关于架构:想了解一个异地多校平台的架构演进过程吗-让我来告诉你

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一、背景

我的项目介绍

励步双师课堂是以录播视频和线下中教老师联合的 AI 智能化面授教学课程。课堂中有三个角色:

  • 主播老师: 视频哈佛外教老师,带着小朋友进行英文知识点的教学。次要承载“教”的职能。
  • 主教老师: 次要负责疏导,陪伴,激励小朋友,组织课堂纪律,关注小朋友上课的状况,和家长进行一对一沟通等等。次要承载“育”的职能。
  • 学生: 上课小朋友,2-8 岁。

目前整体的教学组织架构是以深圳研发核心示范班 + 加盟校区的形式进行教学研发、培训、惯例授课。通常新性能会先预公布到深圳示范班预授,稳固后才会公布到其余加盟校区。这样既能保障其余加盟校区稳固教学、又能疾速迭代新性能。以下一个简化的组织架构图。

上文曾经提到双师课堂是以录播的模式进行教学,必然须要课件视频。其中课件视频会经验几个流程:录制、上传、打点、审核、教学应用。晚期起步阶段只有深圳研发中示范班授课,因而课件视频存储在本地机房,在同一内网下能失常应用。随着产品逐步打磨成形,必然要落地到加盟校区应用。可是一个迫切要解决的问题摆在咱们背后:加盟校区如何获取课件视频?

要解决的几个问题:

  1. 一个课件视频的容量比拟大: 1-2G, 一节课的课件视频总和: 2-3G。研发核心的教研人员如何疾速上传课件视频和预览课件视频,并且反对加盟校区主播端播放线上课件视频
  2. 加盟校区外网环境不稳固的状况下,如何保障课件视频流畅地播放.
  3. 如何在研发核心示范班和加盟校区间针对课件视频做灰度公布和 A / B 测试

在这样背景下,蒲公英公布平台在外部开始推动。总得来说大略经验 3 个阶段:

  • 阶段 1: 课件视频从“研发核心本地机房”=>“云端 OSS”
  • 阶段 2: 课件视频从“研发核心本地机房”=>“云端 OSS”=>“校区机房”
  • 阶段 3: 教学资源从“研发核心本地机房”=>“云端 OSS”=>“公布平台(治理)”=>“校区机房”

   

二、蒲公英总体架构图

上方是蒲公英的总体架构图。最上层是现阶段反对的公布资源类型:课件视频 / 图片、APP 安装包、页面动态资源、互动多媒体资源、docker 镜像、脚本文件、Nodejs 扩大库 DLL 等

下半局部是云端和校区的零碎:

  • CMDB:治理校区资产信息。蒲公英将公布的资源和 cmdb 的资产信息 (校区城市、分校、教室、教学设备、校区服务器) 关联一起.
  • 版本治理:记录各终端应用的各类资源的以后版本号、历史版本、版本升级依赖.
  • 公布平台:后盾零碎,负责资源的手动公布、主动公布、灰度公布、回滚等公布策略
  • Mercedes Server: 负责接管上游公布平台的资源散发音讯、转发音讯给相应校区节点的 Agent 服务
  • Beetle: 负责上传资源 / 下载资源
  • Talgate:负责 Mercedes Server 和所有校区节点 Agent 服务地注册,会话连贯治理,音讯通信等
  • Mercedes Agent: 负责接管 Server 的散发音讯、调度 Beetle 从云端 OSS 下载资源、同校区两台服务器的资源同步
  • Cadillac: 负责承受校区教室主播端拜访内网资源申请、校区教学服务的 api gateway.

三、起源

痛点:课件视频文件很大,教研老师上传视频工夫长、上传过程呈现网络稳定或者敞开页面需从新上传。课件打点审核通过后,如何疾速提供给示范班应用。

解法:

  • 课件零碎是一个提供给教研老师制作课件、治理课件的后盾零碎。它是一个 BS 架构的 WEB 零碎,上传文件的形式是通过 http 直传,上传过程中一旦有中断,只能从新上传,这样大大降低教研老师工作效率。通过调研决定采纳 tus 协定实现断点续传上传大文件。tus 协定是一种基于 HTTP/1.1 和 HTTP/ 2 机制用于文件断点续传。这里画了一个大抵上传流程图,具体内容请查看 tus 官网文档(https://tus.io/)。

  • 教研老师上传课件后,还需通过审核员预览、审核通过后能力交付使用。因而思考能够先上传到研发核心的资源服务器,因为是在同一个内网环境,不须要通过外网,这样放慢了上传速度。待课件经审核员审核通过后,再经由资源服务器上传到云端 OSS。
  • 课件视频上传问题曾经解决了。但加盟校区的主播端播放视频的优化计划还未到位,思考到示范班和加盟校区想尽早应用,火线业务不能耽误的状况下。咱们评估了走外网播放视频计划的可行性:校区教学网络外接两条电信线路上网,一条为 30M 专线网络,一条为 200M 拨号光纤。互为备份,防止复线故障。咱们在研发核心模仿校区的理论网络带宽,应用 10 台 PC 通过有线网卡,同时播放视频,通过监控防火墙进口流量峰值、查看 cacti 流量实时情况,并理论在 PC 体验视频播放的晦涩度

测试后果:流量上行峰值为 173.8M,平均值为 50M。流量上行峰值为 5M. PC 播放视频的理论体验成果不错,晦涩度良好.

