Tumblr:150亿月浏览量背后的架构挑战

英文原文:High Scalability,编译:CSDN

导读:和许多新兴的网站一样,著名的轻博客服务Tumblr在急速发展中面临了系统架构的瓶颈。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,超过1000台服务器,这样的情况下如何保证老系统平稳运行,平稳过渡到新的系统,Tumblr正面临巨大的挑战。近日,HighScalability网站的Todd Hoff采访了该公司的分布式系统工程师Blake Matheny,撰文系统介绍了网站的架构,内容很有价值。

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ScalaHBaseRedis(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。

Tumblr:150亿月浏览量背后的架构挑战

网站地址

http://www.tumblr.com/

 

主要数据

▲每天5亿次PV(页面访问量)

▲每月超过150亿PV

▲约20名工程师

▲ 峰值请求每秒近4万次

▲每天超过1TB数据进入Hadoop集群

▲ MySQL/HBase/Redis/memcache每天生成若干TB数据

▲每月增长30%

▲近1000硬件节点用于生产环境

▲平均每位工程师每月负责数以亿计的页面访问

▲每天上传大约50GB的文章,每天跟帖更新数据大约2.7TB(CSDN注:这两个数据的比例看上去不太合理,据Tumblr数据科学家Adam Laiacano在Twitter上解释,前一个数据应该指的是文章的文本内容和元数据,不包括存储在S3上的多媒体内容)

 

软件环境

▲开发使用OS X,生产环境使用Linux(CentOS/Scientific)

▲Apache

▲PHP, Scala, Ruby

▲Redis, HBase, MySQL

VarnishHAProxy, nginx

▲memcache, Gearman(支持多语言的任务分发应用框架), Kafka, Kestrel(Twitter开源的分布式消息队列系统), Finagle

▲ Thrift, HTTP

Func——一个安全、支持脚本的远程控制框架和API

▲ Git, Capistrano(多服务器脚本部署工具), Puppet, Jenkins

 

硬件环境

▲500台Web服务器

▲200台数据库服务器(47 pool,20 shard)

▲30台memcache服务器

▲22台Redis服务器

▲15台Varnish服务器

▲25台HAproxy节点

▲8台nginx服务器

▲14台工作队列服务器(Kestrel + Gearman)

 

架构

 1. 相对其他社交网站而言,Tumblr有其独特的使用模式:

▲每天有超过5千万篇文章更新,平均每篇文章的跟帖又数以百计。用户一般只有数百个粉丝。这与其他社会化网站里少数用户有几百万粉丝非常不同,使得Tumblr的扩展性极具挑战性。

▲按用户使用时间衡量,Tumblr已经是排名第二的社会化网站。内容的吸引力很强,有很多图片和视频,文章往往不短,一般也不会太长,但允许写得很长。文章内容往往比较深入,用户会花费更长的时间来阅读。

▲用户与其他用户建立联系后,可能会在Dashboard上往回翻几百页逐篇阅读,这与其他网站基本上只是部分信息流不同。

▲用户的数量庞大,用户的平均到达范围更广,用户较频繁的发帖,这些都意味着有巨量的更新需要处理。

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

▲公共Tumblelogs与博客类似(此句请Tumblr用户校正),并非动态,易于缓存

▲Dashboard是类似于Twitter的时间轴,用户由此可以看到自己关注的所有用户的实时更新。与博客的扩展性不同,缓存作用不大,因为每次请求都不同,尤其是活跃的关注者。而且需要实时而且一致,文章每天仅更新50GB,跟帖每天更新2.7TB,所有的多媒体数据都存储在S3上面。

▲大多数用户以Tumblr作为内容浏览工具,每天浏览超过5亿个页面,70%的浏览来自Dashboard。

▲Dashboard的可用性已经不错,但Tumblelog一直不够好,因为基础设施是老的,而且很难迁移。由于人手不足,一时半会儿还顾不上。

 

老的架构

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:

