大家好！我是 Sergey Kamardin，是 Mail.Ru 的一名工程师。
本文主要介绍如何使用 Go 开发高负载的 WebSocket 服务。
如果你熟悉 WebSockets，但对 Go 了解不多，仍希望你对这篇文章的想法和性能优化方面感兴趣。
1. 简介
为了定义本文的讨论范围，有必要说明我们为什么需要这个服务。
Mail.Ru 有很多有状态系统。用户的电子邮件存储就是其中之一。我们有几种方法可以跟踪该系统的状态变化以及系统事件，主要是通过定期系统轮询或者状态变化时的系统通知来实现。
两种方式各有利弊。但是对于邮件而言，用户收到新邮件的速度越快越好。
邮件轮询大约每秒 50,000 个 HTTP 查询，其中 60％ 返回 304 状态，这意味着邮箱中没有任何更改。
因此，为了减少服务器的负载并加快向用户发送邮件的速度，我们决定通过用发布 - 订阅服务（也称为消息总线，消息代理或事件管道）的模式来造一个轮子。一端接收有关状态更改的通知，另一端订阅此类通知。
之前的架构：
现在的架构：
第一个方案是之前的架构。浏览器定期轮询 API 并查询存储（邮箱服务）是否有更改。
第二种方案是现在的架构。浏览器与通知 API 建立了 WebSocket 连接，通知 API 是总线服务的消费者。一旦接收到新邮件后，Storage 会将有关它的通知发送到总线（1），总线将其发送给订阅者（2）。 API 通过连接发送这个收到的通知，将其发送到用户的浏览器（3）。
所以现在我们将讨论这个 API 或者这个 WebSocket 服务。展望一下未来，我们的服务将来可能会有 300 万个在线连接。
2. 常用的方式
我们来看看如何在没有任何优化的情况下使用 Go 实现服务器的某些部分。
在我们继续使用 net/http 之前，来谈谈如何发送和接收数据。这个数据位于 WebSocket 协议上（例如 JSON 对象），我们在下文中将其称为包。
我们先来实现 Channel 结构体，该结构体将包含在 WebSocket 连接上发送和接收数据包的逻辑。
2.1 Channel 结构体
// WebSocket Channel 的实现
// Packet 结构体表示应用程序级数据
type Packet struct {
...
}
// Channel 装饰用户连接
type Channel struct {
conn net.Conn // WebSocket 连接
send chan Packet // 传出的 packets 队列
}
func NewChannel(conn net.Conn) *Channel {
c := &Channel{
conn: conn,
send: make(chan Packet, N),
}
go c.reader()
go c.writer()
return c
}
我想让你注意的是 reader 和 writer goroutines。每个 goroutine 都需要内存栈，初始大小可能为 2 到 8 KB，具体 取决于操作系统 和 Go 版本。
关于上面提到的 300 万个线上连接，为此我们需要消耗 24 GB 的内存（假设单个 goroutine 消耗 4 KB 栈内存）用于所有的连接。并且这还没包括为 Channel 结构体分配的内存， ch.send 传出的数据包占用的内存以及其他内部字段的内存。
2.2 I/O goroutines
让我们来看看 reader 的实现：
// Channel's reading goroutine.
func (c *Channel) reader() {
// 创建一个缓冲 read 来减少 read 的系统调用
buf := bufio.NewReader(c.conn)
for {
pkt, _ := readPacket(buf)
c.handle(pkt)
}
}
这里我们使用了 bufio.Reader 来减少 read() 系统调用的次数，并尽可能多地读取 buf 中缓冲区大小所允许的数量。在这个无限循环中，我们等待新数据的到来。请先记住这句话： 等待新数据的到来 。我们稍后会回顾。
我们先不考虑传入的数据包的解析和处理，因为它对我们讨论的优化并不重要。但是， buf 值得我们关注：默认情况下，它是 4 KB，这意味着连接还需要 12 GB 的内存。 writer 也有类似的情况：
// Channel's writing goroutine.
func (c *Channel) writer() {
// 创建一个缓冲 write 来减少 write 的系统调用
buf := bufio.NewWriter(c.conn)
for pkt := range c.send {
_ := writePacket(buf, pkt)
buf.Flush()
}
}
我们通过 Channel 的 c.send 遍历将数据包传出 并将它们写入缓冲区。细心的读者可能猜到了，这是我们 300 万个连接的另外 12 GB 的内存消耗。
2.3 HTTP
已经实现了一个简单的 Channel ，现在我们需要使用 WebSocket 连接。由于仍然处于常用的方式的标题下，所以我们以常用的方式继续。
注意：如果你不知道 WebSocket 的运行原理，需要记住客户端会通过名为 Upgrade 的特殊 HTTP 机制转换到 WebSocket 协议。在成功处理 Upgrade 请求后，服务端和客户端将使用 TCP 连接来传输二进制的 WebSocket 帧。 这里 是连接的内部结构的说明。
// 常用的转换为 WebSocket 的方法
import (
"net/http"
"some/websocket"
)
http.HandleFunc("/v1/ws", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
conn, _ := websocket.Upgrade(r, w)
ch := NewChannel(conn)
//...
