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简单剖析新浪微博的网站整体架构

序言
微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的是MyIsam,后台用的是php,缓存为Memcache。
随着应用规模的增长,衍生出的第二代架构对业务功能进行了模块化、服务化和组件化,后台系统从php替换为Java,逐渐形成SOA架构,在很长一段时间支撑了微博平台的业务发展。
在此基础上又经过长时间的重构、线上运行、思索与沉淀,平台形成了第三代架构体系。
我们先看一张微博的核心业务图(如下),是不是非常复杂?但这已经是一个简化的不能再简化的业务图了,第三代技术体系就是为了保障在微博核心业务上快速、高效、可靠地发布新产品新功能。
简单剖析新浪微博的网站整体架构

第三代技术体系
微博平台的第三代技术体系,使用正交分解法建立模型:在水平方向,采用典型的三级分层模型,即接口层、服务层与资源层;在垂直方向,进一步细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台。下面是平台的整体架构图:
简单剖析新浪微博的网站整体架构

如上图所示,正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域,每个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点,相应的定义这个区域的核心功能点,比如区域5主要完成服务层的技术架构。
下面详细介绍水平方向与垂直方向的设计原则,尤其会重点介绍4、5、6中的技术组件及其在整个架构体系中的作用。


水平分层
水平维度的划分,在大中型互联网后台业务系统的设计中非常基础,在平台的每一代技术体系中都有体现。这里还是简单介绍一下,为后续垂直维度的延伸讲解做铺垫:
接口层主要实现与Web页面、移动客户端的接口交互,定义统一的接口规范,平台最核心的三个接口服务分别是内容(Feed)服务、用户关系服务及通讯服务(单发私信、群发、群聊)。
服务层主要把核心业务模块化、服务化,这里又分为两类服务,一类为原子服务,其定义是不依赖任何其他服务的服务模块,比如常用的短链服务、发号器服务都属于这一类。图中使用泳道隔离,表示它们的独立性。另外一类为组合服务,通过各种原子服务和业务逻辑的组合来完成服务,比如Feed服务、通讯服务,它们除了本身的业务逻辑,还依赖短链、用户及发号器服务。
资源层主要是数据模型的存储,包含通用的缓存资源Redis和Memcached,以及持久化数据库存储MySQL、HBase,或者分布式文件系统TFS以及Sina S3服务。
水平分层有一个特点,依赖关系都是从上往下,上层的服务依赖下层,下层的服务不会依赖上层,构建了一种简单直接的依赖关系。
与分层模型相对应,微博系统中的服务器主要包括三种类型:前端机(提供 API 接口服务)、队列机(处理上行业务逻辑,主要是数据写入)和存储(mc、mysql、mcq、redis、HBase等)。


垂直延伸技术架构
随着业务架构的发展和优化,平台研发实现了许多卓越的中间件产品,用来支撑核心业务,这些中间件由业务驱动产生,随着技术组件越来越丰富,形成完备的平台技术框架,大大提升了平台的产品研发效率和业务运行稳定性。
区别于水平方向上层依赖下层的关系,垂直方向以技术框架为地基支撑点,向两侧驱动影响业务架构、监控平台、服务治理平台,下面介绍一下其中的核心组件。


接口层Web V4框架
接口框架简化和规范了业务接口开发工作,将通用的接口层功能打包到框架中,采用了Spring的面向切面(AOP)设计理念。接口框架基于Jersey 进行二次开发,基于annotation定义接口(url, 参数),内置Auth、频次控制、访问日志、降级功能,支撑接口层监控平台与服务治理,同时还有自动化的Bean-json/xml序列化。


服务层框架
服务层主要涉及RPC远程调用框架以及消息队列框架,这是微博平台在服务层使用最为广泛的两个框架。


MCQ消息队列
消息队列提供一种先入先出的通讯机制,在平台内部,最常见的场景是将数据的落地操作异步写入队列,队列处理程序批量读取并写入DB,消息队列提供的异步机制加快了前端机的响应时间,其次,批量的DB操作也间接提高了DB操作性能,另外一个应用场景,平台通过消息队列,向搜索、大数据、商业运营部门提供实时数据。
微博平台内部大量使用的MCQ(SimpleQueue Service Over Memcache)消息队列服务,基于MemCache协议,消息数据持久化写入BerkeleyDB,只有get/set两个命令,同时也非常容易做监控(stats queue),有丰富的client library,线上运行多年,性能比通用的MQ高很多倍。


Motan RPC框架
微博的Motan RPC服务,底层通讯引擎采用了Netty网络框架,序列化协议支持Hessian和Java序列化,通讯协议支持Motan、http、tcp、mc等,Motan框架在内部大量使用,在系统的健壮性和服务治理方面,有较为成熟的技术解决方案,健壮性上,基于Config配置管理服务实现了High Availability与Load Balance策略(支持灵活的FailOver和FailFast HA策略,以及Round Robin、LRU、Consistent Hash等Load Balance策略),服务治理方面,生成完整的服务调用链数据,服务请求性能数据,响应时间(Response Time)、QPS以及标准化Error、Exception日志信息。


