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小米11.11:海量数据压力下的推送服务

| 作者 臧秀涛 关注 0 他的粉丝 发布于 2014年11月13日. 估计阅读时间: 7 分钟 | QCon北京2018全面起航:开启与Netflix、微软、ThoughtWorks等公司的技术创新之路!

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11.11大促,随着移动端业务量的急剧提升,像小米推送这样的基础服务也经受了巨大的考验。11月12日,小米的项目总监汪轩然在微博上宣布,“小米推送服务共发出9.65亿条消息,平均每分钟发送67万条。更值得一提的是,后台监控显示,推送服务后台系统在全天运作非常平稳,没有任何卡顿拥堵现象,让各种促销、返利、订单更新消息第一时间触达用户。”

汪轩然,2007年毕业于清华大学计算机系,后加入微软亚洲工程院,曾参与WP7上的浏览器的开发。2010年7月加入小米,曾担任米聊安卓团队的团队主管,现在在小米任项目总监,负责小米的开发者服务,掌管推送服务、统计服务和移动广告联盟三大业务,旨在为小米搭建一个移动App业务的互联网生态圈。

我们联系了汪轩然,就小米推送服务的架构、特点、性能等问题对他进行了采访,以下内容根据本次采访整理而成。

基础技术架构

协议是推送服务的核心。小米推送服务所采用的协议是由之前的米聊演变过来的,而米聊从一开始就选择使用XMPP协议,之后开发团队对XMPP协议做过几轮精简和重构。现在XMPP部分只是作为一个数据的传输层,之上跑着各种独立的业务,每个业务称为一个“channel”;每个channel上跑的数据格式可以是不一样的。消息推送服务是其中一个channel,这个channel上传输的数据是通过Thrift进行二进制化的协议格式。

再来看一下小米推送服务的服务端架构。下图是后台服务端的一个基本架构图。整个服务端包含如下几层:

  1. XMPP前端:用于维护跟客户端之间的长连接,使用EJabberd项目来处理来自客户端的XMPP请求,同时通过XMQ模块来处理推送服务特有的XMPP消息协议。
  2. 中间层:业务逻辑层,主要用于将消息请求异步化、创建和维护消息队列、以及处理客户端的一些命令请求(注册、设置别名、设置topic等)。
  3. HTTP前端:这一层负责对接来自第三方App的服务器的发消息的HTTPS请求,以及来自客户端生成账号的HTTPS请求。

再就是数据存储,这里采用了小米的统一HBase存储,同时还使用MySQL来保存一些量不大,但需要复杂过滤条件的数据(topic等),并且为了降低对HBase的压力,中间还加了一层Redis作为缓存。

(点击图像放大)

最后看一下客户端架构。客户端SDK主要包含两个层次:SDK层和PushService层。前者提供了面向App接入的接口、回调方法以及对Thrift的数据进行反序列化的处理逻辑;后者用于维护XMPP长连接和收发消息。两层之间使用Intent方式来传输数据。值得一提的是,在MIUI系统上,PushService层是系统共用的,即MIUI系统提供了一个统一的PushService管理模块,不需要每个应用单独启动自己的PushService。

 

功能实现

小米推送服务支持单发和群发消息两种推送方式。单发消息支持针对regID和别名两种方式,regID是小米推送服务后台根据设备标识+appID+时间戳生成,为了减少设备碰撞概率,设备标识我们采用的依据是imei+AndroidID+build序列号。别名是App在客户端设置上报的,便于应用将自己的设备/用户标识符同我们的regID作关联,这样App就不需要在后台维护regID跟设备/用户的对应关系了。群发消息采用打标签的方式来区分,客户端和服务端都可以给指定设备设置标签,发消息的时候,只需选取指定标签发送即可,小米推送后台会将标签所对应的设备展开。一个标签支持的设备数无上限。

那小米推送服务的稳定性是如何保证的呢?小米推送服务采用多机房方案,平时流量均摊,一旦某个机房出现故障,流量无缝切换到其它机房,并且单个机房的容量能保证提供无损服务。目前是双机房部署,预计明年会扩展第三个机房。

安全性也是小米推送服务重点考虑的一个因素。数据传输过程中,得益于推送服务采用的双层协议方案,消息会采取双重加密,第一重是XMPP传输层,保证数据在网络传输的过程中不会被篡改、监听。第二重是在Thrift二进制层,用以保证消息到达Service之后,通过broadcast发送给App进程的过程中不会被截获和伪造。第二重加密往往会被其它第三方推送服务忽略,但其风险同样很大。

性能指标

11.11大促,所面对的请求量是在小米推送服务的设计容量之内的,目前设计和机器规模可以支持峰值每分钟1000万条消息;平时业务量至少每分钟40万,峰值每分钟600万条消息。

推送消息量平时波动很大,所以开发团队准备着流量随时可能忽增200%的情况,并在线下做好压力测试和优化;如果流量特别大,还有以下应对措施:

  1. 异步排队处理,此时消息送达时间可能会比平时稍慢,但不会对整个系统有太大冲击;
  2. 消息有优先级,广播消息会以低优先级处理;
  3. 限流,控制开发者发送消息的频率;
  4. 扩容,如果机器负载过高或者某个服务有瓶颈,可以很快速地增加机器,部署服务,增强系统处理能力。

小米推送服务所经历的重构

软件系统在开发和演进过程中,经常会经历较大规模的重构。小米推送服务有两次比较大的重构。

一是开发语言从Erlang 转为Java。 小米原来的消息系统是使用Erlang开发的,所以推送系统的第一版也是基于Erlang;但是Erlang的社区不够活跃,开发人员很难找,学习曲线陡,支持工具和类库少,所以后来开发团队选择了使用Java重新开发;迁移到Java后,对开发人员的要求降低,各种工具和类库较多,大大提高了开发效率。

二是无处不在的Cache。客户端使用小米推送服务的SDK,开发者使用API的情况千变万化,很多场景是意料之外的;需要对调用频繁的业务添加Cache,尽可能在本地进程内处理;例如,对于客户端调用API设置别名和订阅topic,先检查Cache是否已经设置过,只有没有设置才往后端服务发送;优化后,后台服务的业务压力大大减少。

在开发小米推送过程中的一些感悟

  1. 服务要支持水平扩展,尽可能实现为无状态,或者使用一致性哈希进行划分;方便扩容,可以保证即使系统暂时有性能瓶颈也能通过加机器解决。
  2. 监控先行,能够很方便地采集、分析服务器的负载和业务的请求量、percentile、slow log,能够清楚了解到系统的瓶颈,有针对性地改进。
  3. 不要过早优化,先实现功能并尽快上线,根据监控数据对关键地方进行优化。
  4. 敏捷开发,快速迭代,日拱一卒,每天都有简短的站立会议,能够迅速响应变化,持续改进系统。

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