Go语言异步服务器框架原理和实现

时间:2022-05-05
本文章向大家介绍Go语言异步服务器框架原理和实现,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

Go语言类库中,有两个官方的服务器框架,一个HTTP,一个是RPC。使用这个两个框架,已经能解决大部分的问题,但是,也有一些需求,这些框架是不够的,这篇文章,我们先分析一下HTTP 和 RPC服务器的特点, 然后结合这两个服务器的特点,我实现了一个新的服务器,这个服务器非常适合客户端和服务器端有大量交互的情况。

HTTP服务器的特点:

HTTP的请求 和 响应的周期如下:

对于一个HTTP 长连接,一个请求必须等到一个响应完成后,才能进行下一个请求。这就是http协议最本质的特点,是串行化的。而这个特点保证了http协议的简洁性,一个请求中间不会插入其他的请求干扰,这样不需要去对应请求和响应。但是,同时也有个弱点,那就是不适合做大量的请求。举个实际中我们遇到的例子,我们要把大量的中国客户的订单送入英国的交易所,交易所的接口是http协议的,从中国到英国,一次http的请求到响应至少需要 300ms左右,这样一秒一个连只能发送3个,就算是开十个线程发送(接口对线程总数是有限制的),1s 也只能是30个。而最高峰的时候,我们可能1s 要发送1万个订单,那采用http协议就不能满足我们的要求了(这个可以通过fix协议解决)。

当然,http可以解决批量提交的需求,只要增加一个批量提交的接口就可以了。但是,这样的实现方式不够自然,而且增加了额外的接口。

RPC服务的特点:

PRC服务器克服了http服务器串流模型,可以并发的提交请求。请求响应的周期图如下:

RPC服务,已经可以客服http服务器的串流的劣势,可以批量提交大量的数据。在局域网的中测试,1s钟可以实现3万次左右的请求。而相同的条件下,http在局域网中,只能实现1500次左右的请求,真实环境下面,延时严重,http性能会急剧下降。在两个不同的机房中,有百兆带宽相连,实际测试rpc请求是两万次左右,http是 500次左右,而且http占用很多头部的带宽。

RPC的一个核心特点是类似一次函数调用。这样一个请求 只能 对应于 一个响应。在某些情下,这似乎是不够的。举个实际的例子,我要获取一个报价的行情数据,这个时候,类似一个MessageQueue,服务器会不断的push数据给客户端。也就是一次请求,会有多次返回,持续不断的返回。

当然,RPC的一个非常重要的优势是,你不需要知道怎么去解析数据,你可以当做网络是空气,完全像写本地调用函数一样去调用rpc的函数。

异步服务器:

因为暂时我没有很好的名字来命名这个服务器,所以暂时就叫做异步服务器吧,这个服务器的特点类似一个界面程序的消息体系。我们不断的吧鼠标键盘等各种事件提交给界面程序,界面程序根据消息的类型,参数做出相应的处理。所以,我们就叫做异步服务器吧。经典的金融服务器都是异步服务器,处理机制都类似界面的消息循环机制,比如国内期货最常用的ctp交易系统,还有就是银行间,交易所和银行之间,经常用的一个协议叫做 fix,也是这样的架构。请求是一种消息,响应也是一种消息。请求响应的时序图如下:

msg1 请求之后,有两个响应,Resp1 , resp2,

msg2 有一个响应 resp3.

