如何使用Go建开发高负载WebSocket服务器

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

嗨,大家好! 我的名字是Sergey Kamardin,我是Mail.Ru的工程师。

介绍

首先介绍我们的故事的上下文,应该介绍几点我们为什么需要这个服务器。

Mail.Ru有很多有状态的系统。 用户电子邮件存储是其中之一。 跟踪系统中的状态变化和系统事件有几种方法。 这主要是通过定期系统轮询或关于其状态变化的系统通知。


两种方式都有利弊。 但是当涉及邮件时,用户收到新邮件的速度越快越好。

邮件轮询涉及每秒大约50,000个HTTP查询,其中60%返回304状态,这意味着邮箱没有变化。

因此,为了减少服务器上的负载并加快邮件传递给用户,决定通过编写发布-订阅服务器,一方面将接收有关状态更改的通知,另一方面则会收到这种通知的订阅。

先前


现在


第一个方案显示了以前的样子。 浏览器定期轮询API,并查询有关Storage(邮箱服务)的更改。

第二个方案描述了新架构。 浏览器与通知API建立WebSocket连接,通知API是Bus服务器的客户端。收到新的电子邮件后,Storage会向Bus(1)发送一条通知,由Bus发送到订阅者。 API确定连接以发送接收到的通知,并将其发送到用户的浏览器(3)。

所以今天我们将讨论API或WebSocket服务器。 我们的服务器将有大约300万个在线连接。

实现方式

让我们看看如何使用Go函数实现服务器的某些部分,而无需任何优化。

在进行net/http ,我们来谈谈我们如何发送和接收数据。 站在WebSocket协议(例如JSON对象) 之上的数据在下文中将被称为分组 。

我们开始实现包含通过WebSocket连接发送和接收这些数据包的Channel结构。

channel 结构

// Packet represents applicationleveldata.

type Packet struct {

...

}

// Channel wrapsuserconnection.

type Channel struct {

conn net.Conn    // WebSocketconnection.

send chan Packet // Outgoing packets queue.

}

func NewChannel(conn net.Conn) *Channel {

c := &Channel{

conn: conn,

send: make(chan Packet, N),

}

go c.reader()

go c.writer()

returnc

}

注意这里有reader和writer连个goroutines。 每个goroutine都需要自己的内存栈, 根据操作系统和Go版本可能具有2到8 KB的初始大小。

在300万个在线连接的时候,我们将需要24 GB的内存 (堆栈为4 KB)用于维持所有连接。 这还没有计算为Channel结构分配的内存,传出的数据包ch.send和其他内部字段消耗的内存。

I/O goroutines

我们来看看“reader”的实现:

func (c *Channel) reader() {

// We make a bufferedreadtoreducereadsyscalls.

buf := bufio.NewReader(c.conn)

for{

pkt, _ := readPacket(buf)

c.handle(pkt)

}

}

这里我们使用bufio.Reader来减少read() syscalls的数量,并读取与buf缓冲区大小一样的数量。 在无限循环中,我们期待新数据的到来。 请记住: 预计新数据将会来临。 我们稍后会回来。

我们将离开传入数据包的解析和处理,因为对我们将要讨论的优化不重要。 但是, buf现在值得我们注意:默认情况下,它是4 KB,这意味着我们需要另外12 GB内存。 “writer”有类似的情况:

func (c *Channel) writer() {

// We make buffered writetoreduce write syscalls.

buf := bufio.NewWriter(c.conn)

forpkt := range c.send {

_ := writePacket(buf, pkt)

buf.Flush()

}

}

我们遍历c.send ,并将它们写入缓冲区。细心读者已经猜到的,我们的300万个连接还将消耗12 GB的内存。

HTTP

我们已经有一个简单的Channel实现,现在我们需要一个WebSocket连接才能使用。

注意:如果您不知道WebSocket如何工作。客户端通过称为升级的特殊HTTP机制切换到WebSocket协议。 在成功处理升级请求后,服务器和客户端使用TCP连接来交换二进制WebSocket帧。 这是连接中的框架结构的描述。

import (

"net/http"

"some/websocket"

)

http.HandleFunc("/v1/ws", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

conn, _ := websocket.Upgrade(r, w)

ch := NewChannel(conn)

//...

