性能优化实战：百万级WebSockets和Go语言

大家好！我的名字叫 Sergey Kamardin。我是来自 Mail.Ru 的一名工程师。这篇文章将讲述我们是如何用 Go 语言开发一个高负荷的 WebSocket 服务。即使你对 WebSockets 熟悉但对 Go 语言知之甚少，我还是希望这篇文章里讲到的性能优化的思路和技术对你有所启发。

介绍

作为全文的铺垫，我想先讲一下我们为什么要开发这个服务。
Mail.Ru 有许多包含状态的系统。用户的电子邮件存储是其中之一。有很多办法来跟踪这些状态的改变。不外乎通过定期的轮询或者系统通知来得到状态的变化。这两种方法都有它们的优缺点。对邮件这个产品来说，让用户尽快收到新的邮件是一个考量指标。邮件的轮询会产生大概每秒5万个 HTTP 请求，其中60%的请求会返回304状态（表示邮箱没有变化）。因此，为了减少服务器的负荷并加速邮件的接收，我们决定重写一个 publisher-subscriber 服务（这个服务通常也会称作 bus，message broker 或者 event-channel）。这个服务负责接收状态更新的通知，然后还处理对这些更新的订阅。
重写 publisher-subscriber 服务之前：

现在：

上面第一个图为旧的架构。浏览器（Browser）会定期轮询 API 服务来获得邮件存储服务（Storage）的更新。
第二张图展示的是新的架构。浏览器（Browser）和通知 API 服务（notificcation API）建立一个 WebSocket 连接。通知 API 服务会发送相关的订阅到 Bus 服务上。当收到新的电子邮件时，存储服务（Storage）向Bus（1）发送一个通知，Bus 又将通知发送给相应的订阅者（2）。API 服务为收到的通知找到相应的连接，然后把通知推送到用户的浏览器（3）。
我们今天就来讨论一下这个 API 服务（也可以叫做 WebSocket 服务）。在开始之前，我想提一下这个在线服务处理将近3百万个连接。

惯用的做法(The idiomatic way )

首先，我们看一下不做任何优化会如何用 Go 来实现这个服务的部分功能。在使用 net/http 实现具体功能前，让我们先讨论下我们将如何发送和接收数据。这些数据是定义在 WebSocket 协议之上的（例如 JSON 对象）。我们在下文中会成他们为 packet。
我们先来实现 Channel 结构。它包含相应的逻辑来通过 WebScoket 连接发送和接收 packet。

◆ Channel 结构

// Packet represents application level data.
type Packet struct {
    ...
}

// Channel wraps user connection.
type Channel struct {
    conn net.Conn    // WebSocket connection.
    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()

    return c
}

这里我要强调的是读和写这两个 goroutines。每个 goroutine 都需要各自的内存栈。栈的初始大小由操作系统和 Go 的版本决定，通常在 2KB 到 8KB 之间。我们之前提到有3百万个在线连接，如果每个 goroutine 栈需要 4KB 的话，所有连接就需要 24GB 的内存。这还没算上给 Channel 结构，发送 packet 用的 ch.send 和其它一些内部字段分配的内存空间。

◆ I/O goroutines
接下来看一下“reader”的实现：

func (c *Channel) reader() {
    // We make a buffered read to reduce read syscalls.
    buf := bufio.NewReader(c.conn)

    for {
        pkt, _ := readPacket(buf)
        c.handle(pkt)
    }
}

这里我们使用了 bufio.Reader。每次都会在 buf 大小允许的范围内尽量读取多的字节，从而减少 read() 系统调用的次数。在无限循环中，我们期望会接收到新的数据。请记住之前这句话：期望接收到新的数据。我们之后会讨论到这一点。
我们把 packet 的解析和处理逻辑都忽略掉了，因为它们和我们要讨论的优化不相关。不过 buf 值得我们的关注：它的缺省大小是4KB。这意味着所有连接将消耗掉额外的12 GB内存。“writer”也是类似的情况：

func (c *Channel) writer() {
    // We make buffered write to reduce write syscalls.
    buf := bufio.NewWriter(c.conn)

    for pkt := range c.send {
        _ := writePacket(buf, pkt)
        buf.Flush()
    }
}

