1、问题起因
最近做项目时遇到了需要多用户之间通信的问题,涉及到了WebSocket握手请求,以及集群中WebSocket Session共享的问题。
场景描述
- 资源:4台服务器。其中只有一台服务器具备ssl认证域名,一台redis+mysql服务器,两台应用服务器(集群)
- 应用发布限制条件:由于场景需要,应用场所需要ssl认证的域名才能发布。因此ssl认证的域名服务器用来当api网关,负责https请求与wss(安全认证的ws)连接。俗称https卸载,用户请求https域名服务器(eg:https://oiscircle.com/xxx),但真实访问到的是http+ip地址的形式。只要网关配置高,能handle多个应用
- 需求:用户登录应用,需要与服务器建立wss连接,不同角色之间可以单发消息,也可以群发消息
- 集群中的应用服务类型:每个集群实例都负责http无状态请求服务与ws长连接服务
2、系统架构图
在我的实现里,每个应用服务器都负责http and ws请求,其实也可以将ws请求建立的聊天模型单独成立为一个模块。从分布式的角度来看,这两种实现类型差不多,但从实现方便性来说,一个应用服务http+ws请求的方式更为方便。下文会有解释
本文涉及的技术栈
Eureka 服务发现与注册
Redis Session共享
Redis 消息订阅
Spring Boot
Zuul 网关
Spring Cloud Gateway 网关
Spring WebSocket 处理长连接
Ribbon 负载均衡
Netty 多协议NIO网络通信框架
Consistent Hash 一致性哈希算法
相信能走到这一步的人都了解过我上面列举的技术栈了,如果还没有,可以先去网上找找入门教程了解一下。下面的内容都与上述技术相关,题主默认大家都了解过了...
3、技术可行性分析
下面我将描述session特性,以及根据这些特性列举出n个解决分布式架构中处理ws请求的集群方案
WebSocketSession与HttpSession
在Spring所集成的WebSocket里面,每个ws连接都有一个对应的session:WebSocketSession,在Spring WebSocket中,我们建立ws连接之后可以通过类似这样的方式进行与客户端的通信:
protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) {
System.out.println("服务器接收到的消息: "+ message );
//send message to client
session.sendMessage(new TextMessage("message"));
}
那么问题来了:ws的session无法序列化到redis,因此在集群中,我们无法将所有WebSocketSession都缓存到redis进行session共享。每台服务器都有各自的session。于此相反的是HttpSession,redis可以支持httpsession共享,但是目前没有websocket session共享的方案,因此走redis websocket session共享这条路是行不通的。
有的人可能会想:我可不可以将sessin关键信息缓存到redis,集群中的服务器从redis拿取session关键信息然后重新构建websocket session...我只想说这种方法如果有人能试出来,请告诉我一声...
以上便是websocket session与http session共享的区别,总的来说就是http session共享已经有解决方案了,而且很简单,只要引入相关依赖:spring-session-data-redis
和spring-boot-starter-redis
,大家可以从网上找个demo玩一下就知道怎么做了。而websocket session共享的方案由于websocket底层实现的方式,我们无法做到真正的websocket session共享。
4、解决方案的演变
4.1、Netty与Spring WebSocket
刚开始的时候,我尝试着用netty实现了websocket服务端的搭建。在netty里面,并没有websocket session这样的概念,与其类似的是channel,每一个客户端连接都代表一个channel。前端的ws请求通过netty监听的端口,走websocket协议进行ws握手连接之后,通过一些列的handler(责链模式)进行消息处理。与websocket session类似地,服务端在连接建立后有一个channel,我们可以通过channel进行与客户端的通信
private static final ChannelGroup GROUP = new DefaultChannelGroup(ImmediateEventExecutor.INSTANCE);
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, TextWebSocketFrame msg) throws Exception {
//retain增加引用计数,防止接下来的调用引用失效
System.out.println("服务器接收到来自 " + ctx.channel().id() + " 的消息: " + msg.text());
//将消息发送给group里面的所有channel,也就是发送消息给客户端
GROUP.writeAndFlush(msg.retain());
}
那么,服务端用netty还是用spring websocket?以下我将从几个方面列举这两种实现方式的优缺点
4.2、使用netty实现websocket
玩过netty的人都知道netty是的线程模型是nio模型,并发量非常高,spring5之前的网络线程模型是servlet实现的,而servlet不是nio模型,所以在spring5之后,spring的底层网络实现采用了netty。如果我们单独使用netty来开发websocket服务端,速度快是绝对的,但是可能会遇到下列问题:
- 与系统的其他应用集成不方便,在rpc调用的时候,无法享受springcloud里feign服务调用的便利性
- 业务逻辑可能要重复实现
- 使用netty可能需要重复造轮子
- 怎么连接上服务注册中心,也是一件麻烦的事情
