Goim框架的源码学习笔记

简介: Goim框架的源码学习笔记

B站1000 Wqps生产级IM服务框架

goin是b站公司技术总监毛剑创作,使用go语言开发,用于B站生产线上的IM服架(聊天室):

业务场景:

群聊:网页和移动端的群聊

单聊:一对一单聊,在B站终端的

推送:B站给推送客户推送的广告

官网:https://goim.io/

下面是官方的3590万QPS超高吞吐压测的报告实例和一些的概述

①、高伸缩,可扩展的微服务架构,需要有服务的注册中心,基于golang实现的

discovery。

②、基于谷歌的二进制传输协议性能高 grpc,只是个协议的机制,没有实现服务

的注册和发现

服务端配置:

CPU 内存 操作系统 数量
20核 DDR3 32GB Debian GNU/linux8 1

上面的使用的是独立的服务器更好,云服务器不好,因为如果用云服务器的话是共

用的物理资源

压测参数

①、不同UID同房间在线人数1,000,000

②、持续推送时长:15分钟

③、持续推送数量:40条/秒

④、推送内容:{"test":1}

⑤、推送类型:单房间推送

⑥、到达计算方式:1秒统计一次,一共30次

压力聚焦在网关上面comet

资源使用

①、每台服务端CPU使用:2000%~2300%(20个核心刚好满负载)  

②、每台服务端内存使用:14GB左右

③、GC耗时:504毫秒左右

④、流量使用:Incoming(450MBit/s),Outgoing(4.39GBit/s)

压测结果

推送到达:3590万/秒左右

没有做低性能的比如JWT校验,它是推送直接推送到的Kafka。

预估:如果加上JWT的话1w/qps   预估 2.5w/qps

架构图:

b1ced3bb4324246ddfee754621b180af.png

httpClient:推送消息的的业务系统。

logic:相当于网关的角色,然后经过kafka消息队列的削峰。

job:然后有个聚合的工作,队列缓冲,批量写入的功能,而且具备消息的分发服务。

comet:由分发服务job发给A实例comet,或者B实例comet。

在cap定理里面:ap和cp的是不可调和的,如果要cp的话需要在推送链路上一环一环

的确定好确认,ap是高并发,goim框架是保证ap模式的

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