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架构知识

 
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人人网架构1
引用

MySQL
关系型数据库存储系统,我们的DBA团队很强大,每人管理上百台MySQL服务器,其他就不多说了,网上资料太多了

Tokyo Cabinet
一个key-value的存储引擎,日本人开发,国内很多公司也开始使用,我们内部很多地方也用它来代替MySQL来做存储,比如我们的搜索结果页的用户资料,就是用它来做一层MySQL外的冗余存储,目的是加快搜索结果页的显示。在key-value并需要持久存储的场景下,用它比MySQL更有效,Cabinet本身只是一个存储引擎,没有网络处理能力,你可以用它作为自己的某个系统的下层存储引擎,更好的是搭配Tokyo Tyrant使用。

Tokyo Tyrant
一个支持Memcached传输协议的网络接口,由Tokyo Cabinet的作者开发,目的是为Tokyo Cabinet提供网络接入能力,即Tokyo Tyrant处理网络连接,协议解析,然后调用Tokyo Cabinet的API来完成持久化存储。

ICE
一个跨语言的网络通讯框架,框架本身提供了强大的通讯能力,管理工具,负载均衡方案,其跨语言能力也是一个很大的亮点,基于这个框架之上,我们选用合适的语言来提供合适的服务,比如我们使用C++来开发Cache服务,使用Java来开发一些逻辑服务。框架本身可以很重,也可以很轻,具体要看你怎么用:)

Memcached
一个纯内存的key-value的cache系统,高效、稳定,使用广泛,如果你连它都没听说过就太out啦,memcached本身不具备分布式能力,需要依靠Client来实现分布,这里强调一点的是,你应该选择一致性Hash来做key的分布。各种语言的client都有,我们使用spymemcached作为java的Client,spymemcached是一个异步的NIO的memcached client,对网络IO的处理非常的精巧,也更加高效,同时因为提供异步操作方式,可以让你对Memcached的操作有更好的控制能力,Memcached到1.4.0版本之后,开始支持binary protocol,spymemcached对其也支持的比较好,使用binary protocol可以提高对协议的解析效率和网络IO的读写效率。
上面说到我们使用ICE自己开发了Cache服务,为什么我们还要用Memcached呢?主要在对Cache的操作粒度不一样,Memcached对Cache对象以binary byte作为一个整体来操作,需要频繁的序列化和反序列化,我们使用ICE提供的Cache服务,可以以Cache对象的一个或者多个字段来操作,比如一个用户对象,我们可以只更新它的姓名,而Memcached

Nginx
高效、稳定的Web Server,我们利用其代理能力,做跨IDC的请求代理,同时也将其和我们的Resin(Java Web 容器)搭配,放在Resin的前面来解决Resin的对网络连接处理能力弱的问题,在一些小地方也用它来做7层的负载均衡

Resin
一个Java Web Server,比Tomcat更高效,是我们主要的Java Web容器

Squid
代理服务器,我们用他来做图片文件的反向代理缓存

LVS
能提供4层的负载均衡,高效、高可用,高并发。我们用他替代了很多硬件的负载均衡设备

Struts
Java web框架,不过这个已经是历史了,我们开发了一套自己的Web框架替代了它,未来我们也会把我们的内部的这套Web框架开源出来

Lucence
基于Java的搜索引擎框架,用它我们构建了一个搜索集群来提供搜人的服务

Netty
一个Java的网络框架,和apache的mina类似,但比mina更高效,我们用来做一些小的服务

Ganglia
一个监控系统,帮组我们了解我们每台Server的资源利用情况

还有些小东西就不列出来了,最后要说的一点就是,对这些开源软件或者系统,我们都非常的了解,或者说知根知底,从API到内部实现原理,甚至到一些源码的细节。

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。

书接上文,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。

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评论
1 楼 冰封--world 2012-08-08  
  
  :idea:  :idea:  :idea:  :idea:  :arrow:  :wink:  :lol:  :!:  :!:  :evil:  :x  :twisted: 

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