Feed服务架构-新浪微博新员工培训议题
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2013年8月新员工培训topic-Feed服务架构
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- 4. 课前准备 • Feed业务介绍 精简Feed系统 = 用户 + 关系 + 内容
- 5. 课前准备 • 分组设计Feed架构方案 • 数据指标： 每秒万级的调用量，每秒新增千级数据，现有百亿级数 据，每个用户平均关注好友数为100，要求平均响应时间 控制在30ms以内 • 设计要求： 业务实现上主要包括发布Feed和展示好友Feed列表。请 同时结合可用性、成本因素，设计Feed架构方案。需要 涵盖数据库和缓存设计 • 注：不需要考虑用户、关系、计数相关设计
- 6. 课前准备 • 参考资料： • Brewer's CAP Theorem •思考Feed架构中权衡点是什么？ • Jeff Dean：Numbers Everyone Should Know •思考所设计的Feed架构需要多少服务器资源？ • memcached全面剖析
- 7. 课前准备 • 参考资料：相关系统设计方案 • Facebook ：Facebook news-feed（QCon 2012） • Twitter：Timelines-Twitter（Qcon 2012） • Sina Weibo：《构建可扩展的微博架构》、《新浪微 博cache设计谈》 • Tencent Weibo：《腾讯微博架构介绍》 • RenRen：《人人网Feed系统结构浅析》
- 8. 课前准备 • 参考资料：服务器机型 • 前端机型：2 * intel E5-2620 6核、12G内存、1 * 300G SAS • 缓存机型：2 * Intel E5- 2620 6核、128G内存、4 * 300G SAS • 数据库机型（SAS）：2 * Intel E5- 2603 4核、64G 内存、12 * 300G SAS • 数据库机型（SSD）：2 * Intel E5- 2609 4核、64G 内存、2 * 300G SSD
- 9. 课前准备 • 课前准备 • 了解Feed业务 • 使用现有的组件类库（Memcached、Mysql等） • 多线程、异步编程模型（BlockingQueue、Future等） • 预习参考资料
- 11. Feed服务架构 • CAP原则
- 12. Feed服务架构 • CAP原则
- 13. Feed服务架构 • 推拉模式探讨 – 推模式 • 写入消息 insert into feeds(user_id, author_id, feed_id) select $user_id, follwer_id, $feed_id from followers • 获取消息 select * from feeds where user_id = $user_id user_id author_id feed_id 10001 20001 1111111111 10002 20001 1111111111 10003 20001 1111111111
- 14. Feed服务架构 • 推拉模式探讨 – 推模式 • 空间换时间：存储容量瓶颈？ • 粉丝越多推送量越大：姚晨5000万粉丝怎么推送？ • 延迟推送？延迟是否可接受？ • 变更通知成本高：加关注、取消关注、删除Feed？ • 系统复杂度变高？
- 15. Feed服务架构 • 推拉模式探讨 – 拉模式 • 写入消息 insert into feeds(user_id, feed_id) values($user_id, $feed_id) • 获取消息 select * from feeds where user_id in (select following_id from following) user_id feed_id 10001 1111111111 10002 222222222
- 16. Feed服务架构 • 推拉模式探讨 – 拉模式 • 时间换空间？ • 动态聚合怎么保证响应时间？ • 并行获取？存储靠近计算？
- 17. Feed服务架构 • 推拉模式对比 推 拉 获取Feed 简单、高效 实时计算量大，与好友数量 相关 发表Feed 推送给所有粉丝 不推送 变更通知 加关注、取消关注、删除 Feed等都需要变更 不需要 好友多、粉丝少 适合 不适合 好友少、粉丝多 不适合 适合 好友多、粉丝多 ？ ？
- 18. Feed服务架构 • 请求量统计 • 拉模式： • Read：请求量（1w）* 好友数（100） = 100w • Write：写入量（1000） • 推模式： • Read：请求量（1w） • Write：写入量（1000） * 粉丝数（100？）= 10w 需要多少服务器资源？
- 19. Feed服务架构
- 21. Feed服务架构
- 22. Feed服务架构 • Memcached Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load.