我们在待发送 packet 的 c.send channel 上循环将 packet 写到缓存（buffer）里。细心的读者肯定已经发现，这又是额外的4KB内存。3百万个连接会占用12GB的内存。

◆ HTTP
我们已经有了一个简单的 Channel 实现。现在我们需要一个 WebSocket 连接。因为还在通常做法（Idiomatic Way)的标题下，那么就先来看看通常是如何实现的。
注：如果你不知道 WebSocket 是怎么工作的，那么这里值得一提的是客户端是通过一个叫升级（Upgrade）请求的特殊 HTTP 机制来建立 WebSocket的。在成功处理升级请求以后，服务端和客户端使用 TCP 连接来交换二进制的 WebSocket 帧（frames）。这里有关于帧结构的描述。

import (
    "net/http"
    "some/websocket"
)

http.HandleFunc("/v1/ws", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    conn, _ := websocket.Upgrade(r, w)
    ch := NewChannel(conn)
    //...
})

请注意这里的 http.ResponseWriter 结构包含 bufio.Reader 和bufio.Writer（各自分别包含4KB的缓存）。它们用于 *http.Request 初始化和返回结果。
不管是哪个 WebSocket，在成功回应一个升级请求之后，服务端在调用responseWriter.Hijack() 之后会接收到一个 I/O 缓存和对应的 TCP 连接。
注：有时候我们可以通过 net/http.putBufio{Reader,Writer} 调用把缓存释放回 net/http 里的 sync.Pool。
这样，这3百万个连接又需要额外的24 GB内存。
所以，为了这个什么都不干的程序，我们已经占用了72 GB的内存！

优化

我们来回顾一下前面介绍的用户连接的工作流程。在建立 WebSocket 之后，客户端会发送请求订阅相关事件（我们这里忽略类似 ping/pong 的请求）。接下来，在整个连接的生命周期里，客户端可能就不会发送任何其它数据了。

连接的生命周期可能会持续几秒钟到几天。
所以在大部分时间里，Channel.reader() 和 Channel.writer() 都在等待接收和发送数据。与它们一起等待的是各自分配的4 KB的I/O缓存。
现在，我们发现有些地方是可以做进一步优化的，对吧？

◆ Netpoll
你还记得 Channel.reader() 的实现使用了 bufio.Reader.Read() 吗？bufio.Reader.Read() 又会调用 conn.Read()。这个调用会被阻塞以等待接收连接上的新数据。如果连接上有新的数据，Go 的运行环境（runtime）就会唤醒相应的 goroutine 让它去读取下一个 packet。之后，goroutine 会被再次阻塞来等待新的数据。我们来研究下 Go 的运行环境是怎么知道 goroutine需要被唤醒的。
如果我们看一下 conn.Read() 的实现，就会看到它调用 net.netFD.Read()：

// net/fd_unix.go

func (fd *netFD) Read(p []byte) (n int, 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 使用了 sockets 的非阻塞模式。EAGAIN 表示 socket 里没有数据了但不会阻塞在空的 socket 上，OS 会把控制权返回给用户进程。
这里它首先对连接文件描述符进行 read() 系统调用。如果 read() 返回的是EAGAIN 错误，运行环境就是调用 pollDesc.waitRead()：

// net/fd_poll_runtime.go

func (pd *pollDesc) waitRead() error {
   return pd.wait('r')
}

func (pd *pollDesc) wait(mode int) error {
   res := runtime_pollWait(pd.runtimeCtx, mode)
   //...
}

如果继续深挖，我们可以看到 netpoll 的实现在 Linux 里用的是 epoll 而在 BSD 里用的是 kqueue。我们的这些连接为什么不采用类似的方式呢？只有在 socket 上有可读数据时，才分配缓存空间并启用读数据的 goroutine。
在 github.com/golang/go 上，有一个关于开放（exporting）netpoll 函数的问题。

◆ 干掉 goroutines
假设我们用 Go 语言实现了 netpoll。我们现在可以避免创 Channel.reader() 的 goroutine，取而代之的是从订阅连接里收到新数据的事件。

ch := NewChannel(conn)

// Make conn to be observed by netpoll instance.
poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
    // We spawn goroutine here to prevent poller wait loop
    // to become locked during receiving packet from ch.
    go ch.Receive()
})

