聊聊 分布式 WebSocket 集群解决方案

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聊聊 分布式 WebSocket 集群解决方案

文章目录

​​聊聊 分布式 WebSocket 集群解决方案​​

​​**| 系统架构图**​​​​**| 技术可行性分析**​​​​**| 解决方案的演变**​​

​​使用netty实现websocket​​​​使用spring websocket实现ws服务​​

​​**| 从zuul技术转型到spring cloud gateway**​​​​**| session广播**​​​​**| 一致性哈希算法实现（本文的要点）**​​​​**| spring cloud Finchley.RELEASE版本中ribbon未完善的地方**​​​​**| 后记**​​

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。

期间我经过了几天的研究，总结出了几个实现分布式WebSocket集群的办法，从zuul到spring cloud gateway的不同尝试，总结出了这篇文章，希望能帮助到大家，并且能一起分享这方面的想法与研究。

以下是我的场景描述

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，负责系统架构图

在我的实现里，每个应用服务器都负责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，一个应用服务服务发现与注册Redis Session共享Redis 消息订阅Spring BootZuul 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…

| 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session共享的区别，总的来说就是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。

| 解决方案的演变

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

/** * TODO 根据服务器传进来的id，分配到不同的group */ 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。

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。

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

第一步：添加依赖

org.springframework.boot spring-boot-starter-websocket

第二步：添加配置类

@Configurationpublic class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {@Overridepublic void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) { registry.addHandler(myHandler(), "/") .setAllowedOrigins("*");} @Bean public WebSocketHandler myHandler() { return new MessageHandler(); }}

第三步：实现消息监听类

@Component@SuppressWarnings("unchecked")public class MessageHandler extends TextWebSocketHandler { private List 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 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。

| 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: aliasspring: application: name: api-gateway cloud: gateway: 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an SSL/TLS record。

@Componentpublic class HttpsToHttpFilter implements GlobalFilter, Ordered { private static final int HTTPS_TO_HTTP_FILTER_ORDER = 10099; @Override public Mono 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("{ try { URI mutatedUri = new URI(" 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：

@Resourceprivate 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。

| 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！

| 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。

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