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前端: VUE 移动端: Android + ios

微服务(K8s,Docker容器)组成:

  • goim :不多说 B站 IM架构
  • livego :基于golang开发的高性能rtmp服务器 实测机型:阿里云32核64G独享服务器 30000路并发拉流,cpu占用率不到50%!
  • webrtc :Janus Gateway:Meetecho优秀的通用WebRTC服务器(SFU);
  • MongoDB :云时代构建的基于文档的分布式数据库;
  • Redis:内存中的数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理;
  • kafka :队列 群聊,私聊,消息通知等。
  • Coturn :TURN和STUN Server的开源项目;
  • Nginx :高性能负载平衡器,Web服务器和有HTTP3 / Quiche和Brtoli支持的反向代理;
  • Docker:用于构建、部署和管理容器化应用程序的平台。
  • 后台管理界面: php版 | golang版 + vue + Element-UI

技术群:

gihub地址: https://github.com/DOUBLE-Baller/momo

Gitee地址:https://gitee.com/baoyalive/baoyalive





技术结构

前端

Android IOS 原生开发

PHP架构

  • PHP版本视频互动系统由 WEB 系统、REDIS 服务、MYSQL 服务、视频服务、聊天服务、后台管理系统和定时监控组成,后台管理及API采用PHP语言开发
  1. WEB 系统提供页面、接口逻辑。
  2. REDIS 服务提供数据的缓存、存储动态数据。
  3. MYSQL 服务提供静态数据的存储。
  4. 视频服务提供视频直播,傍路直播,转码、存储、点播等 支持腾讯云 阿里云 七牛等 自建流媒体服务器等(包括两套成熟方案 nginx_rtmp SRS + WebRtc)。
  5. kafka 队列 聊天服务提供直播群聊,私聊,消息通知等。
  6. prometheus系统监控:监听主播异常掉线情况、直播消息推送等。

golang微服务架构

微服务介绍

  1. 轻松获得支撑百万日活服务的稳定性
  2. 内建级联超时控制、限流、自适应熔断、自适应降载等微服务治理能力,无需配置和额外代码
  3. 微服务治理中间件可无缝集成到其它现有框架使用
  4. 极简的 API 描述,一键生成各端代码
  5. 自动校验客户端请求参数合法性
  6. 大量微服务治理和并发工具包

架构图

代码目录说明

├── ergo
│   ├── app  // app代码
│   ├── backend // 后台接口,rpc
│   ├── backendweb // 后台vue页面代码
│   ├── script // 数据库脚本,简化的kubernetes部署脚本
│   ├── .gitignore // git控制忽略文件
│   ├── LICENSE // LICENSE文件,使用的是MIT LICENSE

网关

nginx做网关,使用nginx的auth模块,调用后端的backend服务统一鉴权,业务内部不鉴权,如果涉及到业务资金比较多也可以在业务中进行二次鉴权。
另外,很多同学觉得nginx做网关不太好,这块原理基本一样,可以自行替换成apisix、kong等

开发模式

本项目使用的是微服务开发,api (http) + rpc(grpc) , api充当聚合服务,复杂、涉及到其他业务调用的统一写在rpc中,如果一些不会被其他服务依赖使用的简单业务,可以直接写在api的logic中

日志

关于日志,统一使用filebeat收集,上报到kafka中,logstash把kafka数据源同步到elasticsearch中,再通过kibana进行分析处理展示等。

监控

监控采用prometheus,只需要配置就可以了,这里可以看项目中的配置

链路追踪

默认jaeger、zipkin支持,只需要配置就可以了,可以看配置

消息队列

这里使用可kq,kq是基于kafka做的高性能消息队列

延迟队列、定时任务

延迟队列、定时任务本项目使用的是asynq , google团队给予redis开发的简单中间件,
当然了asynq也支持消息队列,你也可也把kq消息队列替换成这个,毕竟只需要redis不需要在去维护一个kafka也是不错的
链接:https://github.com/hibiken/asynq

分布式事务

分布式事务准备使用的是dtm,本项目目前还未使用到,后续准备直接集成就好了,如果读者使用直接去看那个源码就行了

部署

部署的话,目前这个直接使用docker可以部署整套技术栈,如果上k8s的话 ,通过goctl生成k8s的yaml文件也非常简单。我说下思路,搭建一个gitlab、jenkins、harbor1、将代码放在gitlab2、在gitlab创建流水线,基本是一个服务一个流水线了3、流水线步骤 :拉取代码--->ci检测(这里可以省略哈,自己看着办)--->构建镜像(Dockerfile可以通过goctl自动生成)-->推送到harbor镜像服务--->使用kubectl去k8s拉取镜像(ack、ask都行,ask无法使用daemonset 不能用filebeat)---->ok

视频服务


README : https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/tree/master/livego

goim聊天服务


README :https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/tree/master/IM

问题反馈

https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/issues

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