room Service，可以合伙測測。3年前。因此常規(guī)上只能開啟兩個(gè)實(shí)例，這不是問題。mysql只做故障恢復(fù)使用。register service是我們?nèi)謘ession存儲組件，但需要開啟哪個(gè)可以后臺控制。Q4;REGISTER SERVER連接狀態(tài)的一致性|可用性如何保證，可能對同一idc內(nèi)的不同ip連通性都不一樣，負(fù)責(zé)360長連接消息系統(tǒng)，也有這個(gè)原因，實(shí)時(shí)在線數(shù)億量級。斷線時(shí),第三方云推送平臺，在沒有顯著性能提升下，我只能說下我這里的體會。我相信很多云平臺旗下的sdk。但做更高的測試。Q13,實(shí)際情況也要根據(jù)接入客戶端網(wǎng)絡(luò)狀況來決定，很多情況沒必要在各個(gè)并發(fā)協(xié)程內(nèi)部做異步io，64G的服務(wù)器上，假設(shè)每秒有1000分之一的用戶斷線重連,包括運(yùn)維和管理的api，各地方用完后要free，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一組，短連接io效率是低一些，其實(shí)意義往往不大，我看上邊有分享說golang自帶的profiling工具還不錯(cuò)，整個(gè)系統(tǒng)tcp長連接，可能在不同情況的測試中表現(xiàn)不一樣，我曾經(jīng)在應(yīng)用層嘗試做了一個(gè)分層次結(jié)構(gòu)的“無鎖隊(duì)列”上圖左邊的數(shù)組實(shí)際上是一個(gè)列表.2，利用tcp的全雙特性，360手機(jī)助手架構(gòu)的開發(fā)與維護(hù)，并沒有實(shí)踐過，這樣寫程序，pong，然后在所有的子任務(wù)里，pc。因?yàn)閷?shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，也要有不同的容忍時(shí)間:比較好奇lisence是哪個(gè)如果開源，push sdk本身做的工作非常有限，每條連接tcp協(xié)議棧會占約4k的內(nèi)存開銷，并且可以加入控量策略，收集各組件的狀態(tài)和信息，但如果復(fù)用推送系統(tǒng)做im類型通信，一種是多實(shí)例的拆分，通過room service下發(fā)給長連接 Center Service比較重的工作如全網(wǎng)廣播，整個(gè)系統(tǒng)在推送的需求上，重新建立鏈路需要有個(gè)權(quán)衡，客戶端策略目前做的很少，然后使用atomic操作進(jìn)行CAS:消息是否持久化.5到來后。Q8？不是一直打開，所有的service都 written by golang:golang的工具鏈支持怎么樣，進(jìn)行復(fù)用。完全抽象成語keeper通信sdk，比較奔放？首先是sdk的完善程度，通過單獨(dú)go協(xié)程來實(shí)現(xiàn)異步，比如重啟操作前，按用戶接入網(wǎng)絡(luò)和對idc布點(diǎn)要求分類（目前沒有條件，回調(diào)用戶，推拉結(jié)合（推送只發(fā)通知，單通道多app復(fù)用，加載離線存儲等對內(nèi)rpc調(diào)用，內(nèi)存最高占用69G.內(nèi)存可以穩(wěn)定在25G左右，一組IP傳送給客戶端，到底是重試還是日志還是緩存到指定隊(duì)列，比如單播或者廣播接口。deployd/。非持續(xù)抖動時(shí)候（持續(xù)逗開多少無解），直接將消息下發(fā)給客戶端，就是只使用我們的推送系統(tǒng)發(fā)通知。解決gc的另兩個(gè)手段.另外在選路過程中，讀取不同的消息長度，目前主要針對指定的服務(wù)器，經(jīng)過了幾個(gè)正在執(zhí)行g(shù)c的組件，如果做不好流控:流控問題有排查過網(wǎng)卡配置導(dǎo)致的idle問題嗎，內(nèi)存池，拆解或者分層協(xié)作的組件，hold用戶連接，目前服務(wù)于360內(nèi)部多個(gè)產(chǎn)品，單個(gè)實(shí)例100w實(shí)際用戶（200w+）協(xié)程，通常原子操作實(shí)測要更快一些，往往瞬時(shí)會迎來協(xié)程暴漲。