转转平台IM系统架构设计与实践(一)：整体架构设计

2025-01-09 178 发布于江苏

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本文涉及的产品

RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB

云数据库 RDS PostgreSQL，高可用系列 2核4GB

云数据库 RDS MySQL，高可用系列 2核4GB

简介： 本文描述了转转IM为整个平台提供的支撑能力，给出了系统的整体架构设计，分析了系统架构的特性。

本文由转转王棕生分享，原题“IM系列(一)：转转IM系统架构探秘”，下文进行了排版和内容优化。

1、引言

转转是二手电商平台，在这个平台上，人人可以是买家，人人也可以是卖家。转转从最初的信息模式升级为一个闭环的交易模式，IM打通了买家与卖家之间的通道。本文描述了转转IM为整个平台提供的支撑能力，给出了系统的整体架构设计，分析了系统架构的特性。

技术交流：

- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》

- 开源IM框架源码：https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK（备用地址点此）

（本文已同步发布于：http://www.52im.net/thread-4764-1-1.html）

2、系列文章

本文是系列文章中的第1篇，本系列文章的大纲如下：

转转平台IM系统架构设计与实践(一)：整体架构设计（* 本文)
转转平台IM系统架构设计与实践(二)：详细设计与实现（稍后发布..）

3、本文作者

王棕生：转转架构平台部高级研发工程师，负责IM系统、推送系统和分布式存储系统。

4、系统能力定义

转转IM需要提供如下的支撑能力：

1）有的用户习惯使用APP、有的用户习惯免安装的小程序；还有的用户习惯于在“58同城”APP上搜索二手；所以IM需要支持APP、小程序、M端等各种终端类型，以及由转转平台衍生出的其他垂类APP。

2）IM是转转平台中的一个独立系统，需要向平台中的其他系统（如客服系统、风控系统）提供“联系人”和“私信”等IM能力。

3）在转转平台的各种运营活动中，需要借助于IM通道将商品消息、订单消息、交易消息及活动通知等实时的发送给用户。

总之：IM为转转平台提供一个可靠和稳定的通道，为用户与用户之间、业务系统与用户之间、平台与用户之间打造一个可以即时通讯的环境。

5、系统架构概览

转转IM系统架构设计如下图所示，自上而下包括四层：用户层、入口层、逻辑层和原子存储层。

转转IM系统架构设计图：

6、系统架构之“用户层”

用户层是IM服务的调用者，用户层支撑各类业务应用，包括APP、小程序、M端、平台运营类业务系统和ZZRPC。

APP基于TCP协议与IM服务端进行消息传输，小程序和M端则是通过HTTP协议。

ZZRPC是转转平台使用Java语言自研的RPC框架，而转转IM系统是使用C++语言进行研发的，所以IM需要通过适配支持ZZRPC服务的相互调用。

7、系统架构之“入口层”

入口层是IM系统的入口网关，包括：

1）Entry
2）Http-Entry
3）转转自研的分布式消息中间件ZZMQ；
4）IMUI。

Entry：负责维护与APP之间的TCP连接，把APP发送的业务请求包向后直接转发到逻辑层进行处理。Entry逻辑较为简单，不参与具体的业务处理，这样设计的原因是为了避免Entry因业务改造升级进行模块重启，而丢失与APP之间的TCP连接，影响大量用户。

Http-Entry：是HTTP版的Entry实现，Http-Entry负责维护的是与小程序和M端之间通过HTTP协议模拟的“长连接”。

HTTP“长连接”的实现原理是：小程序发送http_request到Http-Entry，Http-Entry会hold住连接不返回、不释放；当产生了该用户的私信数据时或hold住连接超过一定时间（如15秒）时，Http-Entry则返回http_response到小程序；小程序收到http_response时需要立即再次发送http_request到Http-Entry......。

ZZMQ：是转转自研的分布式消息队列，接收平台各个运营类业务系统生产的系统消息、广播消息和推送类消息，然后由IM逻辑模块进行消费处理。ZZMQ解耦了平台业务系统和IM系统。

IMUI：用于IM系统适配ZZRPC的调用；IMUI作为ZZRPC服务的提供者，接收ZZRPC客户端的请求后，按照IM系统的内部协议格式同步访问逻辑层，再将逻辑层的操作结果按ZZRPC协议进行封装，然后返回到ZZRPC的客户端。

8、系统架构之“逻辑层”

逻辑层包括Logic和Extlogic两个模块组件：

1）Logic负责实现IM系统核心的和轻量级的业务逻辑，如用户登录、获取未读数、发送私信等；
2）非核心的和重量级的业务由Extlogic进行实现；
3）Logic和Extlogic两个逻辑模块通过ZZMQ进行解耦。

例如：在私信逻辑处理流程中，Logic接收私信和用户在线时的私信推送，而对于离线私信Logic则会通过ZZMQ通知Extlogic进行离线消息的召回逻辑处理。

9、系统架构之“原子存储层”