借鉴了rpc的特点,请求和响应都自动编码,写服务器不再为编码而烦恼,同时也不需要为是否要压缩而头痛。现在提供三种方式,gob , json, protocolbuffer. 并且可以 设置是否启用压缩的,以及压缩的格式。我

们把客户端和服务器的交互抽象为一个消息系统,先来看看客户端客户端调用

   1: client, err := NewClient("http://localhost:8080", jar, "gob", "gzip")
   2: if err != nil {
   3:     log.Println(err)
   4:     return
   5: }
   6: defer client.Close()
   7: req := NewRequest("hello", "jack", func(call *Call, status int) {
   8:     log.Println(call, call.Resp, status)
   9: })
  10: client.Go(req)
  11: req2 := NewRequest("hello", "fuck", func(call *Call, status int) {
  12:     log.Println(call, call.Resp, status)
  13: })
  14: client.Go(req2)
  15: //wait for all req is done
  16: client.Wait()

1-6行,我们建立了一个到服务器的连接,注意,我们这个服务器底层是用http包实现的。jar 是用来管理session的,这里暂时忽略,gob是编码,gzip是压缩格式。可以动态设置各种编码和压缩格式。

7-13行,NewRequest 的第一个参数是消息的类型(我建议再后面的版本中,改成NewMessage, Client.GO 改成 client.Send),叫做hello, 详细类型为了方便查看也打印,我采用字符串的格式。后面是消息的参数,可以是任何的go的结构,变量。每个请求对应一个回调函数,处理响应的消息,响应的消息保存在 call.Resp 里面,如果status == StatusDone , 表示请求结束了,服务器不会响应任何消息了,status == StatusUpdate ,说明,还会有下一个消息过来。

16行 Wait函数,其实就是一个消息循环函数,不断的从服务器端读取消息,对应到某个请求的回调函数里面。类似event loop

我们在Client里面加入心跳函数,保证能检查到链接损坏的情况,如果连接损坏,会自动结束消息循环,错误处理是一个服务器非常重要的一环。

然后我们再来看看服务器端的实现:

   1: func helloWorld(w *ResponseWriter, r *Request) {
   2:     resp := w.Resp
   3:     resp.MsgType = MsgTString
   4:     //表示我已经没有其他数据包了,这个请求已经结束了
   5:     resp.Done = true
   6:     //向客户端发送请求
   7:     w.WriteResponse(resp, "hello: " + r.GetBody().(string))
   8: }

第7行中,r.GetBody() 获取的到是上面NewRequest 中的第二个参数。

这样就是一个最简单的hello world 程序。要实现一个实战有用的服务器,的细节当然还有很多,主要的是流量控制。比如,一个用户写错程序了,错误的发起了10万个请求,服务器端不能开个10万个go进行处理,这样的话,会直接拖垮服务器,我们给每个用户设置了一个并发处理数目,最多这个用户可以并发处理多少个请求。还有一个比较重要的,对服务器来说,就是服务器服务的量的限制。我们会实时监控 cpu 内存,io的使用情况,当发现使用到某个限额的时候,服务会拒绝接受连接(事先要对性能进行测试)这些都是为了防止服务器过载 ,而实际中的服务器,这个问题其实是很常见的。

实例:可靠消息通知系统。

可靠消息通知系统实际上是一个非常常见的系统。最常用的一个例子就是数据库的master slave 模式。master里面的事件要非常可靠的通知到slave,中间不能有任何的丢失。还有一种比如交易系统中,我们会调用银行或者交易所的接口,银行在交易成功后会给我们一个通知,这个通知的消息必须可靠的被通知到目标,不能有任何的丢失。在我们的系统中,行情数据的复制也是不能有任何数据丢失的情景,为了保证A 服务器 和 B服务器有相同的行情,在从A服务器的消息要被B服务器准确的接收。当然,你也可以做一个聊天系统,这个聊天系统不会丢失任何消息。

那么如何实现这个系统呢,首先,为了保证不在内存中丢失消息,那么消息必须写盘,并且为了检测消息是否丢失,必须给消息编号。消息写盘也可以用我们开发的事务日志系统,如果消息非常的大量,那么还需要批量提交模式(Group Commit)。大部分情况下,消息丢失不是因为服务器崩溃,而且网络意外中断,这些中断往往时间很短,在1分钟以内,所以,有必要在内存中缓存部分的消息,如果网络中断,客户端再次请求时,发送当时的消息序号,这样就可以补全网络中断丢失的数据。如果时间太长了,内存中的数据不够补了,那么首先要从消息源数据库中下载历史消息,然后再接受实时的消息。整体的思路就是这样的,在这里,我们就看看我们的消息通知系统的实时广播部分的设计。

