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想开发IM:买成品怕坑?租第3方怕贵?找开源自已撸?尽量别走弯路了... 找站长给点建议
跟着源码学IM(十):基于Netty,搭建高性能IM集群(含技术思路+源码)
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本文原题“搭建高性能的IM系统”,由作者“刘莅”授权即时通讯网整理和发布,内容有修订和改动,作者公众号:“漫漫技术路”。为了尊重原创,如需转载,请联系作者获得授权。


1、引言


相信很多朋友对微信、QQ等聊天软件的实现原理都非常感兴趣,笔者同样对这些软件有着深厚的兴趣。而且笔者在公司也是做IM的,公司的IM每天承载着上亿条消息的发送!

正好有这样的技术资源和条件,所以前段时间,笔者利用业余时间,基于Netty开发了一套基本功能比较完善的IM系统。该系统支持私聊、群聊、会话管理、心跳检测,支持服务注册、负载均衡,支持任意节点水平扩容。

这段时间,网上的一些读者,也希望笔者分享一些Netty或者IM相关的知识,所以今天笔者把开发的这套IM系统分享给大家。

本文将根据笔者这次的业余技术实践,为你讲述如何基于Netty+Zk+Redis来搭建一套高性能IM集群,包括本次实现IM集群的技术原理和实例代码,希望能带给你启发。

跟着源码学IM(十):基于Netty,搭建高性能IM集群(含技术思路+源码)_cover-opti.png

本文已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号,欢迎关注。公众号上的链接是:点此进入

2、本文源码


主地址:https://github.com/nicoliuli/chat
备地址:https://github.com/52im/chat

源码的目录结构,如下图所示:
跟着源码学IM(十):基于Netty,搭建高性能IM集群(含技术思路+源码)_2.png

3、知识准备


* 重要提示:本文不是一篇即时通讯理论文章,文章内容来自代码实战,如果你对即时通讯(IM)技术理论了解的太少,建议先详细阅读:《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》。

可能有人不知道 Netty 是什么,这里简单介绍下:

Netty 是一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
也就是说,Netty 是一个基于 NIO 的客户、服务器端编程框架,使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用,例如实现了某种协议的客户,服务端应用。
Netty 相当简化和流线化了网络应用的编程开发过程,例如,TCP 和 UDP 的 Socket 服务开发。


以下是有关Netty的入门文章:


如果你连Java的NIO都不知道是什么,下面的文章建议优先读:


Netty源码和API的在线查阅地址:


4、系统架构


跟着源码学IM(十):基于Netty,搭建高性能IM集群(含技术思路+源码)_1.png

系统的架构如上图所示:整个系统是一个C/S系统,客户端没有做复杂的图形化界面而是用Java终端开发的(黑窗口),服务端IM实例是Netty写的socket服务。

ZK作为服务注册中心,Redis用来做分布式会话的缓存,并保存用户信息和轻量级的消息队列。

对于整个系统架构中各部分的工作原理,我们将在接下来的各章节中一一介绍。

5、服务端的工作原理


在上述架构中:NettyServer启动,每启动一台Server节点,都会把自身的节点信息,如:ip、port等信息注册到ZK上(临时节点)。

正如上节架构图上启动了两台NettyServer,所以ZK上会保存两个Server的信息。

同时ZK将监听每台Server节点,如果Server宕机ZK就会删除当前机器所注册的信息(把临时节点删除),这样就完成了简单的服务注册的功能。

6、客户端的工作原理


Client启动时,会先从ZK上随机选择一个可用的NettyServer(随机表示可以实现负载均衡),拿到NettyServer的信息(IP和port)后与NettyServer建立链接。

链接建立起来后,NettyServer端会生成一个Session(即会话),用来把当前客户端的Channel等信息组装成一个Session对象,保存在一个SessionMap里,同时也会把这个Session保存在Redis中。

这个会话特别重要,通过会话,我们能获取当前Client和NettyServer的Channel等信息。

7、Session的作用


我们启动多个Client,由于每个Client启动,都会先从ZK上随机获取NettyServer的的信息,所以如果启动多个Client,就会连接到不同的NettyServer上。

熟悉Netty的朋友都知道,Client与Server建立接连后会产生一个Channel,通过Channel,Client和Server才能进行正常的网络数据传输。

如果Client1和Client2连接在同一个Server上:那么Server通过SessionMap分别拿到Client1和Client2的会话,会话中包含Channel信息,有了两个Client的Channel,Client1和Client2便可完成消息通信。

