状态推送
前言:扫码登录功能自微信提出后,越来越多的被应用于各个web与app。这两天公司要做一个扫码登录功能,在leader的技术支持帮助下(基本都靠leader排坑),终于将服务搭建起来,并且支持上万并发。
长连接选择
决定做扫码登录功能之后,在网上查看了很多的相关资料。对于扫码登录的实现方式有很多,淘宝用的是轮询,微信用长连接,QQ用轮询……。方式虽多,但目前看来大体分为两种,1:轮询,2:长连接。(两种方式各有利弊吧,我研究不深,优缺点就不赘述了)
在和leader讨论之后选择了用长连接的方式。所以对长连接的实现方式调研了很多:
1.微信长连接:通过动态加载script的方式实现。
这种方式好在没有跨域问题。
2.websocket长连接:在PC端与服务端搭起一条长连接后,服务端主动不断地向PC端推送状态。这应该是最完美的做法了。
3.我使用的长连接:PC端向服务端发送请求,服务端并不立即响应,而是hold住,等到用户扫码之后再响应这个请求,响应后连接断开。
为什么不采用websocket呢?因为当时比较急、而对于websocket的使用比较陌生,所以没有使用。不过我现在这种做法在资源使用上比websocket低很多。
接口设计
(本来想把leader画的一副架构图放上来,但涉及到公司,不敢)
自己画的一副流程图
稍微解释一下:
第一条连接:打开PC界面的时候向服务端发送请求并建立长连接(1)。当APP成功扫码后(2),响应这次请求(3)。
第二条连接类似。
分析得出我们的服务只需要两个接口即可
1.与PC建立长连接的接口
2.接收APP端数据并将数据发送给前端的接口
再细想可将这两个接口抽象为:
1.PC获取状态接口:get
2.APP设置状态接口:set
具体实现
用GO写的(不多哔哔)
长连接的根本原理:连接请求后,服务端利用channel阻塞住。等到channel中有value后,将value响应
Router
func Router(){
http.HandleFunc("/status/get", Get)
http.HandleFunc("/status/set", Set)
}
GET
每一条连接需要有一个KEY作标识,不然APP设置的状态不知道该发给那台PC。每一条连接即一个channel
var Status map[string](chan string) = make(map[string](chan string))
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
... //接收key的操作
key = ... //PC在请求接口时带着的key
Status[key] = make(chan string) //不需要缓冲区
value := <-Status[key]
ResponseJson(w, 0, "success", value) //自己封的响应JSON方法
}
SET
APP扫码后可以得到二维码中的KEY,同时将想给PC发送的VALUE一起发送给服务端
func Set(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
key = ...
value = ... //向PC传递的值
Status[key] <- value
}
这就是实现的最基本原理。
接下来我们一点点实现其他的功能。
1.超时
从网上找了很多资料,大部分都说这种方式
srv := &http.Server{
ReadTimeout: 5 * time.Second,
WriteTimeout: 10 * time.Second,
}
log.Println(srv.ListenAndServe())
这种方式确实是设置读超时与写超时。但(亲测)这种超时方式并不友善,假如现在WriteTimeout
是10s,PC端请求过来之后,长连接建立。PC处于pending
状态,并且服务端被channel
阻塞住。10s之后,由于超时连接失效(并没有断,我也不了解其中原理)。PC并不知道连接断了,依然处于pending
状态,服务端的这个goroutine
依然被阻塞在这里。这个时候我调用set接口,第一次调用没用反应,但第二次调用PC端就能成功接收value。
从图可以看出,我设置的WriteTimeout
为10s,但这条长连接即使15s依然能收到成功响应。(ps:我调用了两次set接口,第一次没有反应)
研究后决定不使用这种方式设置超时,采用接口内部定时的方式实现超时返回
select {
case <-`Timer`:
utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
case value := <-statusChan:
utils.ResponseJson(w, 0, "success", value)
}
Timer
即为定时器。刚开始Timer是这样定义的
Timer := time.After(60 * time.Second)
60s后Timer
会自动返回一个值,这时上面的通道就开了,响应timeout
但这样做有一个弊端,这个定时器一旦创建就必须等待60s,并且我没想到办法提前将定时器关了。如果这个长连接刚建立后5s就被响应,那么这个定时器就要多存在55s。这样对资源是一种浪费,并不合理。
这里选用了context
作为定时器
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Duration(Timeout)*time.Second)
defer cancel()
select {
case <-ctx.Done():
utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
case result := <-Status[key]:
utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
}
ctx在初始化的时候就设置了超时时间time.Duration(Timeout)*time.Second
超时之后ctx.Done()
返回完成,起到定时作用。如果没有cancel()则会有一样的问题。原因如下
具体参考如下:https://blog.csdn.net/liangzh...
context对比time包。提供了手动关闭定时器的方法cancel()
只要get请求结束,都会去关闭定时器,这样可以避免资源浪费(一定程度避免内存泄漏)。注
即使golang官方文档中,也推荐defer cancel()
这样写
官方文档也写到:即使ctx会在到期时关闭,但在任何场景手动调用cancel都是很好的做法。
这样超时功能就实现了
2.多机支持
服务如果只部署在一台机器上,万一机器跪了,那就全跪了。
所以我们的服务必须同时部署在多个机器上工作。即使其中一台挂了,也不影响服务使用。
这个图不会画,只能用leader的图了
在项目初期讨论的时候leader给出了两种方案。1.如图使用redis做多机调度。2.使用zookeeper将消息发送给多机
因为现在是用redis做的,只讲述下redis的实现。(但依赖redis并不是很好,多机的负载均衡还要依赖其他工具。zookeeper能够解决这个问题,之后会将redis换成zookeeper)
首先我们要明确多机的难点在哪?