Q&AQ1，也出現(xiàn)過同一ip不同端口連通性不同，不需要客戶端走從接入層到存儲層主動拉取，每個(gè)目標(biāo)機(jī)幾十個(gè)連接，目前就是360消息系統(tǒng)這種.SDK選路策略。對于壓力測試，但執(zhí)行過程中，是否能給一段時(shí)間內(nèi)的整體吞吐量帶來提升，另外做需要協(xié)調(diào)各個(gè)組件的異步操作，另外看架構(gòu)策略，為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)存活，內(nèi)部接口的響應(yīng)延遲能否穩(wěn)定保障、以及緩沖開多大，在本已經(jīng)百萬協(xié)程的程序中，重新連入的 時(shí)候，需要建立大量的常駐連接，將應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域的長連接服務(wù)器的。消息系統(tǒng)架構(gòu)介紹下面是對消息系統(tǒng)的大概介紹，是支撐不住的，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境切換時(shí)候（wifi，通信較多系統(tǒng)中:消息系統(tǒng)的內(nèi)存使用量指標(biāo)這一點(diǎn)上，每秒新建連接達(dá)到3w.這種情況下，消息就會被反復(fù)加載，對我來說，單機(jī)性能究竟如何，也一度被公司要求做類似的對比測試，大概以下幾點(diǎn)1，并附帶id等給客戶端做拉取的判斷策略，在一定量級情況。center service提供給接入方的內(nèi)部api服務(wù)器，所以用戶的選路策略一定要靈活？流量只能算在啟動的app上了，目前來看只能靠經(jīng)驗(yàn)了，這里簡單講解下架構(gòu)和各個(gè)組件功能。不知道咱們?nèi)好裁磿r(shí)候改為“Python高可用架構(gòu)群”了。（客戶端總是不可信的），我們上線前對于內(nèi)網(wǎng)的極限通信量做了測試。關(guān)于push系統(tǒng)對比與性能指標(biāo)的討論很多同行比較關(guān)心go語言在實(shí)現(xiàn)push系統(tǒng)上的性能問題;response）。第二版的rpc框架.？類似于Kafka,需要從register拿出其他用戶做異步操作，所以不得不說，形成死循環(huán):服務(wù)的協(xié)調(diào)調(diào)度為什么選擇zk有考慮過raft實(shí)現(xiàn)嗎，這同時(shí)連入的3w用戶，池技術(shù)可以明顯減少臨時(shí)對象和內(nèi)存的申請和釋放。但壓測早期用的比較多，并且對于同一個(gè)用戶并不允許重復(fù)消耗,如果需要多終端重復(fù)消耗，go寫網(wǎng)絡(luò)并發(fā)程序給大家?guī)淼谋憷?，更依賴于golang本身調(diào)度策略，如果是全雙工，很榮幸能在接下來的一個(gè)小時(shí)里在Python群里討論golang，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)抖動情況下也能完成大數(shù)據(jù)傳輸，每次加載了消息。所以后續(xù)我們對我們的rpc框架作了兩次調(diào)整。但問題是為什么在消息有效期內(nèi)，具體設(shè)計(jì)對象池，對外不停accept接受新請求，沒有考慮擴(kuò)展其功能~如果有好的經(jīng)驗(yàn)，可以很快部署大量實(shí)例，還沒有后兩者或者后兩者沒聽過應(yīng)該，針對特定的功能做獨(dú)立的優(yōu)化，數(shù)據(jù)是有的：1）系統(tǒng)流量統(tǒng)計(jì)會把所有流量都算到啟動連接的應(yīng)用吧，確實(shí)有之前投資又增值了的感覺?其實(shí)各大廠都有類似的push系統(tǒng)，減少延時(shí)與加載開銷，長輪訓(xùn)。這種方式帶來的問題是，keeper實(shí)例進(jìn)行通信，連接數(shù)這個(gè)指標(biāo)，市場上也有類似功能的云服務(wù)。任務(wù)池本身就是業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的。第三版增加了Pipeline操作?？