1. 消息广播基本流程: 订阅 –> 广播:

首先客户端向服务器说明,我要订阅哪些消息,比如,master slave 中,我只要写消息就好了,读消息就不需要了。然后,再向服务器请求数据,服务器广播数据给我们。注意,我们这里把订阅 和 广播分成两个部分,两个请求,那么怎么知道这两个请求是同一个人发出的呢?或者,怎么关联起来呢?这里,我用了一个session的概念,订阅的时候,把订阅的消息类型保存到session,广播的时候,从session中读取消息类型,然后发送对应的数据。

这部分的代码如下:

   1: var bmu sync.Mutex
   2: var defaultBroadcast = make(map[int64]*Broadcast)
   3: var ErrNotRingItemer = errors.New("ErrNotRingItemer")
   4: //基本上可以保证有1个小时的数据
   5: const btickSize = 3600 * 4
   6: //可以传递任意的数据
   7:  
   8: func GetBroadcast(name int64, n int) (*Broadcast, error) {
   9:     bmu.Lock()
  10:     defer bmu.Unlock()
  11:     b, ok := defaultBroadcast[name]
  12:     if ok {
  13:         return b, nil
  14:     }
  15:     b , err := NewBroadcast(name, n)
  16:     if err != nil {
  17:         return nil, err
  18:     }
  19:     defaultBroadcast[name] = b
  20:     return b, nil
  21: }
  22:  
  23: type Broadcast struct {
  24:     mu sync.RWMutex
  25:     targets map[int64]*Subscribe
  26:     ringbuffer *algo.RingBuffer
  27:     name int64
  28: }
  29:  
  30: func NewBroadcast(name int64, n int) (*Broadcast, error) {
  31:     b := &Broadcast{}
  32:     b.targets = make(map[int64]*Subscribe)
  33:     b.ringbuffer = algo.NewRingBuffer(n, nil)
  34:     b.name = name
  35:     return b, nil
  36: }
  37:  
  38: func (b *Broadcast) GetName() int64 {
  39:     return b.name
  40: }
  41:  
  42: func (b *Broadcast) Sub(id int64, req *Subscribe) {
  43:     b.mu.Lock()
  44:     defer b.mu.Unlock()
  45:     b.targets[id] = req
  46: }
  47:  
  48: func (b *Broadcast) Unsub(id int64) {
  49:     b.mu.Lock()
  50:     defer b.mu.Unlock()
  51:     delete(b.targets, id)
  52: }
  53:  
  54: //是否在buffer内部
  55: func (b *Broadcast) InBuffer(start int64, end int64) (bool, error) {
  56:     return b.ringbuffer.InBuffer(start, end)
  57: }
  58:  
  59: func (b *Broadcast) Query(start int64, end int64, ty int64) (algo.Iterator, error) {
  60:     find := &algo.RingFind{start, end, ty}
  61:     return b.ringbuffer.Find(find, true) //模糊查找,不是精确匹配
  62: }
  63:  
  64: //如果要提供查询功能,那么就要缓存数据,一般采用ringbuffer
  65: //data要满足下面的条件:
  66: //1. 存在一个递增着的ID
  67: //2. 实现BufferItemer接口
  68: func (b *Broadcast) Push(item algo.RingItemer) error {
  69:     b.mu.RLock()
  70:     defer b.mu.RUnlock()
  71:     item2, err := b.ringbuffer.Push(item)
  72:     if err != nil {
  73:         return err
  74:     }
  75:     for _, v := range b.targets {
  76:         //过滤不想发送的
  77:         if (v.Check(b.name, item2.Type)) {
  78:             v.Send(item)
  79:         }
  80:     }
  81:     return nil
  82: }
  83:  
  84: func (b *Broadcast) Find(find *algo.RingFind) (algo.Iterator, error) {
  85:     return b.ringbuffer.Find(find, true)
  86: }
  87:  
  88: type Subscribe struct {
  89:     mu sync.Mutex
  90:     ch chan interface{}
  91:     tys map[int64]int64
  92: }
  93:  
  94: func NewSubscribe(n int) (*Subscribe) {
  95:     s := &Subscribe{}
  96:     s.ch = make(chan interface{}, n)
  97:     s.tys = make(map[int64]int64)
  98:     return s
  99: }
 100:  
 101: func (s *Subscribe) Add(bname int64, ty int64) {
 102:     s.mu.Lock()
 103:     defer s.mu.Unlock()
 104:     s.tys[bname] = ty
 105: }
 106:  
 107: func (s *Subscribe) Check(bname int64, dataty int64) bool {
 108:     s.mu.Lock()
 109:     defer s.mu.Unlock()
 110:     ty, ok := s.tys[bname]
 111:     if !ok { //没有订阅
 112:         return false
 113:     }
 114:     if ty == algo.AnyType || dataty == ty {
 115:         return true
 116:     }
 117:     return false
 118: }
 119:  
 120: func (s *Subscribe) Read(buf []interface{}) (int) {
 121:     var i = 1
 122:     buf[0] = <-s.ch
 123:     for {
 124:         if i == len(buf) {
 125:             return i
 126:         }
 127:         select {
 128:         case data := <-s.ch:
 129:             buf[i] = data
 130:             i++
 131:         default:
 132:             return i
 133:         }
 134:     }
 135:     panic("nerver reach")
 136: }
 137:  
 138: func (s *Subscribe) Send(data interface{}) {
 139:      select {
 140:      case s.ch <- data :
 141:      default:
 142:          //清除旧的数据
 143:          s.Clear()
 144:          //发送结束标志位
 145:          s.ch <- nil
 146:      }
 147: }
 148:  
 149: func (s *Subscribe) Clear() {
 150:     for {
 151:         select {
 152:         case <-s.ch:
 153:         default:
 154:             return
 155:         }
 156:     }
 157: }
 158:  

