亿级用户中心的设计与实践

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用户中心是互联网最为基础的核心系统,随着业务和用户的增长,势必会带来不断的挑战。如何在亿级的情况下保证系统的高可用,高性能以及高安全,本文能够给你一套实践方案。

注1:本文讨论的是微服务框架下的用户中心,不涉及授权等功能;

注2:本文所涉及的用户中心设计与vivo自身业务无关。

用户中心,顾名思义就是管理用户的地方,几乎是所有互联网公司最为核心的子系统之一。它的核心功能是登录与注册,主要功能是修改密码、换绑手机号码、获取用户信息、修改用户信息和一些延伸服务,同时还有登录之后生成Token以及校验Token的功能。下面我们从几个维度来拆解用户中心。

一、服务架构

用户中心既需要为用户提供服务,也会承担其他业务的频繁调用;既然需要为用户提供服务,它就会自带一些业务逻辑,比如用户在登录过程中需要风控或短信的校验,那么就会存在不可用的风险。而比如获取用户信息的接口,则没有那么多的依赖,可能只需要调用数据库或者缓存就可以。获取用户信息接口要求稳定,而核心的登录注册接口也需要稳定,但是当我们在接口层面加一些策略或者修改的时候,不希望因为上线问题导致整个服务不可用,而且上线后,需要对整个服务功能做全量的回归,导致资源严重浪费。

因此,基于业务特性,我们可以将用户中心拆成3个独立的微服务: 网关服务,核心服务,异步消费者服务。网关服务,提供http服务,聚合了各种业务逻辑和服务调用,比如登录时候需要校验的风控或者短信;核心服务,处理简单的业务逻辑以及数据存储,核心服务处在调用链路的终端,几乎不依赖调用其他服务,比如校验Token或者获取用户信息,他们就只依赖于redis或者数据库;而异步消费者服务,则处理并消费异步消息。下文会详细介绍。

这样的设计之后,当有新功能上线时,核心服务和异步消费服务几乎不需要重新发布,只需要发布网关服务,依赖我们核心服务的第三方非常放心,层级也非常的清晰。当然,这样做的代价就是服务的调用链路变长了。由于涉及到网关和核心服务,就需要发布两个服务,而且要做兼容性测试。

二、接口设计

用户中心的接口涉及到用户的核心信息,安全性要求高;同时,承接了较多第三方的调用,可用性要求也高。因此,对用户中心的接口做以下设计:

首先,接口可以拆分为面向Web和面向App的接口。Web接口需要做到跨域情况下的单点登录,加密、验签和token校验的方式也同App端的不一样。

其次,对核心接口做特殊处理。比如登录接口,在逻辑和链路上做了一些优化。为什么要对这些接口做特殊处理呢?假如用户不能登录,用户会非常恐慌,客诉量会立马上来。

那怎么做呢?一方面,我们将用户核心信息表做简单。用户的信息当中会包含userId、手机号码、密码、头像、昵称等字段,假如把用户的这些所有信息都保存在一张表中,那么这张表将会异常庞大,变更字段变得异常困难。因此,需要将用户表拆分,将核心的信息保存在用户表中,比如userId、username、手机号码、密码、盐值(随机生成)等;而一些如性别,头像,昵称等信息保存在用户资料表中。

另一方面,我们需要将登录的核心链路做短,短到只依赖于读库。一般情况下,用户登录后,需要记录用户登录信息,调用风控或者短信等服务。对于登录链路来说,任何一个环节出现问题都有可能导致用户无法登录,那么怎么样才能做到最短的链路呢?方法就是依赖的服务可自动降级。比如说反欺诈校验出问题了,那么它自动降级后使用它的默认策略,极端情况下只做密码校验,主库挂了之后还能到从库读取用户信息。

最后就是接口的安全性校验。对App接口我们需要做防重放和验签。验签可能大家比较熟悉,但是对防重放这个概念可能相对陌生。防重放,顾名思义就是防止请求重复发送。用户请求在特定时间段内只能请求一次。即使用户请求被攻击者挟持,在一段时间内也无法重复请求。如果攻击者想要篡改用户请求再发送,对不起,请求不会通过。得益于大数据的支持,结合终端,我们还可以把每个用户行为画像存储在系统中(或者调用第三方服务)。用户发起请求后,我们的接口会根据用户画像对用户进行诸如手机号码校验、实名认证、人脸或者活体校验。

