B站牛逼的实时弹幕系统架构是如何实现的

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B站牛逼的实时弹幕系统架构是如何实现的

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前言：随着直播的发展，直播弹幕也逐渐火爆起来。在架构设计上，高稳定、高可用、低延迟是一款直播弹幕系统必备的三要素。bilibili网站架构师刘丁，从这三个方面出发，为大家带来了 bilibili 在直播弹幕服务架构上的最佳实践。

高并发实时弹幕是一种互动的体验。对于互动来说，考虑最多的地方就是：高稳定性、高可用性以及低延迟这三个方面。

高稳定性，为了保证互动的实时性，所以要求连接状态稳定。
高可用性，相当于提供一种备用方案，比如，互动时如果一台机器挂了，此时必须保证可以和另外一台机器连接，这样就从侧面解决了用户连接不中断的问题。
对于低延迟，弹幕的延迟周期控制在 1 秒以内，响应是比较快的，所以可以满足互动的需求。

B 站直播弹幕服务架构（下面简称 GOIM ）的出现就是为了解决这一系列的需求。下面将对此进行详细的介绍。

B 站直播弹幕服务架构 GOIM 的出现

图 1

直播聊天系统本质上也是一种推送系统，所谓推送系统就是，当你发送一条消息时，它可以将这个消息推送给所有人。对于直播弹幕来说，用户在不断地发送消息，不断地进行广播，当一个房间里面有 10 万人时，一个消息就要发出 10 万次请求。在 GOIM 出现之前，也用过另一个名为 Gopush 的项目，这个项目推出的目的就是进行推送。在此之后，基于一些针对性的应用场景，GOIM 对 Gopush 进行了优化，从而出现在我们视野当中。GOIM 主要包含以下几个模块（图 1）：

Client

客户端。与 Comet 建立链接。

Comet

维护客户端长链接。在上面可以规定一些业务需求，比如可以规定用户传送的信息的内容、输送用户信息等。Comet 提供并维持服务端与客户端之间的链接，这里保证链接可用性的方法主要是发送链接协议（如 Socket 等）。

Logic

对消息进行逻辑处理。用户建立连接之后会将消息转发给 Logic ，在 Logic 上可以进行账号验证。当然，类似于 IP 过滤以及黑名单设置此类的操作也可以经由 Logic 进行。

Router

存储消息。Comet 将信息传送给 Logic 之后，Logic 会对所收到的信息进行存储，采用 register session 的方式在 Router 上进行存储。Router 里面会收录用户的注册信息，这样就可以知道用户是与哪个机器建立的连接。

Kafka（第三方服务）

消息队列系统。Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅的消息系统，它是支持水平扩展的。每条发布到 Kafka 集群的消息都会打上一个名为 Topic（逻辑上可以被认为是一个 queue）的类别,起到消息分布式分发的作用。

Jop

消息分发。可以起多个 Jop 模块放到不同的机器上进行覆盖，将消息收录之后，分发到所有的 Comet 上，之后再由 Comet 转发出去。

以上就是 GOIM 系统实现客户端建立链接，并进行消息转发的一个具体过程。一开始这个结构并不完善，在代码层面也存在一些问题。鉴于这些问题，B 站提供了一些相关的优化操作。在高稳定性方面，提供了内存优化、模块优化以及网络优化，下面是对这些优化操作的介绍。

GOIM 系统的优化之路

内存优化

内存优化主要分为以下 3 个方面：

1、一个消息一定只有一块内存

使用 Job 聚合消息，Comet 指针引用。

2、一个用户的内存尽量放到栈上

内存创建在对应的用户 Goroutine（Go 程）中。

3、内存由自己控制

主要是针对 Comet 模块所做的优化，可以查看模块中各个分配内存的地方，使用内存池。

模块优化

模块优化也分为以下 3 方面：

1、消息分发一定是并行的并且互不干扰

要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的，保证消息分发必须是完全并列的，并且彼此之间互不干扰。