// Receive reads a packet from conn and handles it somehow.
func (ch *Channel) Receive() {
    buf := bufio.NewReader(ch.conn)
    pkt := readPacket(buf)
    c.handle(pkt)
}

Channel.writer() 相对容易一点，因为我们只需在发送 packet 的时候创建 goroutine 并分配缓存。

func (ch *Channel) Send(p Packet) {
    if c.noWriterYet() {
        go ch.writer()
    }
    ch.send <- p
}

注意，这里我们没有处理 write() 系统调用时返回的 EAGAIN。我们依赖 Go 运行环境去处理它。这种情况很少发生。如果需要的话我们还是可以像之前那样来处理。
从 ch.send 读取待发送的 packets 之后，ch.writer() 会完成它的操作，最后释放 goroutine 的栈和用于发送的缓存。

很不错！通过避免这两个连续运行的 goroutine 所占用的 I/O 缓存和栈内存，我们已经节省了48 GB。

◆ 控制资源

大量的连接不仅仅会造成大量的内存消耗。在开发服务端的时候，我们还不停地遇到竞争条件（race conditions）和死锁（deadlocks）。随之而来的是所谓的自我分布式阻断攻击（self-DDOS）。在这种情况下，客户端会悍然地尝试重新连接服务端而把情况搞得更加糟糕。

举个例子，如果因为某种原因我们突然无法处理 ping/pong 消息，这些空闲连接就会不断地被关闭（它们会以为这些连接已经无效因此不会收到数据）。然后客户端每N秒就会以为失去了连接并尝试重新建立连接，而不是继续等待服务端发来的消息。

在这种情况下，比较好的办法是让负载过重的服务端停止接受新的连接，这样负载均衡器（例如nginx）就可以把请求转到其它的服务端上去。

撇开服务端的负载不说，如果所有的客户端突然（很可能是因为某个bug）向服务端发送一个 packet，我们之前节省的 48 GB 内存又将会被消耗掉。因为这时我们又会和开始一样给每个连接创建 goroutine 并分配缓存。

Goroutine 池
可以用一个 goroutine 池来限制同时处理 packets 的数目。下面的代码是一个简单的实现：

package gopool

func New(size int) *Pool {
    return &Pool{
        work: make(chan func()),
        sem:  make(chan struct{}, size),
    }
}

func (p *Pool) Schedule(task func()) error {
    select {
    case p.work <- task:
    case p.sem <- struct{}{}:
        go p.worker(task)
    }
}

func (p *Pool) worker(task func()) {
    defer func() { <-p.sem }
    for {
        task()
        task = <-p.work
    }
}

我们使用 netpoll 的代码就变成下面这样：

pool := gopool.New(128)

poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
    // We will block poller wait loop when
    // all pool workers are busy.
    pool.Schedule(func() {
        ch.Receive()
    })
})

现在我们不仅要等可读的数据出现在 socket 上才能读 packet，还必须等到从池里获取到空闲的 goroutine。
同样的，我们修改下 Send() 的代码：

pool := gopool.New(128)

func (ch *Channel) Send(p Packet) {
    if c.noWriterYet() {
        pool.Schedule(ch.writer)
    }
    ch.send <- p
}

这里我们没有调用 go ch.writer()，而是想重复利用池里 goroutine 来发送数据。 所以，如果一个池有 N 个 goroutines 的话，我们可以保证有 N 个请求被同时处理。而 N + 1 个请求不会分配 N + 1 个缓存。goroutine 池允许我们限制对新连接的 Accept() 和 Upgrade()，这样就避免了大部分 DDoS 的情况。

◆ 零拷贝升级（Zero-copy upgrade）
之前已经提到，客户端通过 HTTP 升级（Upgrade）请求切换到 WebSocket协议。下面显示的是一个升级请求：

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

我们接收 HTTP 请求和它的头部只是为了切换到 WebSocket 协议，而 http.Request 里保存了所有头部的数据。从这里可以得到启发，如果是为了优化，我们可以放弃使用标准的 net/http 服务并在处理 HTTP 请求的时候避免无用的内存分配和拷贝。
举个例子，http.Request 包含了一个叫做 Header 的字段。标准 net/http 服务会将请求里的所有头部数据全部无条件地拷贝到 Header 字段里。你可以想象这个字段会保存许多冗余的数据，例如一个包含很长 cookie 的头部。
我们如何来优化呢？

