Technology

Chart Type 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

Architecture

实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 在离线业务混部 RNN pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列


推送系统的几个基本问题

2017年10月24日

简介

整体设计

几个名词:

  1. uid/device id,公司内部对用户/设备的标记
  2. token,推送服务商(小米、个推)对设备的标记

推送的基本流程

  1. 公司内需求方 发送 <uid,msg> 要求向特定用户推送
  2. 根据 uid 查询 用户设置、频控、亲密度 等服务,判定是否向用户发送推送
  3. 根据uid 查询对应的token ,调用推送服务商接口 发送<token,msg>

因此,提炼出以下基本模块

  1. 推送调用方
  2. 过滤服务
  3. 推送服务

简单方案:模块之间采用消息队列连接

问题:出现大v的相关事件推送时,会堵,因此需要消息队列支持优先级的功能。

功能问题

  1. 推送需求

    • 一般业务通知,与用户相关。比如“比如您订阅的xx更新了”
    • 平台推广/用户唤醒,一个用户一天至少收到一次。全局推送 + 个性化推送
    • 部分用户群体,特定信息通知。
  2. 推送系统和推送服务商关系

    推送服务商只是实现了到设备的可达性,什么时候和发什么,仍有推送系统决定

  3. 推送系统日志采集与问题排查

    • 唯一id关联推送的各个阶段
    • 排查需求:某人为什么没收到消息
    • 统计需求:每天的发送、接收和点击;一次全局推的发送、接收和点击

    所以日志中应该包括:时间,用户,消息三个基本信息

  4. 通道选择

    • 客户端轮询
    • 长连接通道(针对即时性要求较高的业务)
    • 推送服务商通道
  5. 推送过滤

    • 根据用户设置、频控、用户打开时间
    • 计算用户对推送内容的兴趣程度决定是否推送
    • 两个互斥的业务

    第一个是变化不大的,后两个则每天都会变化,如何动态插拔过滤规则

  6. 送达数和点击数的利用

    • 分析用户兴趣
    • 评估推送效果
  7. 面向使用者接口

    • 关键就是消息model的定义。消息id,基本内容,客户端行为
  8. 客户端的准备

    • 各个通道,统一消息model的处理
  9. 推送对其它系统的作用

    • 提高用户对业务的粘性
  10. 各个系统之间的数据格式
  11. 优化设计

    • 消息调度
    • 负载隔离,比如直播服务及时性要求较高,全局推及时性要去低,两者不应共用同一个服务器

推送是一个数据处理系统

data processing system 和 普通的后端业务开发。

我们知道,一开始开发只有业务开发。后来因为大数据的火爆,产生了数据开发。两者有何差异呢?

  1. 一个显式的区别是,业务开发使用springmvc、dubbo 等构建业务逻辑。数据开发使用hadoop、spark 等处理业务。数据开发 后来分化为 批量处理和实时处理
  2. 后端请求处理多为集中式的,一个http 请求落在哪个服务器上,该服务器调用rpc/jdbc/redis 等从各个服务器抓取数据过来,根据业务要求 得到返回结果。计算是集中的,数据是分布的。
  3. 数据处理 多为分布式的,对于批量处理,因为数据量大,所以将数据分拆,计算跟着数据走。对于storm 等,则将计算分散在多个主机上,扩大数据的处理能力。不算数据是否集中,计算都是分散的
  4. 什么是数据处理,我们看spark 等提供的接口:过滤、转换、组合等。而业务处理通常类似于根据uid查询用户信息,用户发个评论数据库新增一条记录。

由此,我们可以看到,推送系统属于一个 data processing system ,拿普通的spring、springmvc、rpc调用那一套来实现 数据处理逻辑就会很难受。

因此,理想情况下,可以尝试使用storm/flink来替换 模块+消息队列的 处理方案。

性能问题

  1. 全局推和个性化推送的冲突问题

    • 全局推顺序查询数据库,个性化推送随机查询数据库
    • 全局推和个性化推送量都比较大,同时进行时,系统不堪重负
  2. 对于一个http 请求, 10ms 和 20ms 差距不大,因为用户感知不到。但是对于推送系统,请求却是累积的。比如我现在要给几百万用户发个推送,并且因为业务的原因(比如直播)要求几分钟内推完。从完成任务总量的时间来说,单个请求10ms和20ms 就是翻倍的性能差距

支持时效性短的推送——是一个隔离问题还是一个优先级问题

2019.3.15补充: 我们曾碰到一个问题,公司有直播业务,一般一次直播是一个小时,考虑到直播的时效性,业务方要求我们必须半个小时内将开播推送送达到主播的粉丝(越快越好)。我们直播组件之间是通过消息队列连接的,对该问题的理解有几个阶段

  1. 既然直播如此重要,就划出两台机器单独处理直播就可以了。但这个方案有几个问题

    1. 直播推送只有晚上忙,白天直播机器空着太浪费了
    2. 服务与节点绑定,导致业务上线复杂
  2. 我们在发送方和 接收方之间专门加了一个 dispatcher 服务,根据后台配置将不同业务推送分发到不同的节点上

    1. 方便了上线
    2. 直播节点白天清闲晚上繁忙的问题还是没有解决
    3. 基于rabbitmq 实现,深度依赖了rabbitmq的订阅模型,导致我们后续想更换kafka 时非常困难。解决一个问题有多种方式、层面(业务层、架构层、中间件层、存储层等),慎重
  3. 一般的推送其实时效性并不高,所以本质是一个根据时效性决定优先级的问题。rabbitmq 本身支持优先级队列,但消息量太大时会出问题。

反思

  1. 当时为什么就按照 隔离去想去做了?或者说,做成隔离的样子也问题不大,但应该对功能 特性做深度的抽象,即隔离的复杂性 由中间件负责,而不是业务负责,更犯不上为了实现隔离单独做了一个dispatcher 组件。
  2. 单纯的隔离无法解决 节点负载不均衡的问题,所以隔离的粒度不应该是节点,而是节点内部的隔离,比如不同的业务类型采用不同的线程池。 当你发现不同业务的时效性其实没那么高之后,很容易联想到优先级。当你进行深度抽象时,才容易发现隔离和优先级的共性特征。
  3. 方案设计时,没有经过充分的讨论,就自己拍脑袋
  4. 方案设计时,根本不知道 rabbitmq 支持优先级队列,技术能力影响视野
  5. 当我知道要按优先级队列做时,消息中间件团队已有组件并不支持,但他们很乐意支持。当你对本质有一个较为深刻的理解后,你可以发现需求,推动改变

时刻保持优雅,而不是修修补补成大泥球

基于业务的个性化

美图个性化 push AI 探索之路