转转游戏MQ重构:思考与心得之旅

news2024/11/24 15:55:14

文章目录

    • 1 背景
      • 1.1 起始之由
      • 1.2 重构前现状
      • 1.3 问题分析
    • 2 重构
      • 2.1 目标
      • 2.2 制定方案
        • 2.2.1 架构设计
        • 2.2.2 实施计划
        • 2.2.3 测试计划
      • 2.3 部分细节设计
    • 3. 总结

1 背景

游戏业务自 2017 年启航,至今已近乎走过七个春秋,历经漫长岁月的发展,不知不觉间背负起沉重的历史包袱。犹如一棵大树,既有繁茂精壮的枝桠,亦有诸多枯败凋零的枝叶。此文主要聚焦于商品更新 MQ 消费这一细微模块,详述游戏业务如何对原有代码予以重构,令游戏这棵大树重焕蓬勃生机。

1.1 起始之由

一日,骤然收到线上对下游接口 RPC 调用限流之警报,限流警报阈值为 600k/min。遂着手排查触发限流警报之因由。追根溯源,发觉乃外部存有更新操作,而更新接口调用阈值大约 3K/min。明明更新流量不高,缘何触发限流?于是开启了对系统的调研与排查。

1.2 重构前现状

经过对限流原因的初步探索,我们进一步对商品消费 MQ 进行了全面梳理,发现游戏已有19个订阅商品更新MQ的Consumer,分布在不同集群。这些Consumer 各自存有内部的查询与更新相关操作,因其部分更新操作会催生新的Message,致使接口调用进一步扩增。

调研还发现有的废弃Consumer还在线上持续消费,有的相同的消费逻辑被多个Consumer在消费。

针对上面问题简单梳理总结,问题如下:
image

a. 逻辑分散,可维护性差
b. 服务调用量成倍放大
c. 存在并发更新和覆盖的情况
d. 存在废弃或者重复消费情况

1.3 问题分析

缘何会产生这些问题?作者认为:前期需求快速迭代,新增新的 Consumer 可迅速响应需求,且开发便捷。然而,伴随需求的演变与迭代,新增的 Consumer 渐多,需求与研发人员的变更,使得系统全貌愈发难以全面掌控。不断变更的逻辑,致使整个系统的维护愈发艰难,从而衍生出形形色色的问题。

若要降低 MQ 相关接口调用量,有两个核心要点:其一,减少查询,实现数据复用;其二,减少更新接口调用,抑制新的 Message 产生。但当下系统已然如此分散,于现有结构上极难获取出色的解决方案。欲改变当前此种状况,需要全新的结构,对原有 MQ 消费逻辑进行重构。借由新的结构,不但能够化解当下的问题,还能够构建新的约束,引导未来新的功能撰写方式,使整个系统更为健康稳定。

2 重构

2.1 目标

在着手重构之前,最为关键的是明晰目标。目标能够辅助我们拟定方案,明确范围,指引项目落地而不偏离正轨。

a. 合理的结构
b. 优化重复无效消费逻辑
c. 提高消费能力
d. 逻辑优化
e. 构建新体系

期望通过合理的代码架构,令消费商品 MQ 消息的逻辑高度内聚且低耦合、各个类及方法的职责清晰明确。重构并非对老系统的简单复制,更肩负着为系统未来扩展定义新的约束规范。恰似于这棵游戏大树中萌生出新的枝干与分支,决定着后续细枝的生长方向。

除了架构合理,还需优化解决此前的重复和无效消费的情况,提升整体消费能力,解决原先接口调用放大的问题。此外,在调研中发现系统存在一些已下线的废弃逻辑和部分有问题的代码,趁此次重构之机予以优化(注:通常不建议在重构中修改逻辑,对于修改逻辑务必要在此环节进行大量测试,否则可能引发一系列系统风险)

2.2 制定方案

重构的总体方案主要由三部分构成:架构设计、实施计划、测试计划

2.2.1 架构设计

image
总体架构主要运用享元设计模式和策略设计模式,整个架构自上而下由三部分组成。

a. 数据预处理
b. 按分类调用Handler进行消费
c. 收拢调用更新接口

a:数据预处理主要负责过滤和预查询数据。包含批量消费 MQ 消息,滤除非游戏的消息,调用批查询接口,预处理后续可能重复处理的逻辑,减少重复查询,提升接口效率。

b:主要是按分类抽取 Handler 和公共 Handler,以使职责清晰分明。抽取公共 Handler 以处理一些公共逻辑,例如记录埋点日志等。各个分类的 Handler 仅处理本分类的业务逻辑,实现逻辑解耦,提升可维护性。为方便切面的使用以及增强相关功能的内聚性,在 Handler 之下额外抽取了一层 Manage 层。Manage 层主要负责实现具体的消费逻辑,并提供可复用组件,令逻辑更具内聚性。

c:对中台商品相关的更新逻辑予以收拢,其主要目的在于减少更新接口的调用。(由于这些更新会产生新的Message,故而通过调用批量接口的方式,来降低更新接口的调用次数,进而有效解决接口调用频率放大的问题)

