輕松使用Locust & 與Jmeter對(duì)比

在做接口性能測(cè)試的時(shí)候也使用過(guò)幾個(gè)工具：AB、Jmeter、Locust、Vegeta。

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這幾個(gè)工具中，應(yīng)該當(dāng)屬Jmeter的功能最強(qiáng)大，使用的人也最多，但使用上也比較繁瑣，如果測(cè)的接口比較單一，需要得到的值也就是并發(fā)量、每秒請(qǐng)求數(shù)、響應(yīng)時(shí)間這三個(gè)的話，那就推薦使用個(gè)簡(jiǎn)單點(diǎn)兒的工具。在這兒主要介紹Locust，原因無(wú)非是使用簡(jiǎn)單，另外在web界面能實(shí)時(shí)顯示性能測(cè)試情況，可以隨時(shí)調(diào)整參數(shù)，也支持分布式。

使用Locust也需要編寫腳本，對(duì)于不熟悉Python的人來(lái)說(shuō)，又是一個(gè)障礙。為此筆者編寫了一個(gè)工具 Easy-Locust ，Locust的幾種使用方式都有，并且參數(shù)和Locust也保持一致，需要操作的就是在Excel中編輯好參數(shù)就行。

GitHub: Easy-Locust

執(zhí)行下面命令會(huì)自動(dòng)安裝easy-locust及l(fā)ocustio=0.13.5的版本

此處只介紹和Locust不同的地方，如果想了解詳細(xì)參數(shù)，請(qǐng)查閱： Locustio

一共4個(gè)sheet頁(yè)，逐一進(jìn)行介紹

除了可以從Header中獲取token外還可以從json中獲取，格式為 Json: body.token ，獲取到的值會(huì)在調(diào)用接口時(shí)填充到header中，這個(gè)地方在Excel demo文件中無(wú)法配置，如果要改的話，可以生成locustfile文件，然后小改一下locustfile文件即可。

注意：需要指定 -d 參數(shù)才可生效；各壓測(cè)機(jī)中需要提前安裝好相同版本的locustio=0.13.5

如果希望使用多個(gè)用戶信息隨機(jī)進(jìn)行壓測(cè)則可以使用此功能。

這篇比較的文章比較不錯(cuò)，貼一下： 性能測(cè)試工具Locust和JMeter比較 ，文章中提到并發(fā)用戶數(shù)那，jmeter和locust實(shí)現(xiàn)的機(jī)制不一樣，所以測(cè)得的值也是有差別的，一般同樣并發(fā)數(shù)下jmeter的每秒請(qǐng)求數(shù)更高一些。

Locust開啟服務(wù)只占用一個(gè)進(jìn)程，如果機(jī)器是多核的，則可以開啟master-slave模式，開一個(gè)master，剩下幾核就開啟幾個(gè)slave，充分利用機(jī)器性能。下圖是在本地筆記本（虛擬4核）上執(zhí)行的 普通模式 和 master-slave模式 的對(duì)比：

master-slave模式下RPS最高值達(dá)到了2600，最低值1300，大概穩(wěn)定在1900左右。

下面是使用Jmeter的一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)：

Throughput峰值達(dá)到了3000，最低值1900，后續(xù)穩(wěn)定在2200左右，但出現(xiàn)了報(bào)錯(cuò)，不過(guò)服務(wù)端那并沒(méi)有報(bào)錯(cuò)。

上面三張圖對(duì)比，可以看出在單核機(jī)器上如果使用Jmeter和Locust的話測(cè)得的數(shù)據(jù)應(yīng)該相差不大，多核機(jī)器上Locust需要使用master-slave模式才能達(dá)到Jmeter的性能。不過(guò)說(shuō)到底，兩者之間對(duì)并發(fā)用戶數(shù)的實(shí)現(xiàn)是不同的，測(cè)得的數(shù)據(jù)必定有差值。

性能調(diào)優(yōu)或測(cè)個(gè)粗指標(biāo)的話，十八般工具都可以用，只要保證一直使用同一個(gè)工具測(cè)就行了。如果測(cè)精細(xì)指標(biāo)的話，還得是工業(yè)級(jí)別的工具/測(cè)試儀來(lái)完成。

另外Locust + Boomer在相同并發(fā)數(shù)的情況下，RPS比Jmeter還要高，得益于Go語(yǔ)言天生的優(yōu)勢(shì)，可以直接使用Boomer示例中的client文件，獲取編譯好的文件及簡(jiǎn)單使用方法點(diǎn)擊下面鏈接：

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全鏈路壓測(cè)流量模型

現(xiàn)在全鏈路越來(lái)越火，各大廠商也紛紛推出了自己的全鏈路壓測(cè)測(cè)試方案。特別是針對(duì)全鏈路壓測(cè)流量模型，各家方案都有所不同。最近我看了一些這方面的資料，有一些感悟。分享給大家。

全鏈路壓測(cè)流量模型的梳理呢，這里就先不講了，各家公司自有司情在。因?yàn)橹饕侨溌穳簻y(cè)模型的實(shí)現(xiàn)，其實(shí)實(shí)現(xiàn)也對(duì)應(yīng)了流量模型的梳理結(jié)果。

業(yè)界常用的三種方一種：是基于業(yè)務(wù)模型的實(shí)現(xiàn)，一種是基于真實(shí)流量的錄制回放，最后一種是灰度分流。

這個(gè)是一種比較常用的方式。首先要對(duì)公司業(yè)務(wù)模型進(jìn)行梳理，也就是說(shuō)對(duì)公司的業(yè)務(wù)鏈路進(jìn)行梳理。這里的業(yè)務(wù)鏈路可能會(huì)比較復(fù)雜，不是像很多案例中到的了就非常流行暢的一條鏈路，中間很有可能會(huì)出現(xiàn)各種各樣的支路。如果圖圖形化展示的話，某一條鏈路應(yīng)該就是一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)。樹形結(jié)構(gòu)的開始是用戶的入口頁(yè)一般就是入口頁(yè)面的登陸，或者說(shuō)是首頁(yè)接口。樹形結(jié)構(gòu)的右側(cè)是用戶的出口，這里根據(jù)業(yè)務(wù)模型不同，用戶的出口會(huì)非常的多，所以大多數(shù)來(lái)時(shí)候來(lái)講，這就是一個(gè)分叉的樹形結(jié)構(gòu)。

