本文由探探服务端高级技术专家张凯宏分享，原题“探探长链接项目的Go语言实践”，因原文内容有较多错误，有修订和改动。

即时通信长连接服务处于网络接入层，这个领域非常适合用Go语言发挥其多协程并行、异步IO的特点。

探探自长连接项目上线以后，对服务进行了多次优化：GC从5ms降到100微秒（Go版本均为1.9以上），主要gRPC接口调用延时p999从300ms下降到5ms。在业内大多把目光聚焦于单机连接数的时候，我们则更聚焦于服务的SLA（服务可用性）。

本文将要分享的是陌生人社交应用探探的IM长连接模块从技术选型到架构设计，再到性能优化的整个技术实践过程和经验总结。

2、关于作者

张凯宏：担任探探服务端高级技术专家。

6年Go语言开发经验，曾用Go语言构建多个大型Web项目，其中涉及网络库、存储服务、长连接服务等。专注于Go语言实践、存储服务研发及大数据场景下的Go语言深度优化。

3、项目缘起

我们这个项目是2018年下半年开始，据今天大概1年半时间。

当时探探遇到一些技术痛点，最严重的就是严重依赖第三方Push，比如说第三方有一些故障的话，对实时IM聊天的KPS有比较大的影响。

当时通过push推送消息，应用内的push延时比较高，平均延时五六百毫秒，这个时间我们不能接受。

而且也没有一个 Ping Pland 机制（心跳检查机制？），无法知道用户是否在线。

当时产品和技术同学都觉得是机会搞一个长连接了。

4、一个小插曲

项目大概持续了一个季度时间，首先是拿IM业务落地，我们觉得长连接跟IM绑定比较紧密一些。

IM落地之后，后续长连接上线之后，各个业务比较依赖于长连接服务。

这中间有一个小插曲，主要是取名字那一块。

项目之初给项目起名字叫Socket，看到socket比较亲切，觉得它就是一个长连接，这个感觉比较莫名，不知道为什么。但运维提出了异议，觉得UDP也是Socket，我觉得UDP其实也可以做长连接。

运维提议叫Keepcom，这个是出自于Keep Alive实现的，这个提议还是挺不错的，最后我们也是用了这个名字。

客户端给的建议是Longlink，另外一个是Longconn，一个是IOS端技术同事取的、一个是安卓端技术同事取的。

最后我们都败了，运维同学胜了，运维同学觉得，如果名字定不下来就别上线的，最后我们妥协了。

5、为什么要做长连接？

为什么做长连接？

如上图所示：看一下对比挺明显，左边是长连接，右边是短长连接。

对于长连接来说，不需要重新进入连接，或者是释放连接，一个X包只需要一个RTT就完事。右边对于一个短连接需要三次握手发送一个push包，最后做挥手。

结论：如果发送N条消息的数据包，对于长连接是2+N次的RTT，对于短连接是3N次RTT，最后开启Keep Alive，N是连接的个数。

6、长连接技术优势

我们决结了一下，长连接有以下四大优势：

1）实时性：长连接是双向的通道，对消息的推送也是比较实时；
2）有状态：长连接本身维护用户的状态，通过KeepAlive方式，确定用户是否在线；
3）省流程：长连接比较省流量，可以做一些用户自定义的数据压缩，本身也可以省不少的归属包和连接包，所以说比较省流量；
4）更省电：减少网络流量之后，能够进一步降低移动客户端的耗电。

7、TCP在移动端能胜任吗？

在项目开始之前，我们做了比较多的考量。

首先我们看一下对于移动端的长连接来说，TCP协议是不是能够Work？

对于传统的长连接来说，Web端的长连接TCP可以胜任，在移动端来说TCP能否胜任？这取决于TCP的几个特性。

首先TCP有慢启动和滑动窗口的特性，TCP通过这种方式控制PU包，避免网络阻塞。

TCP连接之后走一个慢启动流程，这个流程从初始窗大小做2个N次方的扩张，最后到一定的域值，比如域值是16包，从16包开始逐步往上递增，最后到24个数据包，这样达到窗口最大值。

