从 Discord 的做法中学习 — 使用 Golang 进行请求合并

开发 后端
在这篇文章中,我们将讨论Discord对数据服务的方法,并探讨如何利用Golang的并发特性来减少特定情况下的数据库负载。

正如你可能之前看到的,Discord去年发布了一篇有价值的文章,讨论了他们成功存储了数万亿条消息。虽然有很多关于这篇文章的YouTube视频和文章,但我认为这篇文章中一个名为“数据服务为数据服务”的部分没有得到足够的关注。在这篇文章中,我们将讨论Discord对数据服务的方法,并探讨如何利用Golang的并发特性来减少特定情况下的数据库负载。

数据服务拯救热分区

如你所知,消息和频道是Discord中最常用的组件。让我们想象一个场景:一个拥有50万成员的频道的管理员提到@everyone。会发生什么?成千上万个同时的请求直接指向那个数据库分区,所有请求的目标都是检索相同的消息。这种模式重复发生,直到该分区无法回应其他请求。

Discord引入了一个位于Python API和数据库集群之间的中间服务 — 他们称之为数据服务。这个服务大致包含每个查询一个gRPC端点,没有任何业务逻辑。对Discord来说,这个服务的重要特性就是请求合并。

请求合并

正如我们之前讨论过的,每当在一个庞大的频道中有提及时,就会有大量类似的请求直接指向数据库分区。通过合并这些请求,如果多个用户请求相同的数据库行,我们可以将这些请求合并成一个选择查询,并执行该查询。

通过使用数据服务而不是直接连接到数据库,我们可以实现许多令人兴奋的功能,比如批量查询,这些功能可以显著减少数据库开销,并改善查询的平均值,特别是第99百分位数。

使用Golang实现简单的请求合并

与许多其他公司一样,Discord使用Python作为其主要的后端语言。无论是微服务还是单体架构,后端服务通常直接连接到数据源进行查询。虽然Python确实是一种多功能语言,但在并发性方面存在一些不足。使用Python实现并发和高吞吐量的服务可能有些挑战,而性能与用C++、Rust和Golang等编译语言编写的类似服务相比,往往会较低。

在进行任何操作之前,让我们模拟一下提到的情况。假设服务总共收到了5,000个请求,其中并发数为1,000。

  • 总请求数: 5,000
  • 并发数: 1,000
  • 需要检索的唯一消息数: 100
type Message struct {
   gorm.Model

   Text string
   User string // some random properties that a message row may have
}


func generateRandomData(db *gorm.DB) {
 for i := 0; i < 100; i++ {
  msg := &messages.Message{Text: fmt.Sprintf("Message #%d", i)}
  db.Save(msg)
 }
}

我使用Gorm构建了一个简单的数据库模型来表示Message(消息)表,然后向表中填充了100条虚拟消息。

e := echo.New()
e.GET("/randomMessage", func(c echo.Context) error {
   randomMessageID := rand.Intn(100)
   var msg messages.Message
   if err := db.Where("id=?", randomMessageID).First(&msg).Error; err != nil {
      return err
   }
   return c.JSON(200, msg)
})
e.Logger.Fatal(e.Start(":1323"))

我创建了一个简单的端点来模拟对0到100之间的随机ID进行SELECT查询。现在我们可以对这个端点进行基准测试,模拟在这种情况下会发生什么。

img

  • 平均每秒请求数 (RPS): 300
  • 平均响应时间: 3.2秒
  • 50% 响应时间: 546毫秒
  • 99% 响应时间: 14.7秒

如果我们有10秒的超时策略,大约有2%的请求将收不到响应。现在让我们改变代码。Golang有一个名为“single flight”的内置包。这个包提供了重复函数调用抑制机制。一般来说,你给它一个键和一个函数,而不是多次运行该函数,SingleFlight会暂时保持其他调用,直到第一次调用完成其请求并以相同的结果作出响应。

var g = singleflight.Group{}
e.GET("/randomMessage", func(c echo.Context) error {
   randomMessageID := rand.Intn(100)
   msg, err, _ := g.Do(fmt.Sprint(randomMessageID), func() (interface{}, error) {
      var msg messages.Message
      if err := db.Where("id=?", randomMessageID).First(&msg).Error; err != nil {
         return nil, err
      }
      return &msg, nil
   })
   if err != nil {
      return err
   }
   return c.JSON(200, msg)
})

func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool)

Do 执行并返回给定函数的结果,确保同一时间针对给定键只有一个执行过程。如果出现重复,重复的调用者会等待原始调用完成并接收相同的结果。返回值 shared 表示是否将 v 给了多个调用者。

现在让我们重新运行模拟并比较结果。

  • 平均每秒请求数 (RPS): 2309
  • 平均响应时间: 433毫秒
  • 50% 响应时间: 389毫秒
  • 99% 响应时间: 777毫秒

正如你所看到的,仅使用了一个简单的技术就将第99百分位数减少了14秒,新方法支持的每秒请求次数提高了7.6倍。

结论

从那时起我们就注意到,通过优化数据库查询,可以大大提高应用程序的整体性能。虽然我们讨论的方法是情景性的,但Discord已经使用了一年多,对他们有很大帮助。

你应该知道,如果你使用数据服务,你将面临其他的复杂情况。例如,你可能会有多个数据服务实例,而你的Python API必须有一种机制将类似的请求发送到同一个实例。

责任编辑:赵宁宁 来源: 技术的游戏
相关推荐

2009-03-26 09:16:34

微软裁员职位

2009-12-31 10:49:36

VPN配置实例

2021-03-24 10:31:10

JS函数式编程前端

2013-08-19 12:46:27

2024-01-15 06:45:29

Go编程代码

2024-01-07 13:25:32

Go编程代码

2023-11-21 22:48:50

2019-01-10 13:58:02

2023-03-13 07:40:44

高并发golang

2021-03-31 08:35:40

人工智能AIFacebook

2017-12-01 08:54:18

SpringCloudHystrix

2021-03-09 09:55:02

Vuejs前端代码

2021-08-14 08:17:49

Android设计模式OKHttp

2021-10-11 09:55:58

Facebook业务中断网络安全

2018-08-14 05:34:19

2020-03-16 08:35:11

vue开发组件

2020-05-19 13:46:33

勒索软件信息安全攻击

2020-06-14 15:09:00

JavaScript开发技术

2017-01-03 15:35:16

CTFUSB流量

2012-08-13 10:23:33

IBMdW
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号