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十万同时在线用户,需要多少内存?——Newbe.Claptrap框架水平扩展实验

Newbe.Claptrap 项目是笔者正在构建以反应式Actor模式事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架。本篇我们将来了解一下框架在水平扩展方面的能力。

Newbe.Claptrap

前情提要

时隔许久,今日我们再次见面。首先介绍一下过往的项目情况:

第一次接触本框架的读者,可以先点击此处阅读本框架相关的基础理论和工作原理。

日前,我们也编写了一些预热文章和工具,读者可以通过以下链接进行了解:

今日主题

今天,我们来做一套实验预演,来验证 Newbe.Claptrap 框架,如何通过水平扩展的形式来适应逐渐增长的同时在线用户数。

由于此次实验涉及的内容很多,因此笔者将内容进行了归类,读者可以按照自己的兴趣阅读相关的章节:

业务需求说明

先看看今天要实现的业务场景:

  • 用户通过 API 登录后生成一个 JWT token
  • 用户调用 API 时验证 JWT token 的有效性
  • 没有使用常规的 JWS 公私钥方式进行 JWT token 颁发,而是为每个用户单独使用 secret 进行哈希验证
  • 验证看不同的在线用户需要消耗的内存情况
  • 用户登录到生成 token 所消耗时间不得超过 200 ms
  • tokn 的验证耗时不得超过 10 ms

吹牛先打草稿

笔者没有搜索到于“在线用户数”直接相关的理论定义,因此,为了避免各位的理解存在差异。笔者先按照自己的理解来点明:在线用户数到底意味着什么样的技术要求?

未在线用户若上线,不应该受到已在线用户数的影响

如果一个用户登录上线需要消耗 100 ms。那么不论当前在线的用户数是十人还是百万人。这个登录上线所消耗的时间都不会明显的超过 100 ms。

当然,有限的物理硬件肯定会使得,当在线用户数超过一个阈值(例如两百万)时,新用户登录上线会变慢甚至出错。

但是,增加物理机器就能提高这个阈值,我们就可以认为水平扩展设计是成功的。

对于任意一个已在线用户,得到的系统性能反馈应当相同

例如已在线的用户查询自己的订单详情,需要消耗 100 ms。那么当前任何一个用户进行订单查询的平均消耗都应该稳定在 100 ms。

当然,这里需要排除类似于“抢购”这种高集中性能问题。此处主要还是讨论日常稳定的容量增加。(我们以后会另外讨论“抢购”这种问题)

具体一点可以这样理解。假设我们做的是一个云笔记产品。

那么,如果增加物理机器就能增加同时使用云笔记产品的用户数,而且不牺牲任何一个用户的性能体验,我们就认为水平扩展设计是成功的。

在此次的实验中,若用户已经登录,则验证JWT有效性的时长大约为 0.5 ms。

调用时序关系

Timing diagram

简要说明:

  1. 客户端发起登录请求将会逐层传达到 UserGrain 中
  2. UserGrain 将会在内部激活一个 Claptrap 来进行维持 UserGrain 中的状态数据。包括用户名、密码和用于 JWT 签名的 Secret。
  3. 随后的生成 JWT 生成和验证都将直接使用 UserGrain 中的数据。由于 UserGrain 中的数据是在一段时间内是“缓存”在内存中的。所以之后的 JWT 生成和验证将非常快速。实测约为 0.5 ms。

物理结构设计

物理结构设计

如上图所示,便是此次进行测试的物理组件:

名称说明
WebAPI公开给外部调用 WebAPI 接口。提供登录和验证 token 的接口。
Orleans Cluster托管 Grain 的核心进程.
Orleans Gateway于 Orleans Cluster 基本相同,但是 WebAPI 只能与 Gateway 进行通信
Orleans Dashboard于 Orleans Gateway 基本相同,但增加了 Dashboard 的展示,以查看整个 Orleans 集群的情况
Consul用于 Orleans 集群的集群发现和维护
Claptrap DB用于保存 Newbe.Claptrap 框架的事件和状态数据
Influx DB & Grafana用于监控 Newbe.Claptrap 相关的性能指标数据