- 23. Feed服务架构 Mysql Web Memcached • 节点故障？ • Failover • 一致性hash • Master/Slave • 节点hang住、网络延迟？ • Failover • 打造高可用缓存
- 24. Feed服务架构 Mysql Web Memcached • 命中率低？ • 预热、防止雪崩 • 过期策略、剔除率 • 容量瓶颈？ • 分布式多节点部署 • 压缩存储 • 带宽瓶颈？ • 网卡、交换机 • 连接数瓶颈？ • 打造高可用缓存 – 容量规划
- 25. • 微博的实践 – 数据库发展历程 – 缓存发展历程 微博发展历程
- 26. • 第一版本Feed快速搭建完成并上线 Mysql Web content id long content varchar timeline uid long id long 微博数据库发展历程
- 28. • 问题出现 – 读请求很慢，大量mysql慢查询和超时情况 – 前端和缓存层面也都做了扩容，但是问题依旧 – 高峰期间写请求较多慢的情况 微博数据库发展历程
- 29. • Scale Up – 硬件升级（Cpu、磁盘和内存等） – 同时开始准备扩展mysql及其做sql优化 微博数据库发展历程
- 30. • 传统关系型数据库选择CAP中的CA – 保证了高可用性和数据一致性 – 实现分布式数据库集群相对比较困难 – 扩展时面临更多的挑战 微博数据库发展历程
- 31. • 数据库Scalability – Scale Up（集中式） • 简单快速实现，不需要改造程序 • 较低运维成本，节省机架和能耗成本 • 高端服务器 • 将会碰到瓶颈点 – Scale Out（分布式－Sharding） • 需要程序和数据库设计层面支持 • 较高运维成本，占用更多机架和耗费更多能耗 • 普通服务器 • 可持续性的水平扩展方式 – Scale Up & Scale Out 微博数据库发展历程
- 32. • 扩展前准备工作 – select t.id, c.content from timeline t left join content c where t.uid=? – 这样的sql语句假定content和timeline在同一 数据库中，并且是单表结构。 • 如果content和timeline拆分到不同数据库？ • 如果content和timeline要分库和分表？ 微博数据库发展历程
- 33. • 数据库只是存储 – 在数据库层面没有业务逻辑 – 业务逻辑在应用端处理 – sql语句应该是 • select id from timeline where uid =？ • select id,content from content where id in (?) 微博数据库发展历程
- 34. • 优化sql语句 – 简单的sql语句 • 避免join、子查询、游标等复杂操作 • 只返回需要的数据 – 合理的使用索引 • 减少随机读，提高性能 – 避免分布式事务 • BASE原则 微博数据库发展历程
- 35. • 问题出现 – mysql读写再次出现瓶颈 – 出现瓶颈时各业务互相影响 微博数据库发展历程
- 43. • 水平拆分 – 分库 • 物理库和逻辑库 – 分表 • hash分布和时间分布 微博数据库发展历程
- 44. • 一些注意事项 – 拆分为足够多的逻辑库（如32） • 方便后续扩容为物理库 – 避免更改字段 • 百亿级数据量的库表更改字段会是怎么样？ – 节省存储空间 • 选择合适的数据类型，能选tinyint就不选int… • 合理的压缩存储，如pb替换json等 微博数据库发展历程
- 45. • 问题出现 – mysql出现慢查询 – 更多是发生在查看历史发博量非常大的用户的 微博列表的时候 微博数据库发展历程
- 46. • 一级索引按月拆分 – 增加二级索引 timeline uid long id long timeline_si uid long stat_date date count int 微博数据库发展历程
