微信、陌陌等著名IM软件设计架构详解

作者:jinglijun

对微信、陌陌等进行了分析,发出来分享一下(时间有些久了)。

电量:对于移动设备最大的瓶颈就是电量了。因为用户不可能随时携带电源,充电宝。所以必须考虑到电量问题。那就要检查我们工程是不是有后台运行,心跳包发送时间是不是合理。

流量:对于好多国内大部分屌丝用户来说可能还是包月30M,那么我们必须站在广大用户角度来考虑问题了。一个包可以解决的就一个包。

网络:这个也是IM最核心的内容了,我们要做到在任何网络下等顺畅聊天那就不容易了,好多公司都用的xmpp框架,如果在强网络环境下,xmpp完全没有问题。但是那种弱网络环境下xmpp就束手无策啦,用户体验就很垃圾了。

个人觉得xmpp可以玩玩(参考看这个RFC3920和RFC3921), 但是用来做真正的产品就差远了。如果遇到一个做IM的朋友张口闭口都说xmpp的话,那么不用沟通了,肯定不是什么好产品。微信QQ以前也曾用过xmpp,但是最后也放弃了xmpp,就知道xmpp有很多弊端了,还有就是报文太大,好臃肿,浪费流量。为了保证稳定,微信用了长链接和短链接相结合,例如:

1、两个域名

2、说明

是HTTP协议扩展,运行8080 端口,http body为二进制(protobuf)。

主要用途(接口):

用户登录验证;

好友关系(获取,添加);

消息sync (newsync),自有sync机制;

获取用户图像;

用户注销;

行为日志上报。

朋友圈发表刷新

tcp 长连接, 端口为8080,类似微软activesync的二进制协议。

主要用途(接口):

接受/发送文本消息;

接受/发送语音;

接受/发送图片;

接受/发送视频文件等。

所有上面请求都是基于tcp长连接。在发送图片和视频文件等时,分为两个请求;第一个请求是缩略图的方式,第二个请求是全数据的方式。

2.2.1数据报文方面

增量上传策略:

每次8k左右大小数据上传,服务器确认;在继续传输。

图片上传:

先传缩略图,传文本消息,再传具体文件

下载:

先下载缩略图,在下载原图

下载的时候,全部一次推送。

3附录

3.1用户登录验证

3.3消息sync (newsync)

3.5用户注销

3.6行为日志上报

从现在互联网的发展而言,IM视频(包括IM里面视频通话)是一个方向,这些都应该成为互联网的基础设施,就像浏览器一样。现在IM还没有一个很好的解决方案,XMPP并不能很好地做到业务逻辑独立开来。从IM的本质来看,IM其实就是将一条消息从一个地方传输到另外一个地方,这个和TCP很像,为什么不实现一个高级点的TCP协议了,只是将TCP/IP里面的IP地址换成了一个类似XMPP的唯一ID而已,其他的很多细节都可以照搬TCP协议。有了这个协议之后,将业务逻辑在现有HTTP server的基础上做,例如发送语音和图片就相当于上传一个文件,服务器在处理完这个文件后就发一条特殊的IM消息。客户端收到这个IM消息后,按照IM消息里面urlHTTP server取语音文件和图片文件。将HTTP serverIM server打通之后,可以做很多事情。但将这个两个server合并在一块并不是一个好事,不然腾讯也不会有2005年的战略转型了。从现在的情况来看,应用除了游戏,都没怎么赚钱,现在能够承载赚钱业务的还是以web为主。IM不可以赚钱,但没有却是不行的,就像一个地方要致富,不修路是不行的道理一样。

协议:

除了上面介绍的XMPP,还有json和Protobuf。

JSON相信大家都知道是什么东西,如果不知道,那可就真的OUT了,GOOGLE一下去。这里就不介绍啥的了。

Protobuffer是一个类似JSON的一个传输协议,其实也不能说是协议,只是一个数据传输的东西罢了。

那它跟JSON有什么区别呢?

跨语言,这是它的一个优点。它自带了一个编译器,protoc,只需要用它进行编译,可以编译成JAVA、python、C++代码,暂时只有这三个,其他就暂时不要想了,然后就可以直接使用,不需要再写任何其他代码。连解析的那些都已经自带有的。JSON当然也是跨语言的,但这个跨语言是建立在编写代码的基础上。

陌陌设计

陌陌发展刚开始由于规模小,30-40W的连接数(包括Android后台长连接用户),也使用XMPP;由于XMPP的缺点:流量大(基于XML),不可靠(为传统固定网络设计,没有考虑 WIFI/2G/3G/地铁/电梯等复杂网络场景),交互复杂(登陆需5-6次,尤其是TLS握手);XMPP丢消息的根本原因:服务端和客户端处于“半关闭”状态,客户端假连接状态,服务端有收不到回执;Server端连接层和逻辑层代码没有解耦分离,常常重启导致不可用。

