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直播系统聊天技术(六):百万人在线的直播间实时聊天消息分发技术实践
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本文由融云技术团队原创分享,原题“聊天室海量消息分发之消息丢弃策略”,内容有修订。


1、引言


随着直播类应用的普及,尤其直播带货概念的风靡,大用户量的直播间场景已然常态化。

大用户量直播间中的实时互动是非常频繁的,具体体现在技术上就是各种用户聊天、弹幕、礼物、点赞、禁言、系统通知等实时消息(就像下图这样)。

0.jpg
▲ 某电商APP的卖货直播间

如此大量的实时消息,在分发时如何处理才能不至于把服务端搞垮,而到了客户端时也不至于让APP出现疯狂刷屏和卡顿(不至于影响用户体验),这显然需要特殊的技术手段和实现策略才能应对。

其实,直播间中的实时消息分发,在技术上是跟传统的在线聊天室这种概念是一样的,只是传统互联网时代,聊天室同时在线的用户量不会这么大而已,虽然量级不同,但技术模型是完全可以套用的。

本文将基于融云在直播技术实践的背景,分享了单直播间百万用户在线量的实时消息分发的技术经验总结,希望带给你启发。

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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、系列文章


本文是系列文章中的第6篇:


3、技术挑战


我们以一个百万人观看的直播间为例进行分析,看看需要面临哪些技术挑战。

1)在直播中会有一波一波的消息高峰,比如直播中的“刷屏”消息,即大量用户在同一时段发送的海量实时消息,一般情况下此类“刷屏”消息的消息内容基本相同。如果将所有消息全部展示在客户端,则客户端很可能出现卡顿、消息延迟等问题,严重影响用户体验

2)海量消息的情况下,如果服务端每条消息都长期存储将导致服务缓存使用量激增,使得内存、存储成为性能瓶颈

3)在另外一些场景下,比如直播间的房间管理员进行操作后的通知消息或者系统通知,一般情况下这类消息是较为重要的,如何优先保障它的到达率

基于这些挑战,我们的服务需要做一个基于业务场景的优化来应对。

4、架构模型


我们的架构模型图如下:
1.png

如上图所示,下面将针对主要服务进行简要说明。

1)直播间服务:

主要作用是:缓存直播间的基本信息。包括用户列表、禁言/封禁关系、白名单用户等。

2)消息服务:

主要作用是:缓存本节点需要处理的用户关系信息、消息队列信息等。

具体说是以下两个主要事情。

直播间用户关系同步:

  • a)成员主动加入退出时:直播间服务同步至==> 消息服务;
  • b)分发消息发现用户已离线时:消息服务同步至==> 直播间服务。

发送消息:   

  • a)直播间服务经过必要校验通过后将消息广播至消息服务;
  • b)直播间服务不缓存消息内容。

3)Zk(就是 Zookeeper):

主要作用就是:将各服务实例均注册到 Zk,数据用于服务间流转时的落点计算。

具体就是:

  • a)直播间服务:按照直播间 ID 落点;
  • b)消息服务:按照用户 ID 落点。

4)Redis:

主要作为二级缓存,以及服务更新(重启)时内存数据的备份。

5、消息分发总体方案


直播间服务的消息分发完整逻辑主要包括:消息分发流程和消息拉取流程。

5.1消息分发流程


2.png

如上图所示,我们的消息分发流程主要是以下几步:

  • 1)用户 A 在直播间中发送一条消息,首先由直播间服务处理;
  • 2)直播间服务将消息同步到各消息服务节点;
  • 3)消息服务向本节点缓存的所有成员下发通知拉取;
  • 4)如上图中的“消息服务-1”,将向用户 B 下发通知。

另外,因为消息量过大,我们在在分发的过程中,是具有通知合并机制的,通知合并机制主要提现在上述步骤 3 中。

上述步骤3的通知合并机制原理如下:

  • a)将所有成员加入到待通知队列中(如已存在则更新通知消息时间);
  • b)下发线程,轮训获取待通知队列;
  • c)向队列中用户下发通知拉取。

通过通知合并机制,我们可以可保障下发线程一轮只会向同一用户发送一个通知拉取,即多个消息会合并为一个通知拉取,从面有效提升了服务端性能且降低了客户端与服务端的网络消耗。