})
需要注意的是， http.ResponseWriter 为 bufio.Reader 和 bufio.Writer （均为 4 KB 的缓冲区）分配了内存，用于对 *http.Request 的初始化和进一步的响应写入。
无论使用哪种 WebSocket 库，在 Upgrade 成功后， 服务端在调用 responseWriter.Hijack() 之后都会收到 I/O 缓冲区和 TCP 连接。
提示：在某些情况下， go:linkname 可被用于通过调用 net/http.putBufio {Reader, Writer} 将缓冲区返回给 net/http 内的 sync.Pool 。
因此，我们还需要 24 GB 的内存用于 300 万个连接。
那么，现在为了一个什么功能都没有的应用程序，一共需要消耗 72 GB 的内存！
3. 优化
我们回顾一下在简介部分中谈到的内容，并记住用户连接的方式。在切换到 WebSocket 后，客户端会通过连接发送包含相关事件的数据包。然后（不考虑 ping/pong 等消息），客户端可能在整个连接的生命周期中不会发送任何其他内容。
连接的生命周期可能持续几秒到几天。
因此，大部分时间 Channel.reader() 和 Channel.writer() 都在等待接收或发送数据。与它们一起等待的还有每个大小为 4 KB 的 I/O 缓冲区。
现在我们对哪些地方可以做优化应该比较清晰了。
3.1 Netpoll
Channel.reader() 通过给 bufio.Reader.Read() 内的 conn.Read() 加锁来 等待新数据的到来 （译者注：上文中的伏笔），一旦连接中有数据，Go runtime（译者注：runtime 包含 Go 运行时的系统交互的操作，这里保留原文）“唤醒” goroutine 并允许它读取下一个数据包。在此之后，goroutine 再次被锁定，同时等待新的数据。让我们看看 Go runtime 来理解 goroutine 为什么必须“被唤醒”。
如果我们查看 conn.Read() 的实现 ，将会在其中看到 net.netFD.Read() 调用 ：
// Go 内部的非阻塞读.
// net/fd_unix.go
func (fd *netFD) Read(p []byte) (n int, err error) {
//...
for {
n, err = syscall.Read(fd.sysfd, p)
if err != nil {
n = 0
if err == syscall.EAGAIN {
if err = fd.pd.waitRead(); err == nil {
continue
}
}
}
//...
break
}
//...
}
Go 在非阻塞模式下使用套接字。 EAGAIN 表示套接字中没有数据，并且读取空套接字时不会被锁定，操作系统将返回控制权给我们。(译者注：EAGAIN 表示目前没有可用数据，请稍后再试)
我们从连接文件描述符中看到一个 read() 系统调用函数。如果 read 返回 EAGAIN 错误 ，则 runtime 调用 pollDesc.waitRead() ：
// Go 内部关于 netpoll 的使用
// net/fd_poll_runtime.go
func (pd *pollDesc) waitRead() error {
return pd.wait('r')
}
func (pd *pollDesc) wait(mode int) error {
res := runtime_pollWait(pd.runtimeCtx, mode)
//...
