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做大的艺术–大型网站的架构设计

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2015-05-14 18:31:04

江大可

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作者?邓侃

如果说1980年代是PC的时代,1990年代是互联网的时代,那么当下呢?当下是移动互联网的时代。移动互联网的基本要义,一言以蔽之,就是把手机与网站相连,每部手机在网站上都有独立的个人空间,成为手机的镜像。

一部小小的手机里面,可能同时装载着数十个软件。而且在同一时刻,可能好几个软件在同时运行。另外,还得时刻准备暂停运行,把手机CPU等资源让给电话通话等优先级别高的工作。还有,时刻需要准备应付网络连接中断,手机电池耗尽等等情况。总之,手机软件的结构设计,是做小的艺术。

移动网站的架构设计,与手机软件的架构设计有着本质的不同。如果说手机软件的特点在于小,那么网站的特点在于大。仅中国就有几亿手机用户,作为服务于移动业务的网站,它的质量来自于是否能够同时为大规模并发用户提供服务,是否能够处理海量数据,是否能够在需要扩大网站吞吐量的时候,只需要增加机器,而不需要对网站架构做大手术。这是做大的艺术。

提到做大规模网站,大家一定会想到云计算,想到Google File System,Chubby, BigTable,MapReduce等等。这些技术固然很好,但是它们仅仅是构成一个大型网站的技术要素。实际构建一个大型网站时,光知道技术要素是不够的,还得明白如何把各个要素有机地结合到一起。

“Flickr 网站架构研究”(http://www.ccthere.com/article/2357486)是一篇值得反复阅读的好文章。这篇文章不仅对一个大型网站的架构进行了系统解剖,逐条梳理,而且行文深入浅出。可惜这样的文章不多见。关于大型网站实例的讨论,散落在各处,而且内容零散。

学习和掌握构建大型网站的架构,需要汇总散落的文章,梳理零散的内容。做好这项工作很有意义,但是也比较困难。我们的体会是,不妨抓住以下几个主题,逐个分析大型网站的实例,然后横向比较。

1. Database

数据存储历来是麻烦,尤其是需要存储海量数据的时候,往往单个数据库容量不够,甚至一个数据库集群也不够。常见的解决办法是分割,譬如按用户ID把海量数据分割成若干块,每块存储到一个独立的数据库里去。但是分割的做法降低了join操作的效率。

Google Bigtable的效率如何?好处是什么,缺陷是什么?Bigtable对什么样的情景最适用?根据Bigtable原理实现的开源软件,Hadoop/HBase的运行效率如何?

2. Cache

用户访问网站时,通常读的操作比写的操作更频繁。为了提高读的操作,不妨把相关内容缓存到内存里,减少Disk IO的消耗。

MemCached 最近大热,Wikipedia, YouTube, Digg, Twitter等等大型网站都在用MemCached作为缓存工具。SquidCache和Varnish等等工具,也与缓存沾边。Twitter的做法是把MemCached和Varnish结合起来,同时使用。什么样的内容,应该用什么样的缓存工具?不同的工具间如何协调?各大网站的实际运行的结果,有哪些经验和教训?

3. File System

有些内容,既没必要存放在数据库里,也不适合存放在缓存中,譬如log 和images。在这种情况下,我们需要文件系统。当有海量内容需要存放在文件系统中时,我们需要使用分布式文件系统。Google File System对于什么样的情景适用,什么样的情景不适用?分布式文件系统常常需要相应的锁机制,保证并发的读写操作不相互干扰。Chubby有什么好处?什么情形下不适用?

据说MogileFS更适合存储大量的,但是单体尺寸不大的文件,譬如images。而Google File System更适合存放大尺寸但是数量不多的文件。有没有可能把小尺寸的多个文件,合并成一个大文件,然后存储到Google File System中去。在这种情况下,比较MogileFS与Google FS的性能,是否有高下之分?

4. Thread Management

一套工序通常由若干任务组成。多线程的办法是由一根线程全权负责整套工序的操作。另外一个办法是把工序斩成几段,每一段由一根或几根线程负责,这种办法称为工作台。

常见的是多线程的办法。但是工作台的做法有利于集中计算资源处理繁重的任务,避免瓶颈的出现。但是缺陷是需要在不同线程之间,传递记录中间状态的数据。什么样的情形适合用多线程,什么时候用工作台?

5. Scheduler

同一个网站通常会提供多种服务,不同的服务需要调用不同的业务逻辑。有些业务逻辑可以在同一台服务器上完成,但是当业务逻辑复杂的时候,需要调用多台服务器合作完成。不同服务的受众对象不同,流量也不同,不同时段的流量也不同,同一时段不同服务的流量也不同,所以需要动态地分配计算资源。这是 scheduler的工作。

Scheduler给不同服务器分配工作时,最简单的办法是启动预先安装在该服务器上的相关程序。由于不能保证每个程序都十分完美,当一个程序发生错误时,应当避免整个服务器因此而崩溃,影响其它工作的正常进行。是否需要动用virtual machine,实现各个不同工作之间相互隔绝?

6. Signal Flow and Data Flow

大型网站后台系统经常由众多服务器组成,服务器与服务器之间时不时会发生数据交换,譬如Web Server解析完用户请求后,把请求转发给某一台App Server,这一台App Server完成了部分工作后,把中间数据转发给下一台App Server。而第二台App Server完成任务后,整个工作就结束了,结果应该返回给Web Server。

问题是如何让第一台App Server如何知道应该把中间结果给第二台App Server,而第二台App Server又如何知道它的目的地是Web Server?一个比较有效率的做法,是区别数据流和控制流。Server与Server之间常设通道,专供控制流使用,传递指令去控制数据流的发送。数据流不占用控制流通道,只有在需要时,才建立数据流的通道。

控制流和数据流的组织,需要结合具体的业务逻辑,才能优化设计,减少带宽消耗,缩短数据传输的时间。

7. Instrumentation

网站后台各个部分是否运转正常,哪里是瓶颈,哪里空闲。这些都需要实时监控。不仅及时避免整个后台系统的崩溃,而且可以分析各个部分运行的规律,从而找到优化系统的途径。

问题是,应该选用什么样的监控工具,才能够尽量减少对系统程序的干扰,同时提供有价值的信息?

8. Anti-abuse

通常网站面对的是形形色色的用户,绝大多数用户的行为是友好的,但是不排除少数用户蓄意恶作剧。如果事先没有设计防范措施,少数恶意用户的胡作非为,会干扰其他用户享受正常的服务。

问题是,如何防范并且及时制止恶意行为的发生?

9. Exception Handling

不论预先设想有多周密,实际运行时,总会遇到这样那样的意外情况。譬如敏感词的出现,往往事先没有征兆。所以,在设计系统架构时,应该给网管提供必要工具,应付突发事件。

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