【架构设计】如何设计一个几十万在线用户弹幕系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【架构设计】如何设计一个几十万在线用户弹幕系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前言

现在无论是直播还是电视剧,我们都可以看到上面慢慢的弹幕,满足十几万用户在线的弹幕系统,我们该如何去设计呢?

二、项目介绍

弹幕跟我们平时做的系统不太一样,平时做的最多的就是客户端发起请求,也就是数据都是由客户端推送到服务端,但是弹幕是由服务端推送给客户端的。

比如我们现在在看直播,很多用户都会发送弹幕,然后每个在线的用户都可以收到这条弹幕信息。

这时候我们有二种方案

客户端轮询

也就是客户端不停的去服务端去拉取数据,但是会有一个弊端,因为我们每次看电视剧的时候,看一遍一条弹幕只会显示一次。如果不停的去轮询,会有很多无效的请求,而且不停的去轮询无疑会给服务器造成很大的压力,因为你客户端少,如果现在有十几万的客户端同时在线,那么服务器每隔一段时间就会有几十万次的查询压力。

WebSocket主动推送

随着现在IM系统的成熟,WebSocket也越来越被重视,WebSocket在当服务器收到消息之后,可以主动将消息推送给客户端。

三、弹幕初始架构

在开始的时候,因为用户不多,我们只有一台服务器,也能满足需求,但是试想一下,如果某一天用户增多了,你这一台服务器真的顶得住十几万的用户来访问吗???
【架构设计】如何设计一个几十万在线用户弹幕系统

既然这时候一台服务器压力太大,那我们就部署多台服务器,将压力进行分摊,这样每台服务器的压力就不会那么大

但是这时候单台服务器压力是解决了,那推送消息给每一个用户就做不到了,我们知道WebSocket在推送消息的时候,会先拿到这个用户的Session,然后通过这个Session将消息推送给这个用户,但是用户Session都是保存在我们本地服务中的。比如这个用户A的Session在服务器A上,用户B在服务器B上,那么你怎么拿到用户B的Session呢?

很多人会说,把所有用户的Session都保存到Redis中不就可以了,其实这样也不是不行,但是如果你现在有几百万,几千万的用户Session呢?

所以我们可以使用消息中间件或者Redis的发布订阅模式,比如使用消息中间件RocketMq,有一个用户发送了一条弹幕,那么就发送一条消息到MQ中,所有服务都接受到这条消息之后,然后就可以拿到本地所有用户的Session,再进行发送。
【架构设计】如何设计一个几十万在线用户弹幕系统

四、弹幕架构演进

不知道大家有没有想过这样一个问题,假设我们现在有10台服务器,每台服务器有一万人,这时候,一个人发送一条弹幕,那么每台服务器WebSocket都要推送一万次消息到客户端,如果这时候有一万人发送了弹幕呢?那么WebSocket是不是就要推送 1万 * 1万次数据呢。在这种高并发的情况下,WebSocket会因为发送的太频繁导致各种各样的问题,比如与客户端断开连接等。

所以第二个难点就在这了
【架构设计】如何设计一个几十万在线用户弹幕系统

现在我们把所有需要推送的消息都发送到MQ中,然后在MQ中将消息推送给客户端。为什么要这么做呢?

在MQ中我们可以进行限流,这样WebSocket就不用频繁的去操作了。尤其类似于弹幕这种业务,也不是说要求实时的。一般我们发送一条弹幕,都会过个几秒钟我们自己才能看见,所以我们可以根据自己服务器的性能来决定消费速度。

五、弹幕存储

用户发送的弹幕最终都是要进行持久化存储的,就像腾讯视频一样,无论你什么时候去看,那些弹幕都还在。那么弹幕存储时机是什么时候呢?

一般都会选择在用户发送一条弹幕之后就存储这条弹幕,如果用户发送一条弹幕我们就同步的将这条数据存储到MySql中,那么这时候有几十万的弹幕该怎么办? 这时候数据库的压力就很大了。因为弹幕这种数据丢个几条对我们业务没有任何影响,所以我们可以选择异步存储,比如将要保存弹幕信息发送到MQ,MQ异步的将消息存储到MySql中即可
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六、弹幕查询

对于弹幕查询,我们后续可以将数据同步到搜索引擎Elasticsearch中,后续的查询就直接查ES就好,就不用查数据库,避免对数据库造成压力。

七、总结

对于弹幕系统来说,难点就在于二个,

  • 第一:对于大量消息推送到客户端,
  • 第二:就是消息的异步存储了。

思考:基于netty框架如何实现?大家可以思考!对于这个方案还有什么不足的地方,欢迎大家提出,一起进步。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-418396.html

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