要對(duì)這樣的流量模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。是比較困難的。首先要梳理出這樣的業(yè)務(wù)模型，就不太容易，再加上接口的相互調(diào)用啊，數(shù)據(jù)之間的相互依賴又可能是復(fù)雜程度增加一個(gè)量級(jí)。所以一般的實(shí)現(xiàn)方式就是做歸攏。將比較復(fù)雜的樹形結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單化，或者干脆將以個(gè)業(yè)務(wù)聯(lián)絡(luò)分解成n個(gè)列有鏈路。然后分別實(shí)現(xiàn)。最終將流量匯聚，就變成了整個(gè)業(yè)務(wù)鏈路的流量模型實(shí)現(xiàn)。

在業(yè)務(wù)模型實(shí)現(xiàn)這個(gè)方向，各家都有不同的實(shí)現(xiàn)方式啊，基本上就分為工具以及腳本實(shí)現(xiàn)。我自己不怎么用工具做過(guò)接口的性能測(cè)試，全都是使用java和groovy腳本去實(shí)現(xiàn)的。首先，我會(huì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于接口的業(yè)務(wù)測(cè)試框架，將每一個(gè)接口封裝成一個(gè)方法。接口的參數(shù)即是這個(gè)方法的參數(shù)。然后將每一個(gè)用戶封裝成一個(gè)對(duì)象。將用戶的各種信息變成這個(gè)對(duì)象的屬性。然后用戶在請(qǐng)求不同的接口的時(shí)候?qū)τ脩舻膶傩赃M(jìn)行賦值這樣就達(dá)到了一個(gè)參數(shù)傳遞的目的。然后通過(guò)調(diào)用不同的方法，我們就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同接口的請(qǐng)求。通過(guò)控制參數(shù)或者說(shuō)接口請(qǐng)求的頻率，我們就可以達(dá)到控制當(dāng)前用戶。在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈的走向。

基于流量錄制和回放，這個(gè)是最容易實(shí)現(xiàn)的方式。也是最容易貼近真實(shí)情況的方式。哦，我接觸到的主要有一個(gè)回放模型，就是用golang語(yǔ)言寫的goreply。go語(yǔ)言的性能是非常好的，用于性能測(cè)試足夠滿足用戶的需求。大多數(shù)公司都會(huì)選擇在原生引擎的基礎(chǔ)上做一些封裝。然后對(duì)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行一些兼容，最主要的還是適配流量來(lái)源。通常流量的來(lái)源是通過(guò)日志文件來(lái)獲取的，但是我看行業(yè)內(nèi)也有通過(guò)一些固定的流量存儲(chǔ)分析引擎去完成。這里的技術(shù)我不是太熟，也就不多分享啦。

我覺得基于流量錄制回放這種模式有一個(gè)比較難以解決的問(wèn)題：流量的不可見性。一般來(lái)說(shuō)，錄制流量會(huì)非常大。介于幾十萬(wàn)上百萬(wàn)之間。這么規(guī)模大的流量，是很難對(duì)他進(jìn)行可視化的。常遇到的一個(gè)問(wèn)題，就是對(duì)于一些請(qǐng)求量非常小的接口。錄制的時(shí)候可能會(huì)錄丟。還有一種就是錄制流量的時(shí)間范圍不會(huì)太廣。那么錄制出來(lái)的流量文件只能反映錄制時(shí)的流量模型，并不能反映其他錄制時(shí)間段的流量模型。如果某個(gè)服務(wù)的流量是根據(jù)時(shí)間變化的。那么就需要對(duì)多個(gè)時(shí)間段都錄制流量，然后進(jìn)行合并。由于流量的不可見性，所以對(duì)流量的模型進(jìn)行分析，就會(huì)顯得比較麻煩。

這是我在某個(gè)會(huì)議上看到大佬分享的一個(gè)方案。灰度大家聽的可能比較多的是灰度發(fā)布。就是將服務(wù)或者app更新范圍限制在某些一批人，或者說(shuō)某個(gè)地理范圍。這里講的灰度分流，其實(shí)核心上差不多，就是將線上的一部分流量轉(zhuǎn)到某些機(jī)器上。以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些機(jī)器所在服務(wù)的一些壓測(cè)。這種方案。基于線上流量完成，所以幾乎不需要測(cè)試。投入過(guò)多的資源進(jìn)行開發(fā)實(shí)現(xiàn)。這種方案有點(diǎn)兒基于業(yè)務(wù)模型和基于流量錄制取了一個(gè)中間態(tài)。既能保證流量的真實(shí)有效性。又可以避免開發(fā)測(cè)試腳本帶來(lái)的負(fù)擔(dān)。

這種方式對(duì)于公司的架構(gòu)，主或者說(shuō)是分流的實(shí)現(xiàn)來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度是比較高的。因?yàn)樗玫娜际怯脩舻恼鎸?shí)數(shù)據(jù)，所以一旦出現(xiàn)問(wèn)題的話，這個(gè)問(wèn)題影響范圍不太可控，而且比較嚴(yán)重。對(duì)于接收灰度分流流量的機(jī)器來(lái)說(shuō)，壓測(cè)流量完全真實(shí)。但是他也無(wú)法避免基于流量錄制，回放同樣的問(wèn)題。就是流量的不可見性以及流量與時(shí)間可能存在于一個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系并不是線性的。甚至這一點(diǎn)流量的灰度分流還不如流量的錄制與回放。我想這也是。我身邊接觸到的公司，都沒(méi)有采用這種方案的原因吧。

如何實(shí)現(xiàn)支持?jǐn)?shù)億用戶的長(zhǎng)連消息系統(tǒng)

