B站即时通讯IM消息系统的新架构升级实践 _得物自研客服im-优快云博客

本文由B站技术团队比奇堡、Xd、三木森分享，有修订和重新排版。

1、引言

本文要分享的是B站IM消息系统的新架构升级实践总结，内容包括原架构的问题分析，新架构的整体设计以及具体的升级实现等。

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2、消息系统业务解读

1和2

按业务全域现状，在服务端角度分成客服系统、系统通知、互动通知和私信4个业务线，每个业务线内按现状标识了服务分层。私信内分为用户单聊、bToC的批量私信、群聊和应援团小助手四类，这四类细分私信没有技术解耦，单聊和批量私信比较接近系统天花板。

私信单聊发送到触达的pv转化和uv转化不足10%，有明显通过业务优化提升触达率的潜力。

3、消息系统中的私信业务

私信域内的几个概念解释：

1）会话列表：按聊天人排序的列表。即B站首页右上角信封一跳后看到的历史聊天人列表，以及点击未关注人等折叠会话看到的同属一类的聊天人列表。传达对方账号、最新私信和未读数的信息。点击一个会话后看到的是对聊历史，也称会话历史。

2）会话详情：描述和一个聊天人会话状态的原子概念，包括接收人uid、发送人uid、未读数、会话状态、会话排序位置等。

3）会话历史：按时间线对发送内容排序的列表。一份单聊会话历史既属于自己，也属于另一个和自己的聊天的人。群聊的会话历史属于该群，不属于某个成员。会话历史是收件箱和消息内容合并后的结果。

4）收件箱：将一次发送的时序位置映射到发送内容唯一id的kv存储，可以让服务端按时间序读取一批发送内容唯一id。

5）私信内容：一个包括发送内容唯一id、原始输入内容、消息状态的原子概念。批量私信把同一个发送内容唯一id写入每个收信人的收件箱里。

6）timeline模型：时间轴的抽象模型，模型包括消息体、已读位点、最大位点、生产者、消费者等基本模块，可以用于基于时间轴的数据同步、存储和索引。私信涉及timeline模型的包括会话列表和会话历史。

7）读扩散：pull模式。群聊每条私信只往群收件箱写一次，让成百上千的群成员在自己的设备都看到，是典型的读扩散。

8）写扩散：push模式。单聊每条私信既更新接收人会话也更新发送人会话，是轻微的写扩散，无系统压力。群聊有另一个不一样的特点，就是当群成员发送消息后，需要通过长链接通知其他群成员的在线设备，以及发送人其他的在线设备，这是一个写扩散的技术模型，但是这个写扩散是通知后即时销毁的，并且具有过期时间，所以仅临时占用资源，并不对存储造成压力，且能有较好的并发量。

私信核心概念关系表达：

4、消息系统问题1：会话慢查询

当会话缓存过期时，Mysql是唯一回源，Mysql能承载的瞬时QPS受当时应用总连接数和sql平均响应速度的影响，连接数打满时会给前端返回空会话列表。虽然可以增加POD数量、增大akso proxy连接数、优化sql和索引来作为短线方案，来提升瞬时请求Mysql容量，但是这种短线方案无法加快单次响应速度，mysql响应越来越慢的的问题依然在。另外增加POD数量也会降低发版速度。

会话Mysql使用用户uid%1000/100分库，用户uid%100分表，table总量是1000。

单表会话量在1kw-3.2kw。单个大up的会话积累了10W条以上，会话量最大的用户有0.2亿条会话。单个Up的会话会落到一张表中，每张表都有比较严重的数据倾斜。如果考虑增加分库分表的方案，sql查找条件依然需要用户uid，所以相当于倾斜数据要转移到新的单表，问题没有解决。另外，重新分库分表过程中新旧table增量同步和迁移业务读写流量的复杂度也很大，有比较大的业务风险。

