直播营收场景技术保障实践｜助力S12全球总决赛

S12决赛尾声，伴随DRX成员们从眼泪到荣耀的升华，技术保障团队的心也松弛下来，逐渐把目光从监控中挪开。一方面分享胜利的喜悦，一方面也为实现了“边喝茶边保障”的目标而高兴。

B站在本次直播为了提升用户体验，开启了送礼特效。以送礼为核心的营收场景是业务主推的方向之一。为此团队的小伙伴们在业务需求繁忙的情况下，同时做了大量的准备和优化。

本文我们聚焦于以写为主的送礼场景，对我们的技术保障思路做个简单的总结。聚焦到一个问题，那就是：高写场景该如何做技术保障？

为了更好的理解保障目标，我们先简单介绍下营收高写场景的业务。

直播间里的礼物打赏，和电商平台交易非常类似。需要花真金白银购买，一旦花钱要么得到即时的特效反馈，要么得保障用户的利益(自动退款)。简单讲，这是一条对稳定性和一致性有较高要求的链路。

直播营收的业务，简单讲就三句话：

• 以送礼为核心的交易体系

• 以打赏消费为基准的身份指标体系

• 以刺激消费的活动增值体系

用最简单的领域概念来表达：

不管是同步链路，还是异步链路，都是以写为主，在榜单+任务等场景还会有几倍到几十倍不等的写放大。同时对稳定、一致、实时各有强诉求，不管是花了钱没特效，还是榜单加分慢了，都会让用户体验受损。

一旦出现大故障，对业务体系的影响难以估量。有一句调侃很精辟：以读为主的场景，故障恢复后就没事了，营收场景故障恢复后，收尾工作才刚刚开始。

互联网圈有句话，大部分所谓高并发，都是redis的功劳，不够就加机器，只要能简单横向扩展扩容就行。

对于这种依赖方众多，且强依赖数据库的场景，该如何做技术保障呢？我们知道数据库本身是有状态的，难以动态扩容。

这个问题不太好简单回答，我们需要回到起点，从源起技术保障的地方为思考原点。先想想为什么要做技术保障？

从大型赛事的角度看，核心变量是流量压力。在赛事高峰群情激动时刻，可能爆发远超平时的送礼峰值，一个点的量变，可能引发下游链路全线连锁反应。

那是不是加个强限流就行了呢？还要做啥技术保障。我们知道这当然不行。技术保障第一底线，就是要在预期的流量压力下，保证业务能正常运行。毫无疑问，大型赛事期间，流量压力会远超平时，所以技术保障第一部分是： 提升容量。

当容量提升到一定程度后，丟一份压测报告，例如能支持1W人同时刻送礼，是不是就够了？

实际上也是不行的，这就涉及技术保障的第二部分：那些可能出问题的地方，当真的出现问题时，我们要让业务保持正常，或有快速恢复的能力。

这也是技术保障最难的地方：

• （网络）交换机什么时候出问题

• （机房）物理机什么时候故障

• （链路）slb/专线/什么时候抖动

• （依赖）依赖方什么时候掉链子

• （突发）某个意料外的突发情况

这些我们是不知道的，这些可能出问题的地方，随时可能出问题，特别是在送礼这种复杂链路上。一旦运气不好，在赛事直播期间出问题时，第一，我们要前置从理论层面尽量规避问题（强弱依赖），第二，如果无法提前规避，需要能快速恢复。

分析完了技术保障的源起，接下来我们结合本次S12保障的过程，从上面两个点依次展开。

保障备量的本质是要能承受住大流量，我们数据库以MySQL为主，我们知道数据库难以动态扩容，不像读场景可以直接扩。当数据库出现瓶颈时，给你机器也没用，只能眼巴巴靠限流先保底。