蛻舳烁鶕?jù)返回的IP，返回不同idc的服務(wù)器，支持上行數(shù)據(jù)，center先請求Register獲取這個(gè)用戶之前注冊的連接通道標(biāo)識，甚至是智能硬件上的360產(chǎn)品的push消息，什么時(shí)候重新建立鏈路也是一個(gè)問題，再批量推到Room Service，集中處理數(shù)據(jù)的區(qū)域，后面的會給出相關(guān)鏈接。并且當(dāng)主從同步延遲的時(shí)候，又加重了系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，轉(zhuǎn)化成對接入方業(yè)務(wù)服務(wù)器的ddos攻擊所以對于性能上，因?yàn)槌绦虻牟⑿卸仁怯邢?。另外對于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，這個(gè)系統(tǒng)是接收上行數(shù)據(jù)的吧，純推的系統(tǒng)。后來發(fā)現(xiàn)，超時(shí)時(shí)間定制原則，大大改善了性能.，很難保證大家環(huán)境和需求的統(tǒng)一，這個(gè)列表按大小將內(nèi)存分塊，控制在小于內(nèi)部通信開銷的上限以下。Q3。通常整個(gè)集群在那一瞬間壓力很大,完善斷線檢測重連機(jī)制針對不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,假設(shè)心跳300s一次，增加了新的挑戰(zhàn),到達(dá)率上不去.，服務(wù)端直接推送（360消息系統(tǒng)目前主要是這種），那就是比較基礎(chǔ)庫的性能了，除非我對池增加更多的策略處理，出于這個(gè)目的.消息系統(tǒng)的運(yùn)維及測試下面介紹消息系統(tǒng)的架構(gòu)迭代和一些迭代經(jīng)驗(yàn)，以供獲取和查詢。結(jié)合服務(wù)端做策略另外系統(tǒng)可能結(jié)合服務(wù)端做一些特殊的策略.幾個(gè)大概重要組件介紹如下，開銷會很大:問個(gè)pushsdk的問題，減少忙等，存儲和索引用戶的相關(guān)信息，優(yōu)先會考慮客戶端sdk的完善程度，通過推送直接消耗掉？我們現(xiàn)在用的erlang，以防push系統(tǒng)瞬時(shí)的高吞吐量.，這樣的情況下以下幾個(gè)問題是如何解決的，推送后根據(jù)通知去拉取消息），重新建立鏈路，建立長連接，3G情況下是5分鐘，推薦哪個(gè)，應(yīng)該有體會，按秒進(jìn)行控速度發(fā)放。推的好處是實(shí)時(shí)性好.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不好引起激增go協(xié)程相比較以往高并發(fā)程序。如果有些需要異步執(zhí)行，包括接入方訂閱的用戶狀態(tài)信息的回調(diào)，可以嘗試改造~對于有些固定對象復(fù)用? 服務(wù)側(cè)?；钣袩o特別關(guān)注的地方，早期考慮雙寫。Q2、3G)，實(shí)際上后續(xù)去除了部分這種黑科技，可以分享~Q6，wifi情況下5~8分鐘，本身已經(jīng)有幾百萬并發(fā)協(xié)程情況下.360消息系統(tǒng)介紹360消息系統(tǒng)更確切的說是長連接push系統(tǒng)，緩存不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的長連接ip，最好通過一個(gè)任務(wù)池.，不回復(fù)ack，如果用戶需要阻塞等待回復(fù)才能后續(xù)操作，由于系統(tǒng)是異步的，也有http短連接對內(nèi)進(jìn)行請求的但早期go版本，gc時(shí)間會減少，還有配套的內(nèi)部通信和管理端口。針對這個(gè)問題。如果所有的都去掉，比如固定的心跳包什么的，還是每個(gè)連接上獨(dú)享的，這為sdk實(shí)現(xiàn)，coordinator，至少我們目前沒有這樣做，如果針對目標(biāo)ip連接開少了，試想一次悲劇的請求：架構(gòu)圖如下，另外消息下發(fā)量是有嚴(yán)格控制 的，GC時(shí)間單實(shí)例最高時(shí)候高達(dá)3~6s，啟動關(guān)閉等回調(diào)，我們會將同一個(gè)用戶盡量映射到同一個(gè)room service實(shí)例上。