直播系统聊天技术(十)：基于实时消息总线的活动系统架构设计

本文由云音乐技术团队燕十三分享，原题“直播活动系统：基于消息总线的组合能力”，即时通讯网有修订和改动。

1、引言

本文分享的是网易云音乐技术团队基于实时消息总线技术，解决了直播活动系统的模块灵活组合、消息治理与异步履约等问题，希望能给你带来启发。

2、系列文章

本文是系列文章中的第 10 篇：

• 《直播系统聊天技术(一)：百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路》
• 《直播系统聊天技术(二)：阿里电商IM消息平台，在群聊、直播场景下的技术实践》
• 《直播系统聊天技术(三)：微信直播聊天室单房间1500万在线的消息架构演进之路》
• 《直播系统聊天技术(四)：百度直播的海量用户实时消息系统架构演进实践》
• 《直播系统聊天技术(五)：微信小游戏直播在Android端的跨进程渲染推流实践》
• 《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》
• 《直播系统聊天技术(七)：直播间海量聊天消息的架构设计难点实践》
• 《直播系统聊天技术(八)：vivo直播系统中IM消息模块的架构实践》
• 《直播系统聊天技术(九)：千万级实时直播弹幕的技术实践》
• 《直播系统聊天技术(十)：基于实时消息总线的活动系统架构设计》（* 本文）
  

3、技术背景

所谓组装，就离不开老生常谈的复用，我们可以对大部分认为比较共性的场景做好系统级别的封装，封装成一个个复用度较高的服务，然后通过接口和扩展点的方式进行一部分的能力开放，但是有一种场景是解决不了的，就是当一个功能级别的代码执行结束后，希望触发到另外一个功能，同时希望这个功能是可以通过配置去解决的，并且不需要通过开发的手段去解决这类问题。

例如，用户送了一个礼物给一个主播，直播间的贡献榜上对该用户做了积分 +1，这是一个很典型的「履约」类场景，与我们在直播间内下单购买，履约给仓储系统道理是一样的，但是这都建立在这个流程模式是固化的。

而活动往往不是这样的，活动相比这些固化的流程是更为灵活的。

笔者的团队曾经开发过这样一个场景：

用户通过送礼，去帮助主播完成一个直播间虚拟能量条的冲击，而每充满这个能量条都希望做一件事情，这个事情就彰显出业务侧的脑洞大开，第一次的活动是希望给某个榜单加上分数，第二次的活动希望是给主播掉落一个虚拟的宝箱，第三次的活动是给用户发送一些抽奖券，依次类推，只要是做过的功能，他都希望这个事情可以去用，时间久了，就会面临频繁去修改这个模块的代码，当它「结束」后，if 条件式的去触发各个代码，或者策略模式的去魔改代码，对于长期建设来看这种方式并不友好，就我看来这只是这个模块结束后要做这么多事情，那么下一个模块如果从这么多事情挑两件岂不是还要再写一堆代码？

因此我们想到了一个相对比较原始的解决方案：总线式服务。

4、信鸽服务的组合能力

与其说组合，更倾向于用「履约」这个词形容会比较恰当一点，因为对于活动来说，信鸽只做「履约」这一侧的功能比较重要，他要解决的是异步场景的分发类问题，而不是对一些系统做一些 adapter 组合集成的能力。

这里以一个活动场景来做示例：


音乐人活动的一个简单的页面主要包含了几个模块功能：

• 1）用户通过送礼、观看等行为完成相关任务；
• 2）为喜爱的音乐人加进度条积分；
• 3）当进度条积分完成某个档位后，触发宝箱的掉落、飘屏送礼等。每个档位的类型是不同的；
• 4）幸运锦鲤的模块。
  

对于这样一个活动，从开发的角度来看，其实它是由几个模块进行组装的，除了 4 是需要独立开发的，1、2、3 都可以通过现有的系统进行组装，这里 1 抽象为任务系统，2 抽象为进度条系统，3 也可以抽象为宝箱系统、送礼系统等。

下图是对场景抽象化模块的概念：


那么难点来了，通过什么手段可以来将这些模块进行组装呢？

通过图中可以看到，当一个模块完成了他的生命周期，可以发送一份数据，路由系统收到了这个数据之后，会帮我们做一层路由的转发，决定数据会路由到下一个系统上去。下一个系统可能是「奖励系统」也可以是「进度条系统」。

