如何扛住100亿次请求？后端架构应该这样设计！

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2. 背景知识

• QPS：Queries per second 每秒的请求数目
• PPS：Packets per second 每秒数据包数目
• 摇红包：客户端发出一个摇红包的请求，如果系统有红包就会返回，用户获得红包
• 发红包：产生一个红包里面含有一定金额，红包指定数个用户，每个用户会收到红包信息，用户可以发送拆红包的请求，获取其中的部分金额。

3. 确定目标 在一切系统开始以前，我们应该搞清楚我们的系统在完成以后，应该有一个什么样的负载能力。 3.1 用户总数 通过文章我们可以了解到接入服务器638台，服务上限大概是14.3亿用户， 所以单机负载的用户上限大概是14.3亿/638台=228万用户/台。但是目前中国肯定不会有14亿用户同时在线，参考 http://qiye.qianzhan.com/show/detail/160818-b8d1c700.html的说法，2016年Q2 微信用户大概是8亿，月活在5.4 亿左右。所以在2015年春节期间，虽然使用的用户会很多，但是同时在线肯定不到5.4亿。 3.2. 服务器数量 一共有638台服务器，按照正常运维设计，我相信所有服务器不会完全上线，会有一定的硬件冗余，来防止突发硬件故障。假设一共有600台接入服务器。 3.3 单机需要支持的负载数 每台服务器支持的用户数：5.4亿/600 = 90万。也就是平均单机支持90万用户。如果真实情况比90万更多，则模拟的情况可能会有偏差，但是我认为QPS在这个实验中更重要。 3.4. 单机峰值QPS 文章中明确表示为1400万QPS.这个数值是非常高的，但是因为有600台服务器存在，所以机的QPS为 1400万/600= 约为2.3万QPS, 文章曾经提及系统可以支持4000万QPS，那么系统的QPS 至少要到4000万/600 = 约为 6.6万, 这个数值大约是目前的3倍，短期来看并不会被触及。但是我相信应该做过相应的压力测试。 3.5. 发放红包 文中提到系统以5万个每秒的下发速度，那么单机每秒下发速度50000/600 ＝83个/秒，也就是单机系统应该保证每秒以83个的速度下发即可。 最后考虑到系统的真实性，还至少有用户登录的动作，拿红包这样的业务。真实的系统还会包括聊天这样的服务业务。 最后整体的看一下 100亿次摇红包这个需求，假设它是均匀地发生在春节联欢晚会的4个小时里，那么服务器的QPS 应该是10000000000/600/3600/4.0=1157. 也就是单机每秒1000多次，这个数值其实并不高。如果完全由峰值速度1400万消化 10000000000/(1400*10000) = 714秒，也就是说只需要峰值坚持11分钟，就可以完成所有的请求。可见互联 产品的一个特点就是峰值非常高，持续时间并不会很长。

总结 从单台服务器看，它需要满足下面一些条件：

1. 支持至少100万连接用户
2. 每秒至少能处理2.3万的QPS，这里我们把目标定得更高一些 分别设定到了3万和6万。
3. 摇红包：支持每秒83个的速度下发放红包，也就是说每秒有2.3万次摇红包的请求，其中83个请求能摇到红包，其余的2.29万次请求会知道自己没摇到。当然客户端在收到红包以后，也需要确保客户端和服务器两边的红包数目和红包内的金额要一致。因为没有支付模块，所以我们也把要求提高一倍，达到200个红包每秒的分发速度
4. 支持用户之间发红包业务，确保收发两边的红包数目和红包内金额要一致。同样也设定200个红包每秒的分发速度为我们的目标。

想完整模拟整个系统实在太难了，首先需要海量的服务器，其次需要上亿的模拟客户端。这对我来说是办不到，但是有一点可以确定，整个系统是可以水平扩展的，所以我们可以模拟100万客户端，在模拟一台服务器 那么就完成了1/600的模拟。 和现有系统区别：和大部分高QPS测试的不同，本系统的侧重点有所不同。我对2者做了一些对比。