资源层框架
资源层的框架非常多,有封装MySQL与HBase的Key-List DAL中间件、有定制化的计数组件,有支持分布式MC与Redis的Proxy,在这些方面业界有较多的经验分享,我在这里分享一下平台架构的对象库与SSD Cache组件。


对象库
对象库支持便捷的序列化与反序列化微博中的对象数据:序列化时,将JVM内存中的对象序列化写入在HBase中并生成唯一的ObjectID,当需要访问该对象时,通过ObjectID读取,对象库支持任意类型的对象,支持PB、JSON、二进制序列化协议,微博中最大的应用场景将微博中引用的视频、图片、文章统一定义为对象,一共定义了几十种对象类型,并抽象出标准的对象元数据Schema,对象的内容上传到对象存储系统(Sina S3)中,对象元数据中保存Sina S3的下载地址。

SSDCache
随着SSD硬盘的普及,优越的IO性能使其被越来越多地用于替换传统的SATA和SAS磁盘,常见的应用场景有三种:
1)替换MySQL数据库的硬盘,目前社区还没有针对SSD优化的MySQL版本,即使这样,直接升级SSD硬盘也能带来8倍左右的IOPS提升;
2)替换Redis的硬盘,提升其性能;
3)用在CDN中,加快静态资源加载速度。
微博平台将SSD应用在分布式缓存场景中,将传统的Redis/MC + Mysql方式,扩展为Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式,SSD Cache作为L2缓存使用,第一降低了MC/Redis成本过高,容量小的问题,也解决了穿透DB带来的数据库访问压力。


垂直的监控与服务治理
随着服务规模和业务变得越来越复杂,即使业务架构师也很难准确地描述服务之间的依赖关系,服务的管理运维变得越来难,在这个背景下,参考google的dapper和twitter的zipkin,平台实现了自己的大型分布式追踪系统WatchMan。


WatchMan大型分布式追踪系统
如其他大中型互联网应用一样,微博平台由众多的分布式组件构成,用户通过浏览器或移动客户端的每一个HTTP请求到达应用服务器后,会经过很多个业务系统或系统组件,并留下足迹(footprint)。但是这些分散的数据对于问题排查,或是流程优化都帮助有限。对于这样一种典型的跨进程/跨线程的场景,汇总收集并分析这类日志就显得尤为重要。另一方面,收集每一处足迹的性能数据,并根据策略对各子系统做流控或降级,也是确保微博平台高可用的重要因素。要能做到追踪每个请求的完整调用链路;收集调用链路上每个服务的性能数据;能追踪系统中所有的Error和Exception;通过计算性能数据和比对性能指标(SLA)再回馈到控制流程(control flow)中,基于这些目标就诞生了微博的Watchman系统。
该系统设计的一个核心原则就是低侵入性(non-invasivenss):作为非业务组件,应当尽可能少侵入或者不侵入其他业务系统,保持对使用方的透明性,可以大大减少开发人员的负担和接入门槛。基于此考虑,所有的日志采集点都分布在技术框架中间件中,包括接口框架、RPC框架以及其他资源中间件。
WatchMan由技术团队搭建框架,应用在所有业务场景中,运维基于此系统完善监控平台,业务和运维共同使用此系统,完成分布式服务治理,包括服务扩容与缩容、服务降级、流量切换、服务发布与灰度。


cache设计

这里简单说一下两个部分,一部分是Feed架构简介,第二是cache的设计。

微博技术核心主要三个,一条微博有很多关注的人,分别将你发表的微博分发到你所有关注的人,聚合就是打开微博首页这里看到我关注人的信息,以及这个微博信息的展现,微博在技术上也称之为status或者Feed,下面图就是一个典型的Feed。

Feed架构刚才是两种设计模式推或者拉,还有第三种方式叫做复合型。做到一定程度单纯推或者拉是不够的。推的话如果把Feed比喻成邮件,推就是inbo不惜是收到的微博,OUTPOX是已发表的微博,发表到所有的粉丝,查看就是直接访问到。PUSH优点就是实现简单,通常做一个种型是首选方案,缺点就是分发量。PULL发表是在自己的outbox,查看是所有关注对象的inbox。 优点节约存储,缺点是计算大量,峰值问题。当前访问量比较大是不是计算得过来,服务器是不是够用,假如说你的服务器是按照你峰值规划你的服务器,在平时时 候是非常多的空闲,这个是不合理,不管推和拉都有一些共同的难题比如说峰值的挑战,比如说世界杯活动在新浪微博每秒钟发表量达到2500条,可以使用异步处理2500个峰值,处理速度慢一点,你关注人不能马上看到,峰值过后保证系统不会被峰值压跨,下面就是cache,现在有一句话对于这种real—time就是说:传统硬盘已经不够用,很多东西要分放在硬盘里面才能满足需求。因此cache设计决定了一个微博系统的优劣。