此次实验的 Orleans 集群节点的数量实际上是 Cluster + Gateway + Dashboard 的总数。以上的划分实际上是由于功能设定的不同而进行的区分。

此次测试“水平扩展”特性的物理节点主要是 Orleans Cluster 和 Orleans Gateway 两个部分。将会分别测试以下这些情况的内存使用情况。

Orleans DashboardOrleans GatewayOrleans Cluster
100
111
135

此次实验采用的是 Windows Docker Desktop 结合 WSL 2 进行的部署测试。

以上的物理结构实际上是按照最为此次实验最为复杂的情况设计的。实际上,如果业务场景足够简单,该物理结构可以进行裁剪。详细可以查看下文“常见问题解答”中的说明。

实际测试数据

以下,分别对不同的集群规模和用户数量进行测试

0 Gateway 0 Cluster

默认情况下,刚刚启动 Dashboard 节点时,通过 portainer 可以查看 container 占用的内存约为 200 MB 左右,如下图所示:

初始内存占用

通过测试控制台,向 WebAPI 发出30,000次请求。每批100个请求,分批发送。

经过约两分钟的等待后,再次查看内存情况,约为 9.2 GB,如下图所示:

三万用户

因此,我们简单的估算每个在线用户需要消耗的内存情况约为 (9.2*1024-200)/30000 = 0.3 MB。

另外,可以查看一些辅助数据:

CPU使用情况

CPU使用情况

网络吞吐量

网络吞吐量

Orleans Dashboard 情况。左上角的 TOTAL ACTIVATIONS 中 30,000 即表示当前内存中存在的 UserGrain 数量,另外的 3 个为 Dashboard 使用的 Grain。

Orleans Dashboard 情况

Grafana 中查看 Newbe.Claptrap 的事件平均处理时长约为 100-600 ms。此次测试的主要是内存情况,处理时长的采集时间为 30s 一次,因此样本数并不多。关于处理时长我们将在后续的文章中进行详细测试。

时间平均处理时长

Grafana 中查看 Newbe.Claptrap 的事件的保存花费的平均时长约为 50-200 ms。事件的保存时长是事件处理的主要部分。

三万用户

Grafana 中查看 Newbe.Claptrap 的事件已处理总数。一种登录了三万次,因此事件总数也是三万。

事件处理的总数

1 Gateway 1 Cluster

接下来,我们测试额外增加两个节点进行测试。

还是再提一下,Orleans 集群节点的数量实际上是 Cluster + Gateway + Dashboard 的总数。因此,对比上一个测试,该测试的节点数为 3。

测试得到的内存使用情况如下:

用户数节点平均内存内存总占用
100001.8 GB1.8*3 = 5.4 GB
200003.3 GB3.3*3 = 9.9 GB
300004.9 GB4.9*3 = 14.7 GB

那么,以三万用户为例,平均每个用户占用的内存约为 (14.7*1024-200*3)/30000 = 0.48 MB

为什么节点数增加了,平均消耗内存上升了呢?笔者推测,没有进行过验证:节点增加,实际上节点之间的通讯还需要消耗额外的内存,因此平均来说有所增加。

3 Gateway 5 Cluster

我们再次增加节点。总结点数为 1 (dashboard) + 3 (cluster) + 5 (gateway) = 9 节点

测试得到的内存使用情况如下:

用户数节点平均内存内存总占用
200001.6 GB3.3*9 = 14.4 GB
300002 GB4.9*9 = 18 GB

那么,以三万用户为例,平均每个用户占用的内存约为 (18*1024-200*9)/30000 = 0.55 MB

十万用户究竟要多少内存?