- restful服务与ws服务需要分开实现,如果在netty上实现restful服务,有多麻烦可想而知,用spring一站式restful开发相信很多人都习惯了。
4.3、使用spring websocket实现ws服务
spring websocket已经被springboot很好地集成了,所以在springboot上开发ws服务非常方便,做法非常简单
4.3.1、第一步:添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>
4.3.2、第二步:添加配置类
@Configuration
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
@Override
public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
registry.addHandler(myHandler(), "/")
.setAllowedOrigins("*");
}
@Bean
public WebSocketHandler myHandler() {
return new MessageHandler();
}
}
4.3.3、第三步:实现消息监听类
@Component
@SuppressWarnings("unchecked")
public class MessageHandler extends TextWebSocketHandler {
private List<WebSocketSession> clients = new ArrayList<>();
@Override
public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) {
clients.add(session);
System.out.println("uri :" + session.getUri());
System.out.println("连接建立: " + session.getId());
System.out.println("current seesion: " + clients.size());
}
@Override
public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) {
clients.remove(session);
System.out.println("断开连接: " + session.getId());
}
@Override
protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) {
String payload = message.getPayload();
Map<String, String> map = JSONObject.parseObject(payload, HashMap.class);
System.out.println("接受到的数据" + map);
clients.forEach(s -> {
try {
System.out.println("发送消息给: " + session.getId());
s.sendMessage(new TextMessage("服务器返回收到的信息," + payload));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
}
从这个demo中,使用spring websocket实现ws服务的便利性大家可想而知了。为了能更好地向spring cloud大家族看齐,我最终采用了spring websocket实现ws服务。
因此我的应用服务架构是这样子的:一个应用既负责restful服务,也负责ws服务。没有将ws服务模块拆分是因为拆分出去要使用feign来进行服务调用。第一本人比较懒惰,第二拆分与不拆分相差在多了一层服务间的io调用,所以就没有这么做了。
5、从zuul技术转型到spring cloud gateway
要实现websocket集群,我们必不可免地得从zuul转型到spring cloud gateway。原因如下:
zuul1.0版本不支持websocket转发,zuul 2.0开始支持websocket,zuul2.0几个月前开源了,但是2.0版本没有被spring boot集成,而且文档不健全。因此转型是必须的,同时转型也很容易实现。
在gateway中,为了实现ssl认证和动态路由负载均衡,yml文件中以下的某些配置是必须的,在这里提前避免大家采坑
server:
port: 443
ssl:
enabled: true
key-store: classpath:xxx.jks
key-store-password: xxxx
key-store-type: JKS
key-alias: alias
spring:
application:
name: api-gateway
cloud:
gateway:
httpclient:
ssl:
handshake-timeout-millis: 10000
close-notify-flush-timeout-millis: 3000
close-notify-read-timeout-millis: 0
useInsecureTrustManager: true
discovery:
locator:
enabled: true
lower-case-service-id: true
routes:
- id: dc
uri: lb://dc
predicates:
- Path=/dc/**
- id: wecheck
uri: lb://wecheck
predicates:
- Path=/wecheck/**
如果要愉快地玩https卸载,我们还需要配置一个filter,否则请求网关时会出现错误not an SSL/TLS record
@Component
public class HttpsToHttpFilter implements GlobalFilter, Ordered {
private static final int HTTPS_TO_HTTP_FILTER_ORDER = 10099;
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
