WhatsApp通信协议的学习

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WhatsApp以190亿美元的价格出售给了Facebook,特别引入注意的是该服务4.5亿活跃用户的公司只有32个工程师,以下内容是HighScalability创始人Tod Hoff分析的WhatsApp的高可靠架构。

信息源

需要注意的是, WhatsApp的整体架构并未公开,这里仅仅是从不同信息源中获取不同的片段。Rick Reed的讲座主要分享了使用Erlang实现单服务器200万连接数,虽然很有价值,但是并不是整个应用架构。

相关文章中列出的一些信息。

一、统计

这些统计是当下系统的一些数据,更多针对数据存储、消息、meta-clustering以及新加入的BEAM/OTP补丁。

  • 5亿的活跃用户,并且是史上最快达到这个数字的公司
  • 32个工程师,平均每人支撑1400万活跃用户
  • 每天收发跨7个平台的500亿消息
  • 平均每天注册用户过百万
  • 0广告开销
  • 800万投资
  • 数百个节点
  • 8000+核心
  • 数百TB内存
  • 每秒Erlang消息超过7000万
  • 在2011年,WhatsApp单服务器取得100万个tcp会话,同时还有内存和CPU剩余。在2012年,tcp会话发展到了200万。2013年WhatsApp 发表tweet声明,70亿消息入站,110亿消息出战,即每天处理180亿消息,伟大的2013,2014年每天有 190 亿消息进站/ 400亿消息出站
  • 6 亿图片,2 亿音频, 1 亿视频
  • 峰值并发连接为47 亿
  • 消息峰值为每秒2 万进站/71.2 万出站
  • 节日期间流量更加惊人

二、平台

后端

前端

  • 7个客户端平台:iPhone、Android、Blackberry、Nokia Symbian 360、Nokia S40、Windows Phone和一个未知的
  • SQLite

三、硬件

支撑这些数据的硬件

  • 约 550 台服务器
  • 约 150 台 chat server, 可以支持5 亿连接
  • 约 250 台 mms 服务器
  • 数据服务器内存为 512 GB,标准节点是 64 GB
  • 除了视频,其他数据都存储在 SSD 上
  • 超过 11000 个核心
  • Mnesia 使用了约 2TB 的内存
  • Dual Westmere Hex-core(24个逻辑CPU)
  • Dual NIC(公共面向用户的网络、私有的后端/分布)

四、产品

  • 聚焦消息传递。连接来自世界各地的用户,忽视他们的地理位置,无需支付高额费用,创始人Jan Koum还经常提起1992年在世界各地与家里人联系是多么的难。
  • 隐私。由Jan Koum制定,消息不会在服务器上储存,聊天记录也不会储存,目的就是不去了解用户隐私。不会保存用户姓名及性别,聊天记录只存储在电话上。

五、通用

  • WhatsApp服务器基本上完全使用Erlang实现
    • 做后端消息路由的服务器系统使用Erlang实现
    • 值得炫耀的是,如此庞大数量的活跃用户只使用非常少的服务器来管理,团队一致认为这很大程度上归功于Erlang。
    • 值得注意的是,Facebook Chat就是在2009年使用Erlang开发,他们弃用Erlang的原因是难以招聘到优秀的程序员。
  • WhatsApp服务器最早从Ejabberd开始
    • Ejabberd是个非常出名的开源Jabber服务器,使用Erlang实现。
    • 最初选用它的原因是开放、广受开发者关注、易于开始以及Erlang在大型通信系统上的长期口碑。
    • 接下来的许多年一直从事Ejabberd的重写和修改,包括从XMPP转换到内部开发协议、调整代码库以及重设计一些核心组件,对Erlang VM做了大量的修改以获得高性能。
  • 为了应对每天500亿消息,工作重心被放到可靠系统的打造上,货币化对于我们来说还是件遥远的事情。
  • 系统的健康状况主要看队列的长度,每个节点上消息队列的长度都会被一直监控,超过预先设置的临界值则会发出提醒,多个警报发生则标志着系统进入了下一个瓶颈。
  • 通过上传图片、音频、视频到一个HTTP服务器上来发送多媒体消息,然后将链接与Base64编码的缩略图一起添加到内容(如果可用)。
  • 有些代码基本上每天都在变化,通常情况下是一天几次;当然,峰值期间必须避开的。Erlang非常适用于将修改或者是新功能添加到产品,热加载意味着无需重新启动就可以实现修改,错误可以很快的得到解决,同样通过热加载,系统变得更加松耦合,这可以让更新快速的发布。
  • WhatsApp使用了什么样的协议?WhatsApp服务器池使用了SSL Socket,在客户端重新连接对消息进行检索之前,所有消息都会在服务器上排队。消息的成功检索会发回给WhatsApp服务器,它将会被重新转发给原始发送者;一旦客户端成功接收这条消息,它就会在服务器存储中擦除。
  • WhatsApp注册程序的内部工作机制是什么样的?WhasApp依赖电话IMEI号码来建立用户名/密码,这点在最近已经修改。WhatsApp现在会让应用发送一个包含5位数Pin的一般请求,然后给这个电话号码发送一个SMS,这意味着WhatsApp客户端不再受限于某台手机。基于Pin的号码,应用会从WhatsApp请求一个唯一的键,这个键将作为未来的使用密码,这同样意味着在新的设备上注册后会无效原有设备上的键。
  • 在Android上使用了Google的推送服务。
  • 在Android上有更多的客户。与Android打交道更让大家愉快,开发者能够快速的基于一个特性构建原型,并以最短的时间推出,如果存在问题的话也可以快速修复,iOS则不行。