同时可以对这个行为进一步细化的抽象，我们希望这个路由系统充当一个「总线」的角色，「信件」代表了每一个系统希望收到的数据，同时对每一个系统都抽象化成一个目的地，如果我们配置了一份路由关系（抽象为信鸽配置），那么这只「信鸽」可以作为将数据信件为我们带到我们想去的任何目的地，那么对于系统的好处是，系统只需要提供自己接入这个路由系统的能力即可，下一次随便是什么活动，可以直接做一些组合关系。

有了信鸽路由这种思路，针对音乐人活动这种场景，我们可以将一个流程的完整链路梳理出来：


图中可以看到，我们对任务、进度条等基础模块，做了一些扩展点（EXT-POINT）来满足业务流程的编排，这在中台里是比较常规的解决问题的手段之一，而在系统模块组组合的场景中，多了一层信鸽服务的概念，在【2】、【3】、【4】的处理流程中，都可以由信鸽来决定数据流向哪个系统，事实证明这个方案是可行也并且有效的。

5、整体架构设计

那么如何设计这样一个组合能力的架构呢？

研发的重心可以分为四个层面：

• 1）履约能力：当代码结束后做到末端的触发。
• 2）SDK 接入能力：Interface 级别的包装，天然的 Autoconfigure 能力。
• 3）全局的标识字典：一份数据如何让所有接入的系统都可以达成共识。
• 4）系统的自动注册能力：接入 SDK 后，自动上报到信鸽服务的统一管理，自动激活，不需要人工的介入开启。
  

基于这四个层面，架构设计如下图：


从图中可以看到：左侧虚线框代表了一个系统的触发，右边虚线框代表了最终另外一个系统的触达。信鸽系统充当了代理的服务，触发的系统只需要接入信鸽 SDK，当执行完自己的职责之后，对数据做一层组装发送给信鸽系统，信鸽系统会根据发送的信鸽 id，寻找到信鸽的相关配置，信鸽 id 决定了数据会流转到那个接入的子系统上，这个流转可以是同步的也可以是异步的（当然大部分都是异步场景），异步主要依赖「RocketMQ」的投递能力，当转发失败后，会对投递的数据结果集进行备份存储，用于定时步长的重试操作。在以往的实践过程中，大部分场景都是异步的链路，不需要获得下一个子系统提供的返回的结果集，并且「RocketMQ」本身投递消息的出错率也是小概率事件（毕竟4台 broker，出错3台的可能性是极低的），相比 RPC 这类通信级别的接口有绝对的优势。

6、提供的SDK能力

6.1路由触发

在上图中，我们可以看到对于子系统分成了大概 2 类场景，一种是活动业务域，另外一种是非活动业务域，这本身与业务的场景有关，我们希望所有的子系统都可以按照标准去接入 SDK，但是并不能保证每个子系统提供能力都依靠 SDK，对于一些非活动业务域使用了定制化开发的模式来进行桥接工作，这种桥接工作更像是传统的 adapter 和 ESB 总线思路。

而活动业务域的子系统都可以采取接入 SDK 的模式，这里主要会介绍一下异步的设计思路，当一个子系统接入 SDK 后，会在 Spring 容器创建 bean 的时候，默认创建一个 PushConsumer 的 bean ，添加监听信鸽 「fly」 的 「Listener」 ，这样能做到自动消费到路由的消息，对消息进行解析，假设这个系统可以承担的模块能力分别是 S1 / S2 ..., SN 等功能，那么整体实现图如下图所示。

6.2自动注册

每一个 Provider 的 Server 都是一个独立的应用服务集群，对于每一个 Provider 来说他提供的能力并不是单一的，正如上文所说，一个领域服务（活动 TOY 服务：主要提供各类积木式玩法领域），他能够提供的模块是非常多样的，诸如宝箱、进度条、留言板等等，「act-toy」 服务他具备了许多功能，当 「act-toy」 服务接入 SDK 后，就需要把自己子域需要发布成 Provider 的功能注册到信鸽上，注册的方案如下图。

当一个 Server 拉取 SDK 的启动后，会定时的拉取定义好的 Interface ，对实现的 Class ，获取自定义注解的 Type 类型，通过顺序消息的方式注册到信鸽服务上，采用了启动 + 定时推送的方式，信鸽服务收到相关的注册信息可以后会将其存储。

7、与ESB消息总线方案的比较

从整个组合的能力上看，整体的设计思路是符合总线式服务，而总线式服务业内比较经典的，就是 ESB 总线。

ESB 总线这个技术用今天互联网的角度来看是比较过时的，因为他本身更适应用于大型 IT 企业内部的一些跨语言类服务架构方案，而他本身承接了系统和系统之间的桥接能力。但是信鸽本身的设计不同于 ESB 总线，他更注重的特点是「哑管道」的概念，忽略集成的适配转换，也不适合做中心化同步的集成。

