人人网中间层的设置

看到一个关于人人架构中的问题，觉得很不错，分享给大家...

 

 

由开源软件组成的系统

与很多大型的网站一样，人人网的系统全部是由开源软件构建的。使用Nginx做前端接入，resin做容器，Memcached做通用cache，MySQL做数据库，使用Linux操作系统。
除了上述的部分外，人人网还有一个与众不同的中间层。中间层以服务的形式存在，位于MySQL和resin中间，提供高并发低成本的数据访问层。

数据库的压力

在上述结构系统中，数据库的性能往往成为系统瓶颈。人人网在发展的过程中不断重构，改变最大的就是数据库部分。大概的步骤是“优化SQL”，“业务拆分”，“垂直拆分”和“水平拆分”几个阶段，关于数据库优化的细节将来再引用到这里。
经过优化后的数据库，单台可以承担每秒3000次的主键查询。再提高性能的优化，我们采用的方案是使用中间层。

性能目标

增加中间层可以在不增加服务器数量的前提下，提高服务的整体性能，并且提高系统的可扩展性。这里简要列举一些使用中间层服务优化的效果。

实时更新的数据

用户的个人信息数据，目前的写操作500次/秒，读操作2万次/秒。这些数据分布在数十个数据表中，如果用数据库做10次主键查询，需要的时间将会非常可观。中间层的缓存服务把这个性能稳定在了99.9%的请求时间小于20ms。
判断好友关系，读操作900次/秒。这个操作现在使用6G内存存储了所有的好友关系，在2ms内返回任意两人的好友关系。
关联查询，仅好友列表就有1300次/秒。如果使用关联查询，数据库需要同步很多无用的字段。现在只需要两次内存请求，并且衍生出很多种类的排序。

大量聚合的访问

聚合的页面在SNS中是访问量最大的部分。首页集成的功能多达17个模块，这些模块之间的关系相对独立。为了快速的把这些数据集合在一起，就需要迅速获取数据。
我们对整体技术框架的要求是，关键页面执行时间要在100ms以内。

Session同步

众多的resin服务器之间，如何共享用户身份验证的结果，在各种session共享机制中，我们的方案是使用中间层服务来集中存储的。

待续

问题篇只是开端，接下来的“求解篇”将会分析人人网中间层的主要应用场景。“实践篇”将会举例一个典型的中间层服务。

人人网中间层：求解篇

为了提高性能，在人人网的技术结构中，在数据库和页面之间，有中间层。中间层高性能的基础是用内存代替磁盘。

用内存代替磁盘

数据库系统的最大瓶颈在磁盘IO，大量的小数据请求不是磁盘的强项。人人网中间层服务就是利用了内存代替硬盘的方法来提高整体性能。有了这层服务以后，以前的数据库关联查询被提前计算并缓存，需要访问时直接获取。
通用的Memcached缓存方案也有些不足，数据不能自己变化，也不能部分变化。于是人人网选择了自己实现缓存的方式。
在自己实现缓存的过程中，管理内存相对容易，通信协议是比较复杂的部分，我们在这方面选择了开源的Ice通信框架（http://www.zeroc.com）来完成繁琐的工作，至今它都工作的很好。
Ice通信框架在人人网完成了两件事，通信和定位。客户端通过IceGrid组件定位到需要的服务地址，将请求发送到中间层服务，中间层服务将结果返回。客户端只需要知道一个地址就可以找到所有的服务；同时，众多服务也可以在不同的服务器之间随意迁移。在现在的人人网有超过500个Ice写成的中间层服务在运行。

定制的内存数据

用Ice解决了通信和部署的问题后，中间层服务就是核心的数据结构管理。概括的说，就是灵活变化，保证速度。下面列举若干使用了中间层服务的情况

一份数据 多种排序

在人人网的好友页，有很多排序方式可以显示好友列表。每种列表都是从一个按ID排序的服务中获取的，再经过排序，缓存在各个顺序的列表中。

随时间变化的数据

在很多列表页面，都会显示“在线标志”，这个标志是冗余在各个列表的缓存当中，定期刷新的。这些需要和cache一起实现的业务逻辑，在人人网中间层当中非常普遍。

特殊类型

我们用了一个bit保存用户的激活状态。200M内存可以保存全部int范围的状态。并且查询和更新速度飞快。
接下来的实践篇将会用这个为例子展示中间层的实现。

人人网中间层：实践篇

之前的问题篇和求解篇描述了人人网在发展过程中遇到的问题，并且介绍了我们采用中间层来提高性能的解决方案。今天的实践篇将通过一个例子来实现一个中间层服务。
这个服务要达到的目的是快速的查询用户是否有效，数据将要使用bitset保存在内存中，每个用户一位，仅保存正整数约21亿，占用内存256M。

