php-delayqueue

by chenlinzhong

chenlinzhong / php-delayqueue

基于redis实现高可用,易拓展,接入方便,生产环境稳定运行的延迟队列

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延迟队列,顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。 那么,是在什么场景下我才需要这样的队列呢?

一、背景

先看看一下业务场景: * 1.会员过期前3天发送召回通知 * 2.订单支付成功后,5分钟后检测下游环节是否都正常,比如用户购买会员后,各种会员状态是否都设置成功 * 3.如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功? * 4.实现通知失败,1,3,5,7分钟重复通知,直到对方回复?

通常解决以上问题,最简单直接的办法就是定时去扫表。

扫表存在的问题是:

  • 1.扫表与数据库长时间连接,在数量量大的情况容易出现连接异常中断,需要更多的异常处理,对程序健壮性要求高
  • 2.在数据量大的情况下延时较高,规定内处理不完,影响业务,虽然可以启动多个进程来处理,这样会带来额外的维护成本,不能从根本上解决。
  • 3.每个业务都要维护一个自己的扫表逻辑。 当业务越来越多时,发现扫表部分的逻辑会重复开发,但是非常类似

延时队列能对于上述需求能很好的解决

二、调研

调研了市场上一些开源的方案,以下: * 1.有赞科技:只有原理,没有开源代码 * 2.github个人的:https://github.com/ouqiang/delay-queue

  1.基于redis实现,redis只能配置一个,如果redis挂了整个服务不可用,可用性差点
  2.消费端实现的是拉模式,接入成本大,每个项目都得去实现一遍接入代码
  3.在star使用的人数不多,放在生产环境,存在风险,加之对go语言不了解,出了问题难以维护
  • 3.SchedulerX-阿里开源的: 功能很强大,但是运维复杂,依赖组件多,不够轻量
  • 4.RabbitMQ-延时任务: 本身没有延时功能,需要借助一特性自己实现,而且公司没有部署这个队列,去单独部署一个这个来做延时队列成本有点高,而且还需要专门的运维来维护,目前团队不支持

基本以上原因打算自己写一个,平常使用php多,项目基本redis的zset结构作为存储,用php语言实现 ,实现原理参考了有赞团队:https://tech.youzan.com/queuing_delay/

整个延迟队列主要由4个部分

  • JobPool用来存放所有Job的元信息。
  • DelayBucket是一组以时间为维度的有序队列,用来存放所有需要延迟的Job(这里只存放Job Id)。
  • Timer负责实时扫描各个Bucket,并将delay时间大于等于当前时间的Job放入到对应的Ready Queue。
  • ReadyQueue存放处于Ready状态的Job(这里只存放JobId),以供消费程序消费。

image

消息结构 每个Job必须包含一下几个属性:

  1. topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称。
  2. id:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。
  3. delayTime:jod延迟执行的时间,13位时间戳
  4. ttr(time-to-run):Job执行超时时间。
  5. body:Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储。

对于同一类的topic delaytime,ttr一般是固定,job可以在精简一下属性

1.topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称

2.id:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。

3.body:Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储。

delaytime,ttr在topicadmin后台配置

三、目标

  • 轻量级:有较少的php的拓展就能直接运行,不需要引入网络框架,比如swoole,workman之类的
  • 稳定性:采用master-work架构,master不做业务处理,只负责管理子进程,子进程异常退出时自动拉起
  • 可用性:
    • 1.支持多实例部署,每个实例无状态,一个实例挂掉不影响服务
    • 2.支持配置多个redis,一个redis挂了只影响部分消息
    • 3.业务方接入方便,在后台只需填写相关消息类型和回调接口
  • 拓展性: 当消费进程存在瓶颈时,可以配置加大消费进程数,当写入存在瓶颈时,可增加实例数写入性能可线性提高
  • 实时性:允许存在一定的时间误差。
  • 支持消息删除:业务使用方,可以随时删除指定消息。
  • 消息传输可靠性:消息进入到延迟队列后,保证至少被消费一次。
  • 写入性能:qps>1000+

四、架构设计与说明

总体架构 image 采用master-work架构模式,主要包括6个模块:

  • 1.dq-mster: 主进程,负责管理子进程的创建,销毁,回收以及信号通知
  • 2.dq-server: 负责消息写入,读取,删除功能以及维护redis连接池
  • 3.dq-timer-N: 负责从redis的zset结构中扫描到期的消息,并负责写入ready 队列,个数可配置,一般2个就行了,因为消息在zset结构是按时间有序的
  • 4.dq-consume-N: 负责从ready队列中读取消息并通知给对应回调接口,个数可配置
  • 5.dq-redis-checker: 负责检查redis的服务状态,如果redis宕机,发送告警邮件
  • 6.dq-http-server: 提供web后台界面,用于注册topic

五、模块流程图

消息写入:

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timer查找到期消息:

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consumer消费流程:

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六、部署

环境依赖:

PHP 5.5+  安装sockets,redis,pcntl,pdo_mysql 拓展

ps: 熟悉docker的同学可以直接用镜像: shareclz/php7.2.14 里面包含了所需拓展

step1:安装数据库用于存储一些topic以及告警信息

执行:

mysql> source dq.sql

step2:在DqConfg.文件中配置数据库信息: DqConf::$db
step3: 启动http服务

在DqConf.php文件中修改php了路径 $phpBin

命令:

php DqHttpServer.php --port 8088

访问:http://127.0.0.1:8088,出现配置界面 image

redis信息格式:host:port:auth 比如 127.0.0.1:6379:12345

stop4:配置告信息(比如redis宕机)