那么具体的比较如下：


那么可以从2个 ESB 场景来介绍信鸽的优势所在，笔者理解的 ESB 总线技术大致分两类：

1）开源的 ESB 解决方案：这类是提供开源的一种框架技术，部署在同一个 Tomcat 容器中，开发若干个 Bundle 可以运行在容器中，并且能做到热替换的作用，但是每个 bundle 需要通信的模式需要定制私有协议。由于这类开源框架较早，提供的通信协议大部分是 WebService 类的，因此在开发过程中，开发的成本会非常高，例如 Apache 早期开源的 ServiceMix 。关于协议，需要写大量的 「wsdl」 做通信，大多数也是依赖 WebService 发布的接口。

2）自研的 ESB 集成能力：笔者曾经参加过一个企业级的项目，大致是 ESB 的总线集成了各路系统，包括了 Rest 协议接口、C++ 服务发布的 WebService 协议、海外第三方公司发布的 WebService 协议，为了打通公司内部 C++ 服务、Java Web 服务与海外第三方系统，采用的就是做一个集成的总线，这里需要太多的协议转换，包括如何解析 「wsdl」 文件读取节点数据，转换成 Json 等等，这类场景在企业级服务是常见的事情，本身不适用互联网场景，侧重点更偏向于同步接口协议的转换，同时还不知道编排的能力，大部分依靠硬编码来解决。

无论 1 还是 2 与我们信鸽设计思路都是不同的，信鸽本质上强调的是异步去做末端的事件，选用轻量的协议结构，在技术上属于同语言系，因此关于字典的定义也是标准化的，也就是说，userId、anchorId 分别代表了用户id和主播id，并不需要任何一方突发奇想定义 uid、aid 这类的字样，由信鸽来定义统一化的字典，同时编排统一收拢到信鸽服务来确定，是可视化的，不需要编写复杂的 XML 节点文件。

8、与Pipeline流水线方案的比较

从总线这个概念来看，或多或少同「管道」是类似的，Pipeline 的思想被广泛应用在诸多技术领域中。

比如：

• 1）CI/CD 持续集成的场景；
• 2）开源框架中的流水线设计模式，例如 Netty框架中的网络字节流处理等；
• 3）业务自定义的一些工作流流转技术。
  

第一种场景：更倾向于 DevOps 的解决方案，从持续集成，持续交付，持续部署，为了快速、自动化、可重复的方式的去处理工程，与我们今天要解决的上层业务编排场景是完全不同的两个领域。

第二种场景：本质上是一种代码实现的设计模式，像 Netty 中，采用的是「责任链」的设计模式去实现，网络字节流经过「工厂流水线」后，进行包装，最后得到一个成品，与我们今天要解决的业务同样不是一个领域。

第三种场景：是业务开发过程中经常遇到的问题，尤其是有复杂流程的场景中，这里包含了对流程的编排、服务的编排，每个代码块和服务都可能作为一种处理的「节点」，在整个流水线中进行串排完成业务的实现。与我们的信鸽有什么不同呢？



在我看来，两种技术方案是可以同时存在的，我们对已经稳定的领域场景，做一些灵活自定义的一些流程编排，这些流程可以作为「流水线」的思路去实现，在「流水线」末尾的一个流程节点上可以定位为「信鸽」的节点，这个节点可以再继续自由组合定制化的活动场景。

9、信鸽服务的消息转发能力

9.1面临的问题

直播的活动与营销活动的不同，大部分触发的场景偏向于平台的下游，因此需要监听许多 topic，去实现自己的业务编码，而活动在非成熟的形式背景下，必然要面临大量的短期代码，短期代码的生命周期往往只局限于活动周期内，这类代码代表了探索，代表了拓荒。直播活动在领域建模上是具备双面性的，一方面要在历史的经验去做经验复制和沉淀，另一方面要具备快速展开短期代码的能力。而随着服务数量的增多，就面临着许多服务要监听 topic，而这些 topic 对于 A 服务可能是监听过的，对于 B 服务可能也是监听过的，面临着这类问题，我们需要把 topic 接入的代码做一次代码的 Copy 或者做一些包来解决，但是这并不是一个友好的解决方案。同时，这也面临着另外一个问题，另外一个问题就是当一个代码块完成他的使命后，再也没有开启的那天，他接入的 topic 会一直进行空转的消费，我们不可能经常的对 「Nydus」（云音乐版 RocketMQ ）管控平台去做一些消费下线，时间久了，消息治理就变得比较棘手起来，就如同我们去分层解决服务循环依赖，没成想有一天异步链路中也出现了一团乱麻。下面这个图代表了 「dev」 过程中遇到的问题：