Mysql的规格是48C 128G和32C 64G。由于会话数据量大，Mysql buffer_pool有限，数据比较容易从内存淘汰，然后mysql需要进行磁盘扫描并将需要的数据加载到内存进行运算，加之比较多的磁盘扫描数据，这时的响应一般在秒级别，接口会给前端返回超时错误，会话列表页空白。

为了适配业务发展，Mysql 会话表已经添加了9个非聚集索引，如果通过增加索引使用业务需要，需要更大的Mysql资源，且解决不了冷数据慢查询的问题。增加更多索引也会让Mysql写入更慢。

5、消息系统问题2：私信内容单表空间和写性能接近天花板

每条私信内容都绑定私信自己的发号器生成的msgkey，即私信内容唯一id，该msgkey包含私信发送时的时间戳（消息ID生成可参阅读《微信的海量IM聊天消息序列号生成实践》）。读写私信内容Mysql之前先从msgkey解析出时间，用这个时间路由分库分表。

私信内容库按季度分库，分库内按月度分表，单表数据量数亿，数据量最大的用户日增私信351.9W条。按照曲率预测，25年全年数据量有近百亿，如果继续按照月度分表，分表规则不适应增长。

当前该Mysql最大写qps 790，特别活动时写qps峰值预计是20k，但是为了保障Mysql服务整体的可靠，单库写流量我们需要控制在3000qps以下，无法满足写入量峰值时的需要。

此外，消息内容表结构包含了群聊、单聊和应援团小助手全部的属性，增加业务使用难度。绝大部分私信内容是单聊的。

6、消息系统问题3：服务端代码耦合

B站的四类私信包括：

1）单聊；
2）群聊；
3）B端批量私信；
4）应援团小助手。

这些私信都需要实现发送和触达两条核心链路，四种私信核心链路的代码逻辑和存储耦合在一起，代码复杂度随着业务功能上线而不断增加，熵增需要得到控制。

从微服务这方面来说，实例和存储耦合会带来资源随机竞争，当一方流量上涨，可能给对方的业务性能带来不必要的影响，也会带来不必要的变更传导。

7、消息系统新架构的升级路径

基于对私信现状的论述，可以确定我们要优化的是一个数据密集型 >> 计算密集型，读多写少（首页未读数）、读少写多（会话）场景兼具的系统。

同时需要拥有热门C端产品的稳定性、扩展性和好的业务域解耦。针对读多写少和读少写多制定了针对的技术方案。

具体的实施情况请继续往下阅读。

8、新架构的整体设计

结合B站业务现状，我觉得比较合理的架构：

一个兼顾复杂列表查询架构和IM架构的消息域框架，整体分四层：

1）接入层：即toC的BFF和服务端网关；
2）业务层：按复杂查询设计系统，用于各种业务形态的支撑；
3）平台层：按IM架构设计系统，目标是实时、有序的触达用户，平台层可扩展；
4）触达层：对接长链和push。

9、新架构具体升级1：端上本地缓存降级

端上应该支持部分数据缓存，以确保极端情况下用户端可展示，可以是仅核心场景，比如支付小助手、官号通知，用户在任何情况下打开消息页都不应该白屏。

10、新架构具体升级2：BFF架构升级

BFF网关吸收上浮的业务逻辑，控制需求向核心领域传导。服务端基于业务领域的能力边界，抽象出单聊、群聊、系统通知、互动通知和消息设置共五个新服务，提升微服务健康度。

新服务剥离了历史包袱，也解决一些在老服务难解的功能case，优化了用户体验，比如消息页不同类型消息的功能一致性；重新设计会话缓存结构和更新机制，优化Mysql索引，优化Mysql查询语句，减少了一个量级的慢查询。

11、新架构具体升级3：服务端可用性升级

11.1 概述

服务端按四层拆分后，集中精力优化业务层和平台层。

业务层：按复杂查询设计系统，用于各种业务形态的支撑

1）冷热分离：多级缓存 redis(核心数据有过期)+taishan(有限明细数据)+mysql(全部数据)；
2）读写分离：95%以上复杂查询可以迁移到从库读。

