FreeSwitch在高并发场景下的部署建议

在高并发、低延迟的毫秒级响应场景下，部署架构需要针对 资源隔离、网络延迟 和 负载均衡 进行深度优化。以下是不同部署方案的对比与建议：

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一、部署方案对比（假设单节点性能基准：FreeSwitch 5k CPS，Redis 10w QPS，MySQL 1k QPS）

方案	延迟	吞吐量	可靠性	适用场景
1. 单机部署	0.1-1ms	低（资源竞争）	低（单点故障）	测试环境/低并发场景（<1k CPS）
2. 分离部署	0.3-2ms	中	中	中等并发（1k-5k CPS）
3. 分布式集群	0.5-3ms	高	高	高并发生产环境（>5k CPS）
4. 混合云架构	1-10ms	弹性扩展	极高	海量请求/弹性伸缩需求

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二、推荐高性能方案（分离部署 + 集群优化）

1. 物理拓扑设计

                     +-----------------+|  负载均衡层      || (HAProxy/Nginx) |+-----------------+↓+----------------------+----------------------+↓                     ↓                     ↓
+-------------+       +-------------+       +-------------+
| FreeSwitch  |       | FreeSwitch  |       | FreeSwitch  |
| 节点1       |       | 节点2       |       | 节点N       |
+-------------+       +-------------+       +-------------+↓                     ↓                     ↓
+-------------+       +-------------+       +-------------+
| Local Redis |       | Local Redis |       | Local Redis | ← 每个FS节点部署本地缓存
+-------------+       +-------------+       +-------------+|                     |                     |+----------+----------+----------+---------+↓+-------------------+| 中央Redis集群     |  ← 全局缓存（Codis/Redis Cluster）+-------------------+↓+-------------------+| MySQL集群         |  ← 主从复制 + ProxySQL读写分离+-------------------+

2. 关键优化点

• FreeSwitch 层：

  • 每个节点部署 本地Redis（9号库），缓存热数据（如近期查询记录），减少跨节点访问。
  • 使用 LuaJIT 协程池 处理异步HTTP请求，避免阻塞主线程。

  -- 示例：协程池初始化
  local coroutine_pool = {}
  for i=1,100 docoroutine_pool[i] = coroutine.create(async_http_handler)
  end
  

• 缓存层：

  • 本地Redis：存储 24小时 内查询的归属地数据（LRU策略）。
  • 中央Redis集群：存储全量数据，通过 PUB/SUB 同步本地缓存更新。

  # Redis 本地节点配置（/etc/redis/redis-9.conf）
  maxmemory 2GB
  maxmemory-policy allkeys-lru
  

• 数据库层：

  • 使用 ProxySQL 实现读写分离，写操作指向MySQL主库，读操作分发到从库。
  • 针对 phone_prefix 表启用 内存引擎（如 MEMORY 表或 Redis持久化）。

  -- 创建内存映射表
  CREATE TABLE phone_prefix_mem (prefix CHAR(7) PRIMARY KEY,province VARCHAR(20),city VARCHAR(20),carrier VARCHAR(10)
  ) ENGINE=MEMORY;
  

3. 延迟控制

• 网络优化：

  • 所有节点部署在同一可用区（同机房），使用 25Gbps 网络。
  • 启用 TCP BBR 拥塞控制算法：

  echo "net.ipv4.tcp_congestion_control = bbr" >> /etc/sysctl.conf
  sysctl -p
  

• 协议优化：

  • Redis 使用 Unix Socket 通信（本地节点） + pipeline 批量操作。

  local red = redis:new()
  red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
  red:connect("unix:/var/run/redis/redis-9.sock")
  

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三、性能压测建议（以10k CPS为目标）

1. 压测工具配置

# 使用 Tsung 模拟真实流量
tsung -f cidlookup.xml start

<!-- cidlookup.xml 片段 -->
<load><arrivalphase phase="1" duration="60" unit="second"><users maxnumber="10000" arrivalrate="200" unit="second"/></arrivalphase>
</load>

2. 监控指标

指标	阈值	监控工具
FreeSwitch CPU	<70%	Prometheus + Grafana
Redis P99延迟	<1ms	redis-cli --latency
MySQL QPS	读<5k, 写<500	Percona Toolkit
网络带宽	<80% 使用率	iftop

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四、容灾与降级策略

1. 缓存雪崩防护

• Redis 集群启用 随机过期时间 + 本地缓存兜底：

  local expire_time = math.random(86400, 86400 + 3600)  -- 24h±1h
  red:expire("prefix:"..prefix, expire_time)
  

2. 降级方案

• 在 cidlookup.conf.xml 中配置降级逻辑：

  <param name="fallback-strategy" value="cache_only"/> <!-- 极端情况仅用缓存 -->
  

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总结建议

• 中小规模（<5k CPS）：选择 分离部署（FreeSwitch + Redis + MySQL 各自独立服务器）。
• 大规模（>5k CPS）：采用 分布式集群架构，重点优化本地缓存和网络延迟。
• 成本敏感场景：使用 混合部署（FreeSwitch 与本地Redis同机，中央Redis/MySQL 独立集群）。

最终需通过实际压测验证，根据业务增长动态调整架构。