Notify
Notify是淘宝自主研发的一套消息服务引擎，是支撑双11最为核心的系统之一，在淘宝和支付宝的核心交易场景中都有大量使用。消息系统的核心作用就是三点：解耦，异步和并行。下面让我以一个实际的例子来说明一下解耦异步和并行分别所代表的具体意义吧：
假设我们有这么一个应用场景，为了完成一个用户注册淘宝的操作，可能需要将用户信息写入到用户库中，然后通知给红包中心给用户发新手红包，然后还需要通知支付宝给用户准备对应的支付宝账号，进行合法性验证，告知sns系统给用户导入新的用户等10步操作。
改进前：
改进后：
可以采用并行的方式来完成业务，能够极大的减少延迟
并行以后又会有一个新的问题出现了，在用户注册这一步，系统并行的发起了4个请求，那么这四个请求中，如果通知SNS这一步需要的时间很长，比如需要10秒钟的话，那么就算是发新手包，准备支付宝账号，进行合法性验证这几个步骤的速度再快，用户也仍然需要等待10秒以后才能完成用户注册过程。因为只有当所有的后续操作全部完成的时候，用户的注册过程才算真正的“完成”了。用户的信息状态才是完整的。而如果这时候发生了更严重的事故，比如发新手红包的所有服务器因为业务逻辑bug导致down机，那么因为用户的注册过程还没有完全完成，业务流程也就是失败的了。这样明显是不符合实际的需要的，随着下游步骤的逐渐增多，那么用户等待的时间就会越来越长，并且更加严重的是，随着下游系统越来越多，整个系统出错的概率也就越来越大。
最终一致
为了达到最终一致，引入MQ系统
异步流程
用户注册流程-引入MQ系统-异步流程
核心原理
Notify在设计思路上与传统的MQ有一定的不同，他的核心设计理念是
1. 为了消息堆积而设计系统
2. 无单点，可自由扩展的设计
- 为了消息堆积而设计系统在市面上的大部分MQ产品，大部分的核心场景就是点对点的消息传输通道，然后非常激进的使用内存来提升整体的系统性能，这样做虽然标称的tps都能达到很高，但这种设计的思路是很难符合大规模分布式场景的实际需要的。
在实际的分布式场景中，这样的系统会存在着较大的应用场景瓶颈，在后端有大量消费者的前提下，消费者出现问题是个非常常见的情况，而消息系统则必须能够在后端消费不稳定的情况下，仍然能够保证用户写入的正常并且TPS不降，是个非常考验消息系统能力的实际场景。
也因为如此，在Notify的整体设计中，我们最优先考虑的就是消息堆积问题，在目前的设计中我们使用了持久化磁盘的方式，在每次用户发消息到Notify的时候都将消息先落盘，然后再异步的进行消息投递，而没有采用激进的使用内存的方案来加快投递速度。
这种方式，虽然系统性能在峰值时比目前市面的MQ效率要差一些，但是作为整个业务逻辑的核心单元，稳定，安全可靠是系统的核心诉求。 - 无单点，可自由扩展的设计
Notify系统组成结构
组成Notify整个生态体系的有五个核心的部分。
- 发送消息的集群这主要是业务方的机器，这些APP的机器上是没有任何状态信息的，可以随着用户请求量的增加而随时增加或减少业务发送方的机器数量，从而扩大或缩小集群能力。
- 配置服务器集群(Config server)这个集群的主要目的是动态的感知应用集群，消息集群机器上线与下线的过程，并及时广播给其他集群。如当业务接受消息的机器下线时，config server会感知到机器下线，从而将该机器从目标用户组内踢出，并通知给notify server，notify server 在获取通知后，就可以将已经下线的机器从自己的投递目标列表中删除，这样就可以实现机器的自动上下线扩容了。
- 消息服务器(Notify Server)消息服务器，也就是真正承载消息发送与消息接收的服务器，也是一个集群，应用发送消息时可以随机选择一台机器进行消息发送，任意一台server 挂掉，系统都可以正常运行。当需要增加处理能力时，只需要简单地增加notify Server就可以了
- 存储(Storage)Notify的存储集群有多种不同的实现方式，以满足不同应用的实际存储需求。针对消息安全性要求高的应用，我们会选择使用多份落盘的方式存储消息数据，而对于要求吞吐量而不要求消息安全的场景，我们则可以使用内存存储模型的存储。自然的，所有存储也被设计成了随机无状态写入存储模型以保障可以自由扩展。
- 消息接收集群业务方用于处理消息的服务器组，上下线机器时候也能够动态的由config server 感知机器上下线的时机，从而可以实现机器自动扩展。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