一旦遇到丢包的情况，当然两种情况。一种是快速重传，窗口简单了，相当于是12个包的窗口。如果启动一个RTO类似于状态连接，窗口一下跌到初始的窗口大小。

如果启动RTO重传的话，对于后续包的阻塞蛮严重，一个包阻塞其他包的发送。

（▲ 上图引用自《迈向高阶：优秀Android程序员必知必会的网络基础》）

有关TCP协议的基础知识，可以读读以下资料：

8、TCP还是UDP？

（▲ 上图引用自《移动端IM/推送系统的协议选型：UDP还是TCP？》）

TCP实现长连接的四个问题:

1）移动端的消息量还是比较稀疏，用户每次拿到手机之后，发的消息总数比较少，每条消息的间隔比较长。这种情况下TCP的间连和保持长链接的优势比较明显一些；
2）弱网条件下丢包率比较高，丢包后Block后续数据发送容易阻塞；
3）TCP连接超时时间过长，默认1秒钟，这个由于TCP诞生的年代比较早，那会儿网络状态没有现在好，当时定是1s的超时，现在可以设的更短一点；
4）在没有快速重传的情况下，RTO重传等待时间较长，默认15分钟，每次是N次方的递减。

为何最终还是选择TCP呢？因为我们觉得UDP更严重一点。

首先UDP没有滑动窗口，无流量控制，也没有慢启动的过程，很容易导致丢包，也很容易导致在网络中间状态下丢包和超时。

UDP一旦丢包之后没有重传机制的，所以我们需要在应用层去实现一个重传机制，这个开发量不是那么大，但是我觉得因为比较偏底层，容易出故障，所以最终选择了TCP。

TCP还是UDP？这一直是个比较有争议的话题：

如果你对UDP协议还不了解，可以读读这篇：《TCP/IP详解 - 第11章·UDP：用户数据报协议》。

9、选择TCP的更多理由

我们罗列一下，主要有这3点：

1）目前在移动端、安卓、IOS来说，初始窗口大小比较大默认是10，综合TCP慢启动的劣势来看；
2）在普通的文本传输情况下，对于丢包的严重不是很敏感（并不是说传多媒体的数据流，只是传一些文本数据，这一块对于丢包的副作用TCP不是特别严重）；
3）我们觉得TCP在应用层用的比较多。

关于第“3）”点，这里有以下三个考量点。

第一个考量点：

基本现在应用程序走HTP协议或者是push方式基本都是TCP，我们觉得TCP一般不会出大的问题。

一旦抛弃TCP用UDP或者是QUIC协议的话，保不齐会出现比较大的问题，短时间解决不了，所以最终用了TCP。

第二个考量点：

我们的服务在基础层上用哪种方式做LB，当时有两种选择，一种是传统的LVS，另一种是HttpDNS（关于HttpDNS请见《全面了解移动端DNS域名劫持等杂症：原理、根源、HttpDNS解决方案等》）。

最后我们选择了HttpDNS，首先我们还是需要跨机房的LB支持，这一点HttpDNS完全胜出。其次，如果需要跨网端的话，LVS做不到，需要其他的部署方式。再者，在扩容方面，LVS算是略胜一筹。最后，对于一般的LB算法，LVS支持并不好，需要根据用户ID的LB算法，另外需要一致性哈希的LB算法，还需要根据地理位置的定位信息，在这些方面HttpDNS都能够完美的胜出，但是LVS都做不到。

第三个考量点：

我们在做TCP的饱和机制时通过什么样的方式？Ping包的方式，间隔时间怎么确定，Ping包的时间细节怎么样确定？

当时比较纠结是客户端主动发ping还是服务端主动发Ping？

对于客户端保活的机制支持更好一些，因为客户端可能会被唤醒，但是客户端进入后台之后可能发不了包。

其次：APP前后台对于不同的Ping包间隔来保活，因为在后台本身处于一种弱在线的状态，并不需要去频繁的发Ping包确定在线状态。

所以：在后台的Ping包的时间间隔可以长一些，前端可以短一些。

再者：需要Ping指数增长的间隔支持，在故障的时候还是比较救命的。

比如说：服务端一旦故障之后，客户端如果拼命Ping的话，可能把服务端彻底搞瘫痪了。如果有一个指数级增长的Ping包间隔，基本服务端还能缓一缓，这个在故障时比较重要。