以上所有的测试都是以三万为用户数进行的测试,这是一个特殊的数字。因为继续增加用户数的话,内存将会超出测试机的内存余量。(求赞助两条 16G)

如果继续增加用户数,将会开始使用操作系统的虚拟内存。虽然可以运行,但是运行效率会降低。原来登录可能只需要 100 ms。使用到虚拟内存的用户则需要 2 s。

因此,速度降低的情况下,在验证需要多少内存意义可能不大。

但是,这不意味着不能够继续登录,以下便是 1+1+1 的情况下,十万用户全部登录后的情况。(有十万用户同时在线,加点内存吧,不差钱了。)

十万用户

源码构建说明

此次测试的代码均可以在文末的样例代码库中找到。为了方便读者自行实验,主要采用的是 docker-compose 进行构建和部署。

因此对于测试机的唯一环境需求就是要正确的安装好 Docker Desktop 。

可以从以下任一地址获取最新的样例代码:

快速启动

使用控制台进入 src/Newbe.Claptrap.Auth/LocalCluster 文件夹。运行以下命令便可以在本地启动所有的组件:

docker-compose up -d

途中需要拉取一些托管于 Dockerhub 上的公共镜像,请确保本地已经正确配置了相关的加速器,以便您可以快速构建。可以参看这篇文档进行设置

成功启动之后可以通过docker ps 查看到所有的组件。

PS>docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
66470e5393e2 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/newbe36524/newbe-claptrap-auth-webapi "dotnet Newbe.Claptr…" 4 hours ago Up About an hour 0.0.0.0:10080->80/tcp localcluster_webapi_1
3bbaf5538ab9 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/newbe36524/newbe-claptrap-auth-backendserver "dotnet Newbe.Claptr…" 4 hours ago Up About an hour 80/tcp, 443/tcp, 0.0.0.0:19000->9000/tcp, 0.0.0.0:32785->11111/tcp, 0.0.0.0:32784->30000/tcp localcluster_dashboard_1
3f60f51e4641 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/newbe36524/newbe-claptrap-auth-backendserver "dotnet Newbe.Claptr…" 4 hours ago Up About an hour 80/tcp, 443/tcp, 9000/tcp, 0.0.0.0:32787->11111/tcp, 0.0.0.0:32786->30000/tcp localcluster_cluster_gateway_1
7d516ada2b26 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/newbe36524/newbe-claptrap-auth-backendserver "dotnet Newbe.Claptr…" 4 hours ago Up About an hour 80/tcp, 443/tcp, 9000/tcp, 30000/tcp, 0.0.0.0:32788->11111/tcp localcluster_cluster_core_1
fc89fcd973f9 grafana/grafana "/run.sh" 4 hours ago Up 6 seconds 0.0.0.0:23000->3000/tcp localcluster_grafana_1
1f10ed0eb25f postgres "docker-entrypoint.s…" 4 hours ago Up About an hour 0.0.0.0:32772->5432/tcp localcluster_claptrap_db_1
d5d2bec74311 adminer "entrypoint.sh docke…" 4 hours ago Up About an hour 0.0.0.0:58080->8080/tcp localcluster_adminer_1
4c4be69f2f41 bitnami/consul "/opt/bitnami/script…" 4 hours ago Up About an hour 8300-8301/tcp, 8500/tcp, 8301/udp, 8600/tcp, 8600/udp localcluster_consulnode3_1
88811d3aa0d2 influxdb "/entrypoint.sh infl…" 4 hours ago Up 6 seconds 0.0.0.0:29086->8086/tcp localcluster_influxdb_1
d31c73b62a47 bitnami/consul "/opt/bitnami/script…" 4 hours ago Up About an hour 8300-8301/tcp, 8500/tcp, 8301/udp, 8600/tcp, 8600/udp localcluster_consulnode2_1
72d4273eba2c bitnami/consul "/opt/bitnami/script…" 4 hours ago Up About an hour 0.0.0.0:8300-8301->8300-8301/tcp, 0.0.0.0:8500->8500/tcp, 0.0.0.0:8301->8301/udp, 0.0.0.0:8600->8600/tcp, 0.0.0.0:8600->8600/udp localcluster_consulnode1_1

