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原文链接@medium.com 发表于2017/08/30
我在防垃圾邮件，防病毒和防恶意软件领域已经工作了15年，前后在好几个公司任职。我知道这些系统最后都会因为要处理海量的数据而变得非常复杂。
我现在是smsjunk.com的CEO并且是KnowBe4的首席架构师。这两个公司在网络安全领域都非常活跃。
有趣的是，在过去10年里作为一个码农，所有我经历过的网站后台开发用的几乎都是用Ruby on Rails。不要误解，我很喜欢Ruby on Rails并且认为它是一个非常棒的开发环境。往往在一段时间后，你开始以ruby的方式来设计系统。这时你会忘记利用多线程，并行，快速执行（fast executions）和较小的内存开销（small memory overhead），软件的架构会变得简单而高效。很多年来，我一直是C/C++，Delphi和C#的开发者。我开始意识到使用正确的工具，工作会变得简单很多。
我对语言和框架并不是很热衷。我相信效率，产出和代码的可维护性取决于你如何架构一个简洁地解决方案。
问题
在开发我们的匿名遥测和分析系统时，我们的目标是能够处理从上百万个端点发来的大量POST请求。HTTP请求处理函数会收到包含很多载荷（payloads）的JSON文档。这些载荷（payloads）需要被写到Amazon S3上，接着由map-reduce系统来处理。
通常我们会创建一个worker池架构（worker-tier architecture)。利用如下的一些工具：
然后设置两个集群，一个用作处理HTTP请求，另外一个用作workers。这样我们能够根据处理的后台工作量进行扩容。
从一开始我们小组就觉得应该用Go来实现，因为在讨论阶段我们估计这可能会是一个处理非常大流量的系统。我已经使用Go语言两年并用它在工作中开发了一些系统，但它们都没有处理过这么大的负载（load）。
我们首先创建了几个结构来定义HTTP请求的载荷。我们通过POST请求接收这些载荷，然后用一个函数上传到S3 bucket。
type PayloadCollection struct {
WindowsVersion string `json:"version"`
Token string `json:"token"`
Payloads []Payload `json:"data"`
}
type Payload struct {
// [redacted]
}
func (p *Payload) UploadToS3() error {
// the storageFolder method ensures that there are no name collision in
// case we get same timestamp in the key name
storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())
bucket := S3Bucket
b := new(bytes.Buffer)
encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)
if encodeErr != nil {
return encodeErr
}
// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'
var acl = s3.Private
var contentType = "application/octet-stream"
return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})
}
简单地使用Go routines
一开始我们用了最简单的方法来实现POST请求的处理函数。我们尝试通过goroutine来并行处理请求。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = &PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(&content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
go payload.UploadToS3() // <----- DON'T DO THIS
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
对于适量的负载，这个方案应该没有问题。但是负载增加以后这个方法就不能很好地工作。当我们把这个版本部署到生产环境中后，我们遇到了比预期大一个数量级的请求量。我们完全低估了流量。
这个方法有些不尽如人意。它无法控制创建goroutine的数量。因为我们每分钟收到了一百万个POST请求，上面的代码很快就奔溃了。
再次尝试
我们需要一个不同的解决方案。在一开始，我们就讨论到需要把HTTP请求处理函数写的简洁，然后把处理工作转移到后台。当然，这是你在Ruby on Rails世界里必须做的，否则你会阻塞所有worker的工作（例如puma，unicorn，passenger等等，我们这里就不继续讨论JRuby了）。我们需要用到Resque，Sidekiq，SQS等常用的解决方案。这个列表可以很长，因为有许多方法来完成这项任务。
第二个版本是创建带缓冲的channel。这样我们可以把工作任务放到队列里然后再上传到S3。因为可以控制队列的长度并且有充足的内存，我们觉得把工作任务缓存在channel队列里应该没有问题。
var Queue chan Payload
func init() {
Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)
}
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
Queue <- payload
}
...