如果Client1和Client2连接到不同的NettyServer上:Client1和Client2要进行通信,该怎么办?这个问题放在后面解答。

8、高效的数据传输


无论是IM系统,还是分布式的RPC框架,高效的网络数据传输,无疑会极大的提升系统的性能。

数据通过网络传输时,一般把对象通序列化成二进制字节流数组,然后将数据通过socket传给对方服务器,对方服务器拿到二进制字节流后再反序列化成对象,达到远程通信的目的。

在Java领域,Java序列化对象的方式有严重的性能问题,业界常用谷歌的protobuf来实现序列化反序列化(见《Protobuf通信协议详解:代码演示、详细原理介绍等)。

跟着源码学IM(十):基于Netty,搭建高性能IM集群(含技术思路+源码)_protobuf.png

protobuf支持不同的编程语言,可以实现跨语言的系统调用,并且有着极高的序列化反序列化性能,本系统也采用protobuf来做数据的序列化。

关于Protobuf的基本认之,下面这几篇可以深入读一读:


另外:一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》一文中,“3、协议设计”这一节有关于protobuf在IM中的实战设计和使用,可以一并学习一下。

9、聊天协议定义


我们在使用各种聊天APP时,会发各种各样的消息,每种消息都会对应不同的消息格式(即“聊天协议”)。

聊天协议中主要包含几种重要的信息:

  • 1)消息类型;
  • 2)发送时间;
  • 3)消息的收发人;
  • 4)聊天类型(群聊或私聊)。

我的这套IM系统中,聊天协议定义如下:
syntax = "proto3";
option java_package = "model.chat";
option java_outer_classname = "RpcMsg";
message Msg{
    string msg_id = 1;
    int64 from_uid = 2;
    int64 to_uid = 3;
    int32 format = 4;
    int32 msg_type = 5;
    int32 chat_type = 6;
    int64 timestamp = 7;
    string body = 8;
    repeated int64 to_uid_list = 9;
}

如上面的protobuf代码,字段的具体含义如下:

  • 1)msg_id:表示消息的唯一id,可以用UUID表示;
  • 2)from_uid:消息发送者的uid;
  • 3)to_uid:消息接收者的uid;
  • 4)format:消息格式,我们使用各种聊天软件时,会发送文字消息,语音消息,图片消息等等等等,每种消息有不同的消息格式,我们用format来表示(由于本系统是java终端,format字段没有太大含义,可有可无);
  • 5)msg_type:消息类型,比如登录消息、聊天消息、ack消息、ping、pong消息;
  • 6)chat_type:聊天类型,如群聊、私聊;
  • 7)timestamp:发送消息的时间戳;
  • 8)body:消息的具体内容,载体;
  • 9)to_uid_list:这个字段用户群聊消息提高群聊消息的性能,具体作用会在群聊原理部分详细解释。

10、私聊消息发送原理


Client1给Client2发消息时,我们需要构建上节中的消息体。

具体就是:from_uid是Client1的uid、to_uid是Client2的uid。

NettyServer收到消息后的处理逻辑是:

  • 1)解析到to_uid字段;
  • 2)从SessionMap或者Redis中保存的Session集合中获取to_uid即Client2的Session;
  • 3)从Session中取出Client2的Channel;
  • 4)然后将消息通过Client2的Channel发给Client2。

11、群聊消息发送原理


群聊消息的分发通常有两种技术实现方式,我们一一来看看。

方式一:假设一个群有100人,如果Client1给一个群的所有人发消息,其实相当于Client1分别给其余99人分别发一条消息。我们可以直接在Client端,通过循环,分别给群里的99人发消息即可,相当于Client发送给NettyServer发送了99次相同的消息(除了to_uid不同)。

上述方案有很严重的性能问题:Client1通过循环99次,分别把消息发给NettyServer,NettyServer收到这99条消息后,分别将消息发给群内其余的用户。先抛开移动端的特殊性(比如循环还没完成手机就有可能退到后台被系统挂起),显然Client1到NettyServer的99次循环存在明显不合理地方。

方式二:上节的消息体中to_uid_list字段就是为了解决这个方式一的性能问题的。Client1把群内其余99个Client的uid保存在to_uid_list中,然后NettyServer只发一条消息,NettyServer收到这一条消息后,通过to_uid_list字段解析群内其余99的Client的uid,再通过循环把消息分别发送给群内其余的Client。

可以看到:方式二的群聊时,Client1与NettyServer只进行1次消息传输,相比于方式一,效率提高了50%。

11、技术关键点1:客户端分别连接在不同IM实例时如何通信?


针对本文中的架构,如果多个Client分别连接在不同的Server上,Client之间应该如何通信呢?

