万亿级调用下的优雅：微信序列号生成器架构设计及演变 ( 上 )

微信在立项之初，就已确立了利用数据版本号实现终端与后台的数据增量同步机制，确保发消息时消息可靠送达对方手机，避免了大量潜在的家庭纠纷。时至今日，微信已经走过第五个年头，这套同步机制仍然在消息收发、朋友圈通知、好友数据更新等需要数据同步的地方发挥着核心的作用。

而在这同步机制的背后，需要一个高可用、高可靠的序列号生成器来产生同步数据用的版本号。这个序列号生成器我们称之为 seqsvr ，目前已经发展为一个每天万亿级调用的重量级系统，其中每次申请序列号平时调用耗时1ms，99.9%的调用耗时小于3ms，服务部署于数百台4核 CPU 服务器上。本文会重点介绍 seqsvr 的架构核心思想，以及 seqsvr 随着业务量快速上涨所做的架构演变。

背景

微信服务器端为每一份需要与客户端同步的数据（例如消息）都会赋予一个唯一的、递增的序列号（后文称为 sequence ），作为这份数据的版本号。在客户端与服务器端同步的时候，客户端会带上已经同步下去数据的最大版本号，后台会根据客户端最大版本号与服务器端的最大版本号，计算出需要同步的增量数据，返回给客户端。这样不仅保证了客户端与服务器端的数据同步的可靠性，同时也大幅减少了同步时的冗余数据。

这里不用乐观锁机制来生成版本号，而是使用了一个独立的 seqsvr 来处理序列号操作，一方面因为业务有大量的 sequence 查询需求——查询已经分配出去的最后一个 sequence ，而基于 seqsvr 的查询操作可以做到非常轻量级，避免对存储层的大量 IO 查询操作；另一方面微信用户的不同种类的数据存在不同的 Key-Value 系统中，使用统一的序列号有助于避免重复开发，同时业务逻辑可以很方便地判断一个用户的各类数据是否有更新。

从 seqsvr 申请的、用作数据版本号的 sequence ，具有两种基本的性质：

1. 递增的64位整型变量；
2. 每个用户都有自己独立的64位 sequence 空间。

举个例子，小明当前申请的 sequence 为100，那么他下一次申请的 sequence ，可能为101，也可能是110，总之一定大于之前申请的100。而小红呢，她的 sequence 与小明的 sequence 是独立开的，假如她当前申请到的 sequence 为50，然后期间不管小明申请多少次 sequence 怎么折腾，都不会影响到她下一次申请到的值（很可能是51）。

这里用了每个用户独立的64位 sequence 的体系，而不是用一个全局的64位（或更高位） sequence ，很大原因是全局唯一的 sequence 会有非常严重的申请互斥问题，不容易去实现一个高性能高可靠的架构。对微信业务来说，每个用户独立的64位 sequence 空间已经满足业务要求。

目前 sequence 用在终端与后台的数据同步外，同时也广泛用于微信后台逻辑层的基础数据一致性cache中，大幅减少逻辑层对存储层的访问。虽然一个用于终端——后台数据同步，一个用于后台cache的一致性保证，场景大不相同。

但我们仔细分析就会发现，两个场景都是利用 sequence 可靠递增的性质来实现数据的一致性保证，这就要求我们的 seqsvr 保证分配出去的 sequence 是稳定递增的，一旦出现回退必然导致各种数据错乱、消息消失；另外，这两个场景都非常普遍，我们在使用微信的时候会不知不觉地对应到这两个场景：小明给小红发消息、小红拉黑小明、小明发一条失恋状态的朋友圈，一次简单的分手背后可能申请了无数次 sequence。

微信目前拥有数亿的活跃用户，每时每刻都会有海量 sequence 申请，这对 seqsvr 的设计也是个极大的挑战。那么，既要 sequence 可靠递增，又要能顶住海量的访问，要如何设计 seqsvr 的架构？我们先从 seqsvr 的架构原型说起。

架构原型

不考虑 seqsvr 的具体架构的话，它应该是一个巨大的64位数组，而我们每一个微信用户，都在这个大数组里独占一格8 bytes 的空间，这个格子就放着用户已经分配出去的最后一个 sequence：cur_seq。每个用户来申请sequence的时候，只需要将用户的cur_seq+=1，保存回数组，并返回给用户。