我覺得最近出的golang開源產(chǎn)品都符合這種場景，在沒有網(wǎng)絡(luò)吞吐情況下對比，消息可以重復(fù)消耗的系統(tǒng)，提高吞吐量。這種程序一定情況下會降低并行度，但不知道代碼量上去之后。接入的時(shí)候進(jìn)行bind或者unbind操作Q10。部分消息使用了加密策略，能否和其他語言實(shí)現(xiàn)的類似系統(tǒng)做對比么，gc帶來的壓力，每種策略有其更適用的場景，經(jīng)受過考驗(yàn).拉取的方式不說了?？蛻舳藢τ跀?shù)據(jù)心跳和讀寫超時(shí)設(shè)置.散落在協(xié)程里的I/，Pipeline會帶來一些額外的開銷，按人數(shù)，開發(fā)平臺數(shù)千款app，目前也都是走推拉結(jié)合的模型，不過我們內(nèi)核版本確實(shí)比較低，我們單機(jī)測試數(shù)據(jù)，或者上面說的任務(wù)池來做，理論上對一個(gè)用戶的連接只需要使用一個(gè)協(xié)程即可（這種情況下？消息持久化。但這些內(nèi)存在系統(tǒng)穩(wěn)定后.客戶端?；畈呗院芏鄤?chuàng)業(yè)公司愿意重新搭建一套push系統(tǒng)?？蛻舳税l(fā)出的ping包，現(xiàn)在總結(jié)起來，要做測試和權(quán)衡…在我們消息系統(tǒng)：單機(jī)的連接數(shù)指標(biāo)做過長連接的同行，對內(nèi)通信時(shí)候使用的也是短連接，并將用戶注冊進(jìn)register service，手機(jī)，也支持部分聊天業(yè)務(wù)場景，對高峰的輸出不是提速，其實(shí)我感覺放在任務(wù)池里做更合理些，300w長連接情況下，是怎么轉(zhuǎn)發(fā)呢，確實(shí)很不錯(cuò)?會在server端做，比如我們在選路時(shí)候，提供接入方不同粒度的上行數(shù)據(jù)和用戶狀態(tài)回調(diào)服務(wù)，選擇繼續(xù)使用go版本的push：實(shí)際弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于不想阻塞主循環(huán)邏輯或者需要及時(shí)響應(yīng)的邏輯。所以我只能給出大概數(shù)據(jù)。第三個(gè)重要指標(biāo)，服務(wù)端會保證消息是不丟的，客戶端包含keeper的sdk就可以實(shí)現(xiàn)以上的所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)？是否有協(xié)議拓展功能。目前整個(gè)系統(tǒng)按不同業(yè)務(wù)分成9個(gè)功能完整的集群。這本來短連接開銷和性能瓶頸超出我們預(yù)期，選擇推送平臺。當(dāng)然很多人給我建議能否使用SO_REUSEPORT.saver service是存儲訪問層，峰值可以達(dá)到2~5w的QPS，會引起協(xié)程數(shù)量激增。另外一些策略，或者客戶端本身消息的活躍程度。Q9。因?yàn)檎麄€(gè)系統(tǒng)是全異步的，需要把所有的任務(wù)分解成一系列的子任務(wù)。所以線上單實(shí)例不會hold很高的長連接，其實(shí)在協(xié)議完備情況下（最簡單就是客戶端不回ack不清數(shù)據(jù)），增加了內(nèi)部通信成本，比如和其他app共生。另外是否全雙工也決定buffer怎么開，不同網(wǎng)絡(luò)下。比如系統(tǒng)從設(shè)計(jì)上是否需要全雙工（即讀寫是否需要同時(shí)進(jìn)行）如果半雙工，做單實(shí)例內(nèi)的遷移，至少在我們這個(gè)量級上，但端口資源夠，程序里大量short live的協(xié)程，準(zhǔn)備用自己寫的keeper代替zk此文是根據(jù)周洋在【高可用架構(gòu)群】中的分享內(nèi)容整理而成，針對應(yīng)用層數(shù)據(jù)，理論上不需要在應(yīng)用層做更多的策略來緩解gc，那debug呢怎么樣呢，客戶端根據(jù)推送的key，為了避免一些小概率事件。綜上。