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支撑4.5亿活跃用户的WhatsApp架构概览
 
作者:Todd Hoff 来源:CSDN 发布于: 2015-03-31
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以190亿美元的价格出售给Facebook,交易谈判过程中更受到了拉里·佩奇的劝阻,WhatsApp确实取得了一场辉煌的胜利。然而不可忽视的是,该公司用以服务4.5亿活跃用户的工程团队只有区区32人。近日HighScalability创始人Tod Hoff撰文分析了这一天价收购的原因和WhatsApp的高可靠架构,虽然并不完整,但还是有许多值得学习的地方。

以下为译文:

从WhatsApp软件架构师Rick Reed在3月份即将发表的演讲介绍中(That's 'Billion' with a 'B': Scaling to the next level at WhatsApp),我们可以得知WhatsApp当下的一些轮廓:

现在,WhatsApp有数百个节点、数千个核心及数百TB的内存,我们的目标是服务全世界数十亿用户。在WhatsApp,我们使用了Erlang/基于FreeBSD服务器基础设施,为了应对消息的增长需求,我们必须克服一个又一个挑战,可以说在系统容量(大于8000核心)和速度(每秒Erlang消息超7000万)上的极限挑战从未停歇!

鉴于这个演讲在3月份才发布,这里我们不妨聚焦Rick Reed两年前的分享—— WhatsApp如何应对数百万的同时链接数。

在Yahoo!供职时,Rick Reed曾负责用C++建立高性能的消息总线,因此他对高扩展性架构并不陌生。WhatsApp创始人中还包括了一个拥有大量扩展经验的Yahoo!工程师,不难得知,WhatsApp有现在的成就与两个创始人的超凡技术是分不开的。而企图成为全世界50亿手机服务商的远大目标,他们也必须将技术推向极限!

190亿美元的交易的背后

做为一个程序员,如果你问WhatsApp是否值那么多,我的答案必然是否定的!因为产品真正价值不在于那些死板的代码,而在如何让用户喜欢并且使用。

着眼这个应用的特点,我们知道WhatsApp是一个世界级的 零噱头(零广告,零创意,零游戏)产品,在SMS收费时代提供了一个免费的信息交互平台。当下,这个应用已被数量巨大的美国人使用,因此一旦有用户加入,即会在上面发现大量的亲朋好友。在手机如此普及年代,WhatsApp绝对称得上填补了美国社交网络上的空白。鉴于其跨平台特性,所以每个人都可以使用它;值得关注的是,它还可以传递各种格式信息,比如共享地理位置、发送语音及视频等。WhatsApp有着非常出色的国际化,使用手机号码作为验证信息、联系人列表作为社交图,因此你不需要邮箱验证、用户名及密码,更不需要提供信用卡等号码信息——“it just works”。

虽然WhatsApp有着如此的诱人特性,但是它仍然不值190亿美元,而且对于互联网巨头来说,这样的特性模仿起来也并不复杂。

WhatsApp之所以能卖190亿美元可能有多个原因: 第1, 如Google CEO Larry Page所说;第2, WhatsApp已经威胁到Facebook;第3,Facebook正在褪色,需要补充大量新鲜血液;第4, WhatsApp是你的电话簿;第5,WhatsApp可以收集到大量的元数据(虽然他们并未保存)。

准确的说,190亿美元收购WhatsApp是为了它的 4.5亿用户,为了它的日百万用户增加,为了它可能会有10亿用户的潜能——Facebook需要WhatsApp成为下一个10亿用户应用,当然只能成为它的一部分。同时,40美元一个用户的价格也并不离谱,特别是以股票充当大部分金额。Facebook曾今使用 30美元每用户的价格收购了Instagram,而 Twitter的每个用户更值110美元。

Benedict Evans 做了一个非常棒的预测,移动是一个万亿级的市场。WhatsApp通过每天发送180亿SMS消息(整个SMS系统每天发送的消息也只有200亿条)搅乱了整个SMS市场,而这个市场有着超过1亿美元的税收。在智能手机采用越发普及的年代,WhasApp有着比Facebook更清晰的盈利思路。然而,在承诺了零广告和零干涉后,Facebook又会从何处得益?