此文是根據(jù)周洋在【高可用架構(gòu)群】中的分享內(nèi)容整理而成，轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)注明出處。 周洋，360手機(jī)助手技術(shù)經(jīng)理及架構(gòu)師，負(fù)責(zé)360長(zhǎng)連接消息系統(tǒng)，360手機(jī)助手架構(gòu)的開發(fā)與維護(hù)。 不知道咱們?nèi)好裁磿r(shí)候改為“Python高可用架構(gòu)群”了，所以不得不說(shuō)，很榮幸能在接下來(lái)的一個(gè)小時(shí)里在Python群里討論golang....360消息系統(tǒng)介紹 360消息系統(tǒng)更確切的說(shuō)是長(zhǎng)連接push系統(tǒng)，目前服務(wù)于360內(nèi)部多個(gè)產(chǎn)品，開發(fā)平臺(tái)數(shù)千款app，也支持部分聊天業(yè)務(wù)場(chǎng)景，單通道多app復(fù)用，支持上行數(shù)據(jù)，提供接入方不同粒度的上行數(shù)據(jù)和用戶狀態(tài)回調(diào)服務(wù)。 目前整個(gè)系統(tǒng)按不同業(yè)務(wù)分成9個(gè)功能完整的集群，部署在多個(gè)idc上（每個(gè)集群覆蓋不同的idc），實(shí)時(shí)在線數(shù)億量級(jí)。通常情況下，pc，手機(jī)，甚至是智能硬件上的360產(chǎn)品的push消息，基本上是從我們系統(tǒng)發(fā)出的。 關(guān)于push系統(tǒng)對(duì)比與性能指標(biāo)的討論 很多同行比較關(guān)心go語(yǔ)言在實(shí)現(xiàn)push系統(tǒng)上的性能問(wèn)題，單機(jī)性能究竟如何，能否和其他語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的類似系統(tǒng)做對(duì)比么？甚至問(wèn)如果是創(chuàng)業(yè),第三方云推送平臺(tái)，推薦哪個(gè)? 其實(shí)各大廠都有類似的push系統(tǒng)，市場(chǎng)上也有類似功能的云服務(wù)。包括我們公司早期也有erlang，nodejs實(shí)現(xiàn)的類似系統(tǒng)，也一度被公司要求做類似的對(duì)比測(cè)試。我感覺在討論對(duì)比數(shù)據(jù)的時(shí)候，很難保證大家環(huán)境和需求的統(tǒng)一，我只能說(shuō)下我這里的體會(huì)，數(shù)據(jù)是有的，但這個(gè)數(shù)據(jù)前面估計(jì)會(huì)有很多定語(yǔ)~ 第一個(gè)重要指標(biāo)：?jiǎn)螜C(jī)的連接數(shù)指標(biāo) 做過(guò)長(zhǎng)連接的同行，應(yīng)該有體會(huì)，如果在穩(wěn)定連接情況下，連接數(shù)這個(gè)指標(biāo)，在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)吞吐情況下對(duì)比，其實(shí)意義往往不大，維持連接消耗cpu資源很小，每條連接tcp協(xié)議棧會(huì)占約4k的內(nèi)存開銷，系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整后，我們單機(jī)測(cè)試數(shù)據(jù)，最高也是可以達(dá)到單實(shí)例300w長(zhǎng)連接。但做更高的測(cè)試，我個(gè)人感覺意義不大。 因?yàn)閷?shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，單實(shí)例300w長(zhǎng)連接，從理論上算壓力就很大：實(shí)際弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，移動(dòng)客戶端的斷線率很高，假設(shè)每秒有1000分之一的用戶斷線重連。300w長(zhǎng)連接，每秒新建連接達(dá)到3w，這同時(shí)連入的3w用戶，要進(jìn)行注冊(cè)，加載離線存儲(chǔ)等對(duì)內(nèi)rpc調(diào)用，另外300w長(zhǎng)連接的用戶心跳需要維持,假設(shè)心跳300s一次，心跳包每秒需要1w tps。單播和多播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，廣播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，本身也要響應(yīng)內(nèi)部的rpc調(diào)用，300w長(zhǎng)連接情況下，gc帶來(lái)的壓力，內(nèi)部接口的響應(yīng)延遲能否穩(wěn)定保障。這些集中在一個(gè)實(shí)例中，可用性是一個(gè)挑戰(zhàn)。所以線上單實(shí)例不會(huì)hold很高的長(zhǎng)連接,實(shí)際情況也要根據(jù)接入客戶端網(wǎng)絡(luò)狀況來(lái)決定。 第二個(gè)重要指標(biāo):消息系統(tǒng)的內(nèi)存使用量指標(biāo) 這一點(diǎn)上，使用go語(yǔ)言情況下，由于協(xié)程的原因，會(huì)有一部分額外開銷。但是要做兩個(gè)推送系統(tǒng)的對(duì)比，也有些需要確定問(wèn)題。比如系統(tǒng)從設(shè)計(jì)上是否需要全雙工（即讀寫是否需要同時(shí)進(jìn)行）如果半雙工，理論上對(duì)一個(gè)用戶的連接只需要使用一個(gè)協(xié)程即可（這種情況下，對(duì)用戶的斷線檢測(cè)可能會(huì)有延時(shí)），如果是全雙工，那讀/寫各一個(gè)協(xié)程。兩種場(chǎng)景內(nèi)存開銷是有區(qū)別的。 另外測(cè)試數(shù)據(jù)的大小往往決定我們對(duì)連接上設(shè)置的讀寫buffer是多大，是全局復(fù)用的，還是每個(gè)連接上獨(dú)享的，還是動(dòng)態(tài)申請(qǐng)的。另外是否全雙工也決定buffer怎么開。不同的策略，可能在不同情況的測(cè)試中表現(xiàn)不一樣。 第三個(gè)重要指標(biāo)：每秒消息下發(fā)量 這一點(diǎn)上，也要看我們對(duì)消息到達(dá)的QoS級(jí)別(回復(fù)ack策略區(qū)別），另外看架構(gòu)策略，每種策略有其更適用的場(chǎng)景，是純粹推？還是推拉結(jié)合？甚至是否開啟了消息日志？