5. 技术分析和实现 5.1) 单机实现100万用户连接 这一点来说相对简单，笔者在几年前就早完成了单机百万用户的开发以及操作。现代的服务器都可以支持百万用户。相关内容可以查看： github代码以及相关文档： https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide 
系统配置以及优化文档： 
https://github.com/xiaojiaqi/C1000kPracticeGuide/tree/master/docs/cn  5.2) 3万QPS 这个问题需要分2个部分来看客户端方面和服务器方面。

• 客户端QPS

因为有100万连接连在服务器上，QPS为3万。这就意味着每个连接每33秒，就需要向服务器发一个摇红包的请求。因为单IP可以建立的连接数为6万左右， 有17台服务器同时模拟客户端行为。我们要做的就保证在每一秒都有这么多的请求发往服务器即可。 其中技术要点就是客户端协同。但是各个客户端的启动时间，建立连接的时间都不一致，还存在 络断开重连这样的情况，各个客户端如何判断何时自己需要发送请求，各自该发送多少请求呢/span> 我是这样解决的：利用NTP服务，同步所有的服务器时间，客户端利用时间戳来判断自己的此时需要发送多少请求。
算法很容易实现：假设有100万用户，则用户id 为0-999999.要求的QPS为5万， 客户端得知QPS为5万，总用户数为100万，它计算 100万/5万=20，所有的用户应该分为20组，如果 time() % 20 == 用户id % 20，那么这个id的用户就该在这一秒发出请求，如此实现了多客户端协同工作。每个客户端只需要知道 总用户数和QPS 就能自行准确发出请求了。 （扩展思考：如果QPS是3万 这样不能被整除的数目，该如何办何保证每台客户端发出的请求数目尽量的均衡呢

• 服务器QPS

服务器端的QPS相对简单，它只需要处理客户端的请求即可。但是为了客观了解处理情况，我们还需要做2件事情。

• 第一：需要记录每秒处理的请求数目，这需要在代码里埋入计数器。
• 第二：我们需要监控 络，因为 络的吞吐情况，可以客观的反映出QPS的真实数据。为此，我利用python脚本 结合ethtool 工具编写了一个简单的工具，通过它我们可以直观的监视到 络的数据包通过情况如何。它可以客观的显示出我们的 络有如此多的数据传输在发生。

工具截图： 

5.3) 摇红包业务 摇红包的业务非常简单，首先服务器按照一定的速度生产红包。红包没有被取走的话，就堆积在里面。服务器接收一个客户端的请求，如果服务器里现在有红包就会告诉客户端有，否则就提示没有红包。 因为单机每秒有3万的请求，所以大部分的请求会失败。只需要处理好锁的问题即可。
我为了减少竞争，将所有的用户分在了不同的桶里。这样可以减少对锁的竞争。如果以后还有更高的性能要求，还可以使用 高性能队列——Disruptor来进一步提高性能。 注意，在我的测试环境里是缺少支付这个核心服务的，所以实现的难度是大大的减轻了。另外提供一组数字：2016年淘宝的双11的交易峰值仅仅为12万/秒，微信红包分发速度是5万/秒，要做到这点是非常困难的。（http://mt.sohu.com/20161111/n472951708.shtml）

5.4) 发红包业务 发红包的业务很简单，系统随机产生一些红包，并且随机选择一些用户，系统向这些用户提示有红包。这些用户只需要发出拆红包的请求，系统就可以随机从红包中拆分出部分金额，分给用户，完成这个业务。同样这里也没有支付这个核心服务。

5.5）监控 最后 我们需要一套监控系统来了解系统的状况，我借用了我另一个项目(https://github.com/xiaojiaqi/fakewechat) 里的部分代码完成了这个监控模块，利用这个监控，服务器和客户端会把当前的计数器内容发往监控，监控需要把各个客户端的数据做一个整合和展示。同时还会把日志记录下来，给以后的分析提供原始数据。线上系统更多使用opentsdb这样的时序数据库，这里资源有限，所以用了一个原始的方案。 监控显示日志大概这样：