六、单服务器上200万连接数的探索

  • 虽然用户增长是喜闻乐见的,但是它同样意味着你得投入更多钱去购买硬件;同时,机器数量的增加也大幅增加了管理和运维复杂性。
  • 需要为流量的起伏做规划,例子就是西班牙的足球比赛和墨西哥的地震。这些现实世界中发生的大事件造成了非常高的流量峰值,因此需要有足够的剩余容量来应对流量高峰+突发事件,比如一场近期的足球比赛产生了当天35%的出站消息。
  • 初始的服务器负载是每个服务器20万并发连接。
    • 预期将会添加大量的服务器来维持用户增加。
    • 服务器会因为负载的爆发而宕机,网络及其它的故障也会发生。这时候需要做一些组件的解耦,这样一来可以添加容量以应对峰值。
    • 目标是单服务器支撑百万连接数,这个目标在只有20万连接数时已经制定。动态的容量规划以应对世界级事件、硬件故障及其它类型的小故障,系统需要足够的弹性去应对高使用率和故障。

七、用来增强可扩展性的工具和技术

  • 编写系统活动报告工具(wsar):
    • 记录整个系统状态,包括OS状态、硬件状态、BEAM状态。这是为了便于从其他系统获取状态信息,如虚拟内存。跟踪记录CPU利用率、系统整体利用率、用户时间、系统时间、中断时间、上下文切换、系统调用、traps、数据包发送和接收、所有进程队列中总消息数、繁忙的端口事件、通信速率、字节输入/输出、调度状态,垃圾回收状态等。
    • 最初一分钟运行一次,当系统运行变得困难时,时间段将降为1秒钟一次,因为一分钟无法运行的情况很少发生。了解所有系统运行情况需要非常细粒度的统计数据。
  • CPU(pmcstat)中的硬件性能计数器:
    • 通过查看CPU时间占用百分比,可以了解正在执行的模拟器(emulator)周期时间。假如是16%,说明只有16%的时间执行模拟代码,所以即使你能消除所有Erlang代码的执行时间,也只能节省总运行时间16%,这意味着你应该将重点放在其他方面以提高系统的效率。
  • dtrace、 内核锁计数、fprof
    • Dtrace是主要用于调试,而不是提高性能。
    • 在FreeBSD上给BEAM打补丁加入CPU时间戳。
    • 写脚本创建所有进程的聚合视图,查看哪些程序一直在占用系统资源。
    • 最大的胜利是给模拟器启用锁计数。
  • 一些问题:
    • 早期发现很多时间花在了垃圾回收程序上,这个问题已经被解决了。
    • 发现一些网络堆栈的问题,后来堆栈被调走了。
    • 大多数问题是关于模拟器的锁冲突,主要体现在锁计数的输出上。
  • 度量
    • 综合的工作负载,这意味着从你自己的测试脚本中生成流量,这对极限规模下面向用户系统调优没有价值。
      • 对于用户表这样简单的接口效果不错,生成接入然后尽可能快地读取。
      • 假如在一台服务器只支持100万连接,那么整个系统将需要30台这样的主机去打开足够的IP端口,生成足够多的连接;然而,这么多的开销仅仅可以测试一台服务器。对于测试200万个连接的服务器需要用到60个主机,生成这样的规模真的很难。
      • 很难生成生产环境下的那种流量。在正常的工作量下还可以估算,但在现实中看到的那些网络事件、世界事件,这主要因为多平台上客户端的不同用户行为,而且不同国家之间也有差异。
    • Tee’d 工作负载
      • 采用正常生产环境流量,然后把它放到一个单独的系统中。
      • 这对系统非常有用,因为产生的副作用会受到限制。不想看到网络拥堵,或者对用户造成影响。
      • Erlang支持热加载,所以可以在完整生产负荷下产生想法、编译,在程序运行时加载变化,而且能即时看到变化的好坏。
      • 添加旋钮动态调节生产加载,观察它对性能的影响。观察特征输出,比如CPU使用率、VM 使用率、监听队列溢出并调节旋钮,看看系统会有怎样的反应。
    • 真正的生产负载
      • 最终测试。输入工作和输出工作都要测试。
      • 多次将服务器放入DNS中,使其得到正常情况两倍或三倍的流量。TTL事务会产生问题,因为客户端不会遵守DNS TTL,而且这里还会有延迟,因此无法快速做出反应以获得更多可以被处理的流量。
      • 将一台服务器的流量转移给另一台,这样可以使主机的连接数达到理想的水平。内核如果因为有个Bug就奔溃是不行的。
    • 结果
      • 开始时每个服务器有20万个并发连接。
      • 第一个瓶颈出现每台服务器5万个连接的时候。系统遇到了很多冲突,工作停止了。安装调度器检测有多少有用的任务被停止、睡眠,或回转了。在加载时,它开始遇到睡眠锁,整个系统只用35-45%的CPU利用率,但调度程序的CPU利用率却达到了95%。
      • 第一轮修复使连接数超过100万个。
        • VM利用率为76%,CPU利用率为73%,BEAM模拟器利用率为45%,与用户百分比很吻合,这是件好事,因为模拟器得和用户一样。