9.2解决思路

我们希望信鸽可以继续发挥他的优势，它不仅仅是一个只做业务末端履约的一个总线服务，他更应该帮助我们活动域内的服务做好消息治理这方面的工作，首先需要有一个研发思路的转变，就是开发同学需要为自己 「dev」 的模块去提供他的 topic，这个 topic 与自己 「dev」 的模块是一个技术闭环的，如果每一个 「dev」 的模块都具备这样的能力，信鸽只需要发挥他的优势，对本来需要监听的 topic 变成由信鸽转发给模块的 topic。



按照这个解决思路的前提下，我们希望信鸽需要具备的就是消息转发的能力，而这个转发的场景可以抽象为三种。

具体是：

1）业务自定义的分发场景：这个场景是一定要做一些特定业务处理的，通过原始消息，做一些业务清洗工作，再去转发到一些业务场景中，属于定制化的场景。

2）注册上报自动分发的场景：这个场景只要保证信鸽服务的 receiver 监听的 topic 足够，那么信鸽就可以自动分发到各个业务模块的 topic 上，其中分发的消息结构是具备异样的，可以通过 tag 的不同让 consumer 自住选择性拉取，根据 tag 的区分，同时也能解决某类 topic 消息过多，导致饿死的场景，犹如上图提到的一样。

3）消息存储的场景：并不是所有的消息都需要存储，在活动中我们认为较为重要的消息是需要做备份，方便后期去做回放，例如礼物消息，是任何场景使用率较高的，为了提升写入的能力，可以采用批量消费的消费方式，做batch的写入，在写入这里初步选型是用TiDB，TiDB相对DDB（网易分布式数据库）比较适合去存这类消息，同时，这类消息大部分时候是不需要做读操作。

按照提到的三个场景，整体的架构如下：


我们的 receiver 可以根据配置过的 topic 动态的在 spring 容器里创建 consumer 的 bean，兼容了新接入 topic，需要修改信鸽服务代码的问题，同时在收到了 topic 消息的那一刻，消息转发如图中所描述一样，分成了三条路。

这三条路代表了：自动转发、自定义转发、消息存储，这里选用三个不同的 consumer，保证消费线程池的足够宽，和转发 topic 队列足够可消费，自动转发收到消息后会根据源 topic 的类型再一次做 Tag 区分的转发到配置的 topic 关系上，同时这个转发关系是可以让研发自助管理的，也可以配置他的存活周期，非常适用于活动短期场景，在活动结束后，减少了服务的空转消费的情况。当然毕竟也要考虑到另外一个问题，多了一跳的操作会导致到转发的失败，对于这种场景，我们会对失败的消息做 exception 的存储，进行重试处理。

同时：我们对信鸽的转发能力做了压力测试，队列的长度设置的足够宽，不考虑写表链路的场景下，单纯的转发能力，消耗 io 的点主要还是集中在 broker 通信的场景上，如果考虑消息都采用异步落盘的情况下，系统的吞吐量会更优，选用了 「8U16G」 的服务器配置，在 32 台 docker 云容器的支撑下，receiver 是可以承担到 300w/min 的消息量，并且 cpu 还能保持到 45% 左右。

虽然信鸽的转发能力解决了我们的问题，但并不代表这是个最优解，我希望的最优解是可以让信鸽搭载 FaaS 平台，毕竟 FaaS 可以提供很多关于消息清洗的场景，而且 FaaS 在机器资源调度上会有更好表现。FaaS + BaaS 这样的组合，是未来系统技术转型的趋势。

10、本文小结

花费时间做一个系统到底带来什么样的好处，又遇到什么难点呢？

10.1开发维护性

这里用一个 case 来描述研发在使用信鸽服务做业务开发后会带来怎样的好处，大勇作为一名业务研发同学，今天他需要开发一个活动，活动涉及到榜单晋级、直播间杀怪、直播间飘屏、主播任务。

这个活动的流程思路是：

• 1）主播完成了 「xx」 任务后在直播间掉落一个「怪物」，并发送飘屏通知。
• 2）主播完成了 「xx」 任务后给榜单加上一些分数。
• 3）榜单跨日晋级 topN，topN 发送飘屏通知。
  

