跟着源码学IM(十)：基于Netty，搭建高性能IM集群（含技术思路+源码）

Posted on 2022-01-18 16:45 Jack Jiang 阅读(239) 评论(0) 编辑收藏

本文原题“搭建高性能的IM系统”，作者“刘莅”，内容有修订和改动。为了尊重原创，如需转载，请联系作者获得授权。

1、引言

相信很多朋友对微信、QQ等聊天软件的实现原理都非常感兴趣，笔者同样对这些软件有着深厚的兴趣。而且笔者在公司也是做IM的，公司的IM每天承载着上亿条消息的发送！

正好有这样的技术资源和条件，所以前段时间，笔者利用业余时间，基于Netty开发了一套基本功能比较完善的IM系统。该系统支持私聊、群聊、会话管理、心跳检测，支持服务注册、负载均衡，支持任意节点水平扩容。

这段时间，网上的一些读者，也希望笔者分享一些Netty或者IM相关的知识，所以今天笔者把开发的这套IM系统分享给大家。

本文将根据笔者这次的业余技术实践，为你讲述如何基于Netty+Zk+Redis来搭建一套高性能IM集群，包括本次实现IM集群的技术原理和实例代码，希望能带给你启发。

学习交流：

- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》
- 开源IM框架源码：https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK

（本文已同步发布于：http://www.52im.net/thread-3816-1-1.html ）

2、本文源码

主地址：https://github.com/nicoliuli/chat
备地址：https://github.com/52im/chat

源码的目录结构，如下图所示：

3、知识准备

* 重要提示：本文不是一篇即时通讯理论文章，文章内容来自代码实战，如果你对即时通讯（IM）技术理论了解的太少，建议先详细阅读：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》。

可能有人不知道 Netty 是什么，这里简单介绍下：

Netty 是一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
也就是说，Netty 是一个基于 NIO 的客户、服务器端编程框架，使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用，例如实现了某种协议的客户，服务端应用。
Netty 相当简化和流线化了网络应用的编程开发过程，例如，TCP 和 UDP 的 Socket 服务开发。

以下是有关Netty的入门文章：

如果你连Java的NIO都不知道是什么，下面的文章建议优先读：

Netty源码和API的在线查阅地址：

4、系统架构

系统的架构如上图所示：整个系统是一个C/S系统，客户端没有做复杂的图形化界面而是用Java终端开发的（黑窗口），服务端IM实例是Netty写的socket服务。

ZK作为服务注册中心，Redis用来做分布式会话的缓存，并保存用户信息和轻量级的消息队列。

对于整个系统架构中各部分的工作原理，我们将在接下来的各章节中一一介绍。

5、服务端的工作原理

在上述架构中：NettyServer启动，每启动一台Server节点，都会把自身的节点信息，如：ip、port等信息注册到ZK上（临时节点）。

正如上节架构图上启动了两台NettyServer，所以ZK上会保存两个Server的信息。

同时ZK将监听每台Server节点，如果Server宕机ZK就会删除当前机器所注册的信息（把临时节点删除），这样就完成了简单的服务注册的功能。

6、客户端的工作原理

Client启动时，会先从ZK上随机选择一个可用的NettyServer（随机表示可以实现负载均衡），拿到NettyServer的信息（IP和port）后与NettyServer建立链接。

链接建立起来后，NettyServer端会生成一个Session（即会话），用来把当前客户端的Channel等信息组装成一个Session对象，保存在一个SessionMap里，同时也会把这个Session保存在Redis中。

这个会话特别重要，通过会话，我们能获取当前Client和NettyServer的Channel等信息。

7、Session的作用

我们启动多个Client，由于每个Client启动，都会先从ZK上随机获取NettyServer的的信息，所以如果启动多个Client，就会连接到不同的NettyServer上。

熟悉Netty的朋友都知道，Client与Server建立接连后会产生一个Channel，通过Channel，Client和Server才能进行正常的网络数据传输。

如果Client1和Client2连接在同一个Server上：那么Server通过SessionMap分别拿到Client1和Client2的会话，会话中包含Channel信息，有了两个Client的Channel，Client1和Client2便可完成消息通信。