}
然后我们需要从队列里提取工作任务并进行处理。代码下图所示：
func StartProcessor() {
for {
select {
case job := <-Queue:
job.payload.UploadToS3() // <-- STILL NOT GOOD
}
}
}
坦白的说，我不知道我们当时在想什么。这肯定是熬夜喝红牛的结果。这个方法并没有给我们带来任何帮助。队列仅仅是将问题延后了。我们的处理函数（processor）一次仅上传一个载荷（payload），而接收请求的速率比一个处理函数上传S3的能力大太多了，带缓冲的channel很快就到达了它的极限。从而阻塞了HTTP请求处理函数往队列里添加更多的工作任务。
我们仅仅是延缓了问题的触发。系统在倒计时，最后还是崩溃了。在这个有问题的版本被部署之后，系统的延迟以恒定速度在不停地增长。
更好的解决办法
我们决定使用Go channel的常用编程模式。使用一个两级channel系统，一个用来存放任务队列，另一个用来控制处理任务队列的并发量。
这里的想法是根据一个可持续的速率将S3上传并行化。这个速率不会使机器变慢或者导致S3的连接错误。我们选择了一个Job／Worker模式。如果你们对Java，C#等语言熟悉的话，可以把它想象成是Go语言用channel来实现的工作线程池。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
// Job represents the job to be run
type Job struct {
Payload Payload
}
// A buffered channel that we can send work requests on.
var JobQueue chan Job
// Worker represents the worker that executes the job
type Worker struct {
WorkerPool chan chan Job
JobChannel chan Job
quit chan bool
}
func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {
return Worker{
WorkerPool: workerPool,
JobChannel: make(chan Job),
quit: make(chan bool)}
}
// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
// register the current worker into the worker queue.
w.WorkerPool <- w.JobChannel
select {
case job := <-w.JobChannel:
// we have received a work request.
if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {
log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())
}
case <-w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}
// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit <- true
}()
}
我们修改了HTTP请求处理函数来创建一个含有载荷（payload）的Job结构，然后将它送到一个叫JobQueue的channel。worker会对它们进行处理。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = &PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(&content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
// let's create a job with the payload
work := Job{Payload: payload}
// Push the work onto the queue.
JobQueue <- work
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
在初始化服务的时候，我们创建了一个Dispatcher并且调用了Run()函数来创建worker池。这些worker会监听JobQueue上是否有新的任务并进行处理。
dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
dispatcher.Run()
下面是我们的dispatcher实现代码：
type Dispatcher struct {
// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher
WorkerPool chan chan Job
}
func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
return &Dispatcher{WorkerPool: pool}
}
func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; i < d.maxWorkers; i++ {
worker := NewWorker(d.pool)
worker.Start()
}
go d.dispatch()
}
func (d *Dispatcher) dispatch() {
for {
select {
case job := <-JobQueue:
// a job request has been received
go func(job Job) {
// try to obtain a worker job channel that is available.
// this will block until a worker is idle
jobChannel := <-d.WorkerPool
// dispatch the job to the worker job channel
jobChannel <- job
}(job)
}
}
}
这里我们提供了创建worker的最大数目作为参数，并把这些worker加入到worker池里。因为我们已经在docker化的Go环境里使用了Amazon的Elasticbeanstalk并且严格按照12-factor方法来配置我们的生产环境，这些参数值可以从环境变量里获得。我们可以方便地控制worker数目和任务队列的长度。我们可以快速地调整这些值而不需要重新部署整个集群。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
部署了新版本之后，我们看到系统延迟一下子就降到了可以忽略的量级。同时处理请求的能力也大幅攀升。
在Elastic Load Balancers热身后几分钟，我们看到Elasticbeanstalk应用开始处理将近每分钟一百万个请求。我们的流量通常在早上的时候会攀升至超过每分钟一百万个请求。同时，我们也将服务器的数目从100台缩减到了20台。
通过合理地配置集群和auto-scaling，我们能够做到只配置4台EC2 c4.Large实例。然后当CPU使用率持续5分钟在90%以上时用Elastic Auto-Scaling来创建新的实例。
结束语
对我来说简洁（simplicity）是第一位的。我们可以利用无数队列，很多后台worker以及复杂的部署来设计一个复杂系统，最终我们还是使用了Elasticbeanstalk auto-scaling的强大功能和Go语言提供的应对并发的简单方法。用仅仅4台机器（可能还不如我的MacBook Pro强大）来处理每分钟一百万次POST请求对Amazon S3进行写操作。
每项任务都有对应的正确工具。当你的Ruby on Rails系统需要一个很强大的HTTP请求处理器，可以尝试看看ruby生态系统以外的其它更强大的选项。
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