URI originalUri = exchange.getRequest().getURI();
ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
ServerHttpRequest.Builder mutate = request.mutate();
String forwardedUri = request.getURI().toString();
if (forwardedUri != null && forwardedUri.startsWith("https")) {
try {
URI mutatedUri = new URI("http",
originalUri.getUserInfo(),
originalUri.getHost(),
originalUri.getPort(),
originalUri.getPath(),
originalUri.getQuery(),
originalUri.getFragment());
mutate.uri(mutatedUri);
} catch (Exception e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
}
ServerHttpRequest build = mutate.build();
ServerWebExchange webExchange = exchange.mutate().request(build).build();
return chain.filter(webExchange);
}
@Override
public int getOrder() {
return HTTPS_TO_HTTP_FILTER_ORDER;
}
}
这样子我们就可以使用gateway来卸载https请求了,到目前为止,我们的基本框架已经搭建完毕,网关既可以转发https请求,也可以转发wss请求。接下来就是用户多对多之间session互通的通讯解决方案了。接下来,我将根据方案的优雅性,从最不优雅的方案开始讲起。
6、session广播
这是最简单的websocket集群通讯解决方案。场景如下:
- 教师A想要群发消息给他的学生们
- 教师的消息请求发给网关,内容包含{我是教师A,我想把xxx消息发送我的学生们}
- 网关接收到消息,获取集群所有ip地址,逐个调用教师的请求
集群中的每台服务器获取请求,根据教师A的信息查找本地有没有与学生关联的session,有则调用sendMessage方法,没有则忽略请求
session广播实现很简单,但是有一个致命缺陷:计算力浪费现象,当服务器没有消息接收者session的时候,相当于浪费了一次循环遍历的计算力,该方案在并发需求不高的情况下可以优先考虑,实现很容易。
spring cloud中获取服务集群中每台服务器信息的方法如下
@Resource
private EurekaClient eurekaClient;
Application app = eurekaClient.getApplication("service-name");
//instanceInfo包括了一台服务器ip,port等消息
InstanceInfo instanceInfo = app.getInstances().get(0);
System.out.println("ip address: " + instanceInfo.getIPAddr());
服务器需要维护关系映射表,将用户的id与session做映射,session建立时在映射表中添加映射关系,session断开后要删除映射表内关联关系
7、一致性哈希算法实现(本文的要点)
这种方法是本人认为最优雅的实现方案,理解这种方案需要一定的时间,如果你耐心看下去,相信你一定会有所收获。再强调一次,不了解一致性哈希算法的同学请先看这里,现先假设哈希环是顺时针查找的。
首先,想要将一致性哈希算法的思想应用到我们的websocket集群,我们需要解决以下新问题:
- 集群节点DOWN,会影响到哈希环映射到状态是DOWN的节点。
- 集群节点UP,会影响到旧key映射不到对应的节点。
- 哈希环读写共享。
在集群中,总会出现服务UP/DOWN的问题。
针对节点DOWN的问题分析如下:
一个服务器DOWN的时候,其拥有的websocket session会自动关闭连接,并且前端会收到通知。此时会影响到哈希环的映射错误。我们只需要当监听到服务器DOWN的时候,删除哈希环上面对应的实际结点和虚结点,避免让网关转发到状态是DOWN的服务器上。
实现方法:在eureka治理中心监听集群服务DOWN事件,并及时更新哈希环。
针对节点UP的问题分析如下:
现假设集群中有服务 CacheB上线了,该服务器的ip地址刚好被映射到key1和 cacheA之间。那么key1对应的用户每次要发消息时都跑去 CacheB发送消息,结果明显是发送不了消息,因为 CacheB没有key1对应的session。
此时我们有两种解决方案。
方案A简单,动作大:
eureka监听到节点UP事件之后,根据现有集群信息,更新哈希环。并且断开所有session连接,让客户端重新连接,此时客户端会连接到更新后的哈希环节点,以此避免消息无法送达的情况。
方案B复杂,动作小:
我们先看看没有虚拟节点的情况,假设 CacheC和 CacheA之间上线了服务器 CacheB。所有映射在 CacheC到 CacheB的用户发消息时都会去 CacheB里面找session发消息。也就是说 CacheB一但上线,便会影响到 CacheC到 CacheB之间的用户发送消息。所以我们只需要将 CacheA断开 CacheC到 CacheB的用户所对应的session,让客户端重连。
接下来是有虚拟节点的情况,假设浅色的节点是虚拟节点。我们用长括号来代表某段区域映射的结果属于某个 Cache。首先是C节点未上线的情况。图大家应该都懂吧,所有B的虚拟节点都会指向真实的B节点,所以所有B节点逆时针那一部分都会映射到B(因为我们规定哈希环顺时针查找)。
接下来是C节点上线的情况,可以看到某些区域被C占领了。
由以上情况我们可以知道:节点上线,会有许多对应虚拟节点也同时上线,因此我们需要将多段范围key对应的session断开连接(上图红色的部分)。具体算法有点复杂,实现的方式因人而异,大家可以尝试一下自己实现算法。
哈希环应该放在哪里?