        • 通常CPU利用率并不是好的评估方法,因为可能由于调度程序使用CPU导致系统看起来很忙。
      • 一个月以后解决了瓶颈,每个服务器连接数达到200万个。
        • BEAM利用率为80%,与FreeBSD开始分页的情况接近。CPU利用率大致相同,有两倍的连接数。调度程序遇到了冲突,但运行得很好。
      • 看来测试可以暂停了,这时开始分析Erlang代码。
        • 最初每个连接有两个Erlang进程,消减为一个。
        • 用计时器完成一些工作。
      • 在每个服务器有280万连接时达到顶峰
        • 571k pkts/sec, >200k dist msgs/sec
        • 做一些内存优化,VM加载下降到70%。
      • 尝试过将连接数增加到300万,但没有成功。
        • 当系统遇到故障时,查看长消息队列(单个消息队列或消息队列总和)。
        • 将每个进程的消息队列统计添加到BEAM设备上。包括发送/接收了多少条消息以及发送/接收的速度。
        • 每10秒取样一次,可以看到一个进程有60万条消息,每15秒延迟出列4万条消息。预计完全出列时间是41秒。
      • 一些发现:
        • Erlang + BEAM + 它们的补丁——可以具有接近线性的SMP可扩展性。在24路服务器上运行系统,CPU利用率达到85%,持续运行负载——它可以像这样运行一整天。
          • Erlang程序模型的证明。
          • 服务器使用的时间越长,其积累长时间运行连接就越多,但不是每个连接都很忙碌,其中大多数是闲置的,所以服务器使用时间越长能够处理的连接数也就越多。
        • 冲突是最大的问题。
          • Erlang代码中的一些修复可以减少BEAM的冲突问题。
          • 向BEAM添加一些补丁。
          • 分区负载工作不需要频繁跨处理器运行。
          • Time-of-day锁。每次从一个端口发送消息都会针对所有调度程序产生一个Time-of-day锁,这意味着所有的CPU都会遇到同一个锁。
          • 优化计数器的使用,移除bif计数器
          • 发现IO时间表算术增长。创建VM抖动使哈希表在不同的时间点重新分配,改进使用几何分配表。
          • 通过你已经打开的端口添加写入文件,以减少端口冲突。
          • Mseg分配是所有分配器冲突的交点,因此创建好每一个调度程序。
          • 获得一个连接时会有很多端口事务,设置选项降低昂贵的端口交互。
          • 当消息队列积压太多的话,垃圾回收会破坏系统稳定性。所以暂停 GC,直到队列收缩。
        • 避免一些不必要的麻烦。
          • 从FreeBSD 9移植一个TSE计时器到FreeBSD 8。读取计时器开销更小,快速时间,比读取芯片还要便宜。
          • 从FreeBSD 9移植igp网络驱动程序,因为多个队列会因为NIC锁定出问题。
          • 增加文件和套接字的数目。
          • Pmcstat显示很多时间被用来在网络堆栈中查找PCB,所以扩大哈希表让查询更快些。
        • BEAM补丁
          • 之前提到过的设备补丁。植入设备调度程序用来获取使用信息、信息队列统计信息、sleep数、发送率、消息数等。可以在Erlang代码中使用procinfo(任务管理)实现,但有100万的连接时,这一过程会变得非常慢。
          • 统计数据收集非常高效,所以它们可以在生产中运行。
          • 统计数据保持3个不同衰变间隔:1秒、10秒和100秒。允许随时观测发生的问题。
          • 让锁计数为更大的异步线程计数工作。
          • 为调试锁计数器添加调试选项。
        • 调试
          • 设置低调度程序的唤醒值,因为调度程序一旦进入睡眠就再也无法唤醒。
          • mseg分配器优于malloc。
          • 每个调度程序每个实例都有个分配器。
          • 配置大的carrier,而且还会越来越大。导致FreeBSD使用超级页,降低 TLB thrash比率,并为相同的CPU提高了吞吐量。
          • 以实时优先级运行BEAM,这样其他的东西比如cron作业就不会打断调度程序。防止小故障导致重要用户通信的阻塞。
          • 打补丁下调spin数,从而使调度程序不会spin。
        • Mnesia
          • 相比erlang:now,更喜欢os:timestamp。
          • 不使用事务,用远程的备份,并行复制每个表以提高吞吐量。
          • 事实上还对许多地方进行了修改。