IM需要持久化存储的数据包括私信消息、系统消息和联系人等。

这些数据通过传统的关系型数据库MySQL和NewSQL数据库TiDB进行保存：

1）TiDB是分布式数据库，具有天然的弹性扩容特性；
2）MySQL通过通用的分库分表策略来应对存储和查询负载。

Das接收逻辑层对持久化数据的读写请求，将请求放入本地队列中，然后按顺序对数据库进行同步读写操作。

ZZRedis是转转自研的分布式缓存系统，负责对用户的在线信息进行缓存。

Jtransit与IMUI类似，用于适配ZZRPC服务；Jtransit作为ZZRPC服务的调用，接收逻辑层的请求后，按照ZZRPC协议格式访问平台其他系统提供的服务，获取数据后封装成IM系统的协议数据返回到逻辑层。

10、架构特性1：伸缩性

对转转IM系统架构设计，从伸缩性、高可用、可靠性、可扩展性和高性能分别进行分析。

当转转并发访问的用户量不断增加，IM系统资源紧张时，需要通过增加机器进行水平弹性扩容，主要是通过服务管理平台控制中心进行实施的。入口层、逻辑层和原子层服务之间相互调用的关系如下表所示。

Entry和Http-Entry会作为调用方调用Logic的服务，Logic和Extlogic会作为调用方调用Das的服务和Entry与Http-Entry的服务，这些服务之间的关系通过控制中心进行管理。

首先：

1）服务方组件与控制中心建立TCP长连接，将服务内容包括本实例ip、端口、服务接口等等注册到控制中心；
2）调用方组件与控制中心建立TCP长连接，从控制中心轮询服务列表；
3）服务方组件增加机器弹性扩容时，新的实例会注册到控制中心，进而被调用方实时拉取到。

另外：

1）App通过域名连接Entry时会首先访问TGW，由TGW转发请求到Entry，所以增加Entry实例时需要在TGW进行注册；
2）小程序到Http-Entry的HTTP请求都是由Nginx进行中转，所以增加Http-Entry机器需要在Nginx上进行配置；
3）Extlogic作为ZZMQ的消费者，可以自由增加实例。

存储层扩容：

1）数据库MySQL通过分库和分表的方式进行扩容；
2）分布式数据库TiDB以及分布式缓存ZZRedis；
3）还有分布式消息队列ZZMQ自身具有天然的弹性伸缩特性。

11、架构特性2：高可用

1）入口层高可用：入口层Entry和Http-Entry的可用性分别由TGW和Nginx进行探活和迁移。

2）Logic高可用：Logic的可用性由入口层实例进行控制；为了保证同一用户消息的顺序性，Entry和Http-Entry会将同一个用户的请求通过哈希算法打到相同的Logic实例；若一索引号为x的Logic实例挂掉以后，Entry和Http-Entry会在重试后将请求打到索引号为(x+p)%n的Logic实例上（n为Logic实例数目，p的取值区间为[1,n) ）；注意p的取值不能固定，否则很容易将瞬时流量打到固定的Logic实例，引起雪崩效应。

3）Extlogic高可用：Extlogic负责消费消息队列ZZMQ中的消息，挂掉任意一个实例后，不影响业务的正常处理。

4）Das高可用：Das的高可用由Logic和Extlogic进行控制，原理与Logic高可用一致，在挂掉任意一个Das实例后，Logic和Extlogic会将请求打到索引号为(x+p)%n的Das实例上。

5）存储层高可用：MySQL通过一主两备模式保证其高可用，在主库挂掉以后，其中的一个备库变为主库继续对Das提供服务；分布式数据库TiDB、分布式缓存ZZRedis，分布式消息队列ZZMQ自身具有天然的高可用特性。

12、架构特性3：可靠性

程序的正确处理保证系统的可靠性，影响IM系统可靠性的因素主要是瞬时高峰导致的逻辑层Logic实例的系统资源被用光和原子层Das对数据库的访问超时。

1）Logic可靠性：逻辑层实例的系统资源被用光发生在业务的相互影响；例如瞬时大量用户登录IM系统时，Logic大部分或全部线程被调度用于处理用户登录业务，而没有足够的资源去处理私信等业务。提高Logic可靠性的方案，可以根据微服务思想对Logic按功能职责进行拆分，如拆分成Login_Logic、Msg_Logic、Contact_Logic等。

2）Das可靠性：对数据库的访问超时发生在数据库负载较高时，例如推送千万级广播系统消息时，会有大量的更新操作落到数据库上，此时数据库响应较慢或超时；因为Das对数据库的操作是同步的，所以会造成Das内部队列请求的堆积，其他业务请求也会被堆积而导致超时。提高Das可靠性的方案，可以根据业务类型在Das内部分别创建不同的请求队列，从而避免业务的相互影响。