一、引言

即時通訊（IM）功能對於電商平臺來說非常重要，特別是旅遊電商。

從商品複雜性來看，一個旅遊商品可能會包括使用者在未來一段時間的衣、食、住、行等方方面面。從消費金額來看，往往單次消費額度較大。對目的地的陌生、在行程中可能的問題，這些因素使使用者在購買前、中、後都存在和商家溝通的強烈需求。可以說，一個好用的 IM 可以在一定程度上對企業電商業務的 GMV 起到促進作用。

本文我們將結合馬蜂窩旅遊電商IM系統的發展歷程，單獨介紹基於Go重構分散式IM系統過程中的實踐和總結（本文相當於《從游擊隊到正規軍(一)：馬蜂窩旅遊網的IM系統架構演進之路》一文的進階篇），希望可以給有相似問題的朋友一些借鑑。

另外：如果你對Go在高併發系統中的應用感興趣，即時通訊網的以下兩篇也值得一讀：

《Go語言構建千萬級線上的高併發訊息推送系統實踐(來自360公司)》

《12306搶票帶來的啟示：看我如何用Go實現百萬QPS的秒殺系統(含原始碼)》

系列文章：

《從游擊隊到正規軍(一)：馬蜂窩旅遊網的IM系統架構演進之路》

《從游擊隊到正規軍(二)：馬蜂窩旅遊網的IM客戶端架構演進和實踐總結》

《從游擊隊到正規軍(三)：基於Go的馬蜂窩旅遊網分散式IM系統技術實踐》（* 本文）

關於馬蜂窩旅遊網：

馬蜂窩旅遊網是中國領先的自由行服務平臺，由陳罡和呂剛創立於2006年，從2010年正式開始公司化運營。馬蜂窩的景點、餐飲、酒店等點評資訊均來自上億使用者的真實分享，每年幫助過億的旅行者制定自由行方案。

學習交流：

- 即時通訊/推送技術開發交流5群：215477170 [推薦]

- 移動端IM開發入門文章：《新手入門一篇就夠：從零開發移動端IM》

（本文同步釋出於：http://www.52im.net/thread-2909-1-1.html）

二、相關文章

《一套海量線上使用者的移動端IM架構設計實踐分享(含詳細圖文)》

《從零到卓越：京東客服即時通訊系統的技術架構演進歷程》

《蘑菇街即時通訊/IM伺服器開發之架構選擇》

《以微博類應用場景為例，總結海量社交系統的架構設計步驟》

《一套高可用、易伸縮、高併發的IM群聊、單聊架構方案設計實踐》

《騰訊QQ1.4億線上使用者的技術挑戰和架構演進之路PPT》

《瓜子IM智慧客服系統的資料架構設計（整理自現場演講，有配套PPT）》

《阿里釘釘技術分享：企業級IM王者——釘釘在後端架構上的過人之處》

三、技術背景和問題

與廣義上的即時通訊不同，電商各業務線有其特有業務邏輯，如客服聊天系統的客人分配邏輯、敏感詞檢測邏輯等，這些往往要耦合進通訊流程中。隨著接入業務線越來越多，即時通訊服務冗餘度會越來越高。同時整個訊息鏈路追溯複雜，服務穩定性很受業務邏輯的影響。

之前我們 IM 應用中的訊息推送主要基於輪詢技術，訊息輪詢模組的長連線請求是通過 php-fpm 掛載在阻塞佇列上實現。當請求量較大時，如果不能及時釋放 php-fpm 程序，對伺服器的效能消耗很大。

為了解決這個問題，我們曾用 OpenResty+Lua 的方式進行改造，利用 Lua 協程的方式將整體的 polling 的能力從 PHP 轉交到 Lua 處理，釋放一部 PHP 的壓力。這種方式雖然能提升一部分效能，但 PHP-Lua 的混合異構模式，使系統在使用、升級、除錯和維護上都很麻煩，通用性也較差，很多業務場景下還是要依賴 PHP 介面，優化效果並不明顯。

為了解決以上問題，我們決定結合電商 IM 的特定背景對 IM 服務進行重構，核心是實現業務邏輯和即時通訊服務的分離。

更多有關馬蜂窩旅遊網的IM系統架構的演進過程，請詳讀：《從游擊隊到正規軍(一)：馬蜂窩旅遊網的IM系統架構演進之路》一文，在此不再贅述。

四、基於Go的雙層分散式IM架構4.1、實現目標

1）業務解耦：

將業務邏輯與通訊流程剝離，使 IM 服務架構更加清晰，實現與電商 IM 業務邏輯的完全分離，保證服務穩定性。

2）接入方式靈活：

之前新業務接入時，需要在業務伺服器上配置 OpenResty 環境及 Lua 協程程式碼，非常不便，IM 服務的通用性也很差。考慮到現有業務的實際情況，我們希望 IM 系統可以提供 HTTP 和 WebSocket 兩種接入方式，供業務方根據不同的場景來靈活使用。