图1. 小明申请了一个sequence，返回101

预分配中间层

任何一件看起来很简单的事，在海量的访问量下都会变得不简单。前文提到，seqsvr 需要保证分配出去的sequence 递增（数据可靠），还需要满足海量的访问量（每天接近万亿级别的访问）。满足数据可靠的话，我们很容易想到把数据持久化到硬盘，但是按照目前每秒千万级的访问量（~10^7 QPS），基本没有任何硬盘系统能扛住。

后台架构设计很多时候是一门关于权衡的哲学，针对不同的场景去考虑能不能降低某方面的要求，以换取其它方面的提升。仔细考虑我们的需求，我们只要求递增，并没有要求连续，也就是说出现一大段跳跃是允许的（例如分配出的sequence序列：1,2,3,10,100,101）。于是我们实现了一个简单优雅的策略：

1. 内存中储存最近一个分配出去的sequence：cur_seq，以及分配上限：max_seq
2. 分配sequence时，将cur_seq++，同时与分配上限max_seq比较：如果cur_seq > max_seq，将分配上限提升一个步长max_seq += step，并持久化max_seq
3. 重启时，读出持久化的max_seq，赋值给cur_seq

图2. 小明、小红、小白都各自申请了一个sequence，但只有小白的max_seq增加了步长100

这样通过增加一个预分配 sequence 的中间层，在保证 sequence 不回退的前提下，大幅地提升了分配 sequence 的性能。实际应用中每次提升的步长为10000，那么持久化的硬盘IO次数从之前~10^7 QPS降低到~10^3 QPS，处于可接受范围。在正常运作时分配出去的sequence是顺序递增的，只有在机器重启后，第一次分配的 sequence 会产生一个比较大的跳跃，跳跃大小取决于步长大小。

分号段共享存储

请求带来的硬盘IO问题解决了，可以支持服务平稳运行，但该模型还是存在一个问题：重启时要读取大量的max_seq数据加载到内存中。

我们可以简单计算下，以目前 uid（用户唯一ID）上限2^32个、一个 max_seq 8bytes 的空间，数据大小一共为32GB，从硬盘加载需要不少时间。另一方面，出于数据可靠性的考虑，必然需要一个可靠存储系统来保存max_seq数据，重启时通过网络从该可靠存储系统加载数据。如果max_seq数据过大的话，会导致重启时在数据传输花费大量时间，造成一段时间不可服务。

为了解决这个问题，我们引入号段 Section 的概念，uid 相邻的一段用户属于一个号段，而同个号段内的用户共享一个 max_seq，这样大幅减少了max_seq 数据的大小，同时也降低了IO次数。

图3. 小明、小红、小白属于同个Section，他们共用一个max_seq。在每个人都申请一个sequence的时候，只有小白突破了max_seq上限，需要更新max_seq并持久化

目前 seqsvr 一个 Section 包含10万个 uid，max_seq 数据只有300+KB，为我们实现从可靠存储系统读取max_seq 数据重启打下基础。

工程实现

工程实现在上面两个策略上做了一些调整，主要是出于数据可靠性及灾难隔离考虑

1. 把存储层和缓存中间层分成两个模块 StoreSvr 及 AllocSvr 。StoreSvr 为存储层，利用了多机 NRW 策略来保证数据持久化后不丢失； AllocSvr 则是缓存中间层，部署于多台机器，每台 AllocSvr 负责若干号段的 sequence 分配，分摊海量的 sequence 申请请求。
2. 整个系统又按 uid 范围进行分 Set，每个 Set 都是一个完整的、独立的 StoreSvr+AllocSvr 子系统。分 Set 设计目的是为了做灾难隔离，一个 Set 出现故障只会影响该 Set 内的用户，而不会影响到其它用户。

图4. 原型架构图

小结

写到这里把 seqsvr 基本原型讲完了，正是如此简单优雅的模型，可靠、稳定地支撑着微信五年来的高速发展。五年里访问量一倍又一倍地上涨，seqsvr 本身也做过大大小小的重构，但 seqsvr 的分层架构一直没有改变过，并且在可预见的未来里也会一直保持不变。

原型跟生产环境的版本存在一定差距，最主要的差距在于容灾上。像微信的 IM 类应用，对系统可用性非常敏感，而 seqsvr 又处于收发消息、朋友圈等功能的关键路径上，对可用性要求非常高，出现长时间不可服务是分分钟写故障报告的节奏。下一篇文章会讲讲 seqsvr 的容灾方案演变。

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