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stop5:注册topic

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重试标记说明:

1.接口返回为空默认重试
2.满足指定返回表达会重试,res表示返回的json数组,比如:
回调接口返回json串:{"code":200,"data":{"status":2,"msg":"返回失败"}},重试条件可以这样写
    {res.code}!=200 
    {res.code}!=200 && {res.data.status}!=2 
    {res.code}==200 && {res.data.status}==2 || {res.data.msg}=='返回失败'

image

step6:启动服务进程:

php DqInit.php --port 6789 &

执行 ps -ef | grep dq 看到如下信息说明启动成功

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step7: 写入数据,参考demo.php
step8:查看日志

默认日志目录在项目目录的logs目录下,在DqConf.php修改$logPath

  • 1.请求日志:request_ymd.txt
  • 2.通知日志:notify_ymd.txt
  • 3.错误日志:err_ymd.txt
step9:如果配置文件有改动
  • 1.系统会自动检测配置文件新,如果有改动,会自动退出(没有找到较好的热更新的方案),需要重启,可以在crontab里面建个任务,1分钟执行一次,程序有check_self的判断
  • 2.优雅退出命令: master检测侦听了USR2信号,收到信号后会通知所有子进程,子进程完成当前任务后会自动退出

ps -ef | grep dq-master| grep -v grep | head -n 1 | awk '{print $2}' | xargs kill -USR2

七、性能测试

需要安装pthreads拓展:

测试原理:使用多线程模拟并发,在1s内能成功返回请求成功的个数

php DqBench  concurrency  requests
concurrency:并发数
requests: 每个并发产生的请求数

测试环境:内存 8G ,8核cpu,2个redis和1个dq-server 部署在一个机器上,数据包64字节 qps:2400

八、值得一提的性能优化点:

  • 1.redis multi命令:将多个对redis的操作打包成一个减少网络开销
  • 2.计数的操作异步处理,在异步逻辑里面用函数的static变量来保存,当写入redis成功后释放static变量,可以在redis出现异常时计数仍能保持一致,除非进程退出
  • 3.内存泄露检测有必要: 所有的内存分配在底层都是调用了brk或者mmap,只要程序只有大量brk或者mmap的系统调用,内存泄露可能性非常高 ,检测命令: strace -c -p pid | grep -P 'mmap| brk'
  • 4.检测程序的系统调用情况:strace -c -p pid ,发现某个系统函数调用是其他的数倍,可能大概率程序存在问题

九、异常处理

1.如果调用通知接口在超时时间内,没有收到回复认为通知失败,系统会重新把数据放入队列,重新通知,系统默认最大通知10次(可以在Dqconf.php文件中修改$notifyexpnums)通知间隔为2n+1,比如第一次1分钟,通知失败,第二次3分钟后,直到收到回复,超出最大通知次数后系统自动丢弃,同时发邮件通知

2.线上redis每隔1s持久化一次,存在丢失1s数据的情况,出现这种情况可以对比requestymd.txt和notifyymd.txt日志手动恢复过来

3.redis宕机通知:

image

ps:网络抖动在所难免,通知接口如果涉及到核心的服务,一定要保证幂等!!

十、线上情况

线上部署了两个实例每个机房部一个,4个redis共16G内存作存储,服务稳定运行数月,各项指标均符合预期

主要接入业务:

  • 订单10分钟召回通知
  • 调用接口超时或者失败时做补偿
  • 会员过期前3天召回通知

十一、不足与展望

1.由于团队使用的镜像缺少libevent拓展,所以dq-server基于select模型,并发高的场景下性能存在瓶颈,后续可以改为基于libevent事件模型,提升并发性能

2.timer和consumer目前是采用多进程来做的,这个粒度感觉有点粗,可以考虑使用多线程模式,并且支持动态创建线程数来提高consumer的性能,最大程度保证消费及时

3.dq-server与redis是同步调用,这也是性能的瓶颈点,计划基于swoole_redis来异步处理

十二、参考

https://www.cnblogs.com/peachyy/p/7398430.html

https://tech.youzan.com/queuing_delay/

http://www.runoob.com/bootstrap/bootstrap-tutorial.html

bug、修改建议、疑惑都欢迎提在issue中,或加入本人qq:490103404

[更新]

2018.11.24

测试网络框架切换到swoole和使用异步swoole_redis带来的性能改变情况 把dqserver的主要逻辑基于swoole重新写了一遍,测试机(内存4G,cpu个数4)

启动sever:

php testswooleserver.php 9055

压测:

php testswoolebench.php 100 56

结果:

  • 原生dq-server: qps 2200
  • 基于swoole&swoole_redis: qps 5600

写入性能提升:2.6倍

引入swoole性能提升比较明显,不过目前暂时不打算把server改为swoole的方式,主要基于以下考虑

  • 1.目前我们线上单个示例的qps3000,部署了两个,6000ps可以满足我们大部分场景
  • 2.目前对swoole处于了解的过程

2018.11.25

新增队列消费分优先级(高,中,低3级),高优任务可以优先消费 消费比例在DqConf::$priorityConfig配置,默认按照5:3:2的比例消费

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