▲最初用PHP开发,几乎所有程序员都用PHP

▲最初是三台服务器:一台Web,一台数据库,一台PHP

▲为了扩展,开始使用memcache,然后引入前端cache,然后在cache前再加HAProxy,然后是MySQL sharding(非常奏效)

▲采用“在单台服务器上榨出一切”的方式。过去一年已经用C开发了两个后端服务:ID生成程序Staircar(用Redis支持Dashboard通知)

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

▲在团队内部有很多人具备Ruby和PHP经验,所以Scala很有吸引力。

▲Finagle是选择Scala的重要因素之一。这个来自Twitter的库可以解决大多数分布式问题,比如分布式跟踪、服务发现、服务注册等。

▲转到JVM上之后,Finagle提供了团队所需的所有基本功能(Thrift, ZooKeeper等),无需再开发许多网络代码,另外,团队成员认识该项目的一些开发者。

▲Foursquare和Twitter都在用Finagle,Meetup也在用Scala。

▲应用接口与Thrift类似,性能极佳。

▲团队本来很喜欢Netty(Java异步网络应用框架,2月4日刚刚发布3.3.1最终版),但不想用Java,Scala是不错的选择。

▲选择Finagle是因为它很酷,还认识几个开发者。

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

▲花了很多时间解决分布式系统管理这个运维问题。

▲为服务开发了一种Rails scaffolding,内部用模板来启动服务。

▲所有服务从运维的角度来看都是一样的,所有服务检查统计数据、监控、启动和停止的方式都一样。

▲工具方面,构建过程围绕SBT(一个Scala构建工具),使用插件和辅助程序管理常见操作,包括在Git里打标签,发布到代码库等等。大多数程序员都不用再操心构建系统的细节了。

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。

▲Redis主要用于Dashboard通知的后端存储。

▲所谓通知就是指某个用户like了某篇文章这样的事件。通知会在用户的Dashboard中显示,告诉他其他用户对其内容做了哪些操作。

▲高写入率使MySQL无法应对。

▲通知转瞬即逝,所以即使遗漏也不会有严重问题,因此Redis是这一场景的合适选择。

▲这也给了开发团队了解Redis的机会。

▲使用中完全没有发现Redis有任何问题,社区也非常棒。

▲开发了一个基于Scala Futures的Redis接口,该功能现在已经并入了Cell架构。

▲短地址生成程序使用Redis作为一级Cache,HBase作为永久存储。

▲Dashboard的二级索引是以Redis为基础开发的。

▲Redis还用作Gearman的持久存储层,使用Finagle开发的memcache代理。

▲正在缓慢地从memcache转向Redis。希望最终只用一个cache服务。性能上Redis与memcache相当。

 

内部的firehose(通信管道)

▲内部的应用需要活跃的信息流通道。这些信息包括用户创建/删除的信息,liking/unliking的提示,等等。挑战在于这些数据要实时的分布式处理。我们希望能够检测内部运行状况,应用的生态系统能够可靠的生长,同时还需要建设分布式系统的控制中心。

▲以前,这些信息是基于Scribe(Facebook开源的分布式日志系统。)/Hadoop的分布式系统。服务会先记录在Scribe中,并持续的长尾形式写入,然后将数据输送给应用。这种模式可以立即停止伸缩,尤其在峰值时每秒要创建数以千计的信息。不要指望人们会细水长流式的发布文件和grep。

▲内部的firehose就像装载着信息的大巴,各种服务和应用通过Thrift与消防管线沟通。(一个可伸缩的跨语言的服务开发框架。)

▲LinkedIn的Kafka用于存储信息。内部人员通过HTTP链接firehose。经常面对巨大的数据冲击,采用MySQL显然不是一个好主意,分区实施越来越普遍。

