弹幕系统设计实践

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背景

为了更好的支持东南亚直播业务，产品设计为直播业务增加了弹幕。第一期弹幕使用腾讯云支持，效果并不理想，经常出现卡顿、弹幕偏少等问题。最终促使我们开发自己的弹幕系统。性能要求是需要支持，单房间百万用户同时在线。

问题分析

按照背景来分析，系统将主要面临以下问题：

带宽压力
假如说每3秒促达用户一次，那么每次内容至少需要有15条才能做到视觉无卡顿。15条弹幕+http包头的大小将超过3k，那么每秒的数据大小约为8Gbps，而运维同学通知我们所有服务的可用带宽仅为10Gbps。
弱网导致的弹幕卡顿、丢失
该问题已在线上环境
性能与可靠性
百万用户同时在线，按照上文的推算，具体QPS将超过30w QPS。如何保证在双十一等重要活动中不出问题，至关重要。性能也是另外一个需要着重考虑的点。

带宽优化

为了降低带宽压力，我们主要采用了以下方案：

启用Http压缩
通过查阅资料，http gzip压缩比率可以达到40%以上（gzip比deflate要高出4%~5%）。
Response结构简化
内容排列顺序优化
根据gzip的压缩的压缩原理可以知道，重复度越高，压缩比越高，因此可以将字符串和数字内容放在一起摆放
频率控制

带宽控制：通过添加请求间隔参数（下次请求时间），保证客户端的请求频率服务端可控。以应对突发的流量增长问题，提供有损的服务。
稀疏控制：在弹幕稀疏和空洞的时间段，通过控制下次请求时间，避免客户端的无效请求。

弹幕卡顿、丢失分析

在开发弹幕系统的的时候，最常见的问题是该怎么选择促达机制，推送 vs 拉取？

Long Polling via AJAX

客户端打开一个到服务器端的 AJAX 请求，然后等待响应，服务器端需要一些特定的功能来允许请求被挂起，只要一有事件发生，服务器端就会在挂起的请求中送回响应。如果打开Http的Keepalived开关，还可以节约握手的时间。

优点：减少轮询次数，低延迟，浏览器兼容性较好。
缺点：服务器需要保持大量连接。

WebSockets

长轮询虽然省去了大量无效请求，减少了服务器压力和一定的网络带宽的占用，但是还是需要保持大量的连接。那么人们就在考虑了，有没有这样一个完美的方案，即能双向通信，又可以节约请求的 header 网络开销，并且有更强的扩展性，最好还可以支持二进制帧，压缩等特性呢？于是人们就发明了这样一个目前看似“完美”的解决方案 —— WebSocket。它的最大特点就是，服务器可以主动向客户端推送信息，客户端也可以主动向服务器发送信息，是真正的双向平等对话。

优点：
较少的控制开销，在连接创建后，服务器和客户端之间交换数据时，用于协议控制的数据包头部相对较小。在不包含扩展的情况下，对于服务器到客户端的内容，此头部大小只有2至10字节（和数据包长度有关）；对于客户端到服务器的内容，此头部还需要加上额外的4字节的掩码。相对于 HTTP 请求每次都要携带完整的头部，此项开销显著减少了。
更强的实时性，由于协议是全双工的，所以服务器可以随时主动给客户端下发数据。相对于HTTP请求需要等待客户端发起请求服务端才能响应，延迟明显更少；即使是和Comet等类似的长轮询比较，其也能在短时间内更多次地传递数据。
长连接，保持连接状态。

Long Polling vs Websockets

无论是以上哪种方式，都使用到TCP长连接，那么TCP的长连接是如何发现连接已经断开了呢？

TCP Keepalived会进行连接状态探测，探测间隔主要由三个配置控制。

keepalive_probes：探测次数（默认：7次）

keepalive_time 探测的超时（默认：2小时）

keepalive_intvl 探测间隔(默认：75s)

但是由于在东南亚的弱网情况下，TCP长连接会经常性的断开:

Long Polling 能发现连接异常的最短间隔为：min(keepalive_intvl, polling_interval)

Websockets能发现连接异常的最短间隔为：Websockets: min(keepalive_intvl, client_sending_interval)

