本文引用了唐小智发表于InfoQ公众号上的“钉钉企业级IM存储架构创新之道”一文的部分内容,收录时有改动,感谢原作者的无私分享。
1、引言
业界的 IM 产品在功能上同质化较高,而企业级的 IM 产品对于高可用、安全性又有更高的要求,如何打造具备差异化的产品,又在高可用、安全性、数据一致性等方面具备较高的品质,是企业级 IM 产品成功的关键。钉钉在过去短短几年时间里,用户数已破 2 亿,企业组织数破千万,钉钉是在规划企业级 IM 产品的架构上有何过人之处?本文将围绕这个话题进行展开。
阅读提示:本文适合有一定IM后端架构设计经验的开发者阅读,或许出于商业产品技术秘密的考虑,分享者在本次所分享的内容上有所保留,鉴于阿里对于钉钉在技术上的内容分享做的非常少,所以本文虽然内容不够全面,但仍然值得一读。
学习交流:
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(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2848-1-1.html)
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《钉钉——基于IM技术的新一代企业OA平台的技术挑战(视频+PPT) [附件下载]》 (* 推荐)
3、不同的场景,钉钉的架构思路不同
钉钉的技术栈继承自阿里巴巴集团。阿里有着”大中台,小前台“的组织战略,所以钉钉在大的框架上是复用集团的能力,包括集团的中间件、存储引擎、微服务框架等。在此之上,钉钉聚焦在核心能力的研发,比如:IM 核心系统、系统单元化、音视频通讯,弱网优化,图片收发极致体验等等。
钉钉作为 ToB 产品,业务场景跟 ToC 的 IM 产品有很大区别,架构上也各有侧重。
3.1 万人大群的架构设计思路
(本图引用自:《钉钉——基于IM技术的新一代企业OA平台的技术挑战(视频+PPT)》 )
在钉钉里,企业的组织关系映射到 IM 的群,产生了为数众多的超级大群。和 500 群人数上限相比,钉钉支持万人大群,大幅提升了群的触达人数。
如此数目繁多的万人群给 IM 系统的流量冲击巨大。在节假日,特别是元旦、春节或者双 11 这样的重大活动时期,管理层和员工在大群高频互动,流量洪峰瞬间流过 IM 系统,挑战着系统的极限。
为支撑好超级大群,我们做了以下多点的优化。
3.1.1)降低存储扩散量:
最早 IM 使用写扩散模型,一万人的群发一条消息写一万次消息收件箱。优化为读扩散模型后,一条消息只需写一次消息收件箱,扩散量降低到万分之一。
3.1.2)智能限流:
在节日场景下,一些大群的消息发送频率过高,可能超过系统整体容量,影响 IM 系统稳定性。如果对每个群设置较低的发送阈值,系统又没有完全发挥出容量,从而提供足够流畅的用户体验。针对这个问题,我们设计了一种智能限流的方法,当总体流量超过系统阈值时,自动根据当时情况对消息发送频率相对较高的大群进行限流。
3.1.3)万人群成员多级缓存:
我们在客户端、服务端建立了群成员的多级缓存。
一方面增强了用户打开 at 列表、查看群成员列表的体验。因为群成员人数增大时,打开群成员列表的延迟提升明显,用户能感受到长达数十秒的卡顿。增加客户端缓存后,用户输入 @立刻响应成员列表,即使群里有几万个群成员。另一方面避免了大量群成员读写对 DB 的压力。如果压力直接打到 DB 层,万行记录的扩散量过大,很容易造成热点,影响系统稳定性。
3.1.4)端到端的体验保证:
客户端定期做极限压测,在群消息大规模刷屏的情况,保证用户体验流畅不卡顿。
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3.2 历史消息的架构设计思路
钉钉中的历史消息是可回溯的。在 ToB 场景下,数据属于企业的资产。企业有需求查看历史消息,因为它是关键的沟通信息。
_3.2.1)首先是既省流量,又不遗漏的历史消息回溯协议:_最近的消息通过同步协议推送到达客户端本地。而历史的消息,服务端不曾推送,客户端本地没有入库。在用户进入会话时,如果客户端发现本地消息不足,自动从服务端拉取不足的历史消息。采用这种推拉结合的协议,保证了消息不管多么久远,都可以毫无遗漏的从服务端同步下来。
_3.2.2)然后是低成本的历史消息存储架构:_消息具有典型的冷热属性: 用户访问的绝大部分都是最近的数据。我们自研了一套冷热分离架构,在冷库使用低成本高压缩率的存储引擎,大幅下降存储成本。
_3.2.3)最后是达到金融级安全保障的历史消息加密:_为了保证历史消息的安全性,我们在全链路使用金融级的加密算法,不留死角,确保没有任何人可以非法获取历史消息。
3.3 场景化
ToC IM 产品的场景都比较通用。比如微信群,每个人能够使用的功能集合是一样的,大家进群聊天,都可以改群昵称,群名称。
钉钉则是面向场景打造极致体验。以班级群为例,班级群里面没有用户的概念,变成了老师、家长、学生。进群后家长无法修改群昵称,完全由系统设置,比如"小明爸爸"。所以,班级群的进群路径、群管理、昵称展示,都是面向家校沟通场景的特殊优化,目的是做到家校场景的极致用户体验。