开始编码

下面的代码都在这个位置保存：http://gitorious.org/renren/bitserver。

接口定义

定义接口如下：

#include <Ice/BuiltinSequences.ice>
module renren {
struct BitSegment {
int begin;
int end;
Ice::ByteSeq data;
};
interface BitServer {
bool get(int offset);
Ice::BoolSeq gets(Ice::IntSeq offsets);
BitSegment getSegment(int begin, int end);
};
};

这个BitServer.ice文件，通过slice2cpp命令编译成为服务端的Skeleton文件：

slice2cpp -I/opt/Ice-3.3/slice BitServer.ice

服务端

有了上面生成的服务端文件后，就可以实现我们自己的业务功能了。
BitServerI.h和BitServerI.cpp，暂时只是实现了单个get的接口。

#ifndef __BitServerI_h__
#define __BitServerI_h__#include <BitServer.h>

#define SIZE_OF_BIT 2147483647
#include <bitset>

namespace renren
{

class BitServerI : virtual public BitServer
{
public:
void initialize();

virtual bool get(::Ice::Int,
const Ice::Current&);

virtual ::Ice::BoolSeq gets(const ::Ice::IntSeq&,
const Ice::Current&);

virtual ::renren::BitSegment getSegment(::Ice::Int,
::Ice::Int,
const Ice::Current&);
private:
std::bitset<SIZE_OF_BIT> bits_;
};

}

#endif

#include <BitServerI.h>
#include <Ice/Ice.h>int main(int argc, char** argv) {
int status = 0;
Ice::CommunicatorPtr ic;
try{
ic = Ice::initialize(argc, argv);
Ice::ObjectAdapterPtr adapter = ic->createObjectAdapter(“BitServer”);
renren::BitServerI* obj = new renren::BitServerI;
obj->initialize();
adapter->add(obj, ic->stringToIdentity(“BitServer”));
adapter->activate();
ic->waitForShutdown();
} catch (const Ice::Exception& e) {
std::cerr << e << std::endl;
status = 1;
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << e.what() << std::endl;
status = 1;
} catch (…) {
std::cerr << “unknown exception” << std::endl;
status = 1;
}
if (ic) {
try {
ic->destroy();
} catch (const Ice::Exception& e) {
std::cerr << e << std::endl;
status = 1;
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << e.what() << std::endl;
status = 1;
} catch (…) {
std::cerr << “unknown exception” << std::endl;
status = 1;
}
}
return status;
}

void
renren::BitServerI::initialize() {
for (int i=0; i<0xFFFFF;i=i+2) {
bits_[i]=true;
}
}

bool
renren::BitServerI::get(::Ice::Int offset,
const Ice::Current& current)
{
if(offset < 0) return false;
return bits_[offset];
}

::Ice::BoolSeq
renren::BitServerI::gets(const ::Ice::IntSeq& offsets,
const Ice::Current& current)
{
return ::Ice::BoolSeq();
}

::renren::BitSegment
renren::BitServerI::getSegment(::Ice::Int begin,
::Ice::Int end,
const Ice::Current& current)
{
return ::renren::BitSegment();
}

客户端

我们使用Java作为客户端，首先用slice2java工具生成Java的Proxy类。

slice2java -I/opt/Ice-3.3/slice BitServer.ice

然后自己实现客户端代码：

package renren;

public class BitServerAdapter {
private final String endpoints_;
private Ice.Communicator ic_;
private renren.BitServerPrx prx_;

public BitServerAdapter(String endpoints) {
this.endpoints_ = endpoints;
}

public void initialize() {
ic_ = Ice.Util.initialize();
prx_ = renren.BitServerPrxHelper.uncheckedCast(ic_.stringToProxy(endpoints_));
}

public boolean get(int id) {
return prx_.get(id);
}

public static void main(String[] args) {
BitServerAdapter adapter = new BitServerAdapter(args[0]);
adapter.initialize();
boolean ret = adapter.get(Integer.valueOf(args[1]));
System.out.println(ret);
System.exit(0);
}
}

性能测试

完成了代码，来测试一下性能吧。
首先启动服务器

target/bitserver –Ice.Config=config

再启动客户端

java -cp /opt/Ice-3.3/lib/Ice.jar:target/bitclient.jar \
renren.BitServerAdapter “BitServer:default -p 10000” 1022

在客户端调用增加循环50000次，单线程平均每秒处理一万次。

在多线程的环境下，单个服务器每秒可处理的请求8万次左右，已经超过了目前的需要。

来自：http://ugc.renren.com/2009/12/28/renren-ice-problem/ 

和http://ugc.renren.com/2010/01/11/renren-ice-part2

和http://ugc.renren.com/2010/02/20/renren-ice/