6. 代码实现及分析 在代码方面，使用到的技巧实在不多，主要是设计思想和golang本身的一些问题需要考虑。 首先golang的goroutine 的数目控制，因为至少有100万以上的连接，所以按照普通的设计方案，至少需要200万或者300万的goroutine在工作。这会造成系统本身的负担很重。 其次就是100万个连接的管理，无论是连接还是业务都会造成一些心智的负担。 我的设计是这样的： 首先将100万连接分成多个不同的SET，每个SET是一个独立，平行的对象。每个SET 只管理几千个连接，如果单个SET 工作正常，我只需要添加SET就能提高系统处理能力。 其次谨慎的设计了每个SET里数据结构的大小，保证每个SET的压力不会太大，不会出现消息的堆积。 再次减少了gcroutine的数目，每个连接只使用一个goroutine,发送消息在一个SET里只有一个gcroutine负责，这样节省了100万个goroutine。这样整个系统只需要保留 100万零几百个gcroutine就能完成业务。大量的节省了cpu 和内存 系统的工作流程大概是：每个客户端连接成功后，系统会分配一个goroutine读取客户端的消息，当消息读取完成，将它转化为消息对象放至在SET的接收消息队列，然后返回获取下一个消息。 在SET内部，有一个工作goroutine，它只做非常简单而高效的事情，它做的事情如下，检查SET的接受消息，它会收到3类消息

1. 客户端的摇红包请求消息
2. 客户端的其他消息 比如聊天 好友这一类
3. 服务器端对客户端消息的回应

对于第1种消息客户端的摇红包请求消息 是这样处理的，从客户端拿到摇红包请求消息，试图从SET的红包队列里 获取一个红包，如果拿到了就把红包信息 返回给客户端，否则构造一个没有摇到的消息，返回给对应的客户端。
对于第2种消息客户端的其他消息 比如聊天 好友这一类，只需简单地从队列里拿走消息，转发给后端的聊天服务队列即可，其他服务会把消息转发出去。
对于第3种消息服务器端对客户端消息的回应。SET 只需要根据消息里的用户id，找到SET里保留的用户连接对象，发回去就可以了。 对于红包产生服务，它的工作很简单，只需要按照顺序在轮流在每个SET的红包产生对列里放至红包对象就可以了。这样可以保证每个SET里都是公平的，其次它的工作强度很低，可以保证业务稳定。
见代码： https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos

7. 实践 实践的过程分为3个阶段 阶段1 分别启动服务器端和监控端，然后逐一启动17台客户端，让它们建立起100万的链接。在服务器端，利用ss 命令 统计出每个客户端和服务器建立了多少连接。 命令如下：

结果如下： 

阶段2 利用客户端的http接口，将所有的客户端QPS 调整到3万，让客户端发出3W QPS强度的请求。 运行如下命令：

阶段3 利用客户端的http接口，将所有的客户端QPS 调整到6万，让客户端发出6W QPS强度的请求。

1. 当非常多goroutine 同时运行的时候，依靠sleep 定时并不准确，发生了偏移。我觉得这是golang本身调度导致的。当然如果cpu比较强劲，这个现象会消失。
2. 因为 络的影响，客户端在发起连接时，可能发生延迟，导致在前1秒没有完成连接。
3. 服务器负载较大时，1000M 络已经出现了丢包现象，可以通过ifconfig 命令观察到这个现象，所以会有QPS的波动。

第二张是 服务器处理的QPS图：

总结 按照设计目标，我们模拟和设计了一个支持100万用户，并且每秒至少可以支持3万QPS，最多6万QPS的系统，简单模拟了微信的摇红包和发红包的过程。可以说达到了预期的目的。 如果600台主机每台主机可以支持6万QPS，只需要7分钟就可以完成 100亿次摇红包请求。 虽然这个原型简单地完成了预设的业务，但是它和真正的服务会有哪些差别呢罗列了一下

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