日志庫(kù)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制、以及緩沖開多大？flush策略……這些都影響整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。 另外為了HA，增加了內(nèi)部通信成本，為了避免一些小概率事件，提供閃斷補(bǔ)償策略，這些都要考慮進(jìn)去。如果所有的都去掉，那就是比較基礎(chǔ)庫(kù)的性能了。 所以我只能給出大概數(shù)據(jù)，24核，64G的服務(wù)器上，在QoS為message at least，純粹推，消息體256B~1kB情況下，單個(gè)實(shí)例100w實(shí)際用戶（200w+）協(xié)程，峰值可以達(dá)到2~5w的QPS...內(nèi)存可以穩(wěn)定在25G左右，gc時(shí)間在200~800ms左右（還有優(yōu)化空間）。 我們正常線上單實(shí)例用戶控制在80w以內(nèi)，單機(jī)最多兩個(gè)實(shí)例。事實(shí)上，整個(gè)系統(tǒng)在推送的需求上，對(duì)高峰的輸出不是提速，往往是進(jìn)行限速，以防push系統(tǒng)瞬時(shí)的高吞吐量，轉(zhuǎn)化成對(duì)接入方業(yè)務(wù)服務(wù)器的ddos攻擊所以對(duì)于性能上，我感覺大家可以放心使用，至少在我們這個(gè)量級(jí)上，經(jīng)受過(guò)考驗(yàn)，go1.5到來(lái)后，確實(shí)有之前投資又增值了的感覺。 消息系統(tǒng)架構(gòu)介紹 下面是對(duì)消息系統(tǒng)的大概介紹，之前一些同學(xué)可能在gopher china上可以看到分享，這里簡(jiǎn)單講解下架構(gòu)和各個(gè)組件功能，額外補(bǔ)充一些當(dāng)時(shí)遺漏的信息： 架構(gòu)圖如下，所有的service都 written by golang.幾個(gè)大概重要組件介紹如下： dispatcher service根據(jù)客戶端請(qǐng)求信息，將應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域的長(zhǎng)連接服務(wù)器的，一組IP傳送給客戶端。客戶端根據(jù)返回的IP，建立長(zhǎng)連接，連接Room service. room Service，長(zhǎng)連接網(wǎng)關(guān)，hold用戶連接，并將用戶注冊(cè)進(jìn)register service，本身也做一些接入安全策略、白名單、IP限制等。 register service是我們?nèi)謘ession存儲(chǔ)組件，存儲(chǔ)和索引用戶的相關(guān)信息，以供獲取和查詢。 coordinator service用來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)用戶的上行數(shù)據(jù)，包括接入方訂閱的用戶狀態(tài)信息的回調(diào)，另外做需要協(xié)調(diào)各個(gè)組件的異步操作，比如kick用戶操作,需要從register拿出其他用戶做異步操作. saver service是存儲(chǔ)訪問(wèn)層，承擔(dān)了對(duì)redis和mysql的操作，另外也提供部分業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的內(nèi)存緩存，比如廣播信息的加載可以在saver中進(jìn)行緩存。另外一些策略，比如客戶端sdk由于被惡意或者意外修改，每次加載了消息，不回復(fù)ack，那服務(wù)端就不會(huì)刪除消息，消息就會(huì)被反復(fù)加載，形成死循環(huán)，可以通過(guò)在saver中做策略和判斷。（客戶端總是不可信的）。 center service提供給接入方的內(nèi)部api服務(wù)器，比如單播或者廣播接口，狀態(tài)查詢接口等一系列api,包括運(yùn)維和管理的api。 舉兩個(gè)常見例子，了解工作機(jī)制：比如發(fā)一條單播給一個(gè)用戶，center先請(qǐng)求Register獲取這個(gè)用戶之前注冊(cè)的連接通道標(biāo)識(shí)、room實(shí)例地址，通過(guò)room service下發(fā)給長(zhǎng)連接 Center Service比較重的工作如全網(wǎng)廣播，需要把所有的任務(wù)分解成一系列的子任務(wù)，分發(fā)給所有center，然后在所有的子任務(wù)里，分別獲取在線和離線的所有用戶，再批量推到Room Service。通常整個(gè)集群在那一瞬間壓力很大。 deployd/agent service用于部署管理各個(gè)進(jìn)程，收集各組件的狀態(tài)和信息,zookeeper和keeper用于整個(gè)系統(tǒng)的配置文件管理和簡(jiǎn)單調(diào)度 關(guān)于推送的服務(wù)端架構(gòu) 常見的推送模型有長(zhǎng)輪訓(xùn)拉取，服務(wù)端直接推送（360消息系統(tǒng)目前主要是這種），推拉結(jié)合（推送只發(fā)通知，推送后根據(jù)通知去拉取消息）. 拉取的方式不說(shuō)了，現(xiàn)在并不常用了，早期很多是nginx+lua+redis，長(zhǎng)輪訓(xùn)，主要問(wèn)題是開銷比較大，時(shí)效性也不好，能做的優(yōu)化策略不多。 直接推送的系統(tǒng)，目前就是360消息系統(tǒng)這種，消息類型是消耗型的，并且對(duì)于同一個(gè)用戶并不允許重復(fù)消耗,如果需要多終端重復(fù)消耗，需要抽象成不同用戶。 推的好處是實(shí)時(shí)性好，開銷小，直接將消息下發(fā)給客戶端，不需要客戶端走從接入層到存儲(chǔ)層主動(dòng)拉取. 但純推送模型，有個(gè)很大問(wèn)題，由于系統(tǒng)是異步的，他的時(shí)序性無(wú)法精確保證。這對(duì)于push需求來(lái)說(shuō)是夠用的，但如果復(fù)用推送系統(tǒng)做im類型通信，可能并不合適。 對(duì)于嚴(yán)格要求時(shí)序性，消息可以重復(fù)消耗的系統(tǒng)，目前也都是走推拉結(jié)合的模型，就是只使用我們的推送系統(tǒng)發(fā)通知，并附帶id等給客戶端做拉取的判斷策略，客戶端根據(jù)推送的key，主動(dòng)從業(yè)務(wù)服務(wù)器拉取消息。并且當(dāng)主從同步延遲的時(shí)候，跟進(jìn)推送的key做延遲拉取策略。同時(shí)也可以通過(guò)消息本身的QoS，做純粹的推送策略，比如一些“正在打字的”低優(yōu)先級(jí)消息，不需要主動(dòng)拉取了，通過(guò)推送直接消耗掉。 