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【导读】本文是一篇Go预言实现的后段状态推送设计与实践，写的非常详细，一起来学习吧！

状态推送

前言：扫码登录功能自微信提出后，越来越多的被应用于各个web与app。这两天公司要做一个扫码登录功能，在leader的技术支持帮助下（基本都靠leader排坑），终于将服务搭建起来，并且支持上万并发。

长连接选择

决定做扫码登录功能之后，在网上查看了很多的相关资料。对于扫码登录的实现方式有很多，淘宝用的是轮询，微信用长连接，QQ用轮询……。方式虽多，但目前看来大体分为两种，1:轮询，2:长连接。（两种方式各有利弊吧，我研究不深，优缺点就不赘述了）
在和leader讨论之后选择了用长连接的方式。所以对长连接的实现方式调研了很多：

1.微信长连接：通过动态加载script的方式实现。

这种方式好在没有跨域问题。

2.websocket长连接：在PC端与服务端搭起一条长连接后，服务端主动不断地向PC端推送状态。这应该是最完美的做法了。

3.我使用的长连接：PC端向服务端发送请求，服务端并不立即响应，而是hold住，等到用户扫码之后再响应这个请求，响应后连接断开。

为什么不采用websocket呢？因为当时比较急、而对于websocket的使用比较陌生，所以没有使用。不过我现在这种做法在资源使用上比websocket低很多。

接口设计

（本来想把leader画的一副架构图放上来，但涉及到公司，不敢）
自己画的一副流程图

稍微解释一下：
第一条连接：打开PC界面的时候向服务端发送请求并建立长连接（1）。当APP成功扫码后（2），响应这次请求（3）。
第二条连接类似。

分析得出我们的服务只需要两个接口即可
1.与PC建立长连接的接口
2.接收APP端数据并将数据发送给前端的接口

再细想可将这两个接口抽象为：
1.PC获取状态接口：get
2.APP设置状态接口：set

具体实现

用GO写的（不多哔哔）
长连接的根本原理：连接请求后，服务端利用channel阻塞住。等到channel中有value后，将value响应

Router

func Router(){
    http.HandleFunc("/status/get", Get)
    http.HandleFunc("/status/set", Set)
}

GET

每一条连接需要有一个KEY作标识，不然APP设置的状态不知道该发给那台PC。每一条连接即一个channel

var Status map[string](chan string) = make(map[string](chan string))

func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...        //接收key的操作
    key = ...  //PC在请求接口时带着的key
    Status[key] = make(chan string)    //不需要缓冲区
    value := <-Status[key]
    ResponseJson(w, 0, "success", value)    //自己封的响应JSON方法
}

SET

APP扫码后可以得到二维码中的KEY，同时将想给PC发送的VALUE一起发送给服务端

func Set(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...        
    key = ...
    value = ...    //向PC传递的值
    Status[key] <- value
}

这就是实现的最基本原理。
接下来我们一点点实现其他的功能。

1.超时

从网上找了很多资料，大部分都说这种方式

srv := &http.Server{  
    ReadTimeout: 5 * time.Second,
    WriteTimeout: 10 * time.Second,
}
log.Println(srv.ListenAndServe())

这种方式确实是设置读超时与写超时。但（亲测）这种超时方式并不友善，假如现在WriteTimeout是10s，PC端请求过来之后，长连接建立。PC处于pending状态，并且服务端被channel阻塞住。10s之后，由于超时连接失效（并没有断，我也不了解其中原理）。PC并不知道连接断了，依然处于pending状态，服务端的这个goroutine依然被阻塞在这里。这个时候我调用set接口，第一次调用没用反应，但第二次调用PC端就能成功接收value。

从图可以看出，我设置的WriteTimeout为10s，但这条长连接即使15s依然能收到成功响应。（ps：我调用了两次set接口，第一次没有反应）

研究后决定不使用这种方式设置超时，采用接口内部定时的方式实现超时返回

select {
    case <-`Timer`:
        utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
    case value := <-statusChan:
        utils.ResponseJson(w, 0, "success", value)
    }

