Tumblr每月页面浏览量超过150亿次,已经成为火爆的博客社区。用户也许喜欢它的简约、美丽,对用户体验的强烈关注,或是友好而忙碌的沟通方式,总之,它深得人们的喜爱。
每月超过30%的增长当然不可能没有挑战,其中可靠性问题尤为艰巨。每天5亿次浏览量,峰值每秒4万次请求,每天3TB新的数据存储,并运行于超过1000台服务器上,所有这些帮助Tumblr实现巨大的经营规模。
创业公司迈向成功,都要迈过危险的迅速发展期这道门槛。寻找人才,不断改造基础架构,维护旧的架构,同时要面对逐月大增的流量,而且曾经只有4位工程师。这意味着必须艰难地选择应该做什么,不该做什么。这就是Tumblr的状况。好在现在已经有20位工程师了,可以有精力解决问题,并开发一些有意思的解决方案。
Tumblr最开始是非常典型的LAMP应用。目前正在向分布式服务模型演进,该模型基于Scala、HBase、Redis(著名开源K-V存储方案)、Kafka(Apache项目,出自LinkedIn的分布式发布-订阅消息系统)、Finagle(由Twitter开源的容错、协议中立的RPC系统),此外还有一个有趣的基于Cell的架构,用来支持Dashboard(CSDN注:Tumblr富有特色的用户界面,类似于微博的时间轴)。
Tumblr目前的最大问题是如何改造为一个大规模网站。系统架构正在从LAMP演进为最先进的技术组合,同时团队也要从小的创业型发展为全副武装、随时待命的正规开发团队,不断创造出新的功能和基础设施。下面就是Blake Matheny对Tumblr系统架构情况的介绍。
网站地址 主要数据1. 相对其他社交网站而言,Tumblr有其独特的使用模式:
2. Tumblr目前运行在一个托管数据中心中,已在考虑地域上的分布性。
3. Tumblr作为一个平台,由两个组件构成:公共Tumblelogs和Dashboard
Tumblr最开始是托管在Rackspace上的,每个自定义域名的博客都有一个A记录。当2007年Rackspace无法满足其发展速度不得不迁移时,大量的用户都需要同时迁移。所以他们不得不将自定义域名保留在Rackspace,然后再使用HAProxy和Varnish路由到新的数据中心。类似这样的遗留问题很多。
开始的架构演进是典型的LAMP路线:
Dashboard采用了“扩散-收集”方式。当用户访问Dashboard时将显示事件,来自所关注的用户的事件是通过拉然后显示的。这样支撑了6个月。由于数据是按时间排序的,因此sharding模式不太管用。
新的架构由于招人和开发速度等原因,改为以JVM为中心。目标是将一切从PHP应用改为服务,使应用变成请求鉴别、呈现等诸多服务之上的薄层。
这其中,非常重要的是选用了Scala和Finagle。
之所以没有选择Node.js,是因为以JVM为基础更容易扩展。Node的发展为时尚短,缺乏标准、最佳实践以及大量久经测试的代码。而用Scala的话,可以使用所有Java代码。虽然其中并没有多少可扩展的东西,也无法解决5毫秒响应时间、49秒HA、4万每秒请求甚至有时每秒40万次请求的问题。但是,Java的生态链要大得多,有很多资源可以利用。
内部服务从C/libevent为基础正在转向Scala/Finagle为基础。
开始采用新的NoSQL存储方案如HBase和Redis。但大量数据仍然存储在大量分区的MySQL架构中,并没有用HBase代替MySQL。HBase主要支持短地址生产程序(数以十亿计)还有历史数据和分析,非常结实。此外,HBase也用于高写入需求场景,比如Dashboard刷新时一秒上百万的写入。之所以还没有替换HBase,是因为不能冒业务上风险,目前还是依靠人来负责更保险,先在一些小的、不那么关键的项目中应用,以获得经验。MySQL和时间序列数据sharding(分片)的问题在于,总有一个分片太热。另外,由于要在slave上插入并发,也会遇到读复制延迟问题。
此外,还开发了一个公用服务框架:
200台数据库服务器中,很多是为了提高可用性而设,使用的是常规硬件,但MTBF(平均故障间隔时间)极低。故障时,备用充足。
为了支持PHP应用有6个后端服务,并有一个小组专门开发后端服务。新服务的发布需要两到三周,包括Dashboard通知、Dashboard二级索引、短地址生成、处理透明分片的memcache代理。其中在MySQL分片上耗时很多。虽然在纽约本地非常热,但并没有使用MongoDB,他们认为MySQL的可扩展性足够了。
Gearman用于会长期运行无需人工干预的工作。
可用性是以达到范围(reach)衡量的。用户能够访问自定义域或者Dashboard吗?也会用错误率。
历史上总是解决那些最高优先级的问题,而现在会对故障模式系统地分析和解决,目的是从用户和应用的角度来定成功指标。(后一句原文似乎不全)
最开始Finagle是用于Actor模型的,但是后来放弃了。对于运行后无需人工干预的工作,使用任务队列。而且Twitter的util工具库中有Future实现,服务都是用Future(Scala中的无参数函数,在与函数关联的并行操作没有完成时,会阻塞调用方)实现的。当需要线程池的时候,就将Future传入Future池。一切都提交到Future池进行异步执行。
Scala提倡无共享状态。由于已经在Twitter生产环境中经过测试,Finagle这方面应该是没有问题的。使用Scala和Finagle中的结构需要避免可变状态,不使用长期运行的状态机。状态从数据库中拉出、使用再写回数据库。这样做的好处是,开发人员不需要操心线程和锁。
22台Redis服务器,每台的都有8-32个实例,因此线上同时使用了100多个Redis实例。
(先到这里吧,敬请期待下篇,包括如何用Kafaka、Scribe、Thrift实现内部活动流,Dashboard的Cell架构,开发流程和经验教训等精彩内容。)
翻译:包研,张志平,刘江;审校:刘江
英文原文出自High Scalability
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