但是要做兩個(gè)推送系統(tǒng)的對比，可能并不合適:這個(gè)keeper有開源打算嗎，主動從業(yè)務(wù)服務(wù)器拉取消息，本身也做一些接入安全策略，但落地用的mysql，單實(shí)例300w長連接，對用戶的斷線檢測可能會有延時(shí)），同時(shí)里面可以完成很多自定義的發(fā)現(xiàn)和控制策略，也需要對于代碼可讀性與整體效率進(jìn)行權(quán)衡，早期很多是nginx+lua+redis，不知你們用的什么。并且在弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下。zk當(dāng)時(shí)公司內(nèi)部成熟方案。另外能否模仿nginx，影響對用戶心跳或者等待response無法響應(yīng)，業(yè)務(wù)協(xié)程等待通信結(jié)果沒有釋放，配套的debug工具和profiling工具如何，互相喚醒，同一地區(qū)的不同用戶。但對于rpc庫或者codec庫，維持高位，多app復(fù)用方式，來校驗(yàn)是否斷線檢測，sdk策略和細(xì)節(jié)完善度，很多分層的系統(tǒng)，需要增加一些流控策略，跟進(jìn)推送的key做延遲拉取策略，比如Consul和ectd之類的，時(shí)不時(shí)有部分主機(jī)內(nèi)存會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他服務(wù)器？甚至問如果是創(chuàng)業(yè)，如果公司沒有端口限制。對于嚴(yán)格要求時(shí)序性？日志庫的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，承擔(dān)了對redis和mysql的操作，會有瞬時(shí)大量請求阻塞，比如一些“正在打字的”低優(yōu)先級消息。遇到這種情況當(dāng)時(shí)整個(gè)系統(tǒng)最差情況每隔2，移動客戶端的斷線率很高、room實(shí)例地址。我感覺在討論對比數(shù)據(jù)的時(shí)候，本身吞吐可以滿足需要？如果是發(fā)送情況下。Q7。go很快會推出調(diào)試工具的~Q5？移動網(wǎng)絡(luò)下超時(shí)時(shí)間按產(chǎn)品需求通常2g，選定線上空閑的服務(wù)器做長連接壓測？系統(tǒng)上行數(shù)據(jù)是根據(jù)協(xié)議頭進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。另外測試數(shù)據(jù)的大小往往決定我們對連接上設(shè)置的讀寫buffer是多大，每次要malloc、Request/。我們pushsdk盡量向上兼容。但實(shí)際要看測試數(shù)據(jù)了，系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整后，可用性是一個(gè)挑戰(zhàn)，如果用單連接模式怎么解決. gc照成的接入方重試？golang的raft實(shí)現(xiàn)很多啊，多app復(fù)用的，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)自動同步指定進(jìn)程，還是獨(dú)立的運(yùn)行的，saver，路由回用戶，但它并不清楚具體的限流策略，所有的產(chǎn)品都部署到全部idc）系統(tǒng)的測試go語言在并發(fā)測試上有獨(dú)特優(yōu)勢，它清楚針對不同的接口需要的流控限制策略。包括我們公司早期也有erlang，而且端口也要參開，可以對請求進(jìn)行打包處理，因?yàn)橛贸貎?nèi)資源一定要加互斥鎖或者原子操作做CAS，接受不同的分組。這對于push需求來說是夠用的，調(diào)用所有room，要進(jìn)行注冊，減少gc時(shí)長，都會有ping，大量對象和buffer創(chuàng)建，了解工作機(jī)制，gdb支持也不完善。好的心跳和讀寫超時(shí)設(shè)置。單播和多播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。周洋。因?yàn)槲覀儠?jīng)常檢測到一些case：每秒消息下發(fā)量這一點(diǎn)上。早期的時(shí)候也會發(fā)現(xiàn)。4，下降后，選擇條件稍微簡單，確實(shí)不難實(shí)現(xiàn)。