很幸运的是、以上涉及到的功能，以前都开发过了，这一次只需要完成组合，很不幸的是，大勇需要开发这类组合能力。直到他遇到了信鸽，一切迎刃而解了，每个功能都接入了信鸽，那么大勇只需要通过信鸽后台，配置好任务完成要飞向「杀怪」、「飘屏」等等信鸽，对于大勇可能只需要很短的时间提测了，发布流程也减少了，一次性的胶水组装代码也不需要，毕竟完成任务掉落怪物，这个逻辑写在任务系统好像也不是很合适。

10.2遇到的困难

在做消息管理这类问题处理的时候，实现业务覆盖的时候遇到了很多难点。

我们要对现有系统已经接入的 topic 做一些改造，在新业务场景中是屡试不爽的，但是在旧系统中（例如任务系统），新提供了一个任务的 topic，收发路由的旧消息，虽然我们也按照 SDK 的方式做了根据 tag（源 topic）做一些不同 service 的区分，但是这里依然避免不了关于数据清洗和数据结构的协议转换问题，这类问题可能与任务系统本身的清洗思路是有问题的，而这类问题最佳的解决方案一般可以选用脚本语言去做消息清洗会更加灵活一点。

同时在做容量评估的时候，初期的压测并不是很顺利，由于写表链路与信鸽服务存在一个服务中进行压测，如果对某些消息进行数据写入 TiDB 的话，即便是批量消费写入整体服务的吞吐量也是难以压上去的，因此对写TiDB链路的服务单独进行独立，单独进行这方面的压测，信鸽原始服务只做转发，而写存储这一块可以单独去做写能力的评估。

去掉了写 TiDB 链路的场景，单独对服务的进行吞吐量压测，起初选用的 「4U8G」 的服务器资源，由于整体的转发性能较为吃 cpu ，当提升了规格之后，整体的吞吐量有了很明显翻倍，而介于线上消息量的评估，100w/min 的消息可能是我们现有业务的极限状况，我们分别按照不同消息量做了压测，最后输出了一个压测结果集，会根据不同的消息量区间做适当的扩容和缩减。

10.3未来展望

本文就云音乐大直播活动中台技术团队在日常研发过程中遇到关于业务场景组合、消息管理这类问题，提供了一种系统设计的思路，希望可以帮助读者在日常开发提供一些参考的意见。

目前主要还是围绕着解决现有技术侧问题所展开的，后期会考虑对消息回放这一块作为修复数据的一个重要手段和解决方案，站在异常处理的视角上，如何帮助研发同学快速修复线上问题。

同时，面对未来国际化的场景下，对于消息用户地区机房不够敏感的场景下，希望可以通过一些手段来帮助业务侧消息转发到相关机房，协助 「Nydus」国际化后，解决业务侧路由的不清晰之处，而在未来的国际化路由机房的基础上，如果做到模块之间消息可以准确的路由到用户所在机房也是我们需要更加深入思考的问题。

我们希望信鸽可以作为直播相关产品在活动业务域的重要解决手段之一，帮助更多相关同学解决「复用」、「组合」的烦恼，同时希望它可以国际化，适应更多的产品场景之中。

11、参考资料

[0] 移动端实时音视频直播技术详解（一）：开篇》
[1] 海量实时消息的视频直播系统架构演进之路(视频+PPT)
[2] 百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路
[3] 阿里电商IM消息平台，在群聊、直播场景下的技术实践
[4] 微信直播聊天室单房间1500万在线的消息架构演进之路
[5] 百度直播的海量用户实时消息系统架构演进实践
[6] 百万人在线的直播间实时聊天消息分发技术实践
[7] 直播间海量聊天消息的架构设计难点实践
[8] vivo直播系统中IM消息模块的架构实践
[9] 万人群聊消息投递方案的思考和实践
[10] 海量实时消息的视频直播系统架构演进之路(视频+PPT)[附件下载]
[11] 社交场景下的统一即时通讯im消息流交互层模块化技术实践
[12] 阿里IM技术分享(八)：深度解密钉钉即时消息服务DTIM的技术设计
[13] B站IM消息系统的新架构升级实践
[14] 视频直播技术干货(九)：千万级直播系统后端架构设计的方方面面
[15] 视频直播技术干货(十)：一文读懂主流视频直播系统的推拉流架构、传输协议等
[16] 视频直播技术干货(十三)：B站实时视频直播技术实践和音视频知识入门