支撐百萬用戶同時在線的高併發直播彈幕系統是如何煉成的？

直播彈幕是直播系統的核心功能之一。如何迅速作出一個有很好擴展性的彈幕系統？如何應對業務迅速發展？相信很多工程師/架構師都有自己的想法。

本文作者美拍架構師王靜波經歷了直播彈幕系統從無到有，從小到大的過程並對構建彈幕系統的經驗進行了總結。

直播彈幕指直播間的用戶，禮物，評論，點贊等消息，是直播間交互的重要手段。

美拍直播彈幕系統從 2015 年 11 月到現在，經過了三個階段的演進，目前能支撐百萬用戶同時在線。

本文比較好地詮釋了根據項目的發展階段，直播彈幕系統進行平衡演進的過程。這三個階段分別是快速上線，高可用保障體系建設，長連接演進。

快速上線

消息模型

美拍直播彈幕系統在設計初期的核心要求是：快速上線，並能支撐百萬用戶同時在線。

基於這兩點，我們的策略是前中期使用 HTTP 輪詢方案，中後期替換為長連接方案。

因此在業務團隊進行 HTTP 方案研發的同時，基礎研發團隊也緊鑼密鼓地開發長連接系統。

直播間消息，相對於 IM 的場景，有如下幾個特點：

• 消息要求及時，過時的消息對於用戶來說不重要。

• 鬆散的群聊，用戶隨時進群，隨時退群。

• 用戶進群后，離線期間（接聽電話）的消息不需要重發。

對於用戶來說，在直播間有三個典型的操作：

• 進入直播間，拉取正在觀看直播的用戶列表。

• 接收直播間持續發佈的彈幕消息。

• 自己發消息。

我們把禮物，評論，用戶的數據都當做消息來看待。

經過考慮選擇了 Redis 的 sortedset 存儲消息，消息模型如下：

• 用戶發消息，通過 Zadd，其中 score 消息的相對時間。

• 接收直播間的消息，通過 ZrangeByScore 操作，兩秒一次輪詢。

• 進入直播間，獲取用戶的列表，通過 Zrange 操作來完成。

因此總的流程是：

• 寫消息流程是: 前端機 -> Kafka -> 處理機 -> Redis。

• 讀消息流程是: 前端 -> Redis。

不過這裡有一個隱藏的併發問題：用戶可能丟消息。

如上圖所示，某個用戶從第 6 號評論開始拉取，同時有兩個用戶在發表評論，分別是 10，11 號評論。

如果 11 號評論先寫入，用戶剛好把 6，7，8，9，11 號拉走，用戶下次再拉取消息，就從 12 號開始拉取，結果是：用戶沒有看到 10 號消息。

為了解決這個問題，我們加上了兩個機制：

• 在前端機，同一個直播間的同一種消息類型，寫入 Kafka 的同一個 partition。

• 在處理機，同一個直播間的同一種消息類型，通過 synchronized 保證寫入 Redis 的串行。

消息模型及併發問題解決後，開發就比較順暢，系統很快就實現上線，達到了預先設定的目標。

上線後暴露問題的解決

上線後，隨著消息量的逐漸增加，系統陸續暴露出三個比較嚴重的問題，我們一一進行了解決。

問題一：消息串行寫入 Redis，如果某個直播間消息量很大，那麼消息會堆積在 Kafka 中，消息延遲較大。

解決辦法：

• 消息寫入流程：前端機-> Kafka -> 處理機 -> Redis。

• 前端機：如果延遲小，則只寫入一個 Kafka 的 partion；如果延遲大，則這個直播的這種消息類型寫入 Kafka 的多個 partion。

• 處理機：如果延遲小，加鎖串行寫入 Redis；如果延遲大，則取消鎖。

因此有四種組合，四個檔位，分別是：

• 一個 partion，加鎖串行寫入 Redis, 最大併發度：1。

• 多個 partition，加鎖串行寫入 Redis，最大併發度：Kafka partion的個數。

• 一個 partion，不加鎖並行寫入 Redis，最大併發度：處理機的線程池個數。

• 多個 partion，不加鎖並行寫入 Redis，最大併發度: Kafka partition 個數處理機線程池的個數。

• 延遲程度判斷：前端機寫入消息時，打上消息的統一時間戳，處理機拿到後，延遲時間 = 現在時間 - 時間戳。

• 檔位選擇：自動選擇檔位，粒度：某個直播間的某個消息類型。

問題二：用戶輪詢最新消息，需要進行 Redis 的 ZrangByScore 操作，redis slave 的性能瓶頸較大。

解決辦法：

• 本地緩存，前端機每隔 1 秒左右拉取一次直播間的消息，用戶到前端機輪詢數據時，從本地緩存讀取數據。

• 消息的返回條數根據直播間的大小自動調整，小直播間返回允許時間跨度大一些的消息，大直播間則對時間跨度以及消息條數做更嚴格的限制。

解釋：這裡本地緩存與平常使用的本地緩存，有一個最大區別，就是考慮了成本問題。

如果所有直播間的消息都進行緩存，假設同時有 1000 個直播間，每個直播間 5 種消息類型，本地緩存每隔 1 秒拉取一次數據，40 臺前端機，那麼對 Redis 的訪問 QPS 是 1000 * 5 * 40 = 20 萬。