哪些因素決定推送系統(tǒng)的效果？ 首先是sdk的完善程度，sdk策略和細(xì)節(jié)完善度，往往決定了弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下最終推送質(zhì)量. SDK選路策略,最基本的一些策略如下：有些開源服務(wù)可能會(huì)針對(duì)用戶hash一個(gè)該接入?yún)^(qū)域的固定ip，實(shí)際上在國(guó)內(nèi)環(huán)境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一組，而且端口也要參開，必要時(shí)候，客戶端告知是retry多組都連不上，返回不同idc的服務(wù)器。因?yàn)槲覀儠?huì)經(jīng)常檢測(cè)到一些case，同一地區(qū)的不同用戶，可能對(duì)同一idc內(nèi)的不同ip連通性都不一樣，也出現(xiàn)過(guò)同一ip不同端口連通性不同，所以用戶的選路策略一定要靈活，策略要足夠完善.另外在選路過(guò)程中，客戶端要對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)情況下的長(zhǎng)連接ip做緩存，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境切換時(shí)候（wifi、2G、3G)，重新請(qǐng)求分配器，緩存不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的長(zhǎng)連接ip。 客戶端對(duì)于數(shù)據(jù)心跳和讀寫超時(shí)設(shè)置,完善斷線檢測(cè)重連機(jī)制 針對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，或者客戶端本身消息的活躍程度，心跳要自適應(yīng)的進(jìn)行調(diào)整并與服務(wù)端協(xié)商，來(lái)保證鏈路的連通性。并且在弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，除了網(wǎng)絡(luò)切換（wifi切3G）或者讀寫出錯(cuò)情況，什么時(shí)候重新建立鏈路也是一個(gè)問(wèn)題。客戶端發(fā)出的ping包，不同網(wǎng)絡(luò)下，多久沒(méi)有得到響應(yīng)，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問(wèn)題，重新建立鏈路需要有個(gè)權(quán)衡。另外對(duì)于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，讀取不同的消息長(zhǎng)度，也要有不同的容忍時(shí)間，不能一刀切。好的心跳和讀寫超時(shí)設(shè)置，可以讓客戶端最快的檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，重新建立鏈路，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)情況下也能完成大數(shù)據(jù)傳輸。 結(jié)合服務(wù)端做策略 另外系統(tǒng)可能結(jié)合服務(wù)端做一些特殊的策略，比如我們?cè)谶x路時(shí)候，我們會(huì)將同一個(gè)用戶盡量映射到同一個(gè)room service實(shí)例上。斷線時(shí)，客戶端盡量對(duì)上次連接成功的地址進(jìn)行重試。主要是方便服務(wù)端做閃斷情況下策略，會(huì)暫存用戶閃斷時(shí)實(shí)例上的信息，重新連入的 時(shí)候，做單實(shí)例內(nèi)的遷移，減少延時(shí)與加載開銷. 客戶端保活策略 很多創(chuàng)業(yè)公司愿意重新搭建一套push系統(tǒng)，確實(shí)不難實(shí)現(xiàn)，其實(shí)在協(xié)議完備情況下（最簡(jiǎn)單就是客戶端不回ack不清數(shù)據(jù)），服務(wù)端會(huì)保證消息是不丟的。但問(wèn)題是為什么在消息有效期內(nèi),到達(dá)率上不去？往往因?yàn)樽约篴pp的push service存活能力不高。選用云平臺(tái)或者大廠的，往往sdk會(huì)做一些保活策略，比如和其他app共生，互相喚醒，這也是云平臺(tái)的push service更有保障原因。我相信很多云平臺(tái)旗下的sdk，多個(gè)使用同樣sdk的app，為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)存活，是可以互相喚醒和保證活躍的。另外現(xiàn)在push sdk本身是單連接，多app復(fù)用的，這為sdk實(shí)現(xiàn)，增加了新的挑戰(zhàn)。 綜上，對(duì)我來(lái)說(shuō)，選擇推送平臺(tái)，優(yōu)先會(huì)考慮客戶端sdk的完善程度。對(duì)于服務(wù)端，選擇條件稍微簡(jiǎn)單，要求部署接入點(diǎn)（IDC）越要多，配合精細(xì)的選路策略，效果越有保證，至于想知道哪些云服務(wù)有多少點(diǎn)，這個(gè)群里來(lái)自各地的小伙伴們，可以合伙測(cè)測(cè)。 go語(yǔ)言開發(fā)問(wèn)題與解決方案 下面講下，go開發(fā)過(guò)程中遇到挑戰(zhàn)和優(yōu)化策略，給大家看下當(dāng)年的一張圖，在第一版優(yōu)化方案上線前一天截圖~可以看到，內(nèi)存最高占用69G，GC時(shí)間單實(shí)例最高時(shí)候高達(dá)3~6s.這種情況下，試想一次悲劇的請(qǐng)求，經(jīng)過(guò)了幾個(gè)正在執(zhí)行g(shù)c的組件，后果必然是超時(shí)... gc照成的接入方重試，又加重了系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。遇到這種情況當(dāng)時(shí)整個(gè)系統(tǒng)最差情況每隔2，3天就需要重啟一次~ 當(dāng)時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題，現(xiàn)在總結(jié)起來(lái)，大概以下幾點(diǎn) 1.散落在協(xié)程里的I/O，Buffer和對(duì)象不復(fù)用。 