为了回答这个问题,我们首先要明白Session的作用。

我们做过JavaWeb开发的朋友都知道,Session用来保存用户的登录信息。

在IM系统中也是如此:Session中保存用户的Channel信息。当Client与Server建立链接成功后,会产生一个Channel,Client和Server是通过Channel,实现数据传输。当两端链接建立起来后,Server会构建出一个Session对象,保存uid和Channel等信息,并把这个Session保存在一个SessionMap里(NettyServer的内存里),uid为key,我们可以通过uid就可以找到这个uid对应的Session。

但只有SessionMap还不够:我们需要利用Redis,它的作用是保存整个NettyServer集群全部链接成功的用户,这也是一种Session,但这种Session没有保存uid和Channel的对应关系,而是保存Client链接到NettyServer的信息,如Client链接到的这个NettyServer的ip、port等。通过uid,我们同样可以从Redis中拿到当前Client链接到的NettyServer的信息。正是有了这个信息,我们才能做到,NettyServer集群任意节点水平扩容

当用户量少的时候:我们只需要一台NettyServer节点便可以扛住流量,所有的Client链接到同一个NettyServer上,并在NettyServer的SessionMap中保存每个Client的会话。Client1与Client2通信时,Client1把消息发给NettyServer,NettyServer从SessionMap中取出Client2的Session和Channel,将消息发给Client2。

随着用户量不断增多:一台NettyServer不够,我们增加了几台NettyServer,这时Client1链接到NettyServer1上并在SessionMap和Redis中保存了会话和Client1的链接信息,Client2链接到NettyServer2上并在SessionMap和Redis中保存了会话和Client2的链接信息。Client1给Client2发消息时,通过NettyServer1的SessionMap找不到Client2的会话,消息无法发送,于是便从Redis中获取Client2链接在哪台NettyServer上。获取到Client2所链接的NettyServer信息后,我们可以把消息转发给NettyServer2,NettyServer2收到消息后,从NettyServer2的SessionMap中获取Client2的Session和Channel,然后将消息发送给Client2。

那么:NettyServer1的消息如何转发给NettyServer2呢?答案是通过消息队列,如Redis中的list数据结构。每台NettyServer启动后都需要监听一个自己的Redis中的消息队列,这个队列用户接收其他NettyServer转发给当前NettyServer的消息。

* Jack Jiang点评:上述集群方案中,Redis既作为在线用户列表存储中心,又作为集群中不同IM长连接实例的消息中转服务(此时的Redis作用相当于MQ),那Redis不就成为了整个分布式集群的单点瓶颈了吗?

12、技术关键点2:链接断开,如何处理?


如果Client与NettyServer,由于某种原因(客户端退出、服务端重启、网络因素等)断开链接,我们必须要从SessionMap删除会话和Redis中保留的数据。

如果不清除这两类数据的话,很有可能Client1发送给Client2的消息,可能会发给其他用户,或者就算Client2处于登录状态,Client2也收到不到消息。

我们可以在Netty框架中的channelInactive方法里,处理链接断开后的会话清除操作。

13、技术关键点3:ping、pong的作用


当Client与NettyServer建立链接后,由于双端网络较差,Client与NettyServer断开链接后,如果NettyServer没有感知到,也就没有清除SessionMap和Redis中的数据,这将会造成严重的问题(对于服务端来说,这个Client的会话实际处于“假死”状态,消息是无法实时发送过去的)。

此时就需要一种ping/pong机制(也就是心跳机制啦)。

实现原理就是:通过定时任务,Client每隔一段时间给NettyServer发一个ping消息,NettyServer收到ping消息后给客户端回复一个pong消息,确保客户端和服务端能一直保持链接状态。如果Client与NettyServer断连了,NettyServer可以立即发现并清空会话数据。Netty中的我们可以在Pipeline中添加IdleStateHandler,可达到这样的目的。

如果你不明白心跳的作用,务必读以下文章:


也可以学习一下主流IM的心跳逻辑:


如果觉得理论不够直观,下面的代码实例可以直观地进行学习:


其实,心跳算法的实际效果,还是有一些逻辑技巧的,以下两篇建议必读:


14、技术关键点4:为Server和Client添加Hook


如果NettyServer重启了或者进程被kill掉,我们需要清除当前节点的SessionMap(其实不用清理SessionMap,数据在内存里重启会自动删除的)和Redis保存的Client的链接信息。

我们需要遍历SessionMap找出所有的uid,然后一一清除Redis的数据,然后优雅退出。此时,我们就需要为我们的NettyServer添加一个Hook,来做数据清理。

15、技术关键点5:对方不在线该如何处理消息?


