IM之Qunar实现
点击蓝字 关注我们
刘帆
2015年5月加入去哪儿网IM团队,主要负责办公IM和客服IM的系统开发和架构设计。擅长使用Erlang语言开发高并发、高可用的应用服务。致力于可扩展的IM系统,模块化组件,使用一套服务实现办公、客服、消息推送等多种功能。
Qunar由于业务上对 IM 系统的需求,以及对 IM 需要支持的功能和扩展,结合市面上已有的 IM 的实现,实现了自己的一套完善的办公 IM 和客服 IM 系统。具备了以下几个重要特点:实时性,可靠性,一致性,安全性,扩展性,高并发。
一、IM 是什么
IM(Instant messaging)是一种通过网络提供实时消息传输的在线沟通技术。IM 系统一般包括:IM 客户端、 IM 服务器、网络以及在他们之间传输的消息。
整个流程类似于我们寄送包裹:用户A(客户端)将写有发件人和收件人的包裹(消息)给到邮局(服务器),邮局(服务器)根据包裹(消息)上收件人的信息,将包裹(消息)发送给用户B(客户端),完成整个消息的传输。
大家常见的 IM 实现:
二、IM 常见实现方案
XMPP 协议
XMPP 是一个开放式的 XML 协议,设计用于准实时消息和出席信息以及请求-响应服务。
XMPP 协议单元包括三个大类:
Presence:Presence 决定了 XMPP 实体的状态,用来告诉服务器该实体是在线、离线或者繁忙;
Message:用户之间发送和接收的消息;
IQ:请求-响应类型的报文;
优点:XMPP 有大量的优秀实现,且社区环境良好,功能和扩展能力丰富。
缺点:报文较大,耗费网络流量和电量。
MQTT 协议
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输协议),是一种基于发布/订阅(publish/subscribe)模式的"轻量级"通讯协议,该协议构建于 TCP/IP 协议上,由 IBM 在1999年发布。MQTT 最大优点在于,可以以极少的代码和有限的带宽,为连接远程设备提供实时可靠的消息服务。作为一种低开销、低带宽占用的即时通讯协议,使其在物联网、小型设备、移动应用等方面有较广泛的应用。
MQTT 是一个基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议。MQTT 协议是轻量、简单、开放和易于实现的,这些特点使它适用范围非常广泛。正是由于它的简单,也带来了他的缺点:需要自己去实现聊天,好友等IM的逻辑。
三、Qunar实现
协议的选择
基于上面调研的常用 IM 协议,我们最终选择了 XMPP 协议最为最开始的实现协议:
因为可以用最小的开发工作来实现基本的聊天功能;
可以使用已有的扩展插件,更快实现更多的功能;
针对 XMPP 的缺点,做针对性的修改,将网络传输这一阶段,改成 protocol buffer 协议,弥补网络流量和电量的短板。
开源项目的选择
基于:
ejabberd 是基于 Jabber/XMPP 协议的即时通讯服务器;
由 GPLv2 授权(免费和开放源码);
采用 Erlang/OTP 开发,它的特点是,跨平台,容错,集群和模块;
Ejabberd 是可扩展性最好的一种 Jabber/XMPP 服务器之一,支持分布多个服务器,并且具有容错处理,单台服务器失效不影响整个 cluster 运作;
Erlang 的调度和 GC 策略更适合 IM 的实时性要求(见参考)。
团队最终选择使用 ejabberd 开源实现来快速实现自己的 IM 功能。
架构设计
1. 客户端通过两条连接来和服务器进行通讯
TCP 长连接( web 使用的 websocket ):该连接上交互的是和状态相关或者多端同步的报文;
HTTP 连接:和状态无关或者不需要多端同步的。
2. 负载均衡
TCP 长连接通过 LVS 或者 HA 来做负载均衡;
HTTP 通过 nginx 来做负载均衡。
3. 数据
数据或直接放入数据库或者进入 MQ ,供需要方订阅消费;
高频访问数据放到 redis ,供应用频繁查询,减小数据压力。
4. 管理维护
提供内网接口,供其他系统扩展 IM 功能;
提供监控和维护工具,方便系统维护和故障处理。
ejabberd 架构
消息流转过程为:
客户端通过长连接,将消息发送给服务器,进入到负责该连接的
ejabberd_c2s
进程;ejabberd_c2s进程处理完之后,调动
ejabberd_router:route(From,To,Stanza)
来路由该消息;ejabberd_router
处理自己的公共逻辑;然后如果是发给该IM系统的消息,会将消息发送给
ejabberd_local
进程;ejabberd_local
判断如果To
是具体某个人,则会把消息发送给负责该用户连接的ejabberd_sm
进程;ejabberd_sm
进程会查询收消息的用户,有几个在线设备,然后将改消息发送给该用户的多个ejabberd_c2s