如果下次发送数据包的时候可能连接已经断开了，所以使用TCP长连接对于两者均意义不大。并且弱网情况下Websockets其实已经不能作为一个候选项了

即使Websockets服务端已经发现连接断开，仍然没有办法推送数据，只能被动等待客户端重新建立好连接才能推送，在此之前数据将可能会被采取丢弃的措施处理掉。
在每次断开后均需要再次发送应用层的协议进行连接建立。

根据了解腾讯云的弹幕系统，在300人以下使用的是推送模式，300人以上则是采用的轮训模式。但是考虑到资源消耗情况，他们可能使用的是Websocket来实现的弹幕系统，所以才会出现弹幕卡顿、丢失的情况。综上所述，Long Polling和Websockets都不适用我们面临的环境，所以我们最终采取了短轮训的方案来实现弹幕促达

可靠与性能

为了保证服务的稳定性我们对服务进行了拆分，将复杂的逻辑收拢到发送弹幕的一端。同时，将逻辑较为复杂、调用较少的发送弹幕业务与逻辑简单、调用量高的弹幕拉取服务拆分开来。服务拆分主要考虑因素是为了不让服务间相互影响，对于这种系统服务，不同服务的QPS往往是不对等的，例如像拉取弹幕的服务的请求频率和负载通常会比发送弹幕服务高1到2个数量级，在这种情况下不能让拉弹幕服务把发弹幕服务搞垮，反之亦然，最⼤度地保证系统的可用性，同时也更更加方便对各个服务做Scale-Up和Scale-Out。服务拆分也划清了业务边界，方便协同开发。

在拉取弹幕服务的一端，引入了本地缓存。数据更新的策略是服务会定期发起RPC调⽤从弹幕服务拉取数据，拉取到的弹幕缓存到内存中，这样后续的请求过来时便能直接⾛走本地内存的读取，⼤大幅降低了调用时延。这样做还有另外一个好处就是缩短调⽤链路，把数据放到离⽤户最近的地⽅，同时还能降低外部依赖的服务故障对业务的影响，

为了数据拉取方便，我们将数据按照时间进行分片，将时间作为数据切割的单位，按照时间存储、拉取、缓存数据（RingBuffer），简化了数据处理流程。与传统的Ring Buffer不一样的是，我们只保留了尾指针，它随着时间向前移动，每⼀秒向前移动一格，把时间戳和对应弹幕列表并写到一个区块当中，因此最多保留60秒的数据。同时，如果此时来了一个读请求，那么缓冲环会根据客户端传入的时间戳计算出指针的索引位置，并从尾指针的副本区域往回遍历直至跟索引重叠，收集到一定数量的弹幕列表返回，这种机制保证了缓冲区的区块是整体有序的，因此在读取的时候只需要简单地遍历一遍即可，加上使用的是数组作为存储结构，带来的读效率是相当高的。

再来考虑可能出现数据竞争的情况。先来说写操作，由于在这个场景下，写操作是单线程的，因此⼤可不必关心并发写带来的数据一致性问题。再来说读操作，由图可知写的方向是从尾指针以顺时针⽅向移动，⽽读⽅向是从尾指针以逆时针方向移动，⽽决定读和写的位置是否出现重叠取决于index的位置，由于我们保证了读操作最多只能读到30秒内的数据，因此缓冲环完全可以做到无锁读写

在发送弹幕的一端，因为用户一定时间能看得过来弹幕总量是有限的，所以可以对弹幕进行限流，有选择的丢弃多余的弹幕。同时，采用柔性的处理方式，拉取用户头像、敏感词过滤等分支在调用失败的情况下，仍然能保证服务的核心流程不受影响，即弹幕能够正常发送和接收，提供有损的服务。

总结

最终该服务在双十二活动中，在Redis出现短暂故障的背景下，高效且稳定的支撑了70w用户在线，成功完成了既定的目标

参考链接：

https://halfrost.com/websocket/
https://shopee-sz.github.io/2019/02/27/livechat/

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作者：cyningsun
来源：www.cyningsun.com/03-31-2019/live-streaming-danmaku.html
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