當(dāng)時(shí)（12年）由于對(duì)go的gc效率理解有限，比較奔放，程序里大量short live的協(xié)程，對(duì)內(nèi)通信的很多io操作，由于不想阻塞主循環(huán)邏輯或者需要及時(shí)響應(yīng)的邏輯，通過(guò)單獨(dú)go協(xié)程來(lái)實(shí)現(xiàn)異步。這回會(huì)gc帶來(lái)很多負(fù)擔(dān)。 針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，應(yīng)盡量控制協(xié)程創(chuàng)建，對(duì)于長(zhǎng)連接這種應(yīng)用，本身已經(jīng)有幾百萬(wàn)并發(fā)協(xié)程情況下，很多情況沒(méi)必要在各個(gè)并發(fā)協(xié)程內(nèi)部做異步io，因?yàn)槌绦虻牟⑿卸仁怯邢蓿碚撋献鰠f(xié)程內(nèi)做阻塞操作是沒(méi)問(wèn)題。 如果有些需要異步執(zhí)行，比如如果不異步執(zhí)行，影響對(duì)用戶心跳或者等待response無(wú)法響應(yīng)，最好通過(guò)一個(gè)任務(wù)池，和一組常駐協(xié)程，來(lái)消耗，處理結(jié)果，通過(guò)channel再傳回調(diào)用方。使用任務(wù)池還有額外的好處，可以對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行打包處理，提高吞吐量，并且可以加入控量策略. 2.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不好引起激增 go協(xié)程相比較以往高并發(fā)程序，如果做不好流控，會(huì)引起協(xié)程數(shù)量激增。早期的時(shí)候也會(huì)發(fā)現(xiàn)，時(shí)不時(shí)有部分主機(jī)內(nèi)存會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他服務(wù)器，但發(fā)現(xiàn)時(shí)候，所有主要profiling參數(shù)都正常了。 后來(lái)發(fā)現(xiàn)，通信較多系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)阻塞是不可免的(即使是內(nèi)網(wǎng))，對(duì)外不停accept接受新請(qǐng)求，但執(zhí)行過(guò)程中，由于對(duì)內(nèi)通信阻塞，大量協(xié)程被 創(chuàng)建，業(yè)務(wù)協(xié)程等待通信結(jié)果沒(méi)有釋放，往往瞬時(shí)會(huì)迎來(lái)協(xié)程暴漲。但這些內(nèi)存在系統(tǒng)穩(wěn)定后，virt和res都并沒(méi)能徹底釋放，下降后，維持高位。 處理這種情況，需要增加一些流控策略，流控策略可以選擇在rpc庫(kù)來(lái)做，或者上面說(shuō)的任務(wù)池來(lái)做，其實(shí)我感覺放在任務(wù)池里做更合理些，畢竟rpc通信庫(kù)可以做讀寫數(shù)據(jù)的限流，但它并不清楚具體的限流策略，到底是重試還是日志還是緩存到指定隊(duì)列。任務(wù)池本身就是業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的，它清楚針對(duì)不同的接口需要的流控限制策略。 3.低效和開銷大的rpc框架 早期rpc通信框架比較簡(jiǎn)單，對(duì)內(nèi)通信時(shí)候使用的也是短連接。這本來(lái)短連接開銷和性能瓶頸超出我們預(yù)期，短連接io效率是低一些，但端口資源夠，本身吞吐可以滿足需要，用是沒(méi)問(wèn)題的，很多分層的系統(tǒng)，也有http短連接對(duì)內(nèi)進(jìn)行請(qǐng)求的 但早期go版本，這樣寫程序，在一定量級(jí)情況，是支撐不住的。短連接大量臨時(shí)對(duì)象和臨時(shí)buffer創(chuàng)建，在本已經(jīng)百萬(wàn)協(xié)程的程序中，是無(wú)法承受的。所以后續(xù)我們對(duì)我們的rpc框架作了兩次調(diào)整。 第二版的rpc框架，使用了連接池，通過(guò)長(zhǎng)連接對(duì)內(nèi)進(jìn)行通信（復(fù)用的資源包括client和server的：編解碼Buffer、Request/response），大大改善了性能。 但這種在一次request和response還是占用連接的，如果網(wǎng)絡(luò)狀況ok情況下，這不是問(wèn)題，足夠滿足需要了，但試想一個(gè)room實(shí)例要與后面的數(shù)百個(gè)的register，coordinator，saver，center，keeper實(shí)例進(jìn)行通信，需要建立大量的常駐連接，每個(gè)目標(biāo)機(jī)幾十個(gè)連接，也有數(shù)千個(gè)連接被占用。 非持續(xù)抖動(dòng)時(shí)候（持續(xù)逗開多少無(wú)解），或者有延遲較高的請(qǐng)求時(shí)候，如果針對(duì)目標(biāo)ip連接開少了，會(huì)有瞬時(shí)大量請(qǐng)求阻塞，連接無(wú)法得到充分利用。第三版增加了Pipeline操作，Pipeline會(huì)帶來(lái)一些額外的開銷，利用tcp的全雙特性，以盡量少的連接完成對(duì)各個(gè)服務(wù)集群的rpc調(diào)用。 4.Gc時(shí)間過(guò)長(zhǎng) Go的Gc仍舊在持續(xù)改善中，大量對(duì)象和buffer創(chuàng)建，仍舊會(huì)給gc帶來(lái)很大負(fù)擔(dān)，尤其一個(gè)占用了25G左右的程序。之前go team的大咖郵件也告知我們，未來(lái)會(huì)讓使用協(xié)程的成本更低，理論上不需要在應(yīng)用層做更多的策略來(lái)緩解gc. 改善方式，一種是多實(shí)例的拆分，如果公司沒(méi)有端口限制，可以很快部署大量實(shí)例，減少gc時(shí)長(zhǎng)，最直接方法。不過(guò)對(duì)于360來(lái)說(shuō)，外網(wǎng)通常只能使用80和433。因此常規(guī)上只能開啟兩個(gè)實(shí)例。當(dāng)然很多人給我建議能否使用SO_REUSEPORT，不過(guò)我們內(nèi)核版本確實(shí)比較低，并沒(méi)有實(shí)踐過(guò)。 另外能否模仿nginx，fork多個(gè)進(jìn)程監(jiān)控同樣端口，至少我們目前沒(méi)有這樣做，主要對(duì)于我們目前進(jìn)程管理上，還是獨(dú)立的運(yùn)行的，對(duì)外監(jiān)聽不同端口程序，還有配套的內(nèi)部通信和管理端口，實(shí)例管理和升級(jí)上要做調(diào)整。 