Timer即为定时器。刚开始Timer是这样定义的

Timer := time.After(60 * time.Second)

60s后Timer会自动返回一个值，这时上面的通道就开了，响应timeout
但这样做有一个弊端，这个定时器一旦创建就必须等待60s，并且我没想到办法提前将定时器关了。如果这个长连接刚建立后5s就被响应，那么这个定时器就要多存在55s。这样对资源是一种浪费，并不合理。
这里选用了context作为定时器

ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Duration(Timeout)*time.Second)
defer cancel()
select {
    case <-ctx.Done():
        utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
    case result := <-Status[key]:
        utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
}

ctx在初始化的时候就设置了超时时间time.Duration(Timeout)*time.Second
超时之后ctx.Done()返回完成，起到定时作用。如果没有cancel()则会有一样的问题。原因如下

context对比time包。提供了手动关闭定时器的方法cancel()
只要get请求结束，都会去关闭定时器，这样可以避免资源浪费（一定程度避免内存泄漏）。

注即使golang官方文档中，也推荐defer cancel()这样写

官方文档也写到：即使ctx会在到期时关闭，但在任何场景手动调用cancel都是很好的做法。

2.多机支持

服务如果只部署在一台机器上，万一机器跪了，那就全跪了。
所以我们的服务必须同时部署在多个机器上工作。即使其中一台挂了，也不影响服务使用。
这个图不会画，只能用leader的图了

在项目初期讨论的时候leader给出了两种方案。1.如图使用redis做多机调度。2.使用zookeeper将消息发送给多机

因为现在是用redis做的，只讲述下redis的实现。（但依赖redis并不是很好，多机的负载均衡还要依赖其他工具。zookeeper能够解决这个问题，之后会将redis换成zookeeper）

首先我们要明确多机的难点在哪？

我们有两个接口，get、set。get是给前端建立长连接用的。set是后端设置状态用的。

假设有两台机器A、B。若前端的请求发送到A机器上，即A机器与前端连接，此时后端调用set接口，如果调用的是A机器的set接口，那是最好，长连接就能成功响应。但如果调用了B机器的set接口，B机器上又没有这条连接，那么这条连接就无法响应。
所以难点在于如何将同一个key的get、set分配到一台机器。

有人给我提过一个意见：在做负载均衡的时候，就将连接分配到指定机器。刚开始我觉的很有道理，但细细想，如果这样做，在以后如果要加机器或减机器的时候会很麻烦。对横向的增减机器不友善。

最后我还是采用了leader给出的方案：用redis绑定key与机器的关系

即前端请求到一台机器上，以key做键，以机器IP做值放在redis里面。后端请求set接口时先用key去redis里面拿到机器IP，再将value发送到这台机器上。

此时就多了一个接口，用于机器内部相互调用

ChanSet

func Router(){
    http.HandleFunc("/status/get", Get)
    http.HandleFunc("/status/set", Set)
    http.HandleFunc("/channel/set", ChanSet)
}

func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    key = ...
    value = ...
    Status[key] <- value
}

GET

func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...        
    IP = getLocalIp()       //得到本机IP
    RedisSet(key, IP)       //以key做键，IP做值放入redis
    Status[key] <- value
    ...
}

SET

func Set(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    IP = RedisGet(key)    //用key去取对应机器的IP
    Post(IP, key, value) //将key与value都发送给这台机器
}

注这里相当于用redis sentinel做多台机器的通信。哨兵会帮我们将数据同步到所有机器上

这样即可实现多机支持

3.跨域

刚部署到线上的时候，第一次尝试就跪了。查看错误...(Access-Control-Allow-Origin)...
因为前端是通过AJAX请求的长连接服务，所以存在跨域问题。

在服务端设置允许跨域

func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
    w.Header().Add("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type")
    ...
}