就这样这套计划安稳地帮咱们过滤到下一个阶段。

上面给出晚期版本的简化架构图:

相应的简化流程:课件 => 断点续传 => 在线预览播放 => 审核通过,触发上传工作 => 异步上传到 oss => 主播端播放课件视频

落地成果:根本满足晚期业务需要

四、资源散发

痛点:各校区当地外网环境无奈 100% 保障全天候稳固,主播端在线播放课件视频呈现卡顿、加载中景象。极其状况下影响失常授课。

解法:课件资源如果在授课前曾经存储在校区的服务器、开始授课时主播端只须要从内网拉取资源,这样就不依赖于外网环境。源着这个思路开始构思一个异地多校的资源散发零碎。

Q:资源散发零碎的云端 Server 和分校节点 Agent 如何端到端的实时通信?

A:复用双师教学系统的长连贯网关服务 Talgate,各个节点 (server, agent) 须要先往网关核心 Talgate 注册,建设长连贯数据通道。

Q:如何保障长连贯通信单方音讯不失落?

A:ACK+ 超时重传 + 去重

  • Server 推送音讯时,携带一个标识 SID,推送出音讯后会将以后音讯增加到“待 ACK 音讯列表”。Agent 胜利接管音讯后,会给 Server 回一个业务层的 ACK 包,包中携带有本条接管音讯的 SID。Server 接管后,会从“待 ACK 音讯列表”记录中删除此条音讯。【ACK】
  • 如果 Agent 接管不到音讯,Server 的“待 ACK 音讯列表”会保护一个超时计时器,肯定工夫内如果没有收到 Agent 的 ACK 包,会从“待 ACK 音讯列表”中从新取出那条音讯进行重推。【超时重传】
  • 如果 Agent 接管到音讯了,but ACK 包丢了,导致 Server 重传音讯,可能会让 Agent 收到反复的音讯,这时 Agent 须要依据 SID 来进行业务层的去重。【去重】

  

Q:Server 或者 Agent 宕机可能导致重传生效。下一次从新连贯上,Agent 之前有若干条音讯失落,怎么办?

A:Server 须要进行完整性检查,利用“工夫戳比对”机制,发现 Agent“有音讯失落”的状况,能够从新同步失落的数据。

  • Server 给接管方 Agent 推送 task1,顺便带上一个最新的工夫戳 timestamp1,接管方 Agent 收到 task1 后,更新本地最新消息的工夫戳为 timestamp1。
  • Server 推送第二条音讯 task2,带上一个以后最新的工夫戳 timestamp2,task2 在推送过程中因为某种原因接管方 Agent 和 Server 连贯断开,导致 task2 没有胜利送达到接管方 Agent。
  • Agent 从新连上 Server,携带本地最新的工夫戳 timestamp1,Server 将 Agent 暂存的音讯中工夫戳大于 timestamp1 的所有音讯返回给 Agent,其中就包含之前没有胜利的 task2。
  • Agent 收到 task2 后,更新本地最新消息的工夫戳为 timestamp2。通过工夫戳机制,Agent 能够胜利地让失落的 task2 进行弥补发送。

  

Q: 校区 Agent 收到工作后,开始从云端 OSS 下载资源,如何防止反复下载,下载资源失败怎么办?

A:Beetle 是上传 / 下载服务组件,部署在校区,负责接管 Agent 的下载指令,执行理论的从云端下载资源文件的工作。

  • Beetle 先从本地文件列表查看文件是否曾经下载或者下载中,若曾经下载则返回胜利,若正在下载中则返回下载中,否则执行下一步。
  • Beetle 计算待下载文件大小 查看是否大于 可用容量(磁盘残余容量 - 下载中文件大小),若大于的状况,当初计划是返回失败。后续迭代计划是给资源文件按等级、文件大小做加权值,优先下载权值高的文件。
  • Beetle 对于大文件的下载,按断点续传下载文件,若呈现网络不稳固下载失败,依据配置文件的重试次数,执行重试机制。若重试后有效,返回失败。
  • Agent 收到下载失败后果,更新散发工作状态为“下载失败”,告诉 Server 工作失败。并触发告警到品质监控平台。

  

Q: 如果校区存储资源的一台服务器呈现故障,如何保障资源失常加载?

