(八)高性能服务器架构设计总结4——以flamigo服务器代码为例
二、架构篇
一个项目的服务器端往往由很多服务组成,就算单个服务在性能上做到极致,支持的并发数量也是有限的,举个简单的例子,假如一个聊天服务器,每个用户的信息是1k,那对于一个8G的内存的机器,在不考虑其它的情况下8*1024*1024*1024 / 100 = 1024,实际有838万,但实际这只是非常理想的情况。所以我们有时候需要需要某个服务部署多套,就单个服务的实现来讲还是《框架篇》中介绍的。我们举个例子:
这是蘑菇街TeamTalk的服务器架构。MsgServer是聊天服务,可以部署多套,每个聊天服务器启动时都会告诉loginSever和routeSever自己的ip地址和端口号,当有用户上下或者下线的时候,MsgServer也会告诉loginSever和routeSever自己上面最新的用户数量和用户id列表。现在一个用户需要登录,先连接loginServer,loginServer根据记录的各个MsgServer上的用户情况,返回一个最小负载的MsgServer的ip地址和端口号给客户端,客户端再利用这个ip地址和端口号去登录MsgServer。当聊天时,位于A MsgServer上的用户给另外一个用户发送消息,如果该用户不在同一个MsgServer上,MsgServer将消息转发给RouteServer,RouteServer根据自己记录的用户id信息找到目标用户所在的MsgServer并转发给对应的MsgServer。
上面是分布式部署的一个例子。我们再来看另外一个例子,这个例子是单个服务的策略,实际服务器在处理网络数据的时候,如果同时有多个socket上有数据要处理,可能会出现一直服务前几个socket,直到前几个socket处理完毕后再处理后面几个socket的数据。这就相当于,你去饭店吃饭,大家都点了菜,但是有些桌子上一直在上菜,而有些桌子上一直没有菜。这样肯定不好,我们来看下如何避免这种现象:
int CFtdEngine::HandlePackage(CFTDCPackage *pFTDCPackage, CFTDCSession *pSession)
{
//NET_IO_LOG0("CFtdEngine::HandlePackagen");
FTDC_PACKAGE_DEBUG(pFTDCPackage);
if (pFTDCPackage->GetTID() != FTD_TID_ReqUserLogin)
{
if (!IsSessionLogin(pSession->GetSessionID()))
{
SendErrorRsp(pFTDCPackage, pSession, 1, "客户未登录");
return 0;
}
}
CalcFlux(pSession, pFTDCPackage->Length()); //统计流量
REPORT_EVENT(LOG_DEBUG, "Front/Fgateway", "登录请求%0x", pFTDCPackage->GetTID());
int nRet = 0;
switch(pFTDCPackage->GetTID())
{
case FTD_TID_ReqUserLogin:
///huwp:20070608:检查过高版本的API将被禁止登录
if (pFTDCPackage->GetVersion()>FTD_VERSION)
{
SendErrorRsp(pFTDCPackage, pSession, 1, "Too High FTD Version");
return 0;
}
nRet = OnReqUserLogin(pFTDCPackage, (CFTDCSession *)pSession);
FTDRequestIndex.incValue();
break;
case FTD_TID_ReqCheckUserLogin:
nRet = OnReqCheckUserLogin(pFTDCPackage, (CFTDCSession *)pSession);
FTDRequestIndex.incValue();
break;
case FTD_TID_ReqSubscribeTopic:
nRet = OnReqSubscribeTopic(pFTDCPackage, (CFTDCSession *)pSession);
FTDRequestIndex.incValue();
break;
}
return 0;
}
当有某个socket上有数据可读时,接着接收该socket上的数据,对接收到的数据进行解包,然后调用CalcFlux(pSession, pFTDCPackage->Length())进行流量统计:
void CFrontEngine::CalcFlux(CSession *pSession, const int nFlux)
{
TFrontSessionInfo *pSessionInfo = m_mapSessionInfo.Find(pSession->GetSessionID());
if (pSessionInfo != NULL)
{
//流量控制改为计数
pSessionInfo->nCommFlux ++;
///若流量超过规定,则挂起该会话的读操作