2、并发数一定是可以进行控制的

每个需要异步处理开启的 Goroutine（Go 协程）都必须预先创建好固定的个数，如果不提前进行控制，那么 Goroutine 就随时存在爆发的可能。

3、全局锁一定是被打散的

Socket 链接池管理、用户在线数据管理都是多把锁；打散的个数通常取决于 CPU，往往需要考虑 CPU 切换时造成的负担，并非是越多越好。

模块优化的三个方面，主要考虑的问题就是，分布式系统中会出现的单点问题，即当一个用户在建立链接后，如果出现故障，其余用户建立的链接不能被影响。

测试是实践过程中最不可缺少的一部分，同时，测试的数据也是用来进行参考比照的最好工具。

图 2

图 2 是 15 年末的压测数据。当时使用了两台物理机，平均每台的在线量是 25 万，每个直播每秒的推送数量控制在 20-50 条内。一般对于一个屏幕来说，40 条就可以满足直播的需求，当时用来进行模拟的推送量是 50 条/秒（峰值），推送到达数是 2440 万/秒。这次的数据显示，CPU 的负载是刚好满，内存使用量在 4G 左右，流量约为 3G。从这个数据得出的结论是，真正的瓶颈负载在 CPU 上。所以，目的很明确，就是将 CPU 负载打满（但是不能超负载）。

图 3

2015 年之后，再次进行优化，将所有内存（堆上的、不可控的）都迁移到栈上，当时只采用了一台物理机，上面承载了 100 万的在线数量。优化效果体现在 2016 年 3 月的压测数据（图 3）中，这个数据也是最初直播时，想要测试的一个压缩状况。

从图 3 的数据可以看出，优化效果是成倍增加的。当时的目的也是将 CPU 打满，可是在实际直播环境中，需要考虑的最本质的问题其实是在流量上，包括弹幕字数，赠送礼物的数量。如果弹幕需要加上一些特殊的需求（字体、用户等级等），赠送礼物数量过多这样，都会产生很多流量。所以，直播弹幕优化的最终瓶颈只有流量。

2016 年之前，B 站的优化重点都放在了系统的优化上，包括优化内存，降低 CPU 的使用率，可是优化的效果并不显著，一台机器的瓶颈永远是流量。在 2016 年 3 月份后，B 站将优化重点转移到了网络优化上。下面就是 B 站网络优化的一些措施。

网络优化

最初 B 站的工作内容，主要是以开发为主，为了在结构上面得到扩展，所做的工作就是将代码尽量完善。但是在实际业务当中，也会遇见更多运维方面的问题，所以，在之后的关注重点上，B 站添加了对运维的重点关注。

图 4

图 4 是 B 站早期的部署结构。最开始，整套服务是部署在一个 IDC 上面的（单点 IDC），时间一长，这样的部署结构也逐渐显现出它的缺陷：

单线 IDC 流量不足
单点问题
接入率低

这样的网络部署往往会造成延迟高、网速卡顿等问题。

针对以上三点问题，B 站也对部署结构进行了改善，图 5 是改善过的网络部署结构，下面将对这个部署结构进行详细说明。

图 5

针对单点 IDC 流量不足的问题，B 站采用了多点 IDC 接入的方案。一个机房的流量不够，那么就把它分散到不同的机房，看看效果如何。

对于多点 IDC 接入来说，专线的成本是非常高昂的，对于创业公司来说，是一块很大的负担，所以可以通过一些研发或者是架构的方式来解决多 IDC 的问题。针对多 IDC 的问题，需要优化的方面还有很多，下面列举出一些 B 站现有的一些优化方案：

1、调节用户最优接入节点

使用 Svrlist 模块（图 6.1）支持，选取距离用户最近的最稳定的节点，调控 IP 段，然后进行接入。

图 6.1

2、IDC 的服务质量监控：掉线率

判断一个节点是否稳定，需要不断收集大量的用户链接信息，此时就可以使用监控来查询掉线率，然后不断调优，收集最终的结果去做一个拓扑图（全国范围），在拓扑图当中就可以判断出城市到机房之间的最优线路。

3、自动切走「失联」服务器

4、消息 100%的到达率（仍在实现中）

对于弹幕来说，低丢包率是非常重要的。比如，消息是价值上千块的礼物，此时一旦丢失某些消息，当用户发礼物时，起到的效果就是，实际在弹幕中显示出来的效果是，礼物数远远少于用户花费金钱买来的礼物数。这是一个很严重的问题。