A:每个校区部署两台服务器,应用 LVS 做主机冗余,防止一台机器宕机,呈现单点故障。

  • Mercedes Server 依据校区节在网关注册的先后顺序选举 Master,先给校区 Master 服务器 A 发送散发工作,服务器 A 实现资源散发后,需同步资源给 Slave 服务器 B。
  • 应用类 Rsync+Sesync 的机制实现服务器文件双向同步,单方比对文件列表,若发现缺失则同步资源。
  • 如果服务器 A 呈现故障无奈应用,服务器 B 被选举为 Master,接管资源散发工作,待故障机器 A 复原后,服务器 B 查看是否有新资源要同步给服务器 A,有则同步资源。

Q: 如果资源没有及时散发到校区节点,如何保障主播端失常加载资源?

A:每个校区的网关服务 Cadillac 提供查问课件资源文件 URL,Cadillac 会查看资源文件是否公布,如果公布则返回内网 URL 地址,若未公布则返回外网 URL 地址。

另外防止一些误操作导致曾经公布的资源失落的状况,而无奈提前发现,建设了一套预警机制:Cadillac 每晚 11 点会查问往后 7 天所有校区课表的课件资源 URL 列表,通过 http head 办法批量查看资源是否存在于内网,若不存在则触发告警、流转到品质监控报警平台。

Q: 如果校区两台服务器都呈现硬件故障或者长时间断电的状况下,如何保障主播端失常加载课件资源?

A:主播端当被动探测到校区内网服务器无奈工作后,主动切换到外网拜访云端服务,加载外网课件资源。

上面给出相应的简化架构图:

相应的简化流程:课件 => 断点续传 => 在线预览播放 => 审核通过,触发上传工作 => 异步上传到 oss  => Mercedes Server 创立课件散发工作 => 选取指定校区的 Master 服务器、给它发送工作 => Mercedes Agent 接管到工作、记录工作、给 Beetle 发送下载工作、Beetle 接到工作、记录下载工作、下载课件 => 校区服务器双向同步资源 => 内网不可用时切换到外网.

落地成果:课件资源不依赖外网环境,主播端失常播放课件视频,进步教学系统的可用性。

五、多类型资源散发、版本治理

痛点:现有课件散发策略粒度比拟粗,仅反对主动散发到所有校区。一旦课件内容有问题,必将影响所有校区的失常教学。

解法:搭建对立公布平台,买通上游业务零碎、CI/CD 零碎和上游资源散发零碎。治理资源版本号、公布记录、制订按城市、校区、版本三个维度的公布策略。监控公布流程,呈现失败的工作触发告警。

Q: 蒲公英公布平台除了反对课件视频公布外,也反对包含互动多媒体资源、安装包、Nodejs 扩大库 DLL、页面动态资源、脚本文件、Docker 镜像等多种类型资源的公布。不同类型资源是否有共性,能不能形象成通用的一种资源,实现对立治理?

A:多种类型资源都有一些必要的属性:类型、公布源、版本号、文件名称、文件大小、文件寄存 OSS 地址、MD5 值、创立工夫等,由此能够形象成:“资源”、“公布工作”、“公布策略”、”公布工作历史“四个实体对象组成蒲公英的根底单元。

Q:其余类型资源的散发形式是否跟课件资源一样:由蒲公英被动推送散发工作给校区节点,再由校区 Agent 执行下载资源操作?

A:对于主播端、主教端、电子班牌、手表这类安装包,须要客户端执行下载安装操作。显然无奈保障客户端 24 小时在线,蒲公英有公布工作时,很大概率是客户端不在线或者正在授课应用中,无奈实时降级。因而被动承受公布工作的形式不适用于客户端降级。所以蒲公英须要提供接口给客户端查看是否有新版本更新,由客户端定期检查和执行降级。另外思考到所有客户端都是运行在校区内,为了缩小外网环境的依赖,大文件的安装包先散发到校区服务器,再由校区网关 Cadillac 提供版本更新接口,进步客户端降级成功率。

相应的简化流程:课件 => 断点续传 => 在线预览播放 => 审核通过,触发上传工作 => 异步上传到 oss => 创立课件散发工作 => 蒲公英公布 => 选取指定校区的 Master 服务器、给它发送工作 => Mercedes Agent 接管到工作、记录工作、给 Beetle 发送下载工作、Beetle 接到工作、记录下载工作、下载课件 => 校区服务器同步资源 => 内网不可用、切换外网.

落地成果:蒲公英对立公布平台上线 1 个月左右来共公布 250+ 个课件、1000+ 个互动多媒体资源、20+ 次客户端版本(主播端、主教端、手表)降级。

六、将来布局

继续优化各服务组件,优化零碎应用交互体验,优化用户角色权限,解藕业务侧逻辑,解藕部署环境的依赖,引入多租户的组织构造,凋谢能力给团体其余搭档应用。

七、经验总结

从技术架构角度来说,励步双师教学系统是一个异地多校的分布式架构,它复杂度起源次要包含:高可用,可扩展性。这里次要介绍了分布式资源散发(蒲公英)平台的架构演进过程,基于业务倒退阶段,别离引入资源散发、资源双备、版本治理,灰度公布等性能。
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