2.2.2 实施计划

我们将整个重构划分为以下三期来实现。

第一期和第二期

第一期:主要针对非核心业务 MQ 逻辑进行迁移重构。非核心业务灰度上线,控制影响范围,迅速验证架构的可行性与稳定性。

第二期:核心业务相关 MQ 迁移重构。灰度上线,关注对核心业务的影响。完成此步基本完成全部业务逻辑迁移。

第三期

第三期:对结构进行微调,主要是对相关功能进一步拆解、重构,使功能内部更为内聚,降低耦合,令整个系统最终达成设计伊始的预期效果。

分多步进行重构的益处主要在于控制影响范围,能够迅速见到成效。每次改动范围有限,更易于定位问题,也能够极为便利地支持产品需求。

2.2.3 测试计划

每次上线之前,核心主要通过三种测试,即白盒测试、黑盒测试、日志对比。

a:黑盒测试,校验新老流程处理后的数据是否一致。
b:白盒测试。测试每一行代码的覆盖率,并观察新老流程数据是否一致。
c:调用接口前数据对比。在调用更新接口之处打印日志,对比新老流程调用更新接口的传参是否一致。

测试仅是一方面,上线后皆需关注整个系统的运行状况,并做好关键方面的报警。此外,会同步一线客服人员,收集是否存在用户反馈的问题,依照原来Consumer的颗粒度进行灰度。

2.3 部分细节设计

统一幂等灰度切面处理

此系统乃是一个与 MQ 消费相关的重构项目,在每个消费模块皆需确保消费的幂等性,然而迁移而来的Consumer众多,若在每个地方皆书写一遍幂等相关处理,极为不便。我主要借助了 Spring 的 AOP 能力来达成。

幂等实现
主要是定义规范,定义幂等注解、统一返回值(泛型)以及撰写注解处理类。通过环绕注解来实现,处理类在处理之前会进行规范检测,不规范则直接放过(相当于使用注解失效),消费成功后我们会将返回结果通过缓存存储起来,下次再来时,直接消费成功,无需重复处理,达成处理幂等性和减少重复消费的情况。幂等缓存的颗粒度为msgId。(灰度控制方案原理相同,此处不再赘述)

异常失败应对

image
我们在设计下游商品更新时进行了收拢处理,以方便操作,但也带来一个问题,即可能我们的业务信息已更新,而下游可能处理失败,对此我们使用转转封装的基于 RocketMQ 的消费重试组件来实现。(简单来讲,同步消费失败,就会利用 RocketMQ,创建一个MQ消费信息来异步处理)。
未更新成功的数据,通过 MQ 重试来保障消费成功。

更新失败报警

我们还设有报警机制,未更新商品的信息,通过企业微信发送报警,以提示技术人员,并提供商品数据信息,方便在出现特殊异常情况时,人工兜底补足来处理此类情形。

数据隔离

新的Consumer在消费时提供了单独的线程池处理,便于监控逻辑处理消费情况,提升整体逻辑处理能力的并发度。

线程池监控

数据监控

建立丰富的监控指标和报警通知机制。通过日志查询平台、数据看板、异常企业微信报警通知,辅助我们在上线后实时观察新流程的具体状况,迅速定位问题。

MQ生成消费监控

上游查询失败报警

3. 总结

数据效果

项目上线后,下游核心接口的调用量显著降低,降幅 50%至80% 之间。其中,更新类接口的调用量降低了80%,查询类接口的调用量减少了50%。

  1. 明确系统重构的缘由,主要涵盖两方面。(现有系统存在问题需解决,或者现有系统限制了新的业务发展)
  2. 务必要充分了解自身的系统。在重构之前,对于具体的业务逻辑和影响范围等信息需进行直接评估与确定。唯有明晰系统的原貌,方能依据系统的现状设计全新的技术方案。
  3. 考虑未来发展,定义好的规范。好的规范和结构,在未来系统迭代发展起一个引导作用。引导大家按相同的思路开发,更好的协作和支持业务需求。

关于作者

许志芳,转转订单业务研发工程师

转转研发中心及业界小伙伴们的技术学习交流平台,定期分享一线的实战经验及业界前沿的技术话题。
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