我们有两个接口,get、set。get是给前端建立长连接用的。set是后端设置状态用的。
假设有两台机器A、B。若前端的请求发送到A机器上,即A机器与前端连接,此时后端调用set接口,如果调用的是A机器的set接口,那是最好,长连接就能成功响应。但如果调用了B机器的set接口,B机器上又没有这条连接,那么这条连接就无法响应。
所以难点在于如何将同一个key的get、set分配到一台机器。
做法有很多:
有人给我提过一个意见:在做负载均衡的时候,就将连接分配到指定机器。刚开始我觉的很有道理,但细细想,如果这样做,在以后如果要加机器或减机器的时候会很麻烦。对横向的增减机器不友善。
最后我还是采用了leader给出的方案:用redis绑定key与机器的关系
即前端请求到一台机器上,以key做键,以机器IP做值放在redis里面。后端请求set接口时先用key去redis里面拿到机器IP,再将value发送到这台机器上。
此时就多了一个接口,用于机器内部相互调用
ChanSet
func Router(){
http.HandleFunc("/status/get", Get)
http.HandleFunc("/status/set", Set)
http.HandleFunc("/channel/set", ChanSet)
}
func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
key = ...
value = ...
Status[key] <- value
}
GET
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
IP = getLocalIp() //得到本机IP
RedisSet(key, IP) //以key做键,IP做值放入redis
Status[key] <- value
...
}
SET
func Set(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
IP = RedisGet(key) //用key去取对应机器的IP
Post(IP, key, value) //将key与value都发送给这台机器
}
注
这里相当于用redis sentinel做多台机器的通信。哨兵会帮我们将数据同步到所有机器上
这样即可实现多机支持
3.跨域
刚部署到线上的时候,第一次尝试就跪了。查看错误...(Access-Control-Allow-Origin)...
因为前端是通过AJAX请求的长连接服务,所以存在跨域问题。
在服务端设置允许跨域
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
w.Header().Add("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type")
...
}
若是像微信的做法,动态的加载script方式,则没有跨域问题。
服务端直接允许跨域,可能会有安全问题,但我不是很了解,这里为了使用,就允许跨域了。
4.Map并发读写问题
跨域问题解决之后,线上可以正常使用了。紧接着请测试同学压测了一下。
预期单机并发10000以上,测试同学直接压了10000,服务挂了。
可能预期有点高,5000吧,于是压了5000,服务挂了。
1000呢,服务挂了。
100,服务挂了。
……
这下豁然开朗,不可能是机器问题,绝对是有BUG
看了下报错
去看了下官方文档
Map是不能并发的写操作,但可以并发的读。
原来对Map操作是这样写的
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
`Status[key] = make(chan string)`
`defer close(Status[key])`
...
select {
case <-ctx.Done():
utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
case `result := <-Status[key]`:
utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
}
...
}
func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
`Status[key] <- value`
...
}
Status[key] = make(chan string)
在Status(map)里面初始化一个通道,是map的写操作result := <-Status[key]
从Status[key]通道中读取一个值,由于是通道,这个值取出来后,通道内就没有了,所以这一步也是对map的写操作Status[key] <- value
向Status[key]内放入一个值,map的写操作
由于这三处操作的是一个map,所以要加同一把锁
var Mutex sync.Mutex
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
//这里是同组大佬教我的写法,通道之间的拷贝传递的是指针,即statusChan与Status[key]指向的是同一个通道
statusChan := make(chan string)
Mutex.Lock()
Status[key] = statusChan
Mutex.Unlock()
//在连接结束后将这些资源都释放
defer func(){
Mutex.Lock()
delete(Status, key)
Mutex.Unlock()
close(statusChan)
RedisDel(key)
}()
select {
case <-ctx.Done():
utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
case result := <-statusChan:
utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
}
...
}
func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
...
Mutex.Lock()
Status[key] <- value
Mutex.Unlock()
...
}
到现在,服务就可以正常使用了,并且支持上万并发。
5.Redis过期时间
服务正常使用之后,leader review代码,提出redis的数据为什么不设置过期时间,反而要自己手动删除。我一想,对啊。
于是设置了过期时间并且将RedisDel(key)
删了。
设置完之后不出意外的服务跪了。
究其原因
我用一个key=1请求get,会在redis内存储一条数据记录(1 => Ip).如果我set了这条连接,按之前的逻辑会将redis里的这条数据删掉,而现在是等待它过期。若是在过期时间内,再次以这个key=1,调用set接口。set接口依然会从redis中拿到IP,Post数据到ChanSet接口。而ChanSet中Status[key] <- value
由于Status[key]
是关闭的,会阻塞在这里,阻塞不要紧,但之前这里加了锁,导致整个程序都阻塞在这里。
这里和leader讨论过,仍使用redis过期时间但需要修复这个Bug
func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
Mutex.Lock()
ch := Status[key]
Mutex.Unlock()
if ch != nil {
ch <- value
}
}
不过这样有一个问题,就是同一个key,在过期时间内是无法多次使用的。不过这与业务要求并不冲突。
6.Linux文件最大句柄数
在给测试同学测试之前,自己也压测了一下。不过刚上来就疯狂报错,“%¥#@¥……%……%%..too many fail open...”
搜索结果是linux默认最大句柄数1024.
开了下自己的机器 ulimit -a
果然1024。修改(修改方法不多BB)
7.同时监听两个端口
服务有两个API,get是给前端使用的,对外开放。set是给后端使用的,内部接口。所以这两个接口需要放在两个端口上。
由于http.ListenAndServe()
本身有阻塞,故第一个监听需要一个goroutine
go http.ListenAndServe(":11000", FrontendMux) //对外开放的端口
http.ListenAndServe(":11001", BackendMux) //内部使用的端口
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。