if (pSessionInfo->nCommFlux >= pSessionInfo->nMaxCommFlux)
{
pSession->SuspendRead(true);
}
}
}
该函数会先让某个连接会话(Session)处理的包数量递增,接着判断是否超过最大包数量,则设置读挂起标志:
void CSession::SuspendRead(bool bSuspend)
{
m_bSuspendRead = bSuspend;
}
这样下次将会从检测的socket列表中排除该socket:
void CEpollReactor::RegisterIO(CEventHandler *pEventHandler)
{
int nReadID, nWriteID;
pEventHandler->GetIds(&nReadID, &nWriteID);
if (nWriteID != 0 && nReadID ==0)
{
nReadID = nWriteID;
}
if (nReadID != 0)
{
m_mapEventHandlerId[pEventHandler] = nReadID;
struct epoll_event ev;
ev.data.ptr = pEventHandler;
if(epoll_ctl(m_fdEpoll, EPOLL_CTL_ADD, nReadID, &ev) != 0)
{
perror("epoll_ctl EPOLL_CTL_ADD");
}
}
}
void CSession::GetIds(int *pReadId, int *pWriteId)
{
m_pChannelProtocol->GetIds(pReadId,pWriteId);
if (m_bSuspendRead)
{
*pReadId = 0;
}
}
也就是说不再检测该socket上是否有数据可读。然后在定时器里1秒后重置该标志,这样这个socket上有数据的话又可以重新检测到了:
const int SESSION_CHECK_TIMER_ID = 9;
const int SESSION_CHECK_INTERVAL = 1000;
SetTimer(SESSION_CHECK_TIMER_ID, SESSION_CHECK_INTERVAL);
void CFrontEngine::OnTimer(int nIDEvent)
{
if (nIDEvent == SESSION_CHECK_TIMER_ID)
{
CSessionMap::iterator itor = m_mapSession.Begin();
while (!itor.IsEnd())
{
TFrontSessionInfo *pFind = m_mapSessionInfo.Find((*itor)->GetSessionID());
if (pFind != NULL)
{
CheckSession(*itor, pFind);
}
itor++;
}
}
}
void CFrontEngine::CheckSession(CSession *pSession, TFrontSessionInfo *pSessionInfo)
{
///重新开始计算流量
pSessionInfo->nCommFlux -= pSessionInfo->nMaxCommFlux;
if (pSessionInfo->nCommFlux < 0)
{
pSessionInfo->nCommFlux = 0;
}
///若流量超过规定,则挂起该会话的读操作
pSession->SuspendRead(pSessionInfo->nCommFlux >= pSessionInfo->nMaxCommFlux);
}
这就相当与饭店里面先给某一桌客人上一些菜,让他们先吃着,等上了一些菜之后不会再给这桌继续上菜了,而是给其它空桌上菜,大家都吃上后,继续回来给原先的桌子继续上菜。实际上我们的饭店都是这么做的。上面的例子是单服务流量控制的实现的一个非常好的思路,它保证了每个客户端都能均衡地得到服务,而不是一些客户端等很久才有响应。
另外加快服务器处理速度的策略可能就是缓存了,缓存实际上是以空间换取时间的策略。对于一些反复使用的,但是不经常改变的信息,如果从原始地点加载这些信息就比较耗时的数据(比如从磁盘中、从数据库中),我们就可以使用缓存。所以时下像redis、leveldb、fastdb等各种内存数据库大行其道。我在flamingo中用户的基本信息都是缓存在聊天服务程序中的,而文件服务启动时会去加载指定目录里面的所有程序名称,这些文件的名称都是md5,为该文件内容的md5。这样当客户端上传了新文件请求时,如果其传上来的文件md5已经位于缓存中,则表明该文件在服务器上已经存在,这个时候服务器就不必再接收该文件了,而是告诉客户端文件已经上传成功了。
说了这么多,一般来说,一个服务器的架构,往往更多取决于其具体的业务,我们要在结合当前的情况来实际去组织铺排,没有一套系统是万能的。多思考,多实践,多总结,相信很快你也能拥有很不错的架构能力。
鉴于笔者能力和经验有限,文中难免有错漏之处,欢迎提意见。 交流QQ群:49114021
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