM的GC成為不可忽略的性能瓶頸，且一旦代碼寫的不好有GC風險。經過之前事故分析，Akka+Play版的接入層其單實例長連接數量的上限在28w左右。

2）老版本的接入層實現(xiàn)比較隨意，其Akka Actor之間存在非常多的狀態(tài)依賴而不是基于不可變的消息傳遞這樣使得Actor之間的通信變成了函數調用，導致代碼可讀性差且維護很困難，沒有發(fā)揮出Akka Actor在構建并發(fā)程序的優(yōu)勢。

3）作為接入層服務，老版本對協(xié)議的解析是有很強的依賴的，這導致它要隨著版本變動而頻繁上線，其上線會引起長連接重連，隨時有雪崩的風險。

4）由于依賴Play框架，我們發(fā)現(xiàn)其長連接打點有不準確的問題（因為拿不到底層TCP連接的數據），這個會影響我們每日巡檢對服務容量的評估，且依賴其他框架在長連接數量上來后我們沒有辦法做更細致的優(yōu)化。

6、新版接入層的設計目標

基于早期接入層技術方案的種種問題，我們打算重構接入層。

對于新版接入層我們制定的目標是：

1）足夠穩(wěn)定：上線盡可能不斷連接且服務穩(wěn)定；
2）極致性能：目標單機至少100w長連接，最好不要受GC影響；
3）最大限度可控：除了底層網絡I/O的系統(tǒng)調用，其他所有代碼都要是自己實現(xiàn)/或者內部實現(xiàn)的組件，這樣我們有足夠的自主權。

于是，我們開始了單機百萬長連接的漫漫實踐之路。。。

7、新版接入層的優(yōu)化思路

7.1 接入層的依賴關系

接入層與外部服務的關系理清如下：

7.2 接入層的功能劃分

接入層的主要功能劃分如下：

1）WebSocket解析：收到的客戶端字節(jié)流，要按照WebSocket協(xié)議要求解析出數據；
2）Socket狀態(tài)保持：存儲連接的基本狀態(tài)信息；
3）加密解密：與客戶端通訊的所有數據都是加密過的，而與后端模塊之間傳輸是json明文的；
4）順序化：同一個物理連接上，先后兩個請求A、B到達服務器，后端服務中B可能先于A得到了應答，但是我們收到B不能立刻發(fā)送給客戶端，必須等待A完成后，再按照A,B的順序發(fā)給客戶端；
5）后端消息分發(fā)：接入層后面不止對接單個服務，可能根據不同的消息轉發(fā)給不同的服務；
6）鑒權：安全相關驗證，身份驗證等。

7.3 接入層的拆分思路

把之前的單一模塊按照是否有狀態(tài)，拆分為兩個子模塊。

具體如下：

1）前端：有狀態(tài)，功能最小化，盡量少上線；
2）后端：無狀態(tài)，功能最大化，上線可做到用戶無感知。

所以，按照上面的原則，理論上我們會做出這樣的功能劃分，即前端很小、后端很大。示意圖如下圖所示。

8、新版接入層的技術實現(xiàn)

8.1 總覽

模塊拆分為前后端：

1）前端有狀態(tài)，后端無狀態(tài)；
2）前后端是獨立進程，同機部署。

補充：前端負責建立與維護設備長連接的狀態(tài)，為有狀態(tài)服務；后端負責具體業(yè)務請求，為無狀態(tài)服務。后端服務上線不會導致設備連接斷開重連及鑒權調用，避免了長連接狀態(tài)因版本升級或邏輯調整而引起的不必要抖動；

前端使用CPP實現(xiàn)：

1）Websocket協(xié)議完全自己解析：可以從Socket層面獲取所有信息，任何Bug都可以處理；
2）更高的CPU利用率：沒有任何額外JVM代價，無GC拖累性能；
3）更高的內存利用率：連接數量變大后與連接相關的內存開銷變大，自己管理可以極端優(yōu)化。

后端暫時使用Scala實現(xiàn)：

1）已實現(xiàn)的功能直接遷移，比重寫代價要低得多；
2）依賴的部分外部服務（比如鑒權）有可直接利用的Scala（Java）SDK庫，而沒有C++版本，若用C++重寫代價非常大；
3）全部功能無狀態(tài)化改造，可以做到隨時重啟而用戶無感知。

通訊使用ZeroMQ：

進程間通訊最高效的方式是共享內存，ZeroMQ基于共享內存實現(xiàn)，速度沒問題。

8.2 前端實現(xiàn)