})

请注意, http.ResponseWriter为bufio.Reader和bufio.Writer (使用4 KB缓冲区)进行内存分配,用于*http.Request初始化和进一步的响应写入。

无论使用什么WebSocket库,在成功响应升级请求后, 服务器在responseWriter.Hijack()调用之后,连同TCP连接一起接收 I/O缓冲区。

提示:在某些情况下, go:linkname 可用于 通过调用 net/http.putBufio{Reader,Writer} 将缓冲区返回到 net/http 内 的 sync.Pool 。

因此,我们需要另外24 GB的内存来维持300万个链接。

所以,我们的程序即使什么都没做,也需要72G内存。

优化

我们来回顾介绍部分中谈到的内容,并记住用户连接的行为。 切换到WebSocket之后,客户端发送一个包含相关事件的数据包,换句话说就是订阅事件。 然后(不考虑诸如ping/pong等技术信息),客户端可能在整个连接寿命中不发送任何其他信息。

连接寿命可能是几秒到几天。

所以在最多的时候,我们的Channel.reader()和Channel.writer()正在等待接收或发送数据的处理。 每个都有4 KB的I/O缓冲区。

现在很明显,某些事情可以做得更好,不是吗?

Netpoll

你还记得bufio.Reader.Read()内部,Channel.reader()实现了在没有新数据的时候conn.read()会被锁。如果连接中有数据,Go运行时“唤醒”我们的goroutine并允许它读取下一个数据包。 之后,goroutine再次锁定,期待新的数据。 让我们看看Go运行时如何理解goroutine必须被“唤醒”。 如果我们看看conn.Read()实现 ,我们将在其中看到net.netFD.Read()调用 :

// net/fd_unix.go

func (fd *netFD)Read(p []byte) (nint, err error) {

//...

for{

n, err = syscall.Read(fd.sysfd, p)

if err != nil {

n = 0

if err == syscall.EAGAIN {

if err = fd.pd.waitRead(); err == nil {

continue

}

}

}

//...

break

}

//...

}

Go在非阻塞模式下使用套接字。 EAGAIN表示,套接字中没有数据,并且在从空套接字读取时不会被锁定,操作系统将控制权返还给我们。

我们从连接文件描述符中看到一个read()系统调用。 如果读取返回EAGAIN错误 ,则运行时会使pollDesc.waitRead()调用 :

// net/fd_poll_runtime.go

func (pd *pollDesc) waitRead() error {

returnpd.wait('r')

}

func (pd *pollDesc) wait(modeint) error {

res := runtime_pollWait(pd.runtimeCtx, mode)

//...

}

如果我们深入挖掘 ,我们将看到netpoll是使用Linux中的epoll和BSD中的kqueue来实现的。 为什么不使用相同的方法来进行连接? 我们可以分配一个读缓冲区,只有在真正有必要时才使用goroutine:当套接字中有真实可读的数据时。

在github.com/golang/go上, 导出netpoll函数有问题 。

摆脱goroutines

假设我们有Go的netpoll实现 。 现在我们可以避免使用内部缓冲区启动Channel.reader() goroutine,并在连接中订阅可读数据的事件:

ch := NewChannel(conn)

// Make conntobe observedbynetpoll instance.

poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {

// We spawn goroutine heretoprevent poller wait loop

//tobecome locked during receiving packetfromch.

go Receive(ch)

})

// Receive reads a packetfromconnandhandles it somehow.

func (ch *Channel) Receive() {

buf := bufio.NewReader(ch.conn)

pkt := readPacket(buf)

c.handle(pkt)

}

使用Channel.writer()更容易,因为只有当我们要发送数据包时,我们才能运行goroutine并分配缓冲区:

func (ch *Channel) Send(p Packet) {

if c.noWriterYet() {

go ch.writer()