5、流量控制

对于弹幕来说，当用户量到达一定级别时，需要考虑的问题还是流量控制，这也是对于花销成本的控制，当买的机房的带宽，是以千兆带宽为计费标准时，当有超标时，一定要将超标部分的流量切走，以此实现了流量控制的功能。

引入多点 IDC 接入之后，电信的用户依旧可以走电信的线路，但是可以将模块在其他机房进行部署，让移动的一些用户可以连接移动的机房。这样就保证了，不同地区不同运营商之间，最优网络选取的问题。

可是解决了最优网络的选取，却带来了跨域传输的问题。比如在数据收集时，Comet 模块将数据反馈到 Logic，Logic 进行消息分发时，数据便会跨机房传输。有些公司的机房是通过专线进行传输，这样成本将会非常高。所以，为了节约成本就只能走公网的流量，但是公网的稳定性是否高、是否高可用，都是需要考虑的。当流量从电信的机房出去之后，经过电信的交换机，转到联通的交换机，然后到达联通的机房，就会存在跨运营商传输的问题，比如丢包率高，因此，跨运营商传输带来的问题还是非常严重的。

为了解决这个可能存在的风险，可以尝试在联通机房接入一条电信的线路（带宽可以小一点），「看管」电信的模块，让来自不同运营商的流量，可以走自己的线路。做了这样的尝试之后，不仅降低了丢包率，还满足了对稳定性的基本要求，并且成本消耗也不高。可是，这样的方案也不能说是百分百的完美，因为就算是同运营商之间的通讯，也会存在城市和城市之间某个交换机出现故障的情况，对于这样的情况，B 站采取的方法是同时在 IDC-1 与 IDC-2（图 5）之间部署两条电信线路，做了这样的备份方案之后，通畅程度以及稳定性都有非常明显的提升。

针对上述过程中出现的一些问题，前期，需要对每个线路的稳定性进行测试。为了测试每一条线路的稳定性，可以把 Comet 放入各个机房中，并将 Comet 之间的通讯方式汇总成一个链接池（链接池里可以放多个运营商的多条线路），作为网络链接可以将它配置成多条线路，用模块检测所有的 Comet 之间的通讯，以及任何线路传输的稳定性，如果说通畅的话，则保证这个链接是可以用的。（这里面有很多线路，所以一定会选择通畅的那条线路进行传输，这样，就可以判断哪条线路是通畅的。）这样一来，流量进行传输时，就有多条线路可以进行选择，三个运营商中，总有一个是可以服务的。

综合这些问题，B 站又对结构进行了重新优化。（这个结构刚刚做完，目前还没有上线，还需要经过一些测试。）

图 6.2

首先是 Comet 的链接，之前采用的是 CDN、智能 DNS 。但实际上，有些运营商基站会缓存路由表，所以即便将机器迁移走，部分用户也并不能同时迁移走。而 DNS 解析这一块，也并非完全可靠，而且一旦遇上问题，解决的流程又很长，这样下来，体验效果是十分糟糕的。其次是 List ，将其部署在一个中心机房，客户端采用的是 WEB 接口的服务，让客户端访问这个服务，就可以知道该与哪些服务器进行连接。将 IP List（Comet）部署在多个机房，可以将多个机房收集的值反馈给客户端（比如：哪些线路通畅）让客户端自己选择与那个机器进行连接。

如图 6.2 。图中将 IP 段进行了城市的划分，将某一个城市的一些用户信息链接到一个群组（GroupID），群组下有一个或多个 Comet ，把属于这个群组的物理机全部分给 Comet 。

图 7

图 7 是再次优化的结构，还是将 Comet 全部放在 IDC 机房中，消息的传输不再使用 push（推）的方式，而是通过 pull（拉）的方式，将数据拉到中心机房（源站），做一些在线处理之后，再统一由源站进行数据推送。当然，这里要十分注意中心机房的选取，中心机房的稳定性是十分重要的。除此之外，B 站在部署的时候还优化了故障监控这块功能，用来保证高可用的服务。故障监控主要为以下几项：