若是像微信的做法，动态的加载script方式，则没有跨域问题。

服务端直接允许跨域，可能会有安全问题，但我不是很了解，这里为了使用，就允许跨域了。

4.Map并发读写问题

跨域问题解决之后，线上可以正常使用了。紧接着请测试同学压测了一下。
预期单机并发10000以上，测试同学直接压了10000，服务挂了。
可能预期有点高，5000吧，于是压了5000，服务挂了。
1000呢，服务挂了。
100，服务挂了。
……
这下豁然开朗，不可能是机器问题，绝对是有BUG
看了下报错

去看了下官方文档

Map是不能并发的写操作，但可以并发的读。
原来对Map操作是这样写的

func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    `Status[key] = make(chan string)`
    `defer close(Status[key])`
    ...
    select {
    case <-ctx.Done():
        utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
    case `result := <-Status[key]`:
        utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
    }
    ...
}

func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    `Status[key] <- value`
    ...
}

Status[key] = make(chan string)在Status(map)里面初始化一个通道，是map的写操作
result := <-Status[key]从Status[key]通道中读取一个值，由于是通道，这个值取出来后，通道内就没有了，所以这一步也是对map的写操作
Status[key] <- value向Status[key]内放入一个值，map的写操作
由于这三处操作的是一个map，所以要加同一把锁

var Mutex sync.Mutex
func Get(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    //这里是同组大佬教我的写法，通道之间的拷贝传递的是指针，即statusChan与Status[key]指向的是同一个通道
    statusChan := make(chan string)
    Mutex.Lock()
    Status[key] = statusChan
    Mutex.Unlock()
    
    //在连接结束后将这些资源都释放
    defer func(){
        Mutex.Lock()
        delete(Status, key)
        Mutex.Unlock()
        close(statusChan)
        RedisDel(key)
    }()
    
    select {
        case <-ctx.Done():
            utils.ResponseJson(w, -1, "timeout", nil)
        case result := <-statusChan:
            utils.ResponseJson(w, 0, "success", result)
    }
    ...
}

func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    ...
    Mutex.Lock()
    Status[key] <- value
    Mutex.Unlock()
    ...
}

到现在，服务就可以正常使用了，并且支持上万并发。

5.Redis过期时间

服务正常使用之后，leader review代码，提出redis的数据为什么不设置过期时间，反而要自己手动删除。我一想，对啊。
于是设置了过期时间并且将RedisDel(key)删了。
设置完之后不出意外的服务跪了。
究其原因
我用一个key=1请求get，会在redis内存储一条数据记录(1 => Ip).如果我set了这条连接，按之前的逻辑会将redis里的这条数据删掉，而现在是等待它过期。若是在过期时间内，再次以这个key=1，调用set接口。set接口依然会从redis中拿到IP，Post数据到ChanSet接口。而ChanSet中Status[key] <- value由于Status[key]是关闭的,会阻塞在这里，阻塞不要紧，但之前这里加了锁，导致整个程序都阻塞在这里。
这里和leader讨论过，仍使用redis过期时间但需要修复这个Bug

func ChanSet(w http.ResponseWriter, r *http.Request){
    Mutex.Lock()
    ch := Status[key]
    Mutex.Unlock()

    if ch != nil {
        ch <- value
    }
}

不过这样有一个问题，就是同一个key，在过期时间内是无法多次使用的。不过这与业务要求并不冲突。

6.Linux文件最大句柄数

在给测试同学测试之前，自己也压测了一下。不过刚上来就疯狂报错，“%¥#@¥……%……%%..too many fail open...”
搜索结果是linux默认最大句柄数1024.
开了下自己的机器 ulimit \-a 果然1024。修改（修改方法不多BB）

7.同时监听两个端口

服务有两个API，get是给前端使用的，对外开放。set是给后端使用的，内部接口。所以这两个接口需要放在两个端口上。
由于http.ListenAndServe()本身有阻塞，故第一个监听需要一个goroutine

go http.ListenAndServe(":11000", FrontendMux)    //对外开放的端口
http.ListenAndServe(":11001", BackendMux)    //内部使用的端口

转自：hammermax

segmentfault.com/a/1190000017866100

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