▲firehose的模型是非常灵活的,而不像Twitter的firehose那样数据被假定是丢失的。

▲firehose的信息流可以及时的回放。他保留一周内的数据,可以调出这期间任何时间点的数据。

▲支持多个客户端连接,而且不会看到重复的数据。每个客户端有一个ID。Kafka支持客户群,每个群中的客户都用同一个ID,他们不会读取重复的数据。可以创建多个客户端使用同一个ID,而且不会看到重复的数据。这将保证数据的独立性和并行处理。Kafka使用ZooKeeper(Apache推出的开源分布式应用程序协调服务。)定期检查用户阅读了多少。

 

为Dashboard收件箱设计的Cell架构

▲现在支持Dashboard的功能的分散-集中架构非常受限,这种状况不会持续很久。

▲解决方法是采用基于Cell架构的收件箱模型,与Facebook Messages非常相似。

▲收件箱与分散-集中架构是对立的。每一位用户的dashboard都是由其追随者的发言和行动组成的,并按照时间顺序存储。

▲就因为是收件箱就解决了分散-集中的问题。你可以会问到底在收件箱中放了些什么,让其如此廉价。这种方式将运行很长时间。

▲重写Dashboard非常困难。数据已经分布,但是用户局部升级产生的数据交换的质量还没有完全搞定。

▲数据量是非常惊人的。平均每条消息转发给上百个不同的用户,这比Facebook面对的困难还要大。大数据+高分布率+多个数据中心。

▲每秒钟上百万次写入,5万次读取。没有重复和压缩的数据增长为2.7TB,每秒百万次写入操作来自24字节行键。

▲已经流行的应用按此方法运行。

▲cell

▲每个cell是独立的,并保存着一定数量用户的全部数据。在用户的Dashboard中显示的所有数据也在这个cell中。

▲用户映射到cell。一个数据中心有很多cell。

▲每个cell都有一个HBase的集群,服务集群,Redis的缓存集群。

▲用户归属到cell,所有cell的共同为用户发言提供支持。

▲每个cell都基于Finagle(Twitter推出的异步的远程过程调用库),建设在HBase上,Thrift用于开发与firehose和各种请求与数据库的链接。(请纠错)

▲一个用户进入Dashboard,其追随者归属到特定的cell,这个服务节点通过HBase读取他们的dashboard并返回数据。

▲后台将追随者的dashboard归入当前用户的table,并处理请求。

▲Redis的缓存层用于cell内部处理用户发言。

▲请求流:用户发布消息,消息将被写入firehose,所有的cell处理这条消息并把发言文本写入数据库,cell查找是否所有发布消息追随者都在本cell内,如果是的话,所有追随者的收件箱将更新用户的ID。(请纠错

▲cell设计的优点:

▲大规模的请求被并行处理,组件相互隔离不会产生干扰。 cell是一个并行的单位,因此可以任意调整规格以适应用户群的增长。

▲cell的故障是独立的。一个Cell的故障不会影响其他cell。

▲cell的表现非常好,能够进行各种升级测试,实施滚动升级,并测试不同版本的软件。

▲关键的思想是容易遗漏的:所有的发言都是可以复制到所有的cell。

▲每个cell中存储的所有发言的单一副本。 每个cell可以完全满足Dashboard呈现请求。应用不用请求所有发言者的ID,只需要请求那些用户的ID。(“那些用户”所指不清,请指正。)他可以在dashboard返回内容。每一个cell都可以满足Dashboard的所有需求,而不需要与其他cell进行通信。

▲用到两个HBase table :一个table用于存储每个发言的副本,这个table相对较小。在cell内,这些数据将与存储每一个发言者ID。第二个table告诉我们用户的dashboard不需要显示所有的追随者。当用户通过不同的终端访问一个发言,并不代表阅读了两次。收件箱模型可以保证你阅读到。