PS:以上通知合并机制,在大消息量的情况下,非常适合使用Actor分布式算法来实现,有兴趣的同学可以进一步学习《分布式高并发下Actor模型如此优秀》、《分布式计算技术之Actor计算模式》。

5.2消息拉取流程


3.png

如上图所示,我们的消息拉取流程主要是以下几步:

  • 1)用户 B 收到通知后将向服务端发送拉取消息请求;
  • 2)该请求将由“消息服务-1”节点处理;
  • 3)“消息服务-1”将根据客户端传递的最后一条消息时间戳,从消息队列中返回消息列表(原理详见下图 ▼);
  • 4)用户 B 获取到新的消息。

上述步骤 3 中拉取消息的具体逻辑如下图所示:
4.png

6、消息分发的丢弃策略


对于直播间中的用户来说,很多消息其实并没有太多实际意义,比如大量重复的刷屏消息和动态通知等等,为了提升用户体验,这类消息是可以有策略地进行丢弃的(这是跟IM中的实时聊天消息最大的不同,IM中是不允许丢消息的)。

PS:直播间中消息分发的丢弃策略,跟上节中的通知合并机制一起,使得直接间海量消息的稳定、流畅分发得以成为可能。

我们的丢弃策略主要由以下3部分组成:

  • 1)上行限速控制(丢弃)策略;
  • 2)下行限速控制(丢弃)策略;
  • 3)重要消息防丢弃策略。

如下图所示:
5.png

我们来逐个解释一下。

1)上行限速控制(丢弃)策略:

针对上行的限速控制,我们默认是 200 条/秒,根据业务需要可调整。达到限速后发送的消息将在直播间服务丢弃,不再向各消息服务节点同步。

2)下行限速控制(丢弃)策略:

针对下行的限速控制,即对消息环形队列(见“5.2 消息拉取流程”中的拉取消息详细逻辑图)长度的控制,达到最大值后最“老”的消息将被淘汰丢弃。

每次下发通知拉取后服务端将该用户标记为“拉取中”,用户实际拉取消息后移除该标记。

拉取中标记的作用:例如产生新消息时用户具有拉取中标记,如果距设置标记时间在 2 秒内则不会下发通知(降低客户端压力,丢弃通知未丢弃消息),超过 2 秒则继续下发通知(连续多次通知未拉取则触发用户踢出策略,不在此赘述)。

因此消息是否被丢弃取决于客户端拉取速度(受客户端性能、网络影响),客户端及时拉取消息则没有被丢弃的消息。

3)重要消息防丢弃策略:

如前文所述:在直播间场景下对某些消息应具有较高优先级,不应丢弃。

例如:直播间的房间管理员进行操作后的通知消息或者系统通知。

针对此场景:我们设置了消息白名单、消息优先级的概念,保障不丢弃。如本节开始的图所示,消息环形队列可以为多个,与普通直播间消息分开则保障了重要消息不丢弃。

通过上述“1)上行限速控制(丢弃)策略”和“下行限速控制(丢弃)策略”保障了:

  • 1)客户端不会因为海量消息出现卡顿、延迟等问题;
  • 2)避免出现消息刷屏,肉眼无法查看的情况;
  • 3)同时降低了服务端存储压力,不会因为海量消息出现内存瓶颈从而影响服务。

7、写在最后


随着移动互联网的发展,直播间的实时消息业务模型和压力也在不停地扩展变化,后续可能还会遇到更多的挑战,我们的服务会与时俱进、跟进更优的方案策略进行应对。

附录:多人群聊天技术文章


[1]《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?
[2]《IM群聊消息如此复杂,如何保证不丢不重?
[3]《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性?
[4]《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨
[5]《关于IM即时通讯群聊消息的乱序问题讨论
[6]《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?
[7]《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)?
[8]《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
[9]《IM群聊机制,除了循环去发消息还有什么方式?如何优化?
[10]《网易云信技术分享:IM中的万人群聊技术方案实践总结
[11]《阿里钉钉技术分享:企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处
[12]《IM群聊消息的已读未读功能在存储空间方面的实现思路探讨
[13]《企业微信的IM架构设计揭秘:消息模型、万人群、已读回执、消息撤回等
[14]《融云IM技术分享:万人群聊消息投递方案的思考和实践

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