python在线学习直播-一对多直播系统开发，百万用户在线，直播弹幕系统是如何实现的？...

￡神魔★判官ぃ 2022-11-21 00:41 45阅读 0赞

2020年因为受到疫情的影响，各种电商直播纷纷涌入大家的视野，很多商家都通过直播的方式来售卖自己的产品。直播弹幕是直播系统的核心功能之一。如何迅速作出一个有很好扩展性的弹幕系统？如何应对业务迅速发展？相信很多工程师/架构师都有自己的想法。哔哩哔哩作为国内首屈一指的弹幕视频网站，今天我们就一起来看看他们是如何做的。

一对多直播系统开发，重点是这些

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。

一对多直播系统开发，GOIM 系统的优化之路

一、内存优化

内存优化主要分为以下三个方面：

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。

二、模块优化

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。Python各个阶段学习资料/技术交流学习+扣裙882776158

四、使用长连接替换短连接轮询方案

长连接整体架构图

长连接业务模块用于用户进入直播间的验证工作；

服务端之间的通讯使用基础研发团队研发的 tardis 框架来进行服务的调用，该框架基于 gRPC，使用 etcd 做服务发现。

我们采用了订阅推送模型，举例说明，用户 1 订阅了 A 直播，A 直播有新的消息：

推送层查询订阅关系后，知道有用户 1 订阅了 A 直播，同时知道用户 1 在连接层 1 这个节点上，那么就会告知连接层有新的消息；

连接层 1 收到告知消息后，会等待一小段时间（毫秒级），再拉取一次用户 1 的消息，然后推送给用户 1。

如果是大直播间（订阅用户多），那么推送层与连接层的告知/拉取模型，就会自动降级为广播模型。

五、直播弹幕优化的最终瓶颈只有流量

1.调节用户最优接入节点

使用 Svrlist 模块支持，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。

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.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。

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