三、分库分表

随着用户的增长,数据超过了1亿,怎么办?常见的办法就是分库分表。我们来分析一下用户中心常见的一些表结构:用户信息表,第三方登录关联表,用户事件表。从上述表中可以看出来,用户相关的数据表增长相对缓慢,因为用户增长是有天花板的。用户事件表的增长是呈指数级增长,因为每个用户登录、变更等密码及变更手机号码等操作是不限次数。

因此,首先我们可以先把用户信息表垂直切分。正如上面说的,将用户ID、密码、手机号、盐值等常见字段从用户信息表中拆分,其他用户相关的信息用单独一张表。另外,把用户事件表迁移至其他库中。相比于水平切分,垂直切分的代价相对较少,操作起来相对简单。用户核心信息表由于数据量相对较少,即使是亿级别的数据,利用数据库缓存的机制,也能够解决性能问题。

其次,我们可以利用前后台业务的特性采用不同的方式来区别对待。对于用户侧前台访问:用户通过username/mobile登录或者通过uid来查询用户信息。用户侧信息的访问通常是单条数据的查询,我们可以通过索引多次查询来解决一致性和高可用问题。对于运营侧后台访问:根据年龄、性别、登录时间段、注册时间段等来进行查询,基本上都是批量分页查询。但是由于是内部系统,查询量低,对一致性要求低。如果用户侧和运营侧的查询采用同一个数据库,那么运营侧的排序查询会导致整个库的CPU上升,查询效率下降,影响到用户侧。因此,运营侧使用的数据库可以是和用户侧同样的MySQL离线库,如果想要增加运营侧的查询效率,可以采用ES非关系型数据库。ES支持分片与复制,方便水平分割和扩展,复制保证了ES的高可用与高吞吐,同时能够满足运营侧的查询需求。

最后,如果还是要水平切分来保证系统的性能,那么我们采取什么样的切分方式呢?常见的方法有索引表法和基因法。索引表法的思路主要是UID能够直接定位到库,但是手机号码或者username是无法直接定位到库的,需要建立一个索引表来记录mobile与UID或者username与UID的映射关系的方式来解决这个问题。通常这类数据比较少,可以不用分库分表,但是相比直接查询,多了一次数据库查询的同时,在新增数据的时候还多了一次映射关系的插入,事务变大。基因法的思路是我们将username或者mobile融入到UID中。具体做法如下:、

  1. 用户注册时,根据用户的手机号码,利用函数生成N bit的基因mobile_gen,使得mobile_gen=f(mobile);
  2. 生成M bit全局唯一的id,作为用户标识;
  3. 拼接M和N,作为UID赋给用户;
  4. 根据N bit来取余来插入到特定数据库;
  5. 查找用户数据的时候,将用户UID的后N bit取余来落到最终的库中。

从上述过程中看,基因法只适用于某类经常查询的场景,比如用手机号码登录,如果用户使用username登录就比较麻烦了。因此大家以根据自己的业务场景来选择不同的方式水平切分。

四、Token之柔性降级

用户登录之后,另一个重要的事情就是Token的生成与校验。用户的Token分为两类, 一类是web端登陆生成的Token, 这个Token可以和Cookie结合, 达到单点登陆的效果,在此不细说了。另外一类就是APP端登录生成的Token。用户在我们的APP输入用户名密码之后,服务端会对用户的用户名密码进行校验,成功之后从系统配置中心获取加密算法的版本以及秘钥,并按照一定的格式排列用户ID,手机号、随机码以及过期时间,经过一系列的加密之后,生成了Token之后并将其存入Redis缓存。而Token的校验就是把用户ID和Token组合并校验是否在Redis中存在。那么假如Redis不可用了怎么办呢?这里有一个高可用和自动降级的设计。当Redis不可用的时候, 服务端会生成一个特殊格式的Token。当校验Token的时候,会对Token的格式进行一个判断。

假如判断为Redis不可用时生成的Token,那么服务端会对Token进行解密,而Token的生成是由用户ID,手机号、随机码和过期时间等数据按照特定顺序排列并加密而来的, 那么解密出来的数据中也包含了ID,手机号码,随机码和过期时间。服务端会根据获取到的数据查询数据库, 比对之后告诉用户是否登录成功。由于内存缓存redis和数据库缓存性能的差距,在redis不可用的情况下,降级有可能会导致数据库无法及时响应,因此需要在降级的方法上加入限流。

五、数据安全

数据安全对用户中心来说非常重要。敏感数据需要脱敏处理,对密码更是要做多重的加密处理。应用虽然有自己的安全策略,但如果把黑客限制在登录之前,那应用的安全性将得到大幅度的提升。互联网上用户明文数据遭到泄露的案件屡屡发生,因此各大企业对数据安全的认识也提到了前所未有的高度。而即使使用了MD5和salt的加密方式,依然可以使用彩虹表的方式来破解。那么用户中心对用户信息是怎么保存的呢?