}

ch.send <- p

}

请注意,当操作系统在 write() 系统调用时返回 EAGAIN 时,我们不处理这种情况 。 对于这种情况,我们倾向于Go运行时那样处理。 如果需要,它可以以相同的方式来处理。

从ch.send (一个或几个)读出传出的数据包后,writer将完成其操作并释放goroutine栈和发送缓冲区。

完美! 通过摆脱两个连续运行的goroutine中的堆栈和I/O缓冲区,我们节省了48 GB 。

资源控制

大量的连接不仅涉及高内存消耗。 在开发服务器时,我们会经历重复的竞争条件和死锁,常常是所谓的自动DDoS,这种情况是当应用程序客户端肆意尝试连接到服务器,从而破坏服务器。

例如,如果由于某些原因我们突然无法处理ping/pong消息,但是空闲连接的处理程序会关闭这样的连接(假设连接断开,因此没有提供数据),客户端会不断尝试连接,而不是等待事件。

如果锁定或超载的服务器刚刚停止接受新连接,并且负载均衡器(例如,nginx)将请求都传递给下一个服务器实例,那压力将是巨大的。

此外,无论服务器负载如何,如果所有客户端突然想要以任何原因发送数据包(大概是由于错误原因),则先前节省的48 GB将再次使用,因为我们将实际恢复到初始状态goroutine和并对每个连接分配缓冲区。

Goroutine池

我们可以使用goroutine池来限制同时处理的数据包数量。 这是一个go routine池的简单实现:

package gopool

func New(sizeint) *Pool {

return&Pool{

work: make(chan func()),

sem:  make(chan struct{},size),

}

}

func (p *Pool) Schedule(task func()) error {

select{

casep.work<- task:

casep.sem <- struct{}{}:

go p.worker(task)

}

}

func (p *Pool) worker(task func()) {

defer func() { <-p.sem }

for{

task()

task = <-p.work

}

}

现在我们的netpoll代码如下:

pool := gopool.New(128)

poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {

// We will block poller wait loopwhen

//allpool workers are busy.

pool.Schedule(func() {

Receive(ch)

})

})

所以现在我们读取数据包可以在池中使用了空闲的goroutine。

同样,我们将更改Send() :

pool := gopool.New(128)

func (ch *Channel) Send(p Packet) {

if c.noWriterYet() {

pool.Schedule(ch.writer)

}

ch.send <- p

}

而不是go ch.writer() ,我们想写一个重用的goroutine。 因此,对于N goroutines池,我们可以保证在N请求同时处理并且到达N + 1我们不会分配N + 1缓冲区进行读取。 goroutine池还允许我们限制新连接的Accept()和Upgrade() ,并避免大多数情况下被DDoS打垮。

零拷贝升级

让我们从WebSocket协议中偏离一点。 如前所述,客户端使用HTTP升级请求切换到WebSocket协议。 协议是样子:

GET /ws HTTP/1.1

Host: mail.ru

Connection: Upgrade

Sec-Websocket-Key: A3xNe7sEB9HixkmBhVrYaA==

Sec-Websocket-Version: 13

Upgrade: websocket

HTTP/1.1 101 Switching Protocols

Connection: Upgrade

Sec-Websocket-Accept: ksu0wXWG+YmkVx+KQR2agP0cQn4=

Upgrade: websocket

也就是说,在我们的例子中,我们需要HTTP请求和header才能切换到WebSocket协议。 这个知识点和http.Request的内部实现表明我们可以做优化。我们会在处理HTTP请求时抛弃不必要的内存分配和复制,并放弃标准的net/http服务器。

例如, http.Request 包含一个具有相同名称的头文件类型的字段,它通过将数据从连接复制到值字符串而无条件填充所有请求头。 想像一下这个字段中可以保留多少额外的数据,例如大型Cookie头。

但是要做什么呢?