进程;ejabberd_c2s
进程将消息通过自己负责的TCP连接,将消息发送给客户端。
这样,一条消息就完整的从用户A传输到了用户B,实现消息的即时沟通。
对于上图中没有提到的部分属于:与另一个IM通讯(
ejabberd_s2s
)、服务器本地处理(Processedbyserver
)
ejabberd 功能扩展
在上一节 ejabberd 架构图中,我们可以在每个步骤中添加 hook 函数,添加自己的扩展功能。我们添加的扩展功能有:
使用 protocolbuffer 协议
由于 XMPP 协议具有:XML 报文流量大、耗电高等缺点,我们通过使用 protocolbuffer 替换掉 xml 报文,实现客户端到服务器之间的流量传输,减少报文流量和降低手机端的耗电量。在服务端将 protocolbuffer 再转换成 ejabberd 服务器使用的 xml 格式,减少服务端 im 逻辑的修改。
消息可靠性
我们通过以下渠道来确保 IM 消息的可靠性:
设备在线时,通过消息确认回执来保证消息正确的发送出去和接收到;
设备不在线时,当再次登录的时候,通过 HTTP 接口,拉取从上次退出到这次登录时间段内所有的历史消息;
每条消息具有唯一id,确保发送消息时候的幂等性,重复发送同一条消息,只会展示和存储一条消息。
消息确认回执
我们在 ejabberd_c2s
进程收到消息的时候,添加一个 hook 函数,用来作为服务器对收到消息的确认,同时将时间戳也返回给客户端,作为该消息的时间戳。
消息确认回执,主要解决的是问题是:保证消息至少一次发送成功,只有客户端收到了服务器的确认回执,才会认为消息到达了服务器,得到了响应的处理;否则客户端就会认为消息没有到达服务器,发送失败了。
消息同步
当我们同一个账号同时登录多个设备的时候,需要感知到在其他设备收发的消息,并同步展示给用户。所以我们在收发消息时,需要做必要的处理,以实现多设备同步的功能。
同步发送消息给其他设备:
发布消息到消息队列
为了扩展 IM 功能,我们需要把所有的 IM 的消息和时间发布到消息队列,供其他系统订阅消费,实现消息的统计、分析和存储。所以我们将时间和消息分类放入到 kafka ,实现消息的异步处理。
目前发送发送的包括:消息、上下线事件、驼圈事件以及@事件等
发送消息的 http 接口
为了给其他系统提供发送消息的服务,我们通过提供 http 接口的方式,来模拟来自用户的消息,实现该功能。
下发 IM 认证凭证
我们可以在 IM 里嵌入其它系统,来扩展 IM 的能力,包括但不限于移动 OA 、运维报警等系统。IM 客户端可以在跳转到其它系统的时候,带上 IM 的认证凭证,由其它系统来调用 IM 接口来认证身份。如果认证通过则表明是通过正在登录的 IM 客户端访问的,否则不允许访问该系统。这样就避免了让用户重复的认证身份,提高办公效率和用户体验。
IM 认证凭证的流程是:
当 IM 长连接建立成功且认证通过后,服务器会通过长连接下发 token 给客户端
客户端请求 IM 的 HTTP 接口的时候要带着 token ,用于身份认证
客户端打开其它受信系统的时候,也会带上 token ,用于其它系统做身份认证
当客户端与服务器的长连接断开的时候,服务器会销毁该 token ,使其失效。
增量拉取
在一些客户端和服务器之间需要同步的数据拉取上,我们采用增量更新的逻辑,减少每次服务器的响应数据集,加快客户端的登录和同步流程。
实现方式上,IM 采用以更新时间作为查询的 key ,服务器在每次更新数据的时候,都要更新 updatetime 字段。在客户端再次登录的时候,使用本地最新的更新时间去拉取数据,服务器如果存在比客户端更新的数据,则将增量的数据返回给客户端。
应用的场景有:
组织架构更新
消息历史更新
群列表更新
好友列表更新
个人配置更新
IM 功能扩展
机器人实现
由于我们需要通过 IM 实现一些自助服务或者智能回复,我们需要在 IM 的扩展上实现该功能。
首先我们已经有了所有消息的队列服务功能,然后我们基于消息队列,订阅所有的消息,然后根据系统配置,将发送给特定机器人的消息,转发给对应的机器人服务。机器人服务收到发给自己的消息时,通过自己的系统配置或者自主学习的问题库,进行对应的操作,并调用IM的发消息接口,返回给咨询用户特定的消息。
我们可以通过该方式,实现各种自助和智能化的服务。节省人力成本和提高办公效率。
客服系统实现
对于客服系统,和普通 IM 有一些不同之处。在用户看来,他是在和一个店铺或者一个官方客服在聊天。实际上,后面可能是多个不同的客服,可能还会用到排队、会话超时等逻辑,所以要在常用的 IM 功能上来做扩展。
客服系统订阅所有的 IM 消息,当用户发送消息给客服的时候,客服系统需要对咨询做排队,客服分配,会话建立,然后将用户发给客服的消息转换成发给具体某一个客服的消息,然后发送给客服。
用户-------------> 店铺 转换成 店铺-----------> 客服