比如已經接入且執行良好的電商定製化團隊的待辦系統、定製遊搶單系統、投訴系統等下行相關的系統等，這些業務沒有明顯的高併發需求，可以通過 HTTP 方式迅速接入，不需要熟悉稍顯複雜的 WebSocket 協議，進而降低不必要的研發成本。

3）架構可擴充套件：

為了應對業務的持續增長給系統性能帶來的挑戰，我們考慮用分散式架構來設計即時通訊服務，使系統具有持續擴充套件及提升的能力。

4.2、語言選擇

目前，馬蜂窩技術體系主要包括 PHP，Java，Golang，技術棧比較豐富，使業務做選型時可以根據問題場景選擇更合適的工具和語言。

結合 IM 具體應用場景，我們選擇 Go 的原因包括：

1）執行效能：在效能上，尤其是針對網路通訊等 IO 密集型應用場景。Go 系統的效能更接近 C/C++；

2）開發效率：Go 使用起來簡單，程式碼編寫效率高，上手也很快，尤其是對於有一定 C++ 基礎的開發者，一週就能上手寫程式碼了。

4.3、架構設計

整體架構圖如下：

名詞解釋：

1）客戶：一般指購買商品的使用者；

2）商家：提供服務的供應商，商家會有客服人員，提供給客戶一個線上諮詢的作用；

3）分發模組：即 Dispatcher，提供訊息分發的給指定的工作模組的橋接作用；

4）工作模組：即 Worker 伺服器，用來提供 WebSocket 服務，是真正工作的一個模組。

架構分層：

1）展示層：提供 HTTP 和 WebSocket 兩種接入方式；

2）業務層：負責初始化訊息線和業務邏輯處理。如果客戶端以 HTTP 方式接入，會以 JSON 格式把訊息傳送給業務伺服器進行訊息解碼、客服分配、敏感詞過濾，然後下發到訊息分發模組準備下一步的轉換；通過 WebSocket 接入的業務則不需要訊息分發，直接以 WebSocket 方式傳送至訊息處理模組中；

3）服務層：由訊息分發和訊息處理這兩層組成，分別以分散式的方式部署多個 Dispatcher 和 Worker 節點。Dispatcher 負責檢索出接收者所在的伺服器位置，將訊息以 RPC 的方式傳送到合適的 Worker 上，再由訊息處理模組通過 WebSocket 把訊息推送給客戶端；

4）資料層：Redis 叢集，記錄使用者身份、連線資訊、客戶端平臺（移動端、網頁端、桌面端）等組成的唯一 Key。

4.4、服務流程

步驟一：

如上圖右側所示：

使用者客戶端與訊息處理模組建立 WebSocket 長連線；

通過負載均衡演算法，使客戶端連線到合適的伺服器（訊息處理模組的某個 Worker）；

連線成功後，記錄使用者連線資訊，包括使用者角色（客人或商家）、客戶端平臺（移動端、網頁端、桌面端）等組成唯一 Key，記錄到 Redis 叢集。

步驟二：

如圖左側所示，當購買商品的使用者要給管家發訊息的時候，先通過 HTTP 請求把訊息發給業務伺服器，業務服務端對訊息進行業務邏輯處理。

1）該步驟本身是一個 HTTP 請求，所以可以接入各種不同開發語言的客戶端。通過 JSON 格式把訊息傳送給業務伺服器，業務伺服器先把訊息解碼，然後拿到這個使用者要傳送給哪個商家的客服的。

2）如果這個購買者之前沒有聊過天，則在業務伺服器邏輯裡需要有一個分配客服的過程，即建立購買者和商家的客服之間的連線關係。拿到這個客服的 ID，用來做業務訊息下發；如果之前已經聊過天，則略過此環節。

3）在業務伺服器，訊息會非同步入資料庫。保證訊息不會丟失。

步驟三：

業務服務端以 HTTP 請求把訊息傳送到訊息分發模組。這裡分發模組的作用是進行中轉，最終使服務端的訊息下發給指定的商家。

步驟四：

基於 Redis 叢集中的使用者連線資訊，訊息分發模組將訊息轉發到目標使用者連線的 WebSocket 伺服器（訊息處理模組中的某一個 Worker）

2）訊息透傳 Worker 的時候，多種策略保障訊息一定會下發到 Worker。

步驟五：

訊息處理模組將訊息通過 WebSocket 協議推送到客戶端。

1）在投遞的時候，接收者要有一個 ACK(應答) 資訊來回饋給 Worker 伺服器，告訴 Worker 伺服器，下發的訊息接收者已經收到了。

2）如果接收者沒有傳送這個 ACK 來告訴 Worker 伺服器，Worker 伺服器會在一定的時間內來重新把這個資訊傳送給訊息接收者。

3）如果投遞的資訊已經發送給客戶端，客戶端也收到了，但是因為網路抖動，沒有把 ACK 資訊傳送給伺服器，那伺服器會重複投遞給客戶端，這時候客戶端就通過投遞過來的訊息 ID 來去重展示。