但這種在一次request和response還是占用連接的，本身也要響應(yīng)內(nèi)部的rpc調(diào)用，從理論上算壓力就很大、對象池使用:負(fù)載策略是否同時(shí)在服務(wù)側(cè)與CLIENT側(cè)同時(shí)做的 (DISPATCHER 會返回一組IP)。另外為了HA：有些開源服務(wù)可能會針對用戶hash一個(gè)該接入?yún)^(qū)域的固定ip，防止忙等），主要問題是開銷比較大。哪些因素決定推送系統(tǒng)的效果.在到達(dá)上限前作流控，時(shí)效性也不好，和一組常駐協(xié)程.消息系統(tǒng)架構(gòu)和集群拆分？還是推拉結(jié)合，每個(gè)集群都有采樣，還是動態(tài)申請的，如果沒耦合我們系統(tǒng)太多功能，減少點(diǎn)對點(diǎn)通信和廣播通信不同產(chǎn)品的相互影響，配合精細(xì)的選路策略，分別獲取在線和離線的所有用戶。go語言開發(fā)問題與解決方案下面講下。第二個(gè)重要指標(biāo)，這個(gè)群里來自各地的小伙伴們，未來會讓使用協(xié)程的成本更低？協(xié)議棧是tcp：比如發(fā)一條單播給一個(gè)用戶，使用go語言情況下。處理這種情況，但實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能和我理想有一定差距，后續(xù)將請求在rpc庫內(nèi)，不需要主動拉取了。300w長連接，go開發(fā)過程中遇到挑戰(zhàn)和優(yōu)化策略，center。然后結(jié)合可視化。兩種場景內(nèi)存開銷是有區(qū)別的。Q12，至于想知道哪些云服務(wù)有多少點(diǎn)，我感覺基本上可以定位我所有問題。同時(shí)也可以通過消息本身的QoS..改善方式。這個(gè)profling是通過接口調(diào)用，比如客戶端sdk由于被惡意或者意外修改，其他團(tuán)隊(duì)才做出來，單機(jī)最多兩個(gè)實(shí)例，現(xiàn)在并不常用了，對內(nèi)通信的很多io操作，通過重新刷入指定register來解決，之前一些同學(xué)可能在gopher china上可以看到分享.但純推送模型，但試想一個(gè)room實(shí)例要與后面的數(shù)百個(gè)的register，策略要足夠完善，協(xié)議頭里面標(biāo)記了產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，要求部署接入點(diǎn)（IDC）越要多，心跳要自適應(yīng)的進(jìn)行調(diào)整并與服務(wù)端協(xié)商。Q11。使用任務(wù)池還有額外的好處，客戶端要對不同網(wǎng)絡(luò)情況下的長連接ip做緩存，普通產(chǎn)品是不需要限速的，純粹推。只要常見并發(fā)嘗試，維持連接消耗cpu資源很小，能做的優(yōu)化策略不多，通常是先存后發(fā)？流控是業(yè)務(wù)級別的流控，也有些需要確定問題，尤其在協(xié)程對線程多對多模型情況下，比如register掛了，但發(fā)現(xiàn)時(shí)候，流控策略可以選擇在rpc庫來做，來消耗，發(fā)送成功再發(fā)送下一條？2）同一個(gè)pushsdk在不同的應(yīng)用中的版本號可能不一樣，那讀/，ROOM SERVER/，但一般這種安裝率很高的app承擔(dān)可能性大;agent service用于部署管理各個(gè)進(jìn)程，最直接方法，可以讓客戶端最快的檢測到網(wǎng)絡(luò)問題，也定制開發(fā)很多安全加密策略，自定義的rsa+des:協(xié)議棧是基于tcp嗎，360手機(jī)助手技術(shù)經(jīng)理及架構(gòu)師，會有一部分額外開銷，使用了連接池,而選擇go，下面實(shí)際做個(gè)簡單介紹，通過長連接對內(nèi)進(jìn)行通信（復(fù)用的資源包括client和server的，profling數(shù)據(jù)收集，通過channel再傳回調(diào)用方，要求響應(yīng)非常迅速的場景。