gateway本地创建并维护哈希环
当ws请求进来的时候,本地获取哈希环并获取映射服务器信息,转发ws请求。这种方法看上去不错,但实际上是不太可取的,回想一下上面服务器DOWN的时候只能通过eureka监听,那么eureka监听到DOWN事件之后,需要通过io来通知gateway删除对应节点吗?显然太麻烦了,将eureka的职责分散到gateway,不建议这么做。
eureka创建,并放到redis共享读写
这个方案可行,当eureka监听到服务DOWN的时候,修改哈希环并推送到redis上。为了请求响应时间尽量地短,我们不可以让gateway每次转发ws请求的时候都去redis取一次哈希环。哈希环修改的概率的确很低,gateway只需要应用redis的消息订阅模式,订阅哈希环修改事件便可以解决此问题。
至此我们的spring websocket集群已经搭建的差不多了,最重要的地方还是一致性哈希算法。现在有最后一个技术瓶颈,网关如何根据ws请求转发到指定的集群服务器上?
答案在负载均衡。spring cloud gateway或zuul都默认集成了ribbon作为负载均衡,我们只需要根据建立ws请求时客户端发来的user id,重写ribbon负载均衡算法,根据user id进行hash,并在哈希环上寻找ip,并将ws请求转发到该ip便完事了。流程如下图所示:
接下来用户沟通的时候,只需要根据id进行hash,在哈希环上获取对应ip,便可以知道与该用户建立ws连接时的session存在哪台服务器上了!
8、spring cloud Finchley.RELEASE 版本中ribbon未完善的地方
题主在实际操作的时候发现了ribbon两个不完善的地方......
- 根据网上找的方法,继承AbstractLoadBalancerRule重写负载均衡策略之后,多个不同应用的请求变得混乱。假如eureka上有两个service A和B,重写负载均衡策略之后,请求A或B的服务,最终只会映射到其中一个服务上。非常奇怪!可能spring cloud gateway官网需要给出一个正确的重写负载均衡策略的demo。
- 一致性哈希算法需要一个key,类似user id,根据key进行hash之后在哈希环上搜索并返回ip。但是ribbon没有完善choose函数的key参数,直接写死了default!
难道这样子我们就没有办法了吗?其实还有一个可行并且暂时可替代的办法!
如下图所示,客户端发送一个普通的http请求(包含id参数)给网关,网关根据id进行hash,在哈希环中寻找ip地址,将ip地址返回给客户端,客户端再根据该ip地址进行ws请求。
由于ribbon未完善key的处理,我们暂时无法在ribbon上实现一致性哈希算法。只能间接地通过客户端发起两次请求(一次http,一次ws)的方式来实现一致性哈希。希望不久之后ribbon能更新这个缺陷!让我们的websocket集群实现得更优雅一点。
9、后记
以上便是我这几天探索的结果。期间遇到了许多问题,并逐一解决难题,列出两个websocket集群解决方案。第一个是session广播,第二个是一致性哈希。
这两种方案针对不同场景各有优缺点,本文并未用到ActiveMQ,Karfa等消息队列实现消息推送,只是想通过自己的想法,不依靠消息队列来简单地实现多用户之间的长连接通讯。希望能为大家提供一条不同于寻常的思路。
以上就是实现分布式WebSocket集群的方法的详细内容,更多关于分布式WebSocket集群的资料请关注编程网其它相关文章!