以上步驟的資料流轉大致如圖所示：

4.5、系統完整性設計4.5.1 可靠性

（1）訊息不丟失：

為了避免訊息丟失，我們設定了超時重傳機制。服務端會在推送給客戶端訊息後，等待客戶端的 ACK，如果客戶端沒有返回 ACK，服務端會嘗試多次推送。

目前預設 18s 為超時時間，重傳 3 次不成功，斷開連線，重新連線伺服器。重新連線後，採用拉取歷史訊息的機制來保證訊息完整。

（2）多端訊息同步：

客戶端現有 PC 瀏覽器、Windows 客戶端、H5、iOS/Android，系統允許使用者多端同時線上，且同一端可以多個狀態，這就需要保證多端、多使用者、多狀態的訊息是同步的。

我們用到了 Redis 的 Hash 儲存，將使用者資訊、唯一連線對應值 、連線標識、客戶端 IP、伺服器標識、角色、渠道等記錄下來，這樣通過 key(uid) 就能找到一個使用者在多個端的連線，通過 key+field 能定位到一條連線。

4.5.2 可用性

上文我們已經說過，因為是雙層設計，就涉及到兩個 Server 間的通訊，同進程內通訊用 Channel，非同程序用訊息佇列或者 RPC。綜合性能和對伺服器資源利用，我們最終選擇 RPC 的方式進行 Server 間通訊。

在對基於 Go 的 RPC 進行選行時，我們比較了以下比較主流的技術方案：

1）Go STDRPC：Go 標準庫的 RPC，效能最優，但是沒有治理；

2）RPCX：效能優勢 2*GRPC + 服務治理；

3）GRPC：跨語言，但效能沒有 RPCX 好；

4）TarsGo：跨語言，效能 5*GRPC，缺點是框架較大，整合起來費勁；

5）Dubbo-Go：效能稍遜一籌, 比較適合 Go 和 Java 間通訊場景使用。

最後我們選擇了 RPCX，因為效能也很好，也有服務的治理。

兩個程序之間同樣需要通訊，這裡用到的是 ETCD 實現服務註冊發現機制。

當我們新增一個 Worker，如果沒有註冊中心，就要用到配置檔案來管理這些配置資訊，這挺麻煩的。而且你新增一個後，需要分發模組立刻發現，不能有延遲。

在進行註冊中心的選型時，我們主要調研了 ETCD、ZooKeeper、Consul。

三者的壓測結果參考如下：

結果顯示，ETCD 的效能是最好的。另外，ETCD 背靠阿里巴巴，而且屬於 Go 生態，我們公司內部的 K8S 叢集也在使用。

綜合考量後，我們選擇使用 ETCD 作為服務註冊和發現元件。並且我們使用的是 ETCD 的叢集模式，如果一臺伺服器出現故障，叢集其他的伺服器仍能正常提供服務。

小結一下：通過保證服務和程序間的正常通訊，及 ETCD 叢集模式的設計，保證了 IM 服務整體具有極高的可用性。

4.5.3 擴充套件性

訊息分發模組和訊息處理模組都能進行水平擴充套件。當整體服務負載高時，可以通過增加節點來分擔壓力，保證訊息即時性和服務穩定性。

4.5.4 安全性

處於安全性考慮，我們設定了黑名單機制，可以對單一 uid 或者 ip 進行限制。比如在同一個 uid 下，如果一段時間內建立的連線次數超過設定的閾值，則認為這個 uid 可能存在風險，暫停服務。如果暫停服務期間該 uid 繼續傳送請求，則限制服務的時間相應延長。

4.6、效能優化和踩過的坑4.6.1 效能優化

1）JSON 編解碼：

開始我們使用官方的 JSON 編解碼工具，但由於對效能方面的追求，改為使用滴滴開源的 Json-iterator，使在相容原生 Golang 的 JSON 編解碼工具的同時，效率上有比較明顯的提升。

以下是壓測對比的參考圖：

2）time.After：

在壓測的時候，我們發現記憶體佔用很高，於是使用 Go Tool PProf 分析 Golang 函式記憶體申請情況，發現有不斷建立 time.After 定時器的問題，定位到是心跳協程裡面。