Client1给对方发消息,我们通过SessionMap或Redis拿不到对方的会话数据,这就表明对方不在线。

此时:我们需要把消息存储在离线消息表中,当对方下次登录时,NettyServer查离线消息表,把消息发给登录用户(最好是批量发送,提高性能)。

IM中的离线消息处理,也不是个简单的技术点,有兴趣可以深入学习一下:


16、写在最后


代码写成这样,也算是了确了自已手撸IM的心愿。唯一遗憾的是,时间比较紧张,还没来得及实现消息ack机制,保证消息一定会送达,这个笔者以后会补充上去的。

好了,这就是我开发的这个简易的聊天系统,麻雀虽小,五脏俱全,大家有什么不明白的地方,可以直接在下方留言,笔者会一一回复的(也可以添加作者公众号“漫漫技术路”),谢谢大家。

17、系列文章



18、参考资料


[1] 新手入门:目前为止最透彻的的Netty高性能原理和框架架构解析
[2] 写给初学者:Java高性能NIO框架Netty的学习方法和进阶策略
[3] 史上最强Java NIO入门:担心从入门到放弃的,请读这篇!
[4] Java的BIO和NIO很难懂?用代码实践给你看,再不懂我转行!
[5] 史上最通俗Netty框架入门长文:基本介绍、环境搭建、动手实战
[6] 理论联系实际:一套典型的IM通信协议设计详解
[7] 浅谈IM系统的架构设计
[8] 简述移动端IM开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端
[9] 一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)
[10] 一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案
[11]  一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践
[12] 一套亿级用户的IM架构技术干货(上篇):整体架构、服务拆分等
[13] 一套亿级用户的IM架构技术干货(下篇):可靠性、有序性、弱网优化等
[14] 从新手到专家:如何设计一套亿级消息量的分布式IM系统
[15] 基于实践:一套百万消息量小规模IM系统技术要点总结

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推荐方案
评论 14
点赞,,我去看看代码。
引用:WarriorFromLong 发表于 2022-01-18 20:27
点赞,,我去看看代码。

嗯呢
写得真好
签名: 陈俊

不错不错
学习,不错不错
laile
我之前实现了一个单机的基于netty的IM,现在想弄一个分布式的,打算按照文章的思路,用Kafka来做服务器集群之前的桥梁,想问一下,分布式的情况,消息确认机制跟如何实现比较好,也是通过消息队列发送吗
引用:ink 发表于 2022-04-05 17:24
我之前实现了一个单机的基于netty的IM,现在想弄一个分布式的,打算按照文章的思路,用Kafka来做服务器集群 ...

你可以先实现了再说,im这种技术不标准,每个人的实现方式都不一样,别生搬硬套理论就好,够用就行了
* Jack Jiang点评:上述集群方案中,Redis既作为在线用户列表存储中心,又作为集群中不同IM长连接实例的消息中转服务(此时的Redis作用相当于MQ),那Redis不就成为了整个分布式集群的单点瓶颈了吗?

@ 如果redis用了分片  或集群  这个还会成为瓶颈吗?
引用:feilueze 发表于 2022-05-13 14:38
* Jack Jiang点评:上述集群方案中,Redis既作为在线用户列表存储中心,又作为集群中不同IM长连接实例的消 ...

你说到点子上了,当用户量真的很大的时候,这确实会成为单点,所以类似这种架构是没法做到无限扩容集群的。
其实市面上你看到的声称支持集群的多数都是这样实现的。。。但搞技术的看到集群两个字就像打了鸡血一样,管它真的假的,但没有不行,你懂的
你好请教一下入伙某个节点挂掉之后,是否也就不能消费redis中的队列消息,导致这个消息一直不能分发下去呢?
引用:crazyerror 发表于 2022-06-24 07:15
你好请教一下入伙某个节点挂掉之后,是否也就不能消费redis中的队列消息,导致这个消息一直不能分发下去呢 ...

按照这种架构,是有可能的。。。
其实这些所谓的集群,绝大多数都是假集群,用来学习参考一下可以,真的要直接用,几乎是不可能的
引用:JackJiang 发表于 2022-05-13 16:41
你说到点子上了,当用户量真的很大的时候,这确实会成为单点,所以类似这种架构是没法做到无限扩容集群的 ...

我想到的是:
1.分布式缓存,存储了(userID,NettyServer);
2.若接收人对应的NettyServer不在此Server,
2.1.一种方式是http调用NettyServer转发消息接口;
2.2. 一种是封装目标netty server的ip,port为RPC.
引用:zyxelva 发表于 2022-10-28 21:19
我想到的是:
1.分布式缓存,存储了(userID,NettyServer);
2.若接收人对应的NettyServer不在此Serve ...

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