这给技术团队带来两方面的挑战。一方面是系统模型必须做到可扩展性强,足够灵活,能够快速地支持业务场景化的需求;另一方面是在维持业务快速迭代的情况下,保持核心 IM 系统的高可用性。因此钉钉的架构必须做到同时满足这两点需求。
还是以班级群为例。它使用小程序开发,不需要发版就可以做 bugfix、实现业务需求。同时服务端切分为了业务层和 IMCore 层。业务层做灵活多变的业务逻辑,迭代速度快。IMCore 层提供基础能力和扩展点,改动频次低,主要是提供高稳定性和单元化能力。服务分层后,基本做到了新需求不改动 IMCore 层。迭代速度快,系统稳定性强,达到了业务、技术皆大欢喜的局面。
3.4 单元化
单元化在钉钉有多层需求。
_3.4.1)高可用:_钉钉要保证 vip 用户在地域灾难的情况下可用。因此我们设计了一套基于单元化的异地容灾方案。当中心宕机,两分钟内一键把 vip 用户调度到容灾单元,确保用户能够正常使用 IM 基本功能。
_3.4.2)国际化:_海外地区的对于数据有合规的要求。同时,钉钉在当地部署应用,也给海外用户提供了更流畅的用户体验。
_3.4.3)支持大客户及特殊行业:_钉钉今天不仅承接中小企业的沟通办公,也承接不少政务大客户。他们对钉钉的诉求是具备专有云部署能力。
_3.4.4)容量:_随着业务发展,所有流量在中心处理不可扩展。把流量分散到多地域是一个必然选择。
钉钉通过一套代码部署,一套运维体系实现单元化,满足了以上多层次的需求。我们开发了单元化基础组件,动态路由,业务层数据同步组件等一系列基础设施,可以将钉钉部署在任何一个国家或地区,甚至客户的自有机房。
4、钉钉的高可用、安全性如何保证
企业级 IM 产品对于高可用和安全性的要求远高于 ToC 场景下的 IM 产品。一旦钉钉的消息发不出去或者收消息出现延迟,就会大面积影响企业的核心业务运转。同时,聊天数据长期保存,历史消息可实时回溯,一方面对数据存储提出了更高要求,另一方面也对数据的安全性带来了新的挑战。
钉钉在高可用性方面的努力,主要包括以下几个方面:
1)高可用架构:通过异地容灾、中间件冗余、存储冗余,在架构上避免单个中间件、存储或者地域的灾难对系统可用性产生影响。比如今天 IM 依赖的 DB 宕机,并不会影响用户的消息收发成功率;
2)变更管理:核心系统控制发布频率,每一次发布必须 checklist 校验。发布可灰度、可监控、可回滚,控制问题引入的影响面;
3)持续精进:通常大的故障都是由小的隐患累计产生。如何发现并解决系统中的隐患?得有机制性的解决方案。我们每天投入专人,去发现系统中的稳定性问题。常年累计下来,系统的健康度越来越高。
作为企业级应用,安全是钉钉的立身之本,也是企业客户最敏感的关注点。
钉钉在数据安全方面的努力,主要包括以下几个方面:
1)钉钉 IM 拥有高强度的链路加密,达到银行级数据加密级别:IM 在全链路上都是加密的,因为即使有一个点疏漏,数据就可能泄漏。所以在客户端、长连接、mq、存储、业务上下游,都做了加密。在接口访问层面,我们也有完善的鉴权、访问控制,确保数据不会被非法使用。
2)数据安全上,企业还可以选择第三方加密:聊天数据同时被钉钉、三方双重加密,数据只属于企业。
3)长期的安全技术沉淀:钉钉背后有阿里集团数千名工程师建立的安全保障机制。我们每一次发布都会有代码安全扫描,一般的水平权限漏洞都可以在扫描中发现,用工具把大部分漏洞扼杀在上线前。同时自主研发了动态防入侵系统,实时监测平台的安全状况,对于入侵事件具备分钟级快速发现能力及进行事件的快速响应、止血与溯源能力。
4)攻防演练:平时多演练,战时不流血。我们有专门的安全团队对系统进行攻防演练,红蓝对抗,及时发现潜在的安全问题,提升入侵检测及安全应急响应能力。
PS:以上有自high的成分存在,各位选择性阅读即可。
5、钉钉在存储等方面的创新
不同于传统 IM,钉钉在存储方面的业务需求与技术实现都有新的要求。
由于消息需要长期保存,钉钉做存储的一个重点必然是降低长期数据的存储成本。钉钉在其中做了很多事情,比如冷热分离,读写扩散,消息清理。没有成本上的优化,业务的增长带来的是不可持续的成本增长,这是无法接受的。
另一点是存储的单元化。一般 ToC 产品的单元化主要是由国际化驱动。海外市场有合规的要求,消息必须存储在当地。对于钉钉来说,除了国际化的需求,也有组织专有部署的需求,因此钉钉的存储架构上也支持单元化部署,以及多单元的互通。
除了业务场景变化给技术带来的新要求,技术同学也会有一些 geek 的想法,从而反哺业务。比如钉钉的聊天机器人,就是 IM 技术同学自发发起的。最初,很难说清楚聊天机器人对业务的贡献,因此技术同学就自己偷偷把 MVP 做出来。做出来以后,慢慢发现确实在工作中很有价值,包括 IM 的系统报警、用户 VOC 问题解决率提醒,命令行重启单台机器等等场景,用聊天机器人非常方便,很好的提高了工作效率。所以最终决定开放给用户,也受到了用户的广泛好评。
PS:本节内容有点水,各位选择阅读性即可。
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