这里,有个数据结构叫做RingBuffer, 是一个环状的buffer,非常适合做缓存固定数目的数据,用于广播。广播是用管道来传输数据的,管道的性能实际上已经非常的高,不需要什么无锁队列之类的。在这里也给管道加上buffer使得,消息意外的扰动,不会使得带宽不够用而立马堵塞。

2. 接受消息:

在用户登录后,如果有权限,那么就可以作为消息源客户端,消息源的代码如下:

   1: func pushTick(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
   2:     event := r.GetBody().(*response.OrderBookEvent)
   3:     b, _ := GetBroadcast(event.InstrumentId, btickSize)
   4:     b.Push(event)
   5:     asyn.Log().Println(event)
   6:     asyn.OKHandle(w, r)
   7: }

第2行: 从请求中获取 消息事件。

第3行: event.InstrumentId 是消息的类型,btickSzie 是缓存的数据数目。

第6行: 向客户端发送OK,确认消息发送成功。

每个消息是否发送成功,都有确认。这样,客户端就知道上次消息发送到哪里了。

3. 订阅:

   1: func subscribe(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
   2:     instId := r.GetBody().(int64)
   3:     log.Println("sub", instId)
   4:     b, err := GetBroadcast(instId, btickSize)
   5:     if err != nil {
   6:         r.SetErr(err)
   7:         asyn.ErrorHandle(w, r)
   8:         return
   9:     }
  10:     //订阅的size
  11:     //get and set 要成为一个原子操作
  12:     session := r.GetSession()
  13:     session.Get3("subscribe", func (data interface{}) interface{} {
  14:         if data == nil {
  15:             data = NewSubscribe(4096)
  16:         }
  17:         sub := data.(*Subscribe)
  18:         //广播, 类型
  19:         id := int64(uintptr(unsafe.Pointer(session)))
  20:         sub.Add(instId, algo.AnyType)
  21:         b.Sub(id, sub)
  22:         session.OnDelete(func () {
  23:             b.Unsub(id)
  24:         })
  25:         return sub
  26:     })
  27:     asyn.OKHandle(w, r)
  28: }