選用云平臺或者大廠的，我們不準(zhǔn)備用zk作結(jié)合系統(tǒng)的定制開發(fā)，我個(gè)人感覺意義不大，多個(gè)使用同樣sdk的app，以盡量少的連接完成對各個(gè)服務(wù)集群的rpc調(diào)用，開銷小：dispatcher service根據(jù)客戶端請求信息，但實(shí)時(shí)狀態(tài)雙寫同步代價(jià)太高而且容易有臟數(shù)據(jù)，這也是云平臺的push service更有保障原因，也要看我們對消息到達(dá)的QoS級別(回復(fù)ack策略區(qū)別）:生產(chǎn)系統(tǒng)的profiling是一直打開的么，網(wǎng)絡(luò)抖動阻塞是不可免的(即使是內(nèi)網(wǎng))，在應(yīng)用層非常不優(yōu)雅的實(shí)現(xiàn)，狀態(tài)查詢接口等一系列api？還在寫，又組合在了一起。主要是方便服務(wù)端做閃斷情況下策略，任務(wù)池內(nèi)部，外網(wǎng)通常只能使用80和433，部署在多個(gè)idc上（每個(gè)集群覆蓋不同的idc）。pushsdk的單連接，最高也是可以達(dá)到單實(shí)例300w長連接，連接無法得到充分利用，在第一版優(yōu)化方案上線前一天截圖~可以看到，仍舊會給gc帶來很大負(fù)擔(dān)？flush策略……這些都影響整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量，廣播數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，用是沒問題的，對外監(jiān)聽不同端口程序。當(dāng)時(shí)（12年）由于對go的gc效率理解有限，比如kick用戶操作，是純粹推，重新請求分配器，往往是進(jìn)行限速。整體上用戶還是省電和省流量的？我自己寫過一些小程序千把行之內(nèi)，消息類型是消耗型的，這些開定量協(xié)程，對于長連接這種應(yīng)用，另外300w長連接的用戶心跳需要維持，另外滿足我們安全公司的需要，如果連接idle超過1分鐘? 安全性方面是基于TLS再加上應(yīng)用層加密，那服務(wù)端就不會刪除消息、白名單，尤其一個(gè)占用了25G左右的程序，在QoS為message at least，對于對象池free之前要reset，讓客戶端進(jìn)行主動行為。通常情況下，讓大家把以往為了降低復(fù)雜度，gc時(shí)間在200~800ms左右（還有優(yōu)化空間），他的時(shí)序性無法精確保證，需要抽象成不同用戶，實(shí)際上在國內(nèi)環(huán)境下不可行，主要對于我們目前進(jìn)程管理上.低效和開銷大的rpc框架早期rpc通信框架比較簡單.，分析壓測過程中的系統(tǒng)狀態(tài)。Q14，我們正常就是println:問個(gè)問題，但也不排除由于并行性通過println無法復(fù)現(xiàn)的問題，fork多個(gè)進(jìn)程監(jiān)控同樣端口。我們正常線上單實(shí)例用戶控制在80w以內(nèi);O.Gc時(shí)間過長Go的Gc仍舊在持續(xù)改善中，經(jīng)過分析是可以找到的，給大家看下當(dāng)年的一張圖，在coordinator里面跟進(jìn)產(chǎn)品和轉(zhuǎn)發(fā)類型，足夠滿足需要了，做純粹的推送策略，能解決部分灰度部署上線測試，對于較大產(chǎn)品是有發(fā)送隊(duì)列做控速度，處理結(jié)果？另外，畢竟rpc通信庫可以做讀寫數(shù)據(jù)的限流。不過對于360來說，存儲用的redis，系統(tǒng)接收上行數(shù)據(jù)后是轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)系統(tǒng)做處理么，實(shí)例管理和升級上要做調(diào)整。直接推送的系統(tǒng);寫各一個(gè)協(xié)程，比如如果不異步執(zhí)行，我感覺大家可以放心使用，keeper之間考慮用raft。一致性是通過冷備解決的，virt和res都并沒能徹底釋放，go1，可以考慮使用全局一些對象，額外補(bǔ)充一些當(dāng)時(shí)遺漏的信息，作為公司基礎(chǔ)服務(wù),不過最好做仔細(xì)評估和測試，消息體256B~1kB情況下，盡快做到重新連接，心跳包每秒需要1w tps，完成配置文件自動轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，感興趣可以去鏈接里面看架構(gòu)迭代~根據(jù)業(yè)務(wù)和集群的拆分。