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[转][译]百万级WebSockets和Go语言

鸟窝 发表于 2017年12月19日 10:15 | Hits: 1049
Tag: Go

原文:A Million WebSockets and Go
作者: Sergey Kamardin

译文:性能优化实战:百万级WebSockets和Go语言
译者: 曼托斯

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

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// 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:

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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:

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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.sendchannel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。

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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24GB 内存。

所以,为了这个什么都不干的程序,我们已经占用了72GB 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,就会看到它调用了net.netFD.Read():

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// net/fd_unix.gofunc (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():

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// net/fd_poll_runtime.gofunc (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 暴露(export) netpoll函数的请求

干掉goroutines

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

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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 Receive(ch)})// 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。

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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48GB

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:

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package gopoolfunc 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:

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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() {        Receive(ch)    })})

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:

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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:

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GET /ws HTTP/1.1Host: mail.ruConnection: UpgradeSec-Websocket-Key: A3xNe7sEB9HixkmBhVrYaA==Sec-Websocket-Version: 13Upgrade: websocketHTTP/1.1 101 Switching ProtocolsConnection: UpgradeSec-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:

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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:

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

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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不能很好工作。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:

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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。

谢谢你的关注!

引用


以下非译文中的内容,我也是看到优化的数字而感到疑惑:

作者最后计算优化一共节省了48GB + 24GB内存, 可以原先作者总共的内存占用为24GB+12GB+12GB_24GB,如果按照这个数计算,作者最后只需要零内存,这是不可能的,因为每个连接的协议栈会占用一部分内存, 每个goroutine的栈也会占用一部分内存,还有buffer需要一定量的内存。

实际作者在评论中说, 原先每个连接平均占用65KB 的内存, 优化后只占10KB 的内存,优化效果明显。

原文链接: http://colobu.com/2017/12/13/A-Million-WebSockets-and-Go/

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