浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构

avatar 2021年10月22日18:01:17浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构已关闭评论 76

 据了解,随着用户数量的不断扩增,在高峰期,新浪微博的服务器每秒要接受100万以上的响应请求,压力可谓空前。童剑表示,面对如此高的并发访问量,新浪在技术上所遇到的挑战也相当大。比如整体的技术平台如何做性能扩展?局部技术单元如何做性能扩展?并设计系统使能通过增加服务器即可实现服务能力扩容。不过,服务器数量的增加,会带来服务器采购成本的激增,而大量服务器快速部署上线又会对效率提出新的挑战,新困难层出不穷。
  对此,新浪也在不断地寻找更完善的解决方案来满足他们的需求。新浪网研发中心平台架构部的思路是:
  1、先规划整体,从大的技术体系上来保证能有效解决性能问题、成本问题、效率问题、可靠性问题;
  2、然后再从局部着手,保证每个技术单元都能够从性能、可靠性方面满足需求;
  3、同时在应用和系统的设计上,增加对故障容错的处理能力;
  4、在产品运维上,加强风险控制,提高监控的有效性。
  而在海量数据的处理方面,新浪则分别利用Hadoop的HDFS实现海量数据存储、用MapReduce实现分布式计算,有些数据还使用了HBase进行存储和查询。除此之外,也大量采用了Hive、Zookeepr等技术。

集群的运维管理和交互仍是Hadoop应用瓶颈
  Hadoop源于互联网,也回馈于互联网,互联网企业可以说是当前Hadoop技术应用最广泛、最深入的领域。如今大多数机构都已经部署了各自的IT业务系统,Hadoop技术与现有IT架构如何实现无缝整合,成为了许多用户非常关心的话题。在童剑看来,目前互联网领域的Hadoop应用在大规模的使用情况下,瓶颈还是比较多的。一方面是集群的运维管理和监控,这方面的工具现在还不够成熟,需要运维工程师有较为丰富的经验。运维工程师除了要掌握硬件的资源使用情况,还需要部署一些管理软件来实现管理。另一方面则是由于集群中各组件之间的交互响应性能较差,在集群达到一定规模后,要有针对性的对其进行改进和优化。

微博平台的技术体系,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:
浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构

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。

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