首先,正如上文中提到的用户密码、手机号等登录信息和其他的信息分离,而且在不同的数据库中。其次,对用户设置的密码进行了黑名单校验,只要符合条件的弱密码,都会拒绝提交,因为不管使用了什么加密方式的弱密码,都极其容易破解。为什么呢?因为人的记性很差,大部分人总是最倾向于选择生日,单词等来当密码。6位纯数字可以生成100万个不同的密码,8位小写字母和数字的组合大概可以生成2.8万亿个不同的密码。一个规模为7.8万亿的密码库足以覆盖大部分用户的密码,对于不同的加密算法都可以拥有这样一个密码库,这也就是为什么大部分网站都建议用户使用8位以上数字加字母密码的原因。当然,如果一方面加了盐值,另一方面对密钥分开保管,破解难度会指数级增加。

最后,可以用bcrypt/scrypt的方式来加密。bcrypt算法是基于Blowfish块密钥算法来实现的,bcrypt内部实现了随机加盐处理,使用bcrypt之后每次加密后的密文都不一样,同时还会使用内存初始化hash过程。由于使用内存,虽然在CPU上运行很快,但是在GPU上并行运算并不快。随着新的FPGA集成了大型RAM,解决了内存密集IO的问题,但是破解难度依然不小。而scrypt算法弥补了bcrypt算法的不足,它将CPU计算与内存使用开销都指数级提升了。bcrypt和scrypt算法能够有效抵御彩虹表,但是安全性的提升带来了用户登录性能的下降。用户登录注册并不是一个高并发的接口,所以影响并不会特别大。因此在安全和性能方面需要依据业务类型和大小来做平衡,并不是所有的应用都需要使用这种加密方式来保护用户密码。

六、异步消费设计

此处的异步消费,就是上文提到的异步消费服务。用户在做完登录注册等操作后,需要记录用户的操作日志。同时,用户注册登录完毕后,下游业务需要对用户增加积分,赠送礼券等奖励操作。这些系统如果都同步依赖于用户中心,那么整个用户中心将异常庞大,链路非常冗长,也不符合业内的“大系统做小“的原则。依赖的服务不可用之后将会造成用户无法登录注册。因此,用户中心在用户操作完之后,将用户事件入库后发送至MQ,第三方业务监听用户事件。用户中心和下游业务解耦,同时用户操作事件入库后,在MQ不可用或者消息丢失的时候可做补偿处理。用户的画像数据也在很大程度上来源于此处的数据。

七、灵活多样的监控

用户中心涉及到用户的登录注册更改密码等核心功能,能否及时发现系统的问题成为关键指标,因此对业务的监控显得尤为重要。需要对用户中心重要接口的QPS、机器的内存使用量、垃圾回收的时间、服务的调用时间等做详细的监控。当某个接口的调用量下降的时候,监控会及时发出报警。除了这些监控之外,还有对数据库Binlog的写入,前端组件,以及基于ZipKin全链路调用时间的监控,实现从用户发起端到结束端的全面监控,哪怕出现一点问题,监控随时会告诉你哪里出问题了。比如运营互动推广注册量下降的时候,用户中心就会发出报警,可以及时通知业务方改正问题,挽回损失。

八、总结

本文从服务架构设计,接口设计,token降级,数据安全和监控等方面介绍了亿级用户中心的设计,当然用户中心的设计远不止这些,还会包含用户数据的分库分表,熔断限流,第三方登录等,在本文中就不一一赘述。尽管本文中设计的用户中心能够满足大部分公司的需求,但是还存在一些比较大的挑战:在鉴权服务增长的情况下,如何平滑的从用户中心剥离;监控的侵入性以及监控的粒度的完善;另外服务的安全性、可用性、性能的提升永远都没有尽头,也是我们孜孜追求的目标。在未来的日子里,希望能够通过大家的努力,使用户中心的技术体系更上一层楼。

作者:vivo 游戏技术团队

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