整體架構：

如上圖所示，由四個子模塊組成：

1）傳輸層：Websocket協(xié)議解析，XMD協(xié)議解析；
2）分發(fā)層：屏蔽傳輸層的差異，不管傳輸層使用的什么接口，在分發(fā)層轉化成統(tǒng)一的事件投遞到狀態(tài)機；
3）狀態(tài)機層：為了實現(xiàn)純異步服務，使用自研的基于Actor模型的類Akka狀態(tài)機框架XMFSM，這里面實現(xiàn)了單線程的Actor抽象；
4）ZeroMQ通訊層：由于ZeroMQ接口是阻塞實現(xiàn)，這一層通過兩個線程分別負責發(fā)送和接收。

8.2.1）傳輸層：

WebSocket 部分使用 C++ 和 ASIO 實現(xiàn) websocket-lib。小愛長連接基于WebSocket協(xié)議，因此我們自己實現(xiàn)了一個WebSocket長連接庫。

這個長連接庫的特點是：

a. 無鎖化設計，保障性能優(yōu)異；
b. 基于BOOST ASIO 開發(fā)，保障底層網絡性能。

壓測顯示該庫的性能十分優(yōu)異的：

這一層同時也承擔了除原始WebSocket外，其他兩種通道的的收發(fā)任務。

目前傳輸層一共支持以下3種不同的客戶端接口：

a. websocket(tcp)：簡稱ws；
b. 基于ssl的加密websocket(tcp)：簡稱wss；
c. xmd(udp)：簡稱xmd。

8.2.2）分發(fā)層：

把不同的傳輸層事件轉化成統(tǒng)一事件投遞到狀態(tài)機，這一層起到適配器的作用，確保無論前面的傳輸層使用哪種類型，到達分發(fā)層變都變成一致的事件向狀態(tài)機投遞。

8.2.3）狀態(tài)機處理層：

主要的處理邏輯都位于這一層中，這里非常重要的一個部分是對于發(fā)送通道的封裝。

對于小愛應用層協(xié)議，不同的通道處理邏輯是完全一致的，但是在處理和安全相關邏輯上每個通道又有細節(jié)差異。

比如：

a. wss 收發(fā)不需要加解密，加解密由更前端的Nginx做了，而ws需要使用AES加密發(fā)送；
b. wss 在鑒權成功后不需要向客戶端下發(fā)challenge文本，因為wss不需要做加解密；
c. xmd 發(fā)送的內容與其他兩個不同，是基于protobuf封裝的私有協(xié)議，且xmd需要處理發(fā)送失敗后的邏輯，而ws/wss不用考慮發(fā)送失敗的問題，由底層Tcp協(xié)議保證。

針對這種情況：我們使用C++的多態(tài)特性來處理，專門抽象了一個Channel接口，這個接口中提供的方法包含了一個請求處理的一些關鍵差異步驟，比如如何發(fā)送消息到客戶端，如何stop連接，如何處理發(fā)送失敗等等。對于3種(ws/wss/xmd)不同的發(fā)送通道，每個通道有自己的Channel實現(xiàn)。

客戶端連接對象一創(chuàng)建，對應類型的具體Channel對象就立刻被實例化。這樣狀態(tài)機主邏輯中只實現(xiàn)業(yè)務層的公共邏輯即可，當在有差異邏輯調用時，直接調用Channel接口完成，這樣一個簡單的多態(tài)特性幫助我們分割了差異，確保代碼整潔。

8.2.4）ZeroMQ 通訊層：

通過兩個線程將ZeroMQ的讀寫操作異步化，同時負責若干私有指令的封裝和解析。

8.3 后端實現(xiàn)

8.3.1）無狀態(tài)化改造：

后端做的最重要改造之一就是將所有與連接狀態(tài)相關的信息進行剔除。

整個服務以 Request（一次連接上可以傳輸N個Request）為核心進行各種轉發(fā)和處理，每次請求與上一次請求沒有任何關聯(lián)。一個連接上的多次請求在后端模塊被當做獨立請求處理。

8.3.2）架構：

Scala 服務采用 Akka-Actor 架構實現(xiàn)了業(yè)務邏輯。

服務從 ZeroMQ 收到消息后，直接投遞到 Dispatcher 中進行數據解析與請求處理，在 Dispatcher 中不同的請求會發(fā)送給對應的 RequestActor進行 Event 協(xié)議解析并分發(fā)給該 event 對應的業(yè)務 Actor 進行處理。最后將處理后的請求數據通過XmqActor 發(fā)送給后端 AIMS&XMQ 服務。

一個請求在后端多個 Actor 中的處理流程：

8.3.3）Dispatcher 請求分發(fā)：

前端與后端之間通過 Protobuf 進行交互，避免了Json 解析的性能消耗，同時使得協(xié)議更加規(guī)范化。

后端服務從 ZeroMQ 收到消息后，會在 DispatcherActor 中進行PB協(xié)議解析并根據不同的分類（簡稱CMD）進行數據處理，分類包括如下幾種。