消息中转:

连接层:

逻辑层:

通讯协议设计:

协议设计要求:

高效:弱网络快速的收发

可靠:不会丢消息

易于扩展

协议格式:

XMPP/SIP协议

Redis协议:

优化

连接层(参见通讯服务器组成):只做消息转发,允许随时重启更新,设计原则简单/异步;单台压测试连接数70W;现状:1.5亿用户,月活5000W+,连接数1200W+;

逻辑层(参见通讯服务器组成):用户会话验证即登陆、消息存取、异步队列

采用私有通讯协议,目标:高效,弱网络快速收发;可靠:不会丢消息;易于扩展;参考协议格式:REDIS协议;参见协议格式、基于队列的消息协议、基于队列的交互、基于版本号的消息协议、基于版本号的交互等;

核心的长连接只用于传输轻量的实时数据,图片、语音等都开新的TCP或HTTP连接;

一切就绪后,最重要的就是监控,写一个APP查看所有的运营状态,每天观察。

如何选择最优路线,即智能路由。

二、智能路由、连接策略

多端口、双协议支持

应对移动网关代理的端口限制

支持TCP、HTTP两种协议

根据备选IP列表进行并发测速(IP+端口+协议)

后端根据终端连接情况,定时更新终端的备选IP列表

终端在连接空闲时上报测速数据,便于后端决策

TCP协议不通,自动切换到http

优先使用最近可用IP

并发测速,根据终端所处的位置下发多组IP、PORT,只用IP,不用域名

手机上的DNS50%不准

负载均衡器(LVS...)的问题– 单点失效

单点性能瓶颈

负载均衡从客户端开始做起• 域名负载的问题

域名系统不可靠– 更新延迟大

WNS(wireless network services)

1解决移动互联网开发常见问题:

通道:数据交互、大数据上传、push

网络连接:大量长链接管理、链接不上、慢、多地分布

运营支撑:海量监控、简化问题定位

登录&安全:登录鉴权、频率控制

移动互联网特点:

1、高延时:信道建立耗时(高RTT)

2、低宽带、高丢包

3、多运营商(电信,移动,联通等)

4、复杂网络

-2G,3G,4G,wifi。cmwap,cmnet。。

-网关限制:协议,端口

5、用户流动性大,上网环境复杂

WNS性能指标:

1、开发时间:历史一年半

2、链接成功率-99.9%

3、极端网络环境下成功率-由于常见app

4、crash率-0.02%(crash次数/登录用户数)

微信后台系统架构

背景:

A、分布式问题收敛

后台逻辑模块专注逻辑,快速开发

可能读取到过时的数据是个痛点

需要看到一致的数据

B、内部定义

数据拥有两个以上的副本

如果成功提交了变更,那么不会再返回旧数据

推演:

1增加一个数据

2序列号发生器,偏序

约束:只能有一个client操作

client有解决冲突的能力

问题转移:client如何分布?

3修改集群中一个制定的key的value

1)覆盖他

2)根据value的内容做修改

if value=1 then value:=2

通用解法:

1)paxos算法

工程难度

一切可控

分布式算法设计:

2)quorum算法(2011)

再单个key上面运算

真是系统约束

类paxos方案,简化

为每次变更选举(by key)

算法过程

提议/变更/同步/广播

系统架构

写流程

Replication& Sharding

权衡点

自治,负载均衡,扩散控制

replication->relation

容灾抵消

同城(上海)多数派存活

三园区(独立供电,独立)

Sharding

一组KV6为一个单位

1、人工阶段

局部扩容,影响收敛9

2均匀分布制定分段hash32(string)

翻倍扩容

3一致性哈希

具体实现?

1、业务侧快速开发

存储需要提供强一致性

丰富的数据模型支持(结构化、类SQL/KV)

条件读,条件写

2业务增长迅速,系统要能够方便的横向扩容

3设备故障/短时节点实效便成为常态,容灾自动化,主碑可写无需人工介入

4小数据

存储模型

纯内存

Bitcask

小表系统

LSM-tree

小表系统

1、解决放大问题

2、数据按变更聚集存储

3、Affected1

ChangeTable

(1+2+。。。。+n-1+total)/n

4、分裂与合并

数据流动

1、自动化迁移

2、节点同时做代理

3、合并磁盘io

同步流量

1、数据vs操作

2、幂等

3、保底策略

通信包量

1、动态合并

100K qps

200%-10%

3、权衡与估算

设计要点

1、吞吐量

2、异步化

3、复杂度

4、libco

自动修复系统

1、不要让错误累计

2、全量扫描

bitcask的一些变化

1、内存限制

2、全内存

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