在 移动应用业务开发上有着许多有趣的用例, WhatsApp则经常被项目团队用来建立会话组,风投们也乐于将它作为交易流程中的对话工具。

Instagram被Kuwait用来出售绵羊。

WeChat,WhatsApp的一个竞争者,在1月份推出了一个叫车服务;值得关注的是,仅仅一个月,这个应用上的 打车成交量就达到了2100万。

商业活动看起来确实很适合WhatsApp,但是它的用途显然还有更多——西班牙警察使用它来抓捕罪犯,意大利人们使用它来组织篮球比赛。

鉴于每个人都有手机而且消息应用已变得更加强大、自由及便宜,商业及其它类型应用程序已逐步向移动端过渡。许多功能已不再只能用桌面或Web应用程序实现,消息应用已初露锋芒。

其中,许多应用已经对Facebook和Google产生威胁,桌面和网络皆将成为过去, 消息+移动将让整个系统愈加偏离这些巨头的王国,那么在这股移动的大潮中Facebook又该何去何从?

随着移动化的更加深入,Facebook的地位已愈发岌岌可危,用户的流逝显然已不可避免。桌面Web是Facebook后端所有特性的入口,它非常的肥胖、复杂及陈旧,当下已经很少有人会喜欢Facebook的UI。

在Facebook确定了“Mobile first”这个移动方案后,更深度的打磨被执行——不仅建立不同用途的应用,同时也提供了多个具有类似功能和相互竞争的应用,这些应用有时甚至不会共享相同的后台基础设施,比如:Messenger和WhatsApp,Instagram和Facebook图片应用。Paper也是Facebook一个限制功能候补入口,但是它表现得非常好。

在Mobile World Congress上,Facebook CEO Mark Zuckerberg发表了自己的看法, 他认为收购WhatsApp与Internet.org的愿景紧密相连:

这个思想就是建立一组基础互联网的免费服务——“互联网的911”,这可能是类似Facebook这样的社交网络服务、消息服务以及搜索服务等。将这些服务提供给那些支付得起却没有支付意识的用户,引诱其上瘾,让他们知道自己的重要性,从而更愿意使用更多的收费服务。

这是个长久的目标,这个舞台里有足够多的利益去追逐,然而即时回报率却非常的低, Facebook正在这条道路上前行着

抛开这次交易不谈,WhatsApp究竟是如何用32个工程师来支撑4.5亿的活跃用户,下面一起探索……

服务4.5亿用户的高可靠架构

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。

Rick Reed: 扩展到数百万并发连接数(2012, PPT)

Rick Reed: Erlang Factory(访谈)

Eugene Fooksman: WhatsApp的Erlang使用(访谈)

DLD14: 关于WhatsApp(Jan Koum和David Rowan)

Yowsup以前是WhatsApp的一个开源API,但是由于 弃用了DMCA当下已不可用,但是同样可以说明WhatsApp的一些内部工作机制。
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。

4.5亿的活跃用户,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!

二、 平台

后端

Erlang

FreeBSD

Yaws、lighttpd

PHP

BEAM定制补丁(BEAM类似于Java的JVM,但适用于Erlang)

定制XMPP

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

标准的面向用户服务器:

Dual Westmere Hex-core(24个逻辑CPU)

100 GB RAM、SSD

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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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)。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

9. 在Android上使用了Google的推送服务。

10. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

IPFW. 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。

6. 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42.5万个连接的时候。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。

7. 一些发现:

1)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。

2)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。

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。

3)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。

4)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。

5)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。

6)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。

7)事实上还对许多地方进行了修改。

八、经验总结

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

9. 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。

10. 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。

11. 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。

12. 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。

13. 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。

14. 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。

   
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