}
如果 深入挖掘 ，我们将看到 netpoll 在 Linux 中是使用 epoll 实现的，而在 BSD 中是使用 kqueue 实现的。为什么不对连接使用相同的方法？我们可以分配一个 read 缓冲区并仅在真正需要时启动 read goroutine：当套接字中有可读的数据时。
在 github.com/golang/go 上，有一个导出 netpoll 函数的 issue 。
3.2 去除 goroutines 的内存消耗
假设我们有 Go 的 netpoll 实现 。现在我们可以避免在内部缓冲区启动 Channel.reader() goroutine，而是在连接中订阅可读数据的事件：
// 使用 netpoll
ch := NewChannel(conn)
// 通过 netpoll 实例观察 conn
poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
// 我们在这里产生 goroutine 以防止在轮询从 ch 接收数据包时被锁。
go Receive(ch)
})
// Receive 从 conn 读取数据包并以某种方式处理它。
func (ch *Channel) Receive() {
buf := bufio.NewReader(ch.conn)
pkt := readPacket(buf)
c.handle(pkt)
}
Channel.writer() 更简单，因为我们只能在发送数据包时运行 goroutine 并分配缓冲区：
// 当我们需要时启动 writer goroutine
func (ch *Channel) Send(p Packet) {
if c.noWriterYet() {
go ch.writer()
}
ch.send <- p
}
需要注意的是，当操作系统在 write() 调用上返回 EAGAIN 时，我们不处理这种情况。我们依靠 Go runtime 来处理这种情况，因为这种情况在服务器上很少见。然而，如果有必要，它可以以与 reader() 相同的方式处理。
当从 ch.send （一个或几个）读取传出数据包后，writer 将完成其操作并释放 goroutine 的内存和发送缓冲区的内存。
完美！我们通过去除两个运行的 goroutine 中的内存消耗和 I/O 缓冲区的内存消耗节省了 48 GB。
3.3 资源控制
大量连接不仅仅涉及到内存消耗高的问题。在开发服务时，我们遇到了反复出现的竞态条件和 self-DDoS 造成的死锁。
例如，如果由于某种原因我们突然无法处理 ping/pong 消息，但是空闲连接的处理程序继续关闭这样的连接（假设连接被破坏，没有提供数据），客户端每隔 N 秒失去连接并尝试再次连接而不是等待事件。
被锁或超载的服务器停止服务，如果它之前的负载均衡器（例如，nginx）将请求传递给下一个服务器实例，这将是不错的。
此外，无论服务器负载如何，如果所有客户端突然（可能是由于错误原因）向我们发送数据包，之前的 48 GB 内存的消耗将不可避免，因为需要为每个连接分配 goroutine 和缓冲区。
Goroutine 池
上面的情况，我们可以使用 goroutine 池限制同时处理的数据包数量。下面是这种池的简单实现：
// goroutine 池的简单实现
package gopool
func New(size int) *Pool {
return &Pool{
work: make(chan func()),
sem: make(chan struct{}, size),
}
}
func (p *Pool) Schedule(task func()) error {
select {
case p.work <- task:
case p.sem <- struct{}{}:
go p.worker(task)
}
}
func (p *Pool) worker(task func()) {
defer func() { <-p.sem }
for {
task()
task = <-p.work
}
}
现在我们的 netpoll 代码如下：
// 处理 goroutine 池中的轮询事件。
pool := gopool.New(128)
poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
// 我们在所有 worker 被占用时阻塞 poller
pool.Schedule(func() {
Receive(ch)
})
})
现在我们不仅在套接字中有可读数据时读取，而且还在第一次机会获取池中的空闲 goroutine。"htmlcode">
// 复用 writing goroutine
pool := gopool.New(128)
func (ch *Channel) Send(p Packet) {
if c.noWriterYet() {
pool.Schedule(ch.writer)
}
ch.send <- p
}
取代 go ch.writer() ，我们想写一个复用的 goroutines。因此，对于拥有 N 个 goroutines 的池，我们可以保证同时处理 N 个请求并且在 N + 1 的时候， 我们不会分配 N + 1 个缓冲区。 goroutine 池还允许我们限制新连接的 Accept() 和 Upgrade() ，并避免大多数的 DDoS 攻击。
3.4 upgrade 零拷贝
如前所述，客户端使用 HTTP Upgrade 切换到 WebSocket 协议。这就是 WebSocket 协议的样子：
## HTTP Upgrade 示例 GET /ws HTTP/1.1 Host: mail.ru Connection: Upgrade Sec-Websocket-Key: A3xNe7sEB9HixkmBhVrYaA== Sec-Websocket-Version: 13 Upgrade: websocket HTTP/1.1 101 Switching Protocols Connection: Upgrade Sec-Websocket-Accept: ksu0wXWG+YmkVx+KQR2agP0cQn4= Upgrade: websocket
也就是说，在我们的例子中，需要 HTTP 请求及其 Header 用于切换到 WebSocket 协议。这些知识以及 http.Request 中存储的内容 表明，为了优化，我们需要在处理 HTTP 请求时放弃不必要的内存分配和内存复制，并弃用 net/http 库。
例如， http.Request 有一个与 Header 具有相同名称的字段 ，这个字段用于将数据从连接中复制出来填充请求头。想象一下，该字段需要消耗多少额外内存，例如碰到比较大的 Cookie 头。
WebSocket 的实现
不幸的是，在我们优化的时候所有存在的库都是使用标准的 net/http 库进行升级。而且，（两个）库都不能使用上述的读写优化方案。为了采用这些优化方案，我们需要用一个比较低级的 API 来处理 WebSocket。要重用缓冲区，我们需要把协议函数变成这样：
func ReadFrame(io.Reader) (Frame, error) func WriteFrame(io.Writer, Frame) error
如果有一个这种 API 的库，我们可以按下面的方式从连接中读取数据包（数据包的写入也一样）：
// 预期的 WebSocket 实现API
// getReadBuf, putReadBuf 用来复用 *bufio.Reader (with sync.Pool for example).