八、经验总结

  • 优化是件非常艰辛的事情,也只有工程师去做。Rick在回顾大量的修改后(使每个服务器连接数达到200),更觉得头皮发麻。大量的工作包括编写工具、运行测试、增加补丁、把让人眼花缭乱的方法添加到堆栈的每一层、调试系统、寻找蛛丝马迹,每一个细节都不能放过,你需要努力让一切都在掌握之中。只有这样才能消除瓶颈,提高性能以及最大程度地实现可扩展性。
  • 获取你需要的数据;编写工具;为工具添加补丁;添加调控旋钮。扩展系统获取更多数据是Ken不懈的追求,为了获取他们需要的数据,需要不停地编写工具、脚本来管理和优化系统。为了数据,不惜一切代价。
  • 度量;消除瓶颈;测试;不断重复这样的过程。枯燥无聊,但你需要这样做。
  • Erlang很给力!Erlang继续证明其作为一个多用途、可靠、高性能平台的优良品质。虽然Erlang也需要大量的调整和修补,这些工作难免会让人对Erlang产生质疑。
  • 破解病毒式代码,获得利润。“病毒式”现在是优良品质的代名词,就像WhatsApp那样,只要你真得做到了,那意味着你得到了很多很多钱。
  • 价值和员工数现在已经没有直接联系了。如今,员工的数量并不能说明什么。先进的世界级电信基础设施使WhatsApp这样的应用程序成为可能。如果WhatsApp还需要做网络或手机等设备,那可能根本就不会有WhatsApp这样的公司存在。功能强大、价格廉价的硬件和开源的软件也无疑使WhatsApp的成功事半功倍。换句话说WhatsApp的成功在于它在正确的地点、时间为正确的用户提供了正确的产品。
  • 能够重视用户想法是很了不起的。WhatsApp 将自身定位成一个简单的消息传递应用,而不是游戏网络、广告网络或者已经面临消亡的照片网络,这一点很重要。这样的定位使他们没有在应用中添加广告,他们努力保持应用简单的同时添加新功能,傻瓜型操作方式使WhatsApp适用于每一个用户。
  • 考虑到简单性,有一些限制是允许的。你的身份被绑定到电话号码,所以如果你更改了电话号码你的身份就失效了。这和一般的应用程序确实有点不太一样,但却使整个系统在设计上变得更加简单了。
  • 年龄上的歧视。2009年,因为年龄歧视,WhatsApp创始人Brian Acton在Twitter和Facebook连一份工作都找不到,那就让它们后悔去吧。
  • 先从简单的开始然后再深度定制。聊天刚推出时,服务器端基于jabberd,现在它已经被完全重写,但那个确实是Erlang方向上的第一步。Erlang初次使用时就体现出的可扩展性、可靠性和可操作性,这使得到了越来越广泛的应用。
  • 保持低的服务器数量。努力让服务器尽可能的少,同时为短暂高峰期预留足够的上升空间。分析并优化直到达到收益递减点,然后再部署更多的硬件。
  • 有目的地增加冗余服务器。这可以确保在公司放假时也能为用户提供不间断的服务,员工可以享受假期而不用花时间修复过载问题。
  • 赚钱时也要考虑公司的成长。WhatsApp免费时成长是最快的,早期每天都有1万次的下载量。然后转向付费时,下载量下降至每天1000次。在年底增加了图片消息后,他们就把按下载次数付费改成了按年收费。
  • 灵感总来自最意想不到的地方。忘记Skype用户名和密码的经历无疑给WhatsApp带来了灵感。