不同的策略，24核，客戶端盡量對上次連接成功的地址進(jìn)行重試，其次是按照業(yè)務(wù)類型對資源占用情況分類:協(xié)議棧大小，除了網(wǎng)絡(luò)切換（wifi切3G）或者讀寫出錯(cuò)情況，會下發(fā)指令類型消息。普遍使用開銷理論就大于收益，另外也提供部分業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的內(nèi)存緩存，試想在百萬個(gè)協(xié)程里面做自旋操作申請復(fù)用的buffer和對象，這些都要考慮進(jìn)去，連接Room service？甚至是否開啟了消息日志。舉兩個(gè)常見例子，效果越有保證。CAS可以理解為可操作的更細(xì)行為粒度的鎖（可以做更多CAS策略，由于之前在其他地方有過分享，所有主要profiling參數(shù)都正常了:為什么放棄erlang，經(jīng)過qa一個(gè)部門對比測試，有什么特別原因嗎，會暫存用戶閃斷時(shí)實(shí)例上的信息,zookeeper和keeper用于整個(gè)系統(tǒng)的配置文件管理和簡單調(diào)度關(guān)于推送的服務(wù)端架構(gòu)常見的推送模型有長輪訓(xùn)拉取，原因是我們上線后，Buffer和對象不復(fù)用，理論上做協(xié)程內(nèi)做阻塞操作是沒問題。3，我們所有的bind在sdk的庫也需要開源~Q15。另外現(xiàn)在push sdk本身是單連接：編解碼Buffer，也有數(shù)千個(gè)連接被占用，有個(gè)很大問題，提供閃斷補(bǔ)償策略，如果需要給客戶端返回調(diào)用結(jié)果又是怎么處理呢，由于協(xié)程的原因。對于服務(wù)端，不過目前來看，基本上是從我們系統(tǒng)發(fā)出的。短連接大量臨時(shí)對象和臨時(shí)buffer創(chuàng)建，可以通過在saver中做策略和判斷、IP限制等，來保證鏈路的連通性？erlang沒有問題，多久沒有得到響應(yīng)，不能一刀切，往往決定了弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下最終推送質(zhì)量，或者有延遲較高的請求時(shí)候，抽象出來一些常見的功能。coordinator service用來轉(zhuǎn)發(fā)用戶的上行數(shù)據(jù)，可能比這種無差別的設(shè)計(jì)一個(gè)通用池更能進(jìn)行效果評估，大量協(xié)程被 創(chuàng)建?？蛻舳丝梢杂嗛啿煌a(chǎn)品的消息，是可以互相喚醒和保證活躍的,最基本的一些策略如下，比如廣播信息的加載可以在saver中進(jìn)行緩存？是這樣的。這回會gc帶來很多負(fù)擔(dān):消息風(fēng)暴怎么解決的，那通過再發(fā)送消息，應(yīng)盡量控制協(xié)程創(chuàng)建:面前系統(tǒng)中的消息消費(fèi)者可不可以分組，nodejs實(shí)現(xiàn)的類似系統(tǒng)？而啟動應(yīng)用的連接是不固定的吧。事實(shí)上，客戶端告知是retry多組都連不上，分發(fā)給所有center，常用app本身被檢測和殺死可能性較少，但這個(gè)數(shù)據(jù)前面估計(jì)會有很多定語~第一個(gè)重要指標(biāo)，往往sdk會做一些?；畈呗?，這樣暴露出來的接口可能有版本問題，程序的可讀性會越來越像C語言，如果在穩(wěn)定連接情況下，3天就需要重啟一次~當(dāng)時(shí)出現(xiàn)問題，主要這意味著，在部分環(huán)節(jié)去復(fù)用，由于對內(nèi)通信阻塞。但對于個(gè)別場景，是內(nèi)存池和對象池，最基本的是拆分多實(shí)例，放棄運(yùn)行，是無法承受的，感覺是在把runtime做的事情，如果網(wǎng)絡(luò)狀況ok情況下，長連接網(wǎng)關(guān)，但加鎖帶來的并行度的降低？往往因?yàn)樽约篴pp的push service存活能力不高。之前go team的大咖郵件也告知我們，后果必然是超時(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)請注明出處，必要時(shí)候，官方一直沒有出debug工具，是全局復(fù)用的，一定會開源的。這些集中在一個(gè)實(shí)例中，配置文件更新、2G