* BIND 命令：

鑒權功能，由于鑒權功能邏輯復雜，使用C++語言實現(xiàn)起來較為困難，目前依然放在 scala 業(yè)務層進行鑒權。該部分對設備端請求的 HTTP Headers 進行解析，提取其中的 token 進行鑒權，并將結果返回前端。

* LOGIN 命令：

設備登入，設備鑒權通過后當前連接已成功建立，此時會進行 Login 命令的執(zhí)行，用于將該長連接信息發(fā)送至AIMS并記錄于Varys服務中，方便后續(xù)的主動下推等功能。在 Login 過程中，服務首先將請求 Account 服務獲取長連接的 uuid（用于連接過程中的路由尋址），然后將設備信息+uuid 發(fā)送至AIMS進行設備登入操作。

* LOGOUT 命令：

設備登出，設備在與服務端斷開連接時需要進行 Logout 操作，用于從 Varys 服務中刪除該長連接記錄。

* UPDATE 與 PING 命令：

a. Update 命令，設備狀態(tài)信息更新，用于更新該設備在數據庫中保存的相關信息；

b. Ping 命令，連接保活，用于確認該設備處于在線連接狀態(tài)。

* TEXT_MESSAGE 與 BINARY_MESSAGE：

文本消息與二進制消息，在收到文本消息或二進制消息時將根據 requestid 發(fā)送給該請求對應的RequestActor進行處理。

8.3.4）Request 請求解析：

針對收到的文本和二進制消息，DispatcherActor 會根據 requestId 將其發(fā)送給對應的RequestActor進行處理。

其中：文本消息將會被解析為Event請求，并根據其中的 namespace 和 name 將其分發(fā)給指定的業(yè)務Actor。二進制消息則會根據當前請求的業(yè)務場景被分發(fā)給對應的業(yè)務Actor。

8.4 其他優(yōu)化

在完成新架構 1.0 調整過程中，我們也在不斷壓測長連接容量，總結幾點對容量影響較大的點。

8.4.1）協(xié)議優(yōu)化：

a. JSON替換為Protobuf: 早期的前后端通信使用的是 json 文本協(xié)議，后來發(fā)現(xiàn) json 序列化、反序列化這部分對CPU的占用較大，改為了 protobuf 協(xié)議后，CPU占用率明顯下降。

b. JSON支持部分解析：業(yè)務層的協(xié)議是基于json的，沒有辦法直接替換，我們通過"部分解析json"的方式，只解析很小的 header 部分拿到 namespace 和 name，然后將大部分直接轉發(fā)的消息轉發(fā)出去，只將少量 json 消息進行完整反序列化成對象。此種優(yōu)化后CPU占用下降10%。

8.4.2）延長心跳時間：

在第一次測試20w連接時，我們發(fā)現(xiàn)在前后端收發(fā)的消息中，一種用來保持用戶在線狀態(tài)的心跳PING消息占了總消息量的75%，收發(fā)這個消息耗費了大量CPU。因此我們延長心跳時間也起到了降低CPU消耗的目的。

8.4.3）自研內網通訊庫：

為了提高與后端服務通信的性能，我們使用自研的TCP通訊庫，該庫是基于Boost ASIO開發(fā)的一個純異步的多線程TCP網絡庫，其卓越的性能幫助我們將連接數提升到120w+。

9、未來規(guī)劃

經過新版架構1.0版的優(yōu)化，驗證了我們的拆分方向是正確的，因為預設的目標已經達到：

1）單機承載的連接數 28w => 120w+（普通服務端機器 16G內存 40核峰值請求QPS過萬），接入層下線節(jié)省了50%+的機器成本；
2）后端可以做到無損上線。

再重新審視下我們的理想目標，以這個為方向，我們就有了2.0版的雛形：

具體就是：

1）后端模塊使用C++重寫，進一步提高性能和穩(wěn)定性。同時將后端模塊中無法使用C++重寫的部分，作為獨立服務模塊運維，后端模塊通過網絡庫調用；
2）前端模塊中非必要功能嘗試遷移到后端，讓前端功能更少，更穩(wěn)定；
3）如果改造后，前端與后端處理能力差異較大，考慮到ZeroMQ實際是性能過剩的，可以考慮使用網絡庫替換掉ZeroMQ，這樣前后端可以從1:1單機部署變?yōu)?:N多機部署，更好的利用機器資源。

2.0版目標是：經過以上改造后，期望單前端模塊可以達到200w+的連接處理能力。