原文链接:http://highscalability.com/blog/2014/2/26/the-whatsapp-architecture-facebook-bought-for-19-billion.html

WhatsApp服务器的标准配置主要有两种,处理消息服务器,硬件配置:Intel E5-2690 + 256G RAM + 6 x 800GB SSD + 2 x 千兆以太网,处理音视频服务器,硬件配置:Intel E5-2690 + 128G RAM + 4T SATA + 2 x 千兆以太网。2012年已经在朝单服务器300万连接进行优化,按照现在4.5亿月活跃用户,预估服务器规模应该在150台以上。

WhatsApp的客户端使用XMPP 协议和服务器 上使用 Erlang 设计的模块(Chatd)交换消息,Chatd 将消息发送到SSD 上进行存储。对于图片,音频和视频,直接使用 HTTPS 协议上传和下载,其中
图片使用较快的SSD 存储,音频和视频使用较慢的SATA 存储。

由于Chatd模块偏重 io,业务逻辑不复杂,按照网上公布的信息,在2013年年初,服务器的信息峰值能到35万条每秒,用 Erlang实现是非常好的一种技术选择。对于图片,音频和视频这种多媒体信息,WhatsApp使用Yaws提供 Web 服务,使用 DNS round-robin进行负荷分担,在客户端使用FFmpeg完成编码,存储使用FreeBSD UFS2。

WhatsApp的服务器,其核心功能就是以电话号码为目的地址的消息转发,其存储也是用户不在线的临时缓存,当用户接收到消息后,出于保护用户隐私的考虑,服务器上的消息也就删除了。基于其服务模型的简单,50人服务4.5亿人才成为可能。如果WhatsApp的服务模型变成 Facebook 这么复杂的社交类型,现有的处理和存储架构绝对是无法支撑,同时用WhatsApp这个特例来否定现有的云服务也是不可取的。

刚刚听说WhatsApp宕机3小时,官方公布的信息是路由器故障,个人觉得WhatsApp的现有架构对于应付海量的短消息没有问题,但是应付海量的图片,音频和视频还存在优化的空间,这个可能也是这次宕机的原因之一,好在 Facebook 收购WhatsApp后,应该能在这块帮到WhatsApp。

他们的服务器是自己建的,之前跟Softlayer的人聊过。据说是从两台Cloud Server开始,一个星期内转成了7台dedicated server。 Softlayer现在已经用Whatsapp来做卖点了,如果你要跟他们谈partnership他们就会搬出whatsapp来举例子。(Domain Performance Rank – Whatsapp的网页用到的所有IP都在SL)Softlayer并不是太适合个人站长,针对个人的cloud / dedicated server 在价格和服务上都没啥竞争力。他们做的更像是服务器和网络批发商的概念,著名的Host Gator / Linode等等都是批发他们家服务器的二道贩子。(Autonomous System : SoftLayer Technologies Inc.)

以上内容来自知乎 链接:http://www.zhihu.com/question/22805720/answer/22774096

其他参考链接:https://www.quora.com/How-does-messaging-work-in-WhatsApp

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