平台层：按IM架构设计系统，目标是实时、有序的触达用户，平台层可扩展

1）Timeline模型：依赖雪花发号器，成熟方案；
2）读写扩散：单聊-写扩散，群聊-读扩散。

11.2 单聊会话

1）缓存主动预热：

用户在首页获取未读数是一个业务域内可以捕捉的事件，通过异步消费这个事件通知服务端创建会话缓存，提高用户查看会话的缓存命中率。鉴于大部分人打开B站并不会进私信，此处可以仅大UP预热。大UP的uid集合可以在数平离线分析会话数据后写入泰山表，这个泰山表更新时效是T+1。

监控UP会话数量实时热点，触发突增阈值时，通过异步链路自动为热点用户主动预热会话列表缓存。

对预热成功率添加监控，并在数平离线任务失败或者预热失败时做出业务告警，及时排查原因，避免功能失效。

2）泰山和Mysql双持久化：

增加泰山存储用户有限会话明细，作为redis未命中后的第一回源选择，Mysql作为泰山之后的次选。基于用户翻页长度分析后确定泰山存储的有限会话的量级。

redis 存储24小时数据，taishan 存储 600条/用户（20页），预设到的极端情况才会回源mysql从库。

对于ZSET和KV两种数据结构，评估了各自读写性能的可靠性，符合业务预期。业务如果新增会话类型，可以跟本次新增泰山有限明细一样，基于会话类型的具体规则新增泰山Key。

3）泰山长尾优化：

查询redis未命中时会优先回源泰山，考虑到泰山99分位线在50ms以下，而且Mysql多从实例都能承受来自C端的读请求，所以采用比泰山报错后降级Mysql稍微激进的对冲回源策略。

在泰山出现“长尾”请求时，取得比较好的耗时优化效果。可以使用大仓提供的error group结合quit channel实现该回源策略，同时能避免协程泄漏。整个处理过程在业务响应和资源开销中维持中间的平衡，等待泰山的时间可以灵活调整。

泰山最初没有数据，可以在泰山未命中时进行被动加载，保证用户回访时能命中。

4）一致性保证：

虽然我们重构了新服务，但是老服务也需要保留，用来处理未接入BFF的移动端老版本和web端请求，这些前端在更新会话时（比如ACK）请求到了老服务，新服务需要通过订阅会话Mysql binlog异步更新本服务的redis和泰山。为了避免分区倾斜，订阅binlog的dts任务使用id分区，这样方便的是一条会话在topic的分区是固定的。

为了避免两次请求分别命中泰山和Mysql时给用户返回的数据不一样，需要解决三大问题：

a. 当出现分区rebalance需要避免重复消费；
b. 当Mysql一条会话记录在短时间内（秒级）多次更新，要保证binlog处理器不会逆时间序消费同一个会话的binlog，即跳过较早版本的binlog；
c. 保证泰山写入正确并且从Mysql低延迟同步。

这三个问题都要保证最终一致性，具体解决方案是用redis lua脚本实现compare and swap，lua脚本具有原生的原子性优势。dts每同步一条binlog都会携带毫秒级mtime，当binlog被采用时，mtime被记入redis10分钟，如果下一条binlog的mtime大于redis记录的mtime，这条binlog被采用，否则被丢弃。

这个过程可以考虑使用gtid代替mtime，但这个存在的问题是每个从实例单独维护自己的gtid，当特殊情况发生mysql主从切换，或者dts订阅的从节点发生变更，gtid在CAS计算中变得不再可靠，所以我们选择了使用mtime作为Mysql会话记录的版本。

通过消费路线高性能设计保证泰山异步更新的延迟在1秒以内，并在特殊情况延迟突破1s时有效告警。高性能消费路线中，每个库的binlog分片到50个partition，业务提供不低于50个消费pod，单pod配置100并发数，按照写泰山999分位线20ms计算，每秒可以消费 50*100*(1000/20)=250000 条，大约线上峰值8.3倍，考虑dts本身的max延迟在600~700毫秒，同步泰山和redis的延迟会在700毫秒至1秒以内，符合业务预期。