微信后台系统的演进之路:1从无到有

来源:互联网    浏览:2213次    2016-01-28

微信从无到有

2011.1.21 微信正式发布。这一天距离微信项目启动日约为2个月。就在这2个月里,微信从无到有,大家可能会好奇这期间微信后台做的最重要的事情是什么?

我想应该是以下三件事:

1. 确定了微信的消息模型

微信起初定位是一个通讯工具,作为通讯工具最核心的功能是收发消息。微信团队源于广硏团队,消息模型跟邮箱的邮件模型也很有渊源,都是存储转发。

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图 1 微信消息模型

图1展示了这一消息模型,消息被发出后,会先在后台临时存储;为使接收者能更快接收到消息,会推送消息通知给接收者;最后客户端主动到服务器收取消息。

2. 制定了数据同步协议

由于用户的帐户、联系人和消息等数据都在服务器存储,如何将数据同步到客户端就成了很关键的问题。为简化协议,我们决定通过一个统一的数据同步协议来同步用户所有的基础数据。

最初的方案是客户端记录一个本地数据的快照(Snapshot),需要同步数据时,将Snapshot带到服务器,服务器通过计算Snapshot与服务器数据的差异,将差异数据发给客户端,客户端再保存差异数据完成同步。不过这个方案有两个问题:一是Snapshot会随着客户端数据的增多变得越来越大,同步时流量开销大;二是客户端每次同步都要计算Snapshot,会带来额外的性能开销和实现复杂度。

几经讨论后,方案改为由服务计算Snapshot,在客户端同步数据时跟随数据一起下发给客户端,客户端无需理解Snapshot,只需存储起来,在下次数据同步数据时带上即可。同时,Snapshot被设计得非常精简,是若干个Key-Value的组合,Key代表数据的类型,Value代表给到客户端的数据的最新版本号。Key有三个,分别代表:帐户数据、联系人和消息。这个同步协议的一个额外好处是客户端同步完数据后,不需要额外的ACK协议来确认数据收取成功,同样可以保证不会丢数据:只要客户端拿最新的Snapshot到服务器做数据同步,服务器即可确认上次数据已经成功同步完成,可以执行后续操作,例如清除暂存在服务的消息等等。

此后,精简方案、减少流量开销、尽量由服务器完成较复杂的业务逻辑、降低客户端实现的复杂度就作为重要的指导原则,持续影响着后续的微信设计开发。记得有个比较经典的案例是:我们在微信1.2版实现了群聊功能,但为了保证新旧版客户端间的群聊体验,我们通过服务器适配,让1.0版客户端也能参与群聊。

3. 定型了后台架构

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图 2 微信后台系统架构
微信后台使用三层架构:接入层、逻辑层和存储层。

接入层提供接入服务,包括长连接入服务和短连接入服务。长连接入服务同时支持客户端主动发起请求和服务器主动发起推送;短连接入服务则只支持客户端主动发起请求。

逻辑层包括业务逻辑服务和基础逻辑服务。业务逻辑服务封装了业务逻辑,是后台提供给微信客户端调用的API。基础逻辑服务则抽象了更底层和通用的业务逻辑,提供给业务逻辑服务访问。

存储层包括数据访问服务和数据存储服务。数据存储服务通过MySQL和SDB(广硏早期后台中广泛使用的Key-Table数据存储系统)等底层存储系统来持久化用户数据。数据访问服务适配并路由数据访问请求到不同的底层数据存储服务,面向逻辑层提供结构化的数据服务。比较特别的是,微信后台每一种不同类型的数据都使用单独的数据访问服务和数据存储服务,例如帐户、消息和联系人等等都是独立的。

微信后台主要使用C++。后台服务使用Svrkit框架搭建,服务之间通过同步RPC进行通讯。

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图 3 Svrkit 框架

Svrkit是另一个广硏后台就已经存在的高性能RPC框架,当时尚未广泛使用,但在微信后台却大放异彩。作为微信后台基础设施中最重要的一部分,Svrkit这几年一直不断在进化。我们使用Svrkit构建了数以千计的服务模块,提供数万个服务接口,每天RPC调用次数达几十万亿次。

这三件事影响深远,乃至于5年后的今天,我们仍继续沿用最初的架构和协议,甚至还可以支持当初1.0版的微信客户端。

这里有一个经验教训——运营支撑系统真的很重要。第一个版本的微信后台是仓促完成的,当时只是完成了基础业务功能,并没有配套的业务数据统计等等。我们在开放注册后,一时间竟没有业务监控页面和数据曲线可以看,注册用户数是临时从数据库统计的,在线数是从日志里提取出来的,这些数据通过每个小时运行一次的脚本(这个脚本也是当天临时加的)统计出来,然后自动发邮件到邮件组。还有其他各种业务数据也通过邮件进行发布,可以说邮件是微信初期最重要的数据门户。

2011.1.21 当天最高并发在线数是 491,而今天这个数字是4亿。