WebSocket实现

不幸的是,在我们的服务器优化时存在的所有库都允许我们对标准的net/http服务器进行升级。 此外,所有库都不能使用所有上述读写优化。 为使这些优化能够正常工作,我们必须使用一个相当低级别的API来处理WebSocket。 要重用缓冲区,我们需要procotol函数看起来像这样:

func ReadFrame(io.Reader) (Frame, error)

func WriteFrame(io.Writer, Frame) error

如果我们有一个这样的API的库,我们可以从连接中读取数据包,如下所示(数据包写入看起来差不多):

// getReadBuf, putReadBuf are intendedto

// reuse *bufio.Reader (withsync.Poolforexample).

func getReadBuf(io.Reader) *bufio.Reader

func putReadBuf(*bufio.Reader)

// readPacket must be calledwhendata could bereadfromconn.

func readPacket(conn io.Reader) error {

buf := getReadBuf()

defer putReadBuf(buf)

buf.Reset(conn)

frame, _ := ReadFrame(buf)

parsePacket(frame.Payload)

//...

}

简而言之,现在是制作我们自己库的时候了。

github.com/gobwas/ws

为了避免将协议操作逻辑强加给用户,我们编写了WS库。 所有读写方法都接受标准的io.Reader和io.Writer接口,可以使用或不使用缓冲或任何其他I/O包装器。

除了来自标准net/http升级请求之外, ws支持零拷贝升级 ,升级请求的处理和切换到WebSocket,而无需内存分配或复制。 ws.Upgrade()接受io.ReadWriter ( net.Conn实现了这个接口)。 换句话说,我们可以使用标准的net.Listen()并将接收到的连接从ln.Accept()立即传递给ws.Upgrade() 。 该库可以复制任何请求数据以供将来在应用程序中使用(例如, Cookie以验证会话)。

以下是升级请求处理的基准 :标准net/http服务器与net.Listen()加零拷贝升级:

BenchmarkUpgradeHTTP 5156 ns/op 8576 B/op 9 allocs/op

BenchmarkUpgradeTCP 973 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

切换到ws和零拷贝升级节省了另外24 GB内存 - 这是由net/http处理程序请求处理时为I/O缓冲区分配的空间。

概要

让我们结合代码告诉你我们做的优化。

读取内部缓冲区的goroutine是非常昂贵的。 解决方案 :netpoll(epoll,kqueue); 重用缓冲区。

写入内部缓冲区的goroutine是非常昂贵的。 解决方案 :必要时启动goroutine; 重用缓冲区。

DDOS,netpoll将无法工作。 解决方案 :重新使用数量限制的goroutines。

net/http不是处理升级到WebSocket的最快方法。 解决方案 :在连接上使用零拷贝升级。

这就是服务器代码的样子:

import (

"net"

"github.com/gobwas/ws"

)

ln, _ := net.Listen("tcp",":8080")

for{

// Trytoaccept incomingconnectioninsidefreepool worker.

// If therenofreeworkersfor1ms, donotaccept anythingandtry later.

// This will help ustoprevent many self-ddosoroutofresource limit cases.

err := pool.ScheduleTimeout(time.Millisecond, func() {

conn := ln.Accept()

_ = ws.Upgrade(conn)

// Wrap WebSocketconnectionwithour Channel struct.

// This will help ustohandle/send our app's packets.

ch := NewChannel(conn)

// Waitforincoming bytesfromconnection.

poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {

// Donotcrossthe resource limits.

pool.Schedule(func() {

//Readandhandle incoming packet(s).

ch.Recevie()

})

})

})

if err != nil {

time.Sleep(time.Millisecond)

}

}

结论

过早优化是万恶之源。 Donald Knuth

当然,上述优化是有意义的,但并非所有情况都如此。 例如,如果可用资源(内存,CPU)和在线连接数之间的比例相当高(服务器很闲),则优化可能没有任何意义。 但是,您可以从哪里需要改进以及改进内容中受益匪浅。

原文链接


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本文来自:简书

感谢作者:肆虐的悲傷

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