第2行:获取消息的类型,通过这个类型,可以找到对应的广播对象。

第12-30行:这是一个线程安全的session操作,具体看一下session.Get3 的实现就知道了:

   1: func (s *Session) Get3(name string, callback func (interface{}) interface{}) interface{} {
   2:     s.mu.Lock()
   3:     defer s.mu.Unlock()
   4:     data, err := s.get(name)
   5:     if err != nil {
   6:         data = nil
   7:     }
   8:     data = callback(data)
   9:     s.set(name, data)
  10:     return data
  11: }

s.get 获取session的数据,如果没有session数据,那么为nil。简单的说,这里的意思是:如果session “subscribe” 如果还没有设置,那么就新建一个对象,如果已经设置了,那么读取这个对象,并且,这个操作是线程安全的。

这里还添加了一个session撤销时候的操作。

4. 广播:

   1: //读取广播数据
   2: func read(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
   3:     session := r.GetSession()
   4:     //从session 中获取subscribe 对象
   5:     sub := session.Get3("subscribe", func (data interface{}) interface{} {
   6:         if data == nil {
   7:             data = NewSubscribe(4096)
   8:         }
   9:         return data
  10:     }).(*Subscribe)
  11:     depth := r.GetBody().(int)
  12:     log.Println("get subscribe")
  13:     resp := w.Resp
  14:     if depth == 0 {
  15:         resp.MsgType = "ticks"
  16:     } else {
  17:         resp.MsgType = "ticks1"
  18:     }
  19:     buf := make([]interface{}, 1024)
  20:     dg := make([]*response.OrderBookEvent, 1024)
  21:     tick1 := make([]*base.TickGo, 1024)
  22:     for {
  23:         n := sub.Read(buf)
  24:         for i := 0; i < n; i++ {
  25:             if buf[i] == nil {
  26:                 //close by broadcast
  27:                 r.SetErr(errors.New("501"))
  28:                 asyn.ErrorHandle(w, r)
  29:                 return
  30:             }
  31:             if depth == 0 {
  32:                 dg[i] = buf[i].(*response.OrderBookEvent)
  33:             } else {
  34:                 tick1[i] = buf[i].(*response.OrderBookEvent).ToTickGo()
  35:             }
  36:         }
  37:         var err error
  38:         if depth == 0 {
  39:             err = w.WriteResponse(resp, dg[:n])
  40:         } else {
  41:             err = w.WriteResponse(resp, tick1[:n])
  42:         }
  43:         if err != nil {
  44:             r.SetErr(err)
  45:             asyn.ErrorHandle(w, r)
  46:             return
  47:         }
  48:     }
  49: }

read 有个depth参数,这是行情的深度。股票期货里面都有后这个概念。传说中的几档行情。

第26行:这里有个close。一般来说,是因为网络拥堵 或者 异常,无法发送数据了。

还有一点要注意,这里的行情是批量发送的。sub.Read 尽可能多的读取数据,减少网络io的次数。

当然,服务器框架本身提供了心跳机制,对消息广播系统,实时性是非常重要的,即时的检查出网络异常,才能保证实时性。

以上是对我们的异步消息服务器框架的一个简单的介绍。设计这框架,非常重要的两个理念:

1. 模块化的设计,一个功能,就对应一个函数。

2. 模块之间的通讯采用session,而对于比较复杂的通讯,可以自己建立一个线程安全的数据结构,比如这里的Broadcast 和 Subscribe