最后：Ping包重试是否需要Backoff，Ping包重新发Ping，如果没有收到Bang包的话，需要等到Backoff发Ping。

10、动态Ping包时间间隔算法

PS：在IM里这其实有个更专业的叫法——“智能心跳算法”。

我们还设计了一个动态的Ping包时间间隔算法。

因为国内的网络运营商对于NIT设备有一个保活机制，目前基本在5分钟以上，5分钟如果不发包的话，会把你的缓存给删掉。基本上各运营商都在5分钟以上，只不过移动4G阻碍了。基本可以在4到10分钟之内发一个Ping包就行，可以维持网络运营商设备里的缓存，一直保持着，这样就没有问题，使长连接一直保活着。

增加Ping包间隔可以减少网络流量，能够进一步降低客户端的耗电，这一块的受益还是比较大的。

在低端安卓设备的情况下，有一些DHCP租期的问题。这个问题集中在安卓端的低版本上，安卓不会去续租过期的IP。

解决问题也比较简单，在DHCP租期到一半的时候，去及时向DHCP服务器续租一下就能解决了。

限于篇幅，我就不在这里展开了，有兴趣可以读这些资料：

11、服务架构

11.1 基本介绍

服务架构比较简单，大概是四个模块：

1）首先是HttpDNS；
2）另一个是Connector接入层，接入层提供IP，
3）然后是Router，类似于代理转发消息，根据IP选择接入层的服务器，最后推到用户；
4）最后还有认证的模块Account，我们目前只是探探APP，这个在用户中心实现。

11.2 部署

部署上相当于三个模块：

1）一个是Dispatcher；
2）一个是Redis；
3）一个是Cluser。

如下图所示：客户端在连接的时候：

1）需要拿到一个协议；
2）第二步通过HttpDNS拿到ConnectorIP；
3）通过IP连长连接，下一步发送Auth消息认证；
4）连接成功，后面发送Ping包保活；
5）之后断开连接。

11.3 消息转发流程

消息转发的流程分为两个部分。

首先是消息上行：服务端发起一个消息包，通过Connector接入服务，客户端通过Connector发送消息，再通过Connector把消息发到微服务上，如果不需要微服务的话直接去转发到Vetor就行的，这种情况下Connector更像一个Gateway。

对于下行：业务方都需要请求Router，找到具体的Connector，根据Connector部署消息。

各个公司都是微服务的架构，长连接跟微服务的交互基本两块。一块是消息上行时，更像是Gateway，下行通过Router接入，通过Connector发送消息。

11.4 一些实现细节

下面是一些是细节，我们用了GO语言1.13.4，内部消息传输上是gRPC，传输协议是Http2，我们在内部通过ETCD做LB的方式，提供服务注册和发现的服务。

如下图所示：Connector就是状态，它从用户ID到连接的一个状态信息。

我们看下图的右边：它其实是存在一个比较大的MAP，为了防止MAP的锁竞争过于严重，把MAP拆到2到56个子MAP，通过这种方式去实现高读写的MAP。对于每一个MAP从一个ID到连接状态的映射关系，每一个连接是一个Go Ping，实现细节读写是4KB，这个没改过。

我们看一下Router：它是一个无状态的CommonGRPC服务，它比较容易扩容，现在状态信息都存在Redis里面，Redis大概一组一层，目前峰值是3000。

我们有两个状态：一个是Connector，一个是Router。

首先以Connector状态为主，Router是状态一致的保证。

这个里面分为两种情况：如果连接在同一个Connector上的话，Connector需要保证向Router复制的顺序是正确的，如果顺序不一致，会导致Router和Connector状态不一致。通过统一Connector的窗口实现消息一致性，如果跨Connector的话，通过在Redis Lua脚本实现Compare And Update方式，去保证只有自己Connector写的状态才能被自己更新，如果是别的Connector的话，更新不了其他人的信心。我们保证跨Connector和同一Connector都能够去按照顺序通过一致的方式更新Router里面连接的状态。

Dispatche比较简单：是一个纯粹的Common Http API服务，它提供Http API，目前延时比较低大概20微秒，4个CPU就可以支撑10万个并发。

目前通过无单点的结构实现一个高可用：首先是Http DNS和Router，这两个是无障碍的服务，只需要通过LB保证。对于Connector来说，通过Http DNS的客户端主动漂移实现连接层的Ordfrev，通过这种方式保证一旦一个Connector出问题了，客户端可以立马漂到下一个Connector，去实现自动的工作转移，目前是没有单点的。