成本太高，因此我們只有大直播間才自動開啟本地緩存，小直播間不開啟。

問題三：彈幕數據也支持回放，直播結束後，這些數據存放於 Redis 中，在回放時，會與直播的數據競爭 Redis 的 CPU 資源。

解決辦法：

• 直播結束後，數據備份到 MySQL。

• 增加一組回放的 Redis。

• 前端機增加回放的 local cache。

解釋：回放時，讀取數據順序是: local cache -> Redis -> mysql。localcache 與回放 Redis 都可以只存某個直播某種消息類型的部分數據，有效控制容量；local cache與回放 Redis 使用 sortedset 數據結構，這樣整個系統的數據結構都保持一致。

高可用保障

同城雙機房部署

雙機房分為主機房和從機房，寫入都在主機房，讀取則由兩個從機房分擔。從而有效保證單機房故障時，能快速恢復。

豐富的降級手段

全鏈路的業務監控

高可用保障建設完成後，迎來了 TFBOYS 在美拍的四場直播，這四場直播峰值同時在線人數達到近百萬，共 2860 萬人次觀看，2980 萬評論，26.23 億次點贊，直播期間，系統穩定運行，成功抗住壓力。

使用長連接替換短連接輪詢方案

長連接整體架構圖

詳細說明：

• 客戶端在使用長連接前，會調用路由服務，獲取連接層IP，路由層特性：a.可以按照百分比灰度；b.可以對 uid，deviceId，版本進行黑白名單設置。黑名單：不允許使用長連接；白名單：即使長連接關閉或者不在灰度範圍內，也允許使用長連接。這兩個特性保證了我們長短連接切換的順利進行。

• 客戶端的特性：a.同時支持長連接和短連接，可根據路由服務的配置來決定；b.自動降級，如果長連接同時三次連接不上，自動降級為短連接；c.自動上報長連接性能數據。

• 連接層只負責與客戶端保持長連接，沒有任何推送的業務邏輯。從而大大減少了重啟的次數，從而保持用戶連接的穩定。

• 推送層存儲用戶與直播間的訂閱關係，負責具體推送。整個連接層與推送層與直播間業務無關，不需要感知到業務的變化。

• 長連接業務模塊用於用戶進入直播間的驗證工作。

• 服務端之間的通訊使用基礎研發團隊研發的 tardis 框架來進行服務的調用，該框架基於 gRPC，使用 etcd 做服務發現。

長連接消息模型

我們採用了訂閱推送模型，下圖為基本的介紹：

舉例說明，用戶 1 訂閱了 A 直播，A 直播有新的消息：

• 推送層查詢訂閱關係後，知道有用戶 1 訂閱了 A 直播，同時知道用戶 1 在連接層 1 這個節點上，那麼就會告知連接層有新的消息。

• 連接層 1 收到告知消息後，會等待一小段時間（毫秒級），再拉取一次用戶 1 的消息，然後推送給用戶 1。

如果是大直播間（訂閱用戶多），那麼推送層與連接層的告知/拉取模型，就會自動降級為廣播模型。如下圖所示：

我們經歷了客戶端三個版本的迭代，實現了兩端（Android 與 iOS）長連接對短連接的替換，因為有灰度和黑白名單的支持，替換非常平穩，用戶無感知。

總結與展望

回顧了系統的發展過程，達到了原定的前中期使用輪詢，中後期使用長連接的預定目標，實踐了原定的平衡演進的原則。

從發展來看，未來計劃要做的事情有：

• 針對機房在北京，南方某些地區會存在連接時間長的情況。我們如何讓長連接更靠近用戶。

• 消息模型的進一步演進。

王靜波，畢業於西安交通大學，曾任職於網易和新浪微博，微博工作期間負責開放平臺業務和技術體系建設。2015 年 9 月加入美圖，就職於架構平臺部，目前負責部分核心業務和基礎設施的研發工作，包括彈幕服務、Feed 服務、任務調度和質量監控體系等。十餘年的後端研發經歷，擁有豐富的後端研發經驗，對於構建高可用、高併發的系統有較多實踐經驗。歡迎通過 [email protected] 跟他交流。