启动完成之后,便可以通过以下链接来查看相关的界面

地址说明
http://localhost:19000Orleans Dashboard 查看 Orleans 集群中各节点的状态
http://localhost:10080Web API 基地址,此次使用所测试的API基地址
http://localhost:23000Grafana 地址,查看 Newbe.Claptrap 相关的性能指标情况

源码构建

使用控制台进入 src/Newbe.Claptrap.Auth 文件夹。运行以下命令便可以在本地完成代码的构建:

./LocalCluster/pullimage.cmd
docker-compose build

pullimage.cmd 使用了笔者编写的 docker-mcr 加速器功能。您可以通过该文档来了解其工作原理

等待构建完毕之后,本地便生成好了相关的镜像。接下来便可以初次尝试在本地启动应用:

使用控制台进入 src/Newbe.Claptrap.Auth/LocalCluster 文件夹。运行以下命令便可以启动相关的容器:

docker-compose up -d

常见问题解答

文中为何没有说明代码和配置的细节?

本文主要为读者展示该方案的实验可行性,具体应该如何应用 Newbe.Claptrap 框架编写代码,并非本文的主旨,因此没有提及。

当然,另外一点就是目前框架没有最终定版,所有内容都有可能发生变化,讲解代码细节意义不大。

但可以提前说明的是:编写非常简单,由于本样例的业务需求非常简单,因此代码内容也不多。全部都可以在示例仓库中找到。

用 Redis 存储 Token 也可以实现上面的需求,为什么要选择这个框架?

目前来说,笔者没有十足的理由说服读者必须使用哪种方案,此处也只是提供一种可行方案,至于实际应该选择哪种方案,应该有读者自己来考量,毕竟工具是否趁手还是需要试试才知道。

如果是最多 100 个在线用户,那怎么裁剪系统?

必要的组件只有 Orleans Dashboard 、 WebAPI 和 Claptrap Db。其他的组件全部都是非必要的。而且如果修改代码, Orleans Dashboard 和 WebAPI 是可以合并的。

所以最小规模就是一个进程加一个数据库。

Grafana 为什么没有报表?

Grafana 首次启动之后需要手动的创建 DataSource 和导入 Dashboard.

本实验相关的参数如下:

DataSource

点击此处获取 Dashboard 定义文件

测试机的物理配置是什么?

没有专门腾内存,未开始测试前已占用 16GB 内存。以下是测试机的身材数据(洋垃圾,3500元左右):

处理器 英特尔 Xeon(至强) E5-2678 v3 @ 2.50GHz 12核 24线程
主板 HUANANZHI X99-AD3 GAMING ( Wellsburg )
显卡 Nvidia GeForce GTX 750 Ti ( 2 GB / Nvidia )
内存 32 GB ( 三星 DDR3L 1600MHz ) 2013 年产 高龄内存
主硬盘 金士顿 SA400S37240G ( 240 GB / 固态硬盘 )

如果您有更好的物理配置,相信可以得出更加优秀的数据。

即使是 0.3 MB 平均每用户的占用的我也觉得太高了

框架还在优化。未来会更好。

最后但是最重要!

最近作者正在构建以反应式Actor模式事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架。希望为开发者提供能够便于开发出“分布式”、“可水平扩展”、“可测试性高”的应用系统——Newbe.Claptrap

本篇文章是该框架的一篇技术选文,属于技术构成的一部分。如果读者对该内容感兴趣,欢迎转发、评论、收藏文章以及项目。您的支持是促进项目成功的关键。

如果你对该项目感兴趣,你可以通过 github issues 提交您的看法。

如果您无法正常访问 github issue,您也可以发送邮件到 newbe-claptrap@googlegroups.com 来参与我们的讨论。

点击链接QQ交流【Newbe.Claptrap】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5uJGXf5

您还可以查阅本系列的其他选文:

GitHub 项目地址:https://github.com/newbe36524/Newbe.Claptrap

Gitee 项目地址:https://gitee.com/yks/Newbe.Claptrap

Newbe.Claptrap

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