如果Client1和Client2连接到不同的NettyServer上：Client1和Client2要进行通信，该怎么办？这个问题放在后面解答。

8、高效的数据传输

无论是IM系统，还是分布式的RPC框架，高效的网络数据传输，无疑会极大的提升系统的性能。

数据通过网络传输时，一般把对象通序列化成二进制字节流数组，然后将数据通过socket传给对方服务器，对方服务器拿到二进制字节流后再反序列化成对象，达到远程通信的目的。

在Java领域，Java序列化对象的方式有严重的性能问题，业界常用谷歌的protobuf来实现序列化反序列化（见《Protobuf通信协议详解：代码演示、详细原理介绍等》）。

protobuf支持不同的编程语言，可以实现跨语言的系统调用，并且有着极高的序列化反序列化性能，本系统也采用protobuf来做数据的序列化。

关于Protobuf的基本认之，下面这几篇可以深入读一读：

另外：《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》一文中，“3、协议设计”这一节有关于protobuf在IM中的实战设计和使用，可以一并学习一下。

9、聊天协议定义

我们在使用各种聊天APP时，会发各种各样的消息，每种消息都会对应不同的消息格式（即“聊天协议”）。

聊天协议中主要包含几种重要的信息：

1）消息类型；
2）发送时间；
3）消息的收发人；
4）聊天类型（群聊或私聊）。

我的这套IM系统中，聊天协议定义如下：

syntax = "proto3";
option java_package = "model.chat";
option java_outer_classname = "RpcMsg";
message Msg{
    string msg_id = 1;
    int64 from_uid = 2;
    int64 to_uid = 3;
    int32 format = 4;
    int32 msg_type = 5;
    int32 chat_type = 6;
    int64 timestamp = 7;
    string body = 8;
    repeated int64 to_uid_list = 9;
}

如上面的protobuf代码，字段的具体含义如下：

1）msg_id：表示消息的唯一id，可以用UUID表示；
2）from_uid：消息发送者的uid；
3）to_uid：消息接收者的uid；
4）format：消息格式，我们使用各种聊天软件时，会发送文字消息，语音消息，图片消息等等等等，每种消息有不同的消息格式，我们用format来表示（由于本系统是java终端，format字段没有太大含义，可有可无）；
5）msg_type：消息类型，比如登录消息、聊天消息、ack消息、ping、pong消息；
6）chat_type：聊天类型，如群聊、私聊；
7）timestamp：发送消息的时间戳；
8）body：消息的具体内容，载体；
9）to_uid_list：这个字段用户群聊消息提高群聊消息的性能，具体作用会在群聊原理部分详细解释。

10、私聊消息发送原理

Client1给Client2发消息时，我们需要构建上节中的消息体。

具体就是：from_uid是Client1的uid、to_uid是Client2的uid。

NettyServer收到消息后的处理逻辑是：

1）解析到to_uid字段；
2）从SessionMap或者Redis中保存的Session集合中获取to_uid即Client2的Session；
3）从Session中取出Client2的Channel；
4）然后将消息通过Client2的Channel发给Client2。

11、群聊消息发送原理

群聊消息的分发通常有两种技术实现方式，我们一一来看看。

方式一：假设一个群有100人，如果Client1给一个群的所有人发消息，其实相当于Client1分别给其余99人分别发一条消息。我们可以直接在Client端，通过循环，分别给群里的99人发消息即可，相当于Client发送给NettyServer发送了99次相同的消息（除了to_uid不同）。

上述方案有很严重的性能问题：Client1通过循环99次，分别把消息发给NettyServer，NettyServer收到这99条消息后，分别将消息发给群内其余的用户。先抛开移动端的特殊性（比如循环还没完成手机就有可能退到后台被系统挂起），显然Client1到NettyServer的99次循环存在明显不合理地方。

方式二：上节的消息体中to_uid_list字段就是为了解决这个方式一的性能问题的。Client1把群内其余99个Client的uid保存在to_uid_list中，然后NettyServer只发一条消息，NettyServer收到这一条消息后，通过to_uid_list字段解析群内其余99的Client的uid，再通过循环把消息分别发送给群内其余的Client。