里面是一种复合型,不是一个简单的推或者拉的类型,因为就是说像新浪微博到这个级别要做很多优化,从模型上就是一个推或者拉的模型,按照它的关系来说,把cache分成需要四种存储的东西,这两个里面跟索引比较类似,第三就是列表和客户自己资料。

看一下第一部分就是inbox微博首页开始ID列表,完全是内存里面,但是有一个缺点,要添加元素需要先AET再SET;第二部分outbox发出微博有存储最新ID在于聚合。为了高效,通常分两部分,第一就是说最新的一个ID列表比如说有100条内容,这个用户很久没有来,这个是空要过来取就要从我工作列表用ID地址聚合起来;第三部分是关注列表,这些都是纯ID,然后following,following加载开销比较大,上百万粉丝,越大的集合越容易变更,改变则需要deleteall减少使用followinglist场景;第四部分contetcache微博内容体里面有一个很重要的内容,热内容。这个用户有200万粉丝,这个内容是热内容,在线粉丝也非常多,多分防止单点访问瓶颈,最终格式预生成,apenAPI需要返回xml,json格式。

刚才说了介绍cache的架构,现在介绍cache的第二个方面就是使用流程。有一个典型的场景,比如说发表cache怎么操作,首页展现怎么操作。发表需要改变三个内容,首先要声称contentcache,对于常规contentcache也要做复制,如果对方粉丝在线会在inbox数值ID变更。

第三方面修改outbox,根据粉丝列表修改inbox数据列表,然后首页Feed操作流程。左边有两个:inbox,outbox。两个是可选的,如果inbox没有一个树型计算,会根据ID列表聚合起来反馈给I用户。

获取首页Feed的流程,首先间看inbocache是否可用,获取关注列表,聚合内容从following关系,根据idlist返回最终Feed聚合内容。最常用两个流程就是这样。

下面介绍微博cache经验谈,首先说流量。打开首页,这个时候打一个I来说,比如说contentcache为例,比如multigntn条Feed,cache大小等于N,并发清且如1000次/秒,总流量等于50,20K。假如微博机房里面有1万并发需要800MBPS贷款,如果不改变价格这个流量是实现不了。再一个1G内网做了很多压力测试,一般环境跑三四百兆已经不错了,你网内不光是访问cache开销,还有很多其他流量,因此微博需要优化带宽访问,可以把热门数据加载到localcache,要用压缩算法,可以做复制,有的时候将一个内部cache分组,不同的服务器组,访问不同的cache减少内网通信的开销。第一个问题就是带宽的问题,其中内销cache开销访问量大第一会碰到瓶颈。第二问题就是hotKeys,要访问姚晨的微博,要建设一个Ilocolcache,删除时间要把所有的都删除。

cache规划方面一些问题,将不同业务,不同长度KEY存储到不同的MEMcache,不同的业务有不同的生命周期,LRUcache小量,memorystorage大部分,更高效的内存利用。

mutex,什么情况会出现这个问题,比如说一个很热的内容,cache里面没有了,因为memcache不是很可靠的东西,你放在里面可能会消失,经常出现这样的情况:一个很热的cache没有了,因为微博系统有很多并发很热数据没有了,非常多的并发如果微博没有一个很好的策略,比如说几十个,几百个加一个内容这会是一个悲剧。给每个KEY加载MUTEX,这个并发连接取数据库,然后把mutex删除成规,这个时候我只需要一个连接,数据库加载到BD里面有可以了。

因为前面已经介绍很多内容,我今天介绍一个很简单的东西就是想关注更多微博平台的技术,有三个方向一个就是S2技 术沙龙,每个月举行一次,另外就是说对很多讲师光做讲座不过瘾,讲座只是传授别人东西,没有能够交流,所以微博对一线架构师有一个自己线下交流,一些实际中遇到的问题,对这些架构师有帮助提高,交流一下自己正在做,或者有一些东西还不成熟,不适合拿出来讲的东西,可以线下交流。另外微博有各新浪微博开发大会,会介绍更多微博平台架构分享的东西。

S2技术沙龙介绍了希望关注分享Web2.0技术,下面有一个它的网址,另外就是说介绍一下即将举行一个新浪微博开发者大会,主要除了宣传作用,希望更多分享新浪微博技术,比如说这个平台需要架构与存储,可能到时候讲比今天更深入一些,会讲一些sinaappengine技术,数据挖掘,合作与商业模式,开发者与平台。目前有一个开发平台的网站。