- 47. • 一级索引按月拆分 – 通过二级索引获取对应月份 – 通过一级索引获取具体数据 timeline_si uid stat_date count 100001 2013-08-01 2 100001 2013-07-01 2 100001 2013-06-01 1 …… …… …… timeline_1308 uid id 100001 555555 100001 444444 …… …… timeline_1307 uid id 100001 333333 100001 222222 …… …… timeline_1306 uid id 100001 111111 …… …… 微博数据库发展历程
- 48. • Sharding小结 – 垂直拆分 • 实现简单 • 扩展能力有限，并且强关联的业务不容易再细拆 – 读写分离 • 主要缓解读压力，读节点可扩展 • 存在主从同步问题，最终体现在一致性问题上 – 水平拆分 • 扩展性强，但是需要预先规划好分库分表策略 • 实现相对比较复杂 微博数据库发展历程
- 51. • 数据库发展历程小结 – 扩展性：Scale Up -> Scale Out -> Scale Up – 系统设计：简单 -> 复杂 -> 简单 – 水平扩展：垂直拆分 -> 读写分离 -> 水平拆分 ->冷热分离 – 权衡出最合适的方案 微博数据库发展历程
- 53. • 问题出现 – Mysql出现性能瓶颈，读取压力过大 • 单台mc容量有限，缓存数据大量过期 • 缓存命中率下降，进而导致大量请求穿透到mysql – memcached出现慢查询情况 • mc单机吞吐量有限，读压力超过可支撑最大限度 • 带宽成为瓶颈 微博缓存发展历程
- 55. • 问题出现 – 某memcached crash，读写此mc报错 • 可能是硬件或其它原因导致crash • 典型的单点问题 微博缓存发展历程
- 56. • 防单点 – failover – 一致性哈稀 微博缓存发展历程
- 57. • 如果有资源：master/slave Mysql Web Memcached Master Cluster Memcached Slave Cluster 微博缓存发展历程
- 58. • 问题出现 – mysql压力再次过大，性能出现瓶颈 – mc容量出现瓶颈，命中率降低 微博缓存发展历程
- 59. • 在线扩容memcached – 保证高可用，注意命中率 Slave node1 node2 node3 Backup(old master) node1 node2 node3 Master(new master-empty) node1 node2 node3Client (get) node4 微博缓存发展历程
- 60. • 问题出现 – memcached读再次成为瓶颈 – 读取量会持续成倍增长 – 期望有线性扩容的方案 微博缓存发展历程
- 61. • 线性扩展－L1 Cache Slave node1 node2 node3 Master node1 node2 node3 L1 cache node1 node2 node3 Client (get) 微博缓存发展历程
- 62. • 打造高可用缓存－容量规划 – 请求量 – 命中率 • 预热，防止雪崩 – 带宽 • 网卡、交换机 – 存储容量 • 预估存储大小 • 过期策略、剔除率 – 连接数 微博缓存发展历程
- 63. • 小结 无cache 进程内 集中式 分布式 master/slave L1 cache 微博缓存发展历程
- 64. • 架构在不断演化中 – 没有永恒的和一成不变的方案 – 合适的场景使用合适的技术和方案 – 力求简单可靠 – 为未来一段时间考虑但不过度设计
- 65. 课前准备 • 课后作业 – 功能说明 • 发布Feed • 查看关注的好友Feed列表 • 实现上需要包括数据库和缓存相关的，关系列表可以 是程序内部硬编码 • 相关业务数字： 每秒万级的调用量，每秒新增千级数据，现有百亿级数 据，每个用户平均关注好友数为100，要求平均响应时间 控制在30ms以内
- 66. 课前准备 • 课后作业 – 必须实现 • 推拉实现（至少选其一） • 缓存数据结构设计及其容量预估 • 数据库结构设计 • 性能相关评估（内存占用、QPS等） • 多线程、异步编程模型
- 67. 课前准备 • 课后作业 – 加分项 • 数据库分库分表 • 分布式缓存 • 缓存高可用设计 • 压缩存储（Protocol Buffer、ByteBuffer等） • 比较JVM参数在默认情况下与参考资料情况下差异
- 68. QA Thank You
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