func getReadBuf(io.Reader) *bufio.Reader
func putReadBuf(*bufio.Reader)
// 当 conn 中的数据可读取时，readPacket 被调用
func readPacket(conn io.Reader) error {
buf := getReadBuf()
defer putReadBuf(buf)
buf.Reset(conn)
frame, _ := ReadFrame(buf)
parsePacket(frame.Payload)
//...
}
简单来说，我们需要自己的 WebSocket 库。
github.com/gobwas/ws
在意识形态上，编写 ws 库是为了不将其协议操作逻辑强加给用户。所有读写方法都实现了标准的 io.Reader 和 io.Writer 接口，这样就可以使用或不使用缓冲或任何其他 I/O 包装器。
除了来自标准库 net/http 的升级请求之外， ws 还支持零拷贝升级，升级请求的处理以及切换到 WebSocket 无需分配内存或复制内存。 ws.Upgrade() 接受 io.ReadWriter （ net.Conn 实现了此接口）。换句话说，我们可以使用标准的 net.Listen() 将接收到的连接从 ln.Accept() 转移给 ws.Upgrade() 。该库使得可以复制任何请求数据以供应用程序使用（例如， Cookie 用来验证会话）。
下面是升级请求的 基准测试 结果：标准库 net/http 的服务与用零拷贝升级的 net.Listen() ：
BenchmarkUpgradeHTTP 5156 ns/op 8576 B/op 9 allocs/op BenchmarkUpgradeTCP 973 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
切换到 ws 和 零拷贝升级 为我们节省了另外的 24 GB 内存 - 在 net/http 处理请求时为 I/O 缓冲区分配的空间。
3.5 摘要
我们总结一下这些优化。
- 内部有缓冲区的 read goroutine 是代价比较大的。解决方案：netpoll（epoll，kqueue）; 重用缓冲区。
- 内部有缓冲区的 write goroutine 是代价比较大的。解决方案：需要的时候才启动 goroutine; 重用缓冲区。
- 如果有大量的连接，netpoll 将无法正常工作。解决方案：使用 goroutines 池并限制池的 worker 数。
- net/http 不是处理升级到 WebSocket 的最快方法。解决方案：在裸 TCP 连接上使用内存零拷贝升级。
服务的代码看起来如下所示：
// WebSocket 服务器示例，包含 netpoll，goroutine 池和内存零拷贝的升级。
import (
"net"
"github.com/gobwas/ws"
)
ln, _ := net.Listen("tcp", ":8080")
for {
// 尝试在空闲池的 worker 内的接收传入的连接。如果超过 1ms 没有空闲 worker，则稍后再试。这有助于防止 self-ddos 或耗尽服务器资源的情况。
err := pool.ScheduleTimeout(time.Millisecond, func() {
conn := ln.Accept()
_ = ws.Upgrade(conn)
// 使用 Channel 结构体包装 WebSocket 连接
// 将帮助我们处理应用包
ch := NewChannel(conn)
// 等待连接传入字节
poller.Start(conn, netpoll.EventRead, func() {
// 不要超过资源限制
pool.Schedule(func() {
// 读取并处理传入的包
ch.Recevie()
})
})
})
if err != nil {
time.Sleep(time.Millisecond)
}
}
总结
过早优化是编程中所有邪恶（或至少大部分）的根源。 -- Donald Knuth
当然，上述优化是和需求相关的，但并非所有情况下都是如此。例如，如果空闲资源（内存，CPU）和线上连接数之间的比率比较高，则优化可能没有意义。但是，通过了解优化的位置和内容，我们会受益匪浅。
感谢你的关注！
引用
https://github.com/mailru/easygo
https://github.com/gobwas/ws
https://github.com/gobwas/ws-examples
https://github.com/gobwas/httphead
Russian version of this article
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。