可以看到：方式二的群聊时，Client1与NettyServer只进行1次消息传输，相比于方式一，效率提高了50%。

11、技术关键点1：客户端分别连接在不同IM实例时如何通信？

针对本文中的架构，如果多个Client分别连接在不同的Server上，Client之间应该如何通信呢？

为了回答这个问题，我们首先要明白Session的作用。

我们做过JavaWeb开发的朋友都知道，Session用来保存用户的登录信息。

在IM系统中也是如此：Session中保存用户的Channel信息。当Client与Server建立链接成功后，会产生一个Channel，Client和Server是通过Channel，实现数据传输。当两端链接建立起来后，Server会构建出一个Session对象，保存uid和Channel等信息，并把这个Session保存在一个SessionMap里（NettyServer的内存里），uid为key，我们可以通过uid就可以找到这个uid对应的Session。

但只有SessionMap还不够：我们需要利用Redis，它的作用是保存整个NettyServer集群全部链接成功的用户，这也是一种Session，但这种Session没有保存uid和Channel的对应关系，而是保存Client链接到NettyServer的信息，如Client链接到的这个NettyServer的ip、port等。通过uid，我们同样可以从Redis中拿到当前Client链接到的NettyServer的信息。正是有了这个信息，我们才能做到，NettyServer集群任意节点水平扩容。

当用户量少的时候：我们只需要一台NettyServer节点便可以扛住流量，所有的Client链接到同一个NettyServer上，并在NettyServer的SessionMap中保存每个Client的会话。Client1与Client2通信时，Client1把消息发给NettyServer，NettyServer从SessionMap中取出Client2的Session和Channel，将消息发给Client2。

随着用户量不断增多：一台NettyServer不够，我们增加了几台NettyServer，这时Client1链接到NettyServer1上并在SessionMap和Redis中保存了会话和Client1的链接信息，Client2链接到NettyServer2上并在SessionMap和Redis中保存了会话和Client2的链接信息。Client1给Client2发消息时，通过NettyServer1的SessionMap找不到Client2的会话，消息无法发送，于是便从Redis中获取Client2链接在哪台NettyServer上。获取到Client2所链接的NettyServer信息后，我们可以把消息转发给NettyServer2，NettyServer2收到消息后，从NettyServer2的SessionMap中获取Client2的Session和Channel，然后将消息发送给Client2。

那么：NettyServer1的消息如何转发给NettyServer2呢？答案是通过消息队列，如Redis中的list数据结构。每台NettyServer启动后都需要监听一个自己的Redis中的消息队列，这个队列用户接收其他NettyServer转发给当前NettyServer的消息。

* Jack Jiang点评：上述集群方案中，Redis既作为在线用户列表存储中心，又作为集群中不同IM长连接实例的消息中转服务（此时的Redis作用相当于MQ），那Redis不就成为了整个分布式集群的单点瓶颈了吗？

12、技术关键点2：链接断开，如何处理？

如果Client与NettyServer，由于某种原因（客户端退出、服务端重启、网络因素等）断开链接，我们必须要从SessionMap删除会话和Redis中保留的数据。

如果不清除这两类数据的话，很有可能Client1发送给Client2的消息，可能会发给其他用户，或者就算Client2处于登录状态，Client2也收到不到消息。

我们可以在Netty框架中的channelInactive方法里，处理链接断开后的会话清除操作。

13、技术关键点3：ping、pong的作用

当Client与NettyServer建立链接后，由于双端网络较差，Client与NettyServer断开链接后，如果NettyServer没有感知到，也就没有清除SessionMap和Redis中的数据，这将会造成严重的问题（对于服务端来说，这个Client的会话实际处于“假死”状态，消息是无法实时发送过去的）。

此时就需要一种ping/pong机制（也就是心跳机制啦）。

实现原理就是：通过定时任务，Client每隔一段时间给NettyServer发一个ping消息，NettyServer收到ping消息后给客户端回复一个pong消息，确保客户端和服务端能一直保持链接状态。如果Client与NettyServer断连了，NettyServer可以立即发现并清空会话数据。Netty中的我们可以在Pipeline中添加IdleStateHandler，可达到这样的目的。

如果你不明白心跳的作用，务必读以下文章：

也可以学习一下主流IM的心跳逻辑：

如果觉得理论不够直观，下面的代码实例可以直观地进行学习：

其实，心跳算法的实际效果，还是有一些逻辑技巧的，以下两篇建议必读：