原來程式碼如下：

優化後的程式碼為：

優化點在於 for 迴圈裡不要使用 select + time.After 的組合。

3）Map 的使用：

在儲存連線資訊的時候會用到 Map。因為之前做 TCP Socket 的專案的時候就遇到過一個坑，即 Map 在協程下是不安全的。當多個協程同時對一個 Map 進行讀寫時，會丟擲致命錯誤：fetal error:concurrent map read and map write，有了這個經驗後，我們這裡用的是 sync.Map

4.6.2 踩坑經驗

1）協程異常：

基於對開發成本和服務穩定性等問題的考慮，我們的 WebSocket 服務基於 Gorilla/WebSocket 框架開發。其中遇到一個問題，就是當讀協程發生異常退出時，寫協程並沒有感知到，結果就是導致讀協程已經退出但是寫協程還在執行，直到觸發異常之後才退出。

這樣雖然從表面上看不影響業務邏輯，但是浪費後端資源。在編碼時應該注意要在讀協程退出後主動通知寫協程，這樣一個小的優化可以這在高併發下能節省很多資源。

2）心跳設計：

舉個例子：之前我們在閒時心跳功能的開發中走了一些彎路。最初在伺服器端的心跳傳送是定時心跳，但後來在實際業務場景中使用時發現，設計成伺服器讀空閒時心跳更好。因為使用者都在聊天呢，發一個心跳幀，浪費感情也浪費頻寬資源。

這時候，建議大家在業務開發過程中如果程式碼寫不下去就暫時不要寫了，先結合業務需求用文字梳理下邏輯，可能會發現之後再進行會更順利。

3）每天分割日誌：

日誌模組在起初調研的時候基於效能考慮，確定使用 Uber 開源的 ZAP 庫，而且滿足業務日誌記錄的要求。日誌庫選型很重要，選不好也是影響系統性能和穩定性的。

ZAP 的優點包括：

1）顯示程式碼行號這個需求，ZAP 支援而 Logrus 不支援，這個屬於提效的。行號展示對於定位問題很重要；

2）ZAP 相對於 Logrus 更為高效，體現在寫 JSON 格式日誌時，沒有使用反射，而是用內建的 json encoder，通過明確的型別呼叫，直接拼接字串，最小化效能開銷。

小坑：每天寫一個日誌檔案的功能，目前 ZAP 不支援，需要自己寫程式碼支援，或者請求系統部支援。

五、效能表現

壓測 1：

上線生產環境並和業務方對接以及壓測，目前定製業務已接通整個流程，寫了一個 Client。模擬定期發心跳幀，然後利用 Docker 環境。開啟了 50 個容器，每個容器模擬併發起 2 萬個連線。這樣就是百萬連線打到單機的 Server 上。單機記憶體佔用 30G 左右。

壓測 2：

同時併發 3000、4000、5000 連線，以及調整發送頻率，分別對應上行：60萬、80 萬、100 萬、200 萬， 一個 6k 左右的日誌結構體。

其中有一半是心跳包 另一半是日誌結構體。在不同的壓力下的下行延遲資料如下：

結論：

隨著上行的併發變大，延遲控制在 24-66 毫秒之間。所以對於下行業務屬於輕微延遲。另外針對 60 萬 5k 上行的同時，用另一個指令碼模擬開啟 50 個協程併發下行 1k 的資料體，延遲是比沒有併發下行的時候是有所提高的，延遲提高了 40ms 左右。

六、本文小結

基於 Go 重構的 IM 服務在 WebSocket 的基礎上，將業務層設計為配有訊息分發模組和訊息處理模組的雙層架構模式，使業務邏輯的處理前置，保證了即時通訊服務的純粹性和穩定性；同時訊息分發模組的 HTTP 服務方便多種程式語言快速對接，使各業務線能迅速接入即時通訊服務。

最後，我還想為 Go 搖旗吶喊一下。很多人都知道馬蜂窩技術體系主要是基於 PHP，有一些核心業務也在向 Java 遷移。與此同時，Go 也在越來越多的專案中發揮作用。現在，雲原生理念已經逐漸成為主流趨勢之一，我們可以看到在很多構建雲原生應用所需要的核心專案中，Go 都是主要的開發語言，比如 Kubernetes，Docker，Istio，ETCD，Prometheus 等，包括第三代開源分散式資料庫 TiDB。

所以我們可以把 Go 稱為雲原生時代的母語。「雲原生時代，是開發者最好的時代」，在這股浪潮下，我們越早走進 Go，就可能越早在這個新時代搶佔關鍵賽道。希望更多小夥伴和我們一起，加入到 Go 的開發和學習陣營中來，拓寬自己的技能圖譜，擁抱雲原生。

附錄：更多IM架構設計方面的文章

[1] 有關IM架構設計的文章：

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