WebSocket 实现
不幸的是，在我们优化服务端的时候所有能找到的库只支持对标准 net/http 服务做升级。而且没有一个库允许我们实现上面提到的读和写的优化。为了使这些优化成为可能，我们必须有一套底层的 API 来操作 WebSocket。为了重用缓存，我们需要类似下面这样的协议函数：

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

如果我们有一个包含这样 API 的库，我们就按照下面的方式从连接上读取 packets：

// getReadBuf, putReadBuf are intended to
// reuse *bufio.Reader (with sync.Pool for example).
func getReadBuf(io.Reader) *bufio.Reader
func putReadBuf(*bufio.Reader)

// readPacket must be called when data could be read from conn.
func readPacket(conn io.Reader) error {
    buf := getReadBuf()
    defer putReadBuf(buf)

    buf.Reset(conn)
    frame, _ := ReadFrame(buf)
    parsePacket(frame.Payload)
    //...
}

简而言之，我们需要自己写一个库。

github.com/gobwas/ws

ws 库的主要设计思想是不将协议的操作逻辑暴露给用户。所有读写函数都接受通用的 io.Reader 和 io.Writer 接口。因此它可以随意搭配是否使用缓存以及其它 I/O 的库。

除了标准库 net/http 里的升级请求，ws 还支持零拷贝升级。它能够处理升级请求并切换到 WebSocket 模式而不产生任何内存分配或者拷贝。

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() 函数然后把从 ln.Accept() 收到的连接马上交给 ws.Upgrade() 去处理。库也允许拷贝任何请求数据来满足将来应用的需求（举个例子，拷贝 Cookie 来验证一个 session）。

下面是处理升级请求的性能测试：标准 net/http 库的实现和使用零拷贝升级的 net.Listen()：

BenchmarkUpgradeHTTP    5156 ns/op    8576 B/op    9 
allocs/opBenchmarkUpgradeTCP     973 ns/op     0 B/op       0 allocs/op

使用 ws 以及零拷贝升级为我们节省了24 GB的空间。这些空间原本被用做 net/http 里处理请求的 I/O 缓存。

◆ 回顾

让我们来回顾一下之前提到过的优化：

• 一个包含缓存的读 goroutine 会占用很多内存。方案： netpoll（epoll, kqueue）；重用缓存。

• 一个包含缓存的写 goroutine 会占用很多内存。方案： 在需要的时候创建goroutine；重用缓存。

• 存在大量连接请求的时候，netpoll 不能很好的限制连接数。方案： 重用 goroutines 并且限制它们的数目。

• net/http 对升级到 WebSocket 请求的处理不是最高效的。方案： 在 TCP 连接上实现零拷贝升级。

下面是服务端的大致实现代码：

import (
    "net"
    "github.com/gobwas/ws"
)

ln, _ := net.Listen("tcp", ":8080")

for {
    // Try to accept incoming connection inside free pool worker.
    // If there no free workers for 1ms, do not accept anything and try later.
    // This will help us to prevent many self-ddos or out of resource limit cases.
    err := pool.ScheduleTimeout(time.Millisecond, func() {
        conn := ln.Accept()
        _ = ws.Upgrade(conn)

        // Wrap WebSocket connection with our Channel struct.
        // This will help us to handle/send our app's packets.
        ch := NewChannel(conn)

        // Wait for incoming bytes from connection.
        poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
            // Do not cross the resource limits.
            pool.Schedule(func() {
                // Read and handle incoming packet(s).
                ch.Recevie()
            })
        })
    })
    if err != nil {
        time.Sleep(time.Millisecond)
    }
}

结论

在程序设计时，过早优化是万恶之源。Donald Knuth

上面的优化是有意义的，但不是所有情况都适用。举个例子，如果空闲资源（内存，CPU）与在线连接数之间的比例很高的话，优化就没有太多意义。当然，知道什么地方可以优化以及如何优化总是有帮助的。

引用

• https://github.com/mailru/easygo
• https://github.com/gobwas/ws
• https://github.com/gobwas/ws-...
• https://github.com/gobwas/htt...

转载|segmentfault

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000011162605

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