解決gc的另兩個(gè)手段，是內(nèi)存池和對(duì)象池,不過(guò)最好做仔細(xì)評(píng)估和測(cè)試，內(nèi)存池、對(duì)象池使用，也需要對(duì)于代碼可讀性與整體效率進(jìn)行權(quán)衡。 這種程序一定情況下會(huì)降低并行度，因?yàn)橛贸貎?nèi)資源一定要加互斥鎖或者原子操作做CAS，通常原子操作實(shí)測(cè)要更快一些。CAS可以理解為可操作的更細(xì)行為粒度的鎖（可以做更多CAS策略，放棄運(yùn)行，防止忙等）。這種方式帶來(lái)的問(wèn)題是，程序的可讀性會(huì)越來(lái)越像C語(yǔ)言，每次要malloc，各地方用完后要free，對(duì)于對(duì)象池free之前要reset，我曾經(jīng)在應(yīng)用層嘗試做了一個(gè)分層次結(jié)構(gòu)的“無(wú)鎖隊(duì)列”上圖左邊的數(shù)組實(shí)際上是一個(gè)列表，這個(gè)列表按大小將內(nèi)存分塊，然后使用atomic操作進(jìn)行CAS。但實(shí)際要看測(cè)試數(shù)據(jù)了，池技術(shù)可以明顯減少臨時(shí)對(duì)象和內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放，gc時(shí)間會(huì)減少，但加鎖帶來(lái)的并行度的降低，是否能給一段時(shí)間內(nèi)的整體吞吐量帶來(lái)提升，要做測(cè)試和權(quán)衡… 在我們消息系統(tǒng)，實(shí)際上后續(xù)去除了部分這種黑科技，試想在百萬(wàn)個(gè)協(xié)程里面做自旋操作申請(qǐng)復(fù)用的buffer和對(duì)象，開銷會(huì)很大，尤其在協(xié)程對(duì)線程多對(duì)多模型情況下，更依賴于golang本身調(diào)度策略，除非我對(duì)池增加更多的策略處理，減少忙等，感覺是在把runtime做的事情，在應(yīng)用層非常不優(yōu)雅的實(shí)現(xiàn)。普遍使用開銷理論就大于收益。 但對(duì)于rpc庫(kù)或者codec庫(kù)，任務(wù)池內(nèi)部，這些開定量協(xié)程，集中處理數(shù)據(jù)的區(qū)域，可以嘗試改造~ 對(duì)于有些固定對(duì)象復(fù)用，比如固定的心跳包什么的，可以考慮使用全局一些對(duì)象，進(jìn)行復(fù)用，針對(duì)應(yīng)用層數(shù)據(jù)，具體設(shè)計(jì)對(duì)象池，在部分環(huán)節(jié)去復(fù)用，可能比這種無(wú)差別的設(shè)計(jì)一個(gè)通用池更能進(jìn)行效果評(píng)估. 消息系統(tǒng)的運(yùn)維及測(cè)試 下面介紹消息系統(tǒng)的架構(gòu)迭代和一些迭代經(jīng)驗(yàn)，由于之前在其他地方有過(guò)分享，后面的會(huì)給出相關(guān)鏈接，下面實(shí)際做個(gè)簡(jiǎn)單介紹，感興趣可以去鏈接里面看 架構(gòu)迭代~根據(jù)業(yè)務(wù)和集群的拆分，能解決部分灰度部署上線測(cè)試，減少點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信和廣播通信不同產(chǎn)品的相互影響，針對(duì)特定的功能做獨(dú)立的優(yōu)化. 消息系統(tǒng)架構(gòu)和集群拆分，最基本的是拆分多實(shí)例，其次是按照業(yè)務(wù)類型對(duì)資源占用情況分類，按用戶接入網(wǎng)絡(luò)和對(duì)idc布點(diǎn)要求分類（目前沒(méi)有條件，所有的產(chǎn)品都部署到全部idc）系統(tǒng)的測(cè)試go語(yǔ)言在并發(fā)測(cè)試上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。對(duì)于壓力測(cè)試，目前主要針對(duì)指定的服務(wù)器，選定線上空閑的服務(wù)器做長(zhǎng)連接壓測(cè)。然后結(jié)合可視化，分析壓測(cè)過(guò)程中的系統(tǒng)狀態(tài)。但壓測(cè)早期用的比較多，但實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能和我理想有一定差距。我覺得最近出的golang開源產(chǎn)品都符合這種場(chǎng)景，go寫網(wǎng)絡(luò)并發(fā)程序給大家?guī)?lái)的便利，讓大家把以往為了降低復(fù)雜度，拆解或者分層協(xié)作的組件，又組合在了一起。 QA Q1:協(xié)議棧大小，超時(shí)時(shí)間定制原則？ 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)下超時(shí)時(shí)間按產(chǎn)品需求通常2g，3G情況下是5分鐘，wifi情況下5~8分鐘。但對(duì)于個(gè)別場(chǎng)景，要求響應(yīng)非常迅速的場(chǎng)景，如果連接idle超過(guò)1分鐘，都會(huì)有ping，pong，來(lái)校驗(yàn)是否斷線檢測(cè)，盡快做到重新連接。 Q2:消息是否持久化？ 消息持久化，通常是先存后發(fā)，存儲(chǔ)用的redis，但落地用的mysql。mysql只做故障恢復(fù)使用。 Q3:消息風(fēng)暴怎么解決的？ 如果是發(fā)送情況下，普通產(chǎn)品是不需要限速的，對(duì)于較大產(chǎn)品是有發(fā)送隊(duì)列做控速度，按人數(shù)，按秒進(jìn)行控速度發(fā)放，發(fā)送成功再發(fā)送下一條。 Q4:golang的工具鏈支持怎么樣？我自己寫過(guò)一些小程序千把行之內(nèi)，確實(shí)很不錯(cuò)，但不知道代碼量上去之后，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上邊有分享說(shuō)golang自帶的profiling工具還不錯(cuò)，那debug呢怎么樣呢，官方一直沒(méi)有出debug工具，gdb支持也不完善，不知你們用的什么？ 是這樣的，我們正常就是println，我感覺基本上可以定位我所有問(wèn)題，但也不排除由于并行性通過(guò)println無(wú)法復(fù)現(xiàn)的問(wèn)題，目前來(lái)看只能靠經(jīng)驗(yàn)了。只要常見并發(fā)嘗試，經(jīng)過(guò)分析是可以找到的。go很快會(huì)推出調(diào)試工具的~ Q5:協(xié)議棧是基于tcp嗎？ 