从技术角度看，强依赖数据库的场景，当要提升容量承受高流量一般两个方法：

1. 预估出可能的量，提前准备好，如果还超预期直接限流。

2. 预估出可能的量，做写异步化，以增加用户耗时换吞吐量，就像银行转帐那样。

基于实际情况，我们按第一个方法进行，准备高于预期的量，属于主观+实际结合。容量提升的过程分为两个阶段，其一是技术优化，其二是压测验证，两个交替进行。

技术优化总结下来，主要是做了这几个点：

资源review

得益于早期分库分表规划，本次只迁移了一部分可能相互影响的MySQL实例，保证核心链路每一组Master独占物理机。

数据库减负

写瓶颈说到底是卡在磁盘IO+CPU，砍掉非必要的读写，或用缓存挡一部分。

复杂度治理

营收交易链路，最早是针对送礼打赏建模，在追求迭代效率的过程中，堆积了不少普遍性的积弊：

• 业务耦合+写放大。钱包耦合记账能力，本来消费时只写一条流水，但为了xx场景，会写多条对齐财务口径。

• 扩展困难。结算流水直接对接第三方，当第三方对数据有新诉求时，结算不得不开始关注第三方业务逻辑了。

• 链路复杂。整个结算流程驱动，由几条支线分别在触发，有需求时改动多，心智负担也很重。

大概的样子如下：

交易体系的演进一直在进行，技术保障过程中高度关注这部分。在S12准备阶段，我们开始灰度新的系统结构，整体如下：

• 钱包、结算单一职责，消除写放大和业务耦合。

• 引入清算概念，将记账能力做抽象，整体可扩展。第三方订阅数据，自行处理业务逻辑。

• 整体链路变成非常清爽的一条直线，各个环节各司其职。

这不仅提升了吞吐能力，也大大简化了技术保障的复杂度。

解决热key

直播场景热key非常普遍，进房很容易将redis CPU被打满。基于高在线房间SDK + 自动探测热点SDK，封装了一套方便的热key解决方案，业务可以基于callback自动将热门数据写入内存。

可横向扩展

送礼业务复杂加上业务狂奔，积攒了很多个定时任务从DB刷数据到内存中，当流量激增时：如果应用扩容，数据库负载变大，如果不扩容应用CPU打满，左右都会崩。

面对S12的流量挑战，我们开发了一套通用刷数据的组件，解除应用规模和数据库压力间的关联，让应用可自由伸缩。

全链路压测

技术优化效果的验收是个麻烦的问题，送礼事件有非常多下游依赖，会直接影响下游业务，稍不注意可能造成以下后果：

• 一场压测让全年营收KPI提前达成

• 压测账号霸占各任务、榜单、身份指标等系统

• 给某主播巨额分成

• 用户舆情：啥活动没有的账号，居然这么多积分/粉丝？

压测有巨大的风险，但又必须进行。早期的方案很粗暴，搞一套特定的压测账号列表，然后各个场景自行过滤。结果是每次压测都如履薄冰，拉一帮人反复确认，事后还得及时Review。除了边际成本巨高，由于过滤了压测流量，下游链路风险是不清楚的。

鉴于这些痛点，直播从21年开始对全链路压测做了重点投入，基于流量打标，对压测流量从缓存、数据库、消息队列等做镜像隔离，从根本上避免数据污染。目前在业务上也打通了榜单、任务等有实时性要求且明显写放大的核心下游场景。

全链路压测让营收主场景和核心异步场景联动起来，随后结合错误日志、trace链路分析、数据库指标等，我们对整体链路才真正做到了心中有数，也发现了不少在链路瓶颈上的认知盲区。

在对资源、消费速度、链路超时、局部弱点等做了恰当的调整优化后，我们对容量准备基本成竹在胸。

解决了容量问题后，我们需要对不确定性的点做足够的准备。不确定性的本质是可能出问题的点，从问题倒推我们可以总结为以下几个方面：

1. 潜在的问题发生（二级变量）

2. 依赖方故障

3. 故障下的数据一致性

4. 基础设施故障（容灾）

写场景的风险主要是数据库，从数据库风险倒推，有两个二级变量，容易被忽略但又危险至极：

• 慢查询

• 数据库连接数

之所以叫二级变量，因为它们往往是直接变量衍生而来，这在压测等准备阶段容易被忽略。

慢查询的风险在于，同一条sql可能大部分情况下不会出问题，但当触发某个数据倾斜的场景，往往就是雪崩的开始。而连接数问题，是在流量激增叠加大量扩容时才爆发连锁反应。

这两者属于难发现难制造，但有危险至极的点，不好防治，就得从摇篮中扼杀。为此业务上针对主场景做了几个事：

1. 将慢查询阈值调低，暴露潜在问题，并要求将读流量切换到非主场景依赖的库。

2. 主场景读写数据库必须过DB Proxy，避免扩容时直连导致连接数激增。

从概率上将其限制到最低。

每一个复杂的业务，其依赖都是方方面面的。从业务视角出发，要保证尽量稳定安全，首要的事情就是：分清楚强弱依赖，分清楚功能的主次，这需要对业务有深入的理解。

对于像部分策略类的弱依赖，我们在调用时，会尽量启用并发，且给予其较短的超时时间，避免拖慢请求，直接降级。

而对于黑名单之类在平常需要，极端情况下可舍弃的次要功能，我们在设计上，可以通过配置实时修改强弱依赖关系，保障时可实时决策降级。

真正麻烦的是强依赖故障，对于偶发性问题，需要给用户端返回符合体验的提示，并通过重试解决问题。当核心下游持续性故障时，需要利用平台基建的能力，得益于B站Invoker多活流量管控平台，可以将故障下游的流量，切到正常的机房，从而实现快速恢复。