12、性能优化

12.1 基本情况

后续有优化主要有以下几个方面：

1）网络优化：这一块拉着客户端一起做，首先客户端需要重传包的时候发三个嗅探包，通过这种方式做一个快速重传的机制，通过这种机制提高快速重传的比例；
2）心跳优化：通过动态的Ping包间隔时间，减少Ping包的数量，这个还在开发中；
3）防止劫持：是通过客户端使用IP直连方式，回避域名劫持的操作；
4）DNS优化：是通过HttpDNS每次返回多个IP的方式，来请求客户端的HttpDNS。

12.2 网络优化

对于接入层来说，其实Connector的连接数比较多，并且Connector的负载也是比较高。

我们对于Connector做了比较大的优化，首先看Connector最早的GC时间到了4、5毫秒，惨不忍睹的。

我们看一下下面这张图（图上）是优化后的结果，大概平均100微秒，这算是比较好。第二张图（图下）是第二次优化的结果，大概是29微秒，第三张图大概是20几微秒。

12.3 消息延迟

看一下消息延迟，探探对im消息的延迟要求比较高，特别注重用户的体验。

这一块刚开始大概到200ms，如果对于一个操作的话，200ms还是比较严重的。

第一次优化之后（下图-上）的状态大概1点几毫秒，第二次优化之后（下图-下）现在降到最低点差不多100微秒，跟一般的Net操作时间维度上比较接近。

12.4 Connector优化过程

优化过程是这样的：

1）首先需要关键路径上的Info日志，通过采样实现Access Log，info日志是接入层比较重的操作；
2）第二通过Sync.Poll缓存对象；
3）第三通过Escape Analysis对象尽可能在线上分配。

后面还实现了Connector的无损发版：这一块比较有价值。长连接刚上线发版比较多，每次发版对于用户来说都有感，通过这种方式让用户尽量无感。

实现了Connector的Graceful Shutdown的方式，通过这种方式优化连接。

首先：在HttpDNS上下线该机器，下线之后缓慢断开用户连接，直到连接数小于一定阈值。后面是重启服务，发版二进制。

最后：是HttpDNS上线该机器，通过这种方式实现用户发版，时间比较长，当时测了挺长时间，去衡量每秒钟断开多少个连接，最后阈值是多少。

后面是一些数据：刚才GC也是一部分，目前连接数都属于比较关键的数据。首先看连接数单机连接数比较少，不敢放太开，最多是15万的单机连接数，大约100微秒。

Goroutine数量跟连接数一样，差不多15万个：

看一下内存使用状态，下图(上)是GO的内存总量，大概是2：3，剩下五分之一是属于未占用，内存总量是7.3个G。

下图是GC状态，GC比较健康，红线是GC每次活跃内存数，红线远远高于绿线。

看到GC目前的状况大概是20几微秒，感觉目前跟GO的官方时间比较能对得上，我们感觉GC目前都已经优化到位了。

12.5 后续要做的优化

最后是规划后续还要做优化。

首先：对系统上还是需要更多优化Connector层，更多去减少内存的分配，尽量把内存分配到堆上而不是站上，通过这种方式减少GC压力，我们看到GO是非Generational Collection GE，堆的内存越多的话，扫的内存也会越多，这样它不是一个线性的增长。

第二：在内部更多去用Sync Pool做短暂的内存分配，比如说Context或者是临时的Dbyle。

协议也要做优化：目前用的是WebSocket协议，后面会加一些功能标志，把一些重要信息传给服务端。比如说一些重传标志，如果客户端加入重传标志的话，我们可以先校验这个包是不是重传包，如果是重传包的话会去判断这个包是不是重复，是不是之前发过，如果发过的话就不需要去解包，这样可以少做很多的服务端操作。

另外：可以去把Websocket目前的Mask机制去掉，因为Mask机制防止Web端的改包操作，但是基本是客户端的传包，所以并不需要Mask机制。

业务上：目前规划后面需要做比较多的事情。我们觉得长连接因为是一个接入层，是一个非常好的地方去统计一些客户端的分布。比如说客户端的安卓、IOS的分布状况。

进一步：可以做用户画像的统计，男的女的，年龄是多少，地理位置是多少。大概是这些，谢谢！