是否有協(xié)議拓展功能？協(xié)議棧是tcp，整個(gè)系統(tǒng)tcp長(zhǎng)連接，沒(méi)有考慮擴(kuò)展其功能~如果有好的經(jīng)驗(yàn)，可以分享~ Q6:問(wèn)個(gè)問(wèn)題，這個(gè)系統(tǒng)是接收上行數(shù)據(jù)的吧，系統(tǒng)接收上行數(shù)據(jù)后是轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)系統(tǒng)做處理么，是怎么轉(zhuǎn)發(fā)呢，如果需要給客戶端返回調(diào)用結(jié)果又是怎么處理呢？ 系統(tǒng)上行數(shù)據(jù)是根據(jù)協(xié)議頭進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，協(xié)議頭里面標(biāo)記了產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，在coordinator里面跟進(jìn)產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，回調(diào)用戶，如果用戶需要阻塞等待回復(fù)才能后續(xù)操作，那通過(guò)再發(fā)送消息，路由回用戶。因?yàn)檎麄€(gè)系統(tǒng)是全異步的。 Q7:問(wèn)個(gè)pushsdk的問(wèn)題。pushsdk的單連接，多app復(fù)用方式，這樣的情況下以下幾個(gè)問(wèn)題是如何解決的：1）系統(tǒng)流量統(tǒng)計(jì)會(huì)把所有流量都算到啟動(dòng)連接的應(yīng)用吧？而啟動(dòng)應(yīng)用的連接是不固定的吧？2）同一個(gè)pushsdk在不同的應(yīng)用中的版本號(hào)可能不一樣，這樣暴露出來(lái)的接口可能有版本問(wèn)題，如果用單連接模式怎么解決？ 流量只能算在啟動(dòng)的app上了，但一般這種安裝率很高的app承擔(dān)可能性大，常用app本身被檢測(cè)和殺死可能性較少，另外消息下發(fā)量是有嚴(yán)格控制 的。整體上用戶還是省電和省流量的。我們pushsdk盡量向上兼容，出于這個(gè)目的，push sdk本身做的工作非常有限，抽象出來(lái)一些常見的功能，純推的系統(tǒng)，客戶端策略目前做的很少，也有這個(gè)原因。 Q8:生產(chǎn)系統(tǒng)的profiling是一直打開的么？ 不是一直打開，每個(gè)集群都有采樣，但需要開啟哪個(gè)可以后臺(tái)控制。這個(gè)profling是通過(guò)接口調(diào)用。 Q9:面前系統(tǒng)中的消息消費(fèi)者可不可以分組？類似于Kafka。 客戶端可以訂閱不同產(chǎn)品的消息，接受不同的分組。接入的時(shí)候進(jìn)行bind或者unbind操作 Q10:為什么放棄erlang,而選擇go，有什么特別原因嗎？我們現(xiàn)在用的erlang？ erlang沒(méi)有問(wèn)題，原因是我們上線后，其他團(tuán)隊(duì)才做出來(lái)，經(jīng)過(guò)qa一個(gè)部門對(duì)比測(cè)試，在沒(méi)有顯著性能提升下，選擇繼續(xù)使用go版本的push，作為公司基礎(chǔ)服務(wù)。 Q11:流控問(wèn)題有排查過(guò)網(wǎng)卡配置導(dǎo)致的idle問(wèn)題嗎？ 流控是業(yè)務(wù)級(jí)別的流控，我們上線前對(duì)于內(nèi)網(wǎng)的極限通信量做了測(cè)試，后續(xù)將請(qǐng)求在rpc庫(kù)內(nèi)，控制在小于內(nèi)部通信開銷的上限以下.在到達(dá)上限前作流控。 Q12:服務(wù)的協(xié)調(diào)調(diào)度為什么選擇zk有考慮過(guò)raft實(shí)現(xiàn)嗎？golang的raft實(shí)現(xiàn)很多啊，比如Consul和ectd之類的。 3年前，還沒(méi)有后兩者或者后兩者沒(méi)聽過(guò)應(yīng)該。zk當(dāng)時(shí)公司內(nèi)部成熟方案，不過(guò)目前來(lái)看，我們不準(zhǔn)備用zk作結(jié)合系統(tǒng)的定制開發(fā)，準(zhǔn)備用自己寫的keeper代替zk，完成配置文件自動(dòng)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)自動(dòng)同步指定進(jìn)程，同時(shí)里面可以完成很多自定義的發(fā)現(xiàn)和控制策略，客戶端包含keeper的sdk就可以實(shí)現(xiàn)以上的所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，profling數(shù)據(jù)收集，配置文件更新，啟動(dòng)關(guān)閉等回調(diào)。完全抽象成語(yǔ)keeper通信sdk，keeper之間考慮用raft。 Q13:負(fù)載策略是否同時(shí)在服務(wù)側(cè)與CLIENT側(cè)同時(shí)做的 (DISPATCHER 會(huì)返回一組IP)？另外，ROOM SERVER/REGISTER SERVER連接狀態(tài)的一致性可用性如何保證? 服務(wù)側(cè)保活有無(wú)特別關(guān)注的地方? 安全性方面是基于TLS再加上應(yīng)用層加密? 會(huì)在server端做，比如重啟操作前，會(huì)下發(fā)指令類型消息，讓客戶端進(jìn)行主動(dòng)行為。部分消息使用了加密策略，自定義的rsa+des，另外滿足我們安全公司的需要，也定制開發(fā)很多安全加密策略。一致性是通過(guò)冷備解決的，早期考慮雙寫，但實(shí)時(shí)狀態(tài)雙寫同步代價(jià)太高而且容易有臟數(shù)據(jù)，比如register掛了，調(diào)用所有room，通過(guò)重新刷入指定register來(lái)解決。 Q14:這個(gè)keeper有開源打算嗎？ 還在寫，如果沒(méi)耦合我們系統(tǒng)太多功能，一定會(huì)開源的，主要這意味著，我們所有的bind在sdk的庫(kù)也需要開源~ Q15:比較好奇lisence是哪個(gè)如果開源？

當(dāng)前標(biāo)題：go語(yǔ)言壓測(cè) go語(yǔ)言測(cè)試框架
文章鏈接：http://chinadenli.net/article34/doghjse.html

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