送礼、订单、钱包整个链路的一致性通过准实时对账退款+天级别对账来保障，简单讲是最终一致性。

当链路中出现问题是，会出现用户花钱但没获得权益，此时自动退款机制就非常重要。不管是强弱依赖策略验收，还是自动退款策略验证，都是麻烦的事情。

混沌工程在此时就起到了重要的作用，基于B站平台故障注入能力，由测试牵头在特定环节注入故障，可以非常方便地验证强弱依赖应对策略。对于送礼场景，对扣费后的每个流程做故障注入，均应该观察到用户的账号即时退款，确保用户权益。

比某个强依赖方持续故障更危险的是基础设施的故障。大的有机房断电，小的情况是SLB等中间层故障，这种属于基本无法预知的情况，一旦出现则是灭顶之灾，所以SRE上也叫容灾。

容灾的唯一方式就是冗余+分散，分散可切割灾难的覆盖面，而冗余可实现快速替代。对于送礼这种核心场景，这是必须考虑的点。

上面是送礼同城双活示意图，同城双活可以简单理解为，流量链路有两个主通道互为灾备，两个主通道共享同一套数据库，数据库通过主从实现高可用，这是单元化的前期阶段。

当流量链路层故障，可以通过流量管控平台摘掉其流量，恢复后再切换回来。当数据库故障时，会自动触发主从切换，实现自恢复，也就是将某个从库提升为新Master接受写流量。

听起来好像已经万事具备了，但对于营收对数据一致性有要求的场景，只做了一半。从业务视角看，要真正实现故障时业务止损，还有两件事件要做：

1. 流量切换演练。包括数据库自动恢复，需要做实际演练。一是验证可行，二是要观察整个过程可能出现的潜在问题。

2. 数据一致性问题。我们知道故障时主从切换是可能丢数据的，具体场景下能不能直接切，丢数据了该怎么应对。

如果这两个问题不先搞清楚，可能故障发生时，某个配置不对导致切不过来，也可能发生严重的资损。这需要结合场景对一致性做细致分析。

对于送礼和订单这种流水性记录，在数据insert后，只会由状态机驱动状态单向流转。当故障触发自动主从切换时，订单会面临两个情况：

• 订单流水丢失。此时新Master上无某笔订单数据，故障后可通过数据对比做恢复。

• 订单流水未丢失，但部分状态丢失。状态机单向流转，只要确保每个流程是全局幂等，状态可自动恢复。

上图是一个简单的订单流转流程，当订单数据库主从切换时，右侧的状态可能会丢失。在结合上下游数据时，基本上可以让订单往后正常流转。所以故障时订单数据库可以开启自动切换。

但对于钱包这种强一致场景，上面的推论是不可用的。钱包相当于银行账户，由于数据可能丢失，用户故障前消费100万将钱花光了，故障后如果数据同步丢失，这个用户还可以凭空再消费100万，这就会出现严重资损。所以钱包数据库需要关闭自动主从切换，必须得根据情形由人工判断。

比如具体判断指标有：

• 数据丢失的规模

• 故障前有无大额消费

如果判定风险较低，可以立即触发切换，否则只能走数据库快速recovery流程，如果出现反复自动切换，问题会更加复杂。对于这种强一致性的场景，安全的故障切换还有较大演进空间，不管是半同步、单元化，还是分布式强一致性，业务总会推着技术不断往前。

当对可能出现的问题有足够的认知和应对策略，并在协作和流程上形成演练过的SOP后，这部分技术保障才真正准备完成。

本文从送礼业务切入，基于S12保障过程对高写业务保障方法做了简单探讨。回头看，影响一场技术保障质量的因素主要有两个方面：

其一，基建的投入。如果没有同城双活、全链路压测、混沌工程、切流平台等等一系列基建上的持续投入，我想大型赛事的保障可能演变成一场纯拼运气的焦虑项目，既难以发现问题，也无法应对风险。

其二。业务的落地。如果不能基于业务的实际特点，对基建能力做恰当的接入，没有从业务可用的目标出发，落地一系列贴近业务的细致准备，当问题发生时，难免陷入磕磕绊绊的蜗牛进度。

这是一场真正基于“实践”的活动，在此为本次保障付出幸苦汗水的同志们表示敬意！

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