客服-------------> 店铺 转换成 店铺-----------> 用户
用户侧:
四、数据指标
对于 IM 主要的指标,我们主要关注的有:
同时在线数
建立 TCP 的量
消息量
下面是对应指标的实际数值
同时在线数: 20W左右
建立 TCP 的量( QPS ):3W左右
收到消息的量( QPS ):3W左右
发出消息的量( QPS ):3W左右
五、优化系统参数
由于长连接服务需要同时支持大量的 TCP 连接,默认的系统配置达不到系统要求,我们要按照需求更改我们的系统配置,使性能达到最优。
Linux 操作系统参数
系统全局允许分配的最大文件句柄数:
# 2 millions system-wide
sysctl -w fs.file-max=2097152
sysctl -w fs.nr_open=2097152
echo 2097152 > /proc/sys/fs/nr_open
允许当前会话/进程打开文件句柄数:
ulimit -n 1048576
/etc/sysctl.conf
持久化 ‘fs.file-max’ 设置到 /etc/sysctl.conf 文件:
fs.file-max = 1048576
/etc/systemd/system.conf 设置服务最大文件句柄数:
DefaultLimitNOFILE=1048576
/etc/security/limits.conf
/etc/security/limits.conf 持久化设置允许用户/进程打开文件句柄数:
* soft nofile 1048576
* hard nofile 1048576
TCP 协议栈网络参数
并发连接 backlog 设置:
sysctl -w net.core.somaxconn=32768
sysctl -w net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=16384
sysctl -w net.core.netdev_max_backlog=16384
可用知名端口范围:
sysctl -w net.ipv4.ip_local_port_range='1000 65535'
TCP Socket 读写 Buffer 设置:
sysctl -w net.core.rmem_default=262144
sysctl -w net.core.wmem_default=262144
sysctl -w net.core.rmem_max=16777216
sysctl -w net.core.wmem_max=16777216
sysctl -w net.core.optmem_max=16777216
#sysctl -w net.ipv4.tcp_mem='16777216 16777216 16777216'
sysctl -w net.ipv4.tcp_rmem='1024 4096 16777216'
sysctl -w net.ipv4.tcp_wmem='1024 4096 16777216'
TCP 连接追踪设置:
sysctl -w net.nf_conntrack_max=1000000
sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=1000000
sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait=30
TIME-WAIT Socket 最大数量、回收与重用设置:
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets=1048576
# 注意: 不建议开启该设置,NAT模式下可能引起连接RST
# net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
# net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
FIN-WAIT-2 Socket 超时设置:
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 15
六、总结
通过实现基本的 IM 功能,以及各种扩展功能,我们总结出一些 IM 核心功能:
提供稳定的 TCP 长连接服务
提供统一的认证服务
提供高性能的消息订阅和发送消息给其他服务的能力
参考:
【1】erlang GC文档
【2】Erlang Garbage Collection Details and Why It Matters
【3】Erlang Scheduler Details and Why It Matters
【4】ejabberd massive scalability: single node with 2+ million concurrent users
END