▲发言并不会直接进入到收件箱,因为那实在太大了。所以,发言者的ID将被发送到收件箱,同时发言内容将进入cell。这个模式有效的减少了存储需求,只需要返回用户在收件箱中浏览发言的时间。而缺点是每一个cell保存所有的发言副本。令人惊奇的是,所有发言比收件箱中的镜像要小。(请纠错)每天每个cell的发言增长50GB,收件箱每天增长2.7TB。用户消耗的资源远远超过他们制造的。

▲用户的dashboard不包含发言的内容,只显示发言者的ID,主要的增长来自ID。(请Tumblr用户纠错)

▲当追随者改变时,这种设计方案也是安全的。因为所有的发言都保存在cell中了。如果只有追随者的发言保存在cell中,那么当追随者改变了,将需要一些回填工作。

▲另外一种设计方案是采用独立的发言存储集群。这种设计的缺点是,如果群集出现故障,它会影响整个网站。因此,使用cell的设计以及后复制到所有cell的方式,创建了一个非常强大的架构。

▲一个用户拥有上百万的追随者,这带来非常大的困难,有选择的处理用户的追随者以及他们的存取模式(见Feeding Frenzy

▲不同的用户采用不同并且恰当的存取模式和分布模型,两个不同的分布模式包括:一个适合受欢迎的用户,一个使用大众。

▲依据用户的类型采用不同的数据处理方式,活跃用户的发言并不会被真正发布,发言将被有选择的体现。(果真如此?请Tumblr用户纠错)

▲追随了上百万用户的用户,将像拥有上百万追随者的用户那样对待。

▲cell的大小非常难于决定。cell的大小直接影响网站的成败。每个cell归于的用户数量是影响力之一。需要权衡接受怎样的用户体验,以及为之付出多少投资。

▲从firehose中读取数据将是对网络最大的考验。在cell内部网络流量是可管理的。

▲当更多cell被增添到网络中来,他们可以进入到cell组中,并从firehose中读取数据。一个分层的数据复制计划。这可以帮助迁移到多个数据中心。

 

在纽约启动运作

纽约具有独特的环境,资金和广告充足。招聘极具挑战性,因为缺乏创业经验。

在过去的几年里,纽约一直致力于推动创业。纽约大学和哥伦比亚大学有一些项目,鼓励学生到初创企业实习,而不仅仅去华尔街。市长建立了一所学院,侧重于技术。

 

团队架构

▲团队:基础架构,平台,SRE,产品,web ops,服务;

▲基础架构:5层以下,IP地址和DNS,硬件配置;

▲平台:核心应用开发,SQL分片,服务,Web运营;

▲SRE:在平台和产品之间,侧重于解决可靠性和扩展性的燃眉之急;

▲服务团队:相对而言更具战略性,

▲Web ops:负责问题检测、响应和优化。

 

软件部署

▲开发了一套rsync脚本,可以随处部署PHP应用程序。一旦机器的数量超过200台,系统便开始出现问题,部署花费了很长时间才完成,机器处于部署进程中的各种状态。

▲接下来,使用Capistrano(一个开源工具,可以在多台服务器上运行脚本)在服务堆栈中构建部署进程(开发、分期、生产)。在几十台机器上部署可以正常工作,但当通过SSH部署到数百台服务器时,再次失败。

▲现在,所有的机器上运行一个协调软件。基于Redhat Func(一个安全的、脚本化的远程控制框架和接口)功能,一个轻量级的API用于向主机发送命令,以构建扩展性。

▲建立部署是在Func的基础上向主机发送命令,避免了使用SSH。比如,想在组A上部署软件,控制主机就可以找出隶属于组A的节点,并运行部署命令。

▲部署命令通过Capistrano实施。

▲Func API可用于返回状态报告,报告哪些机器上有这些软件版本。

▲安全重启任何服务,因为它们会关闭连接,然后重启。

▲在激活前的黑暗模式下运行所有功能。

 

展望

▲从哲学上将,任何人都可以使用自己想要的任意工具。但随着团队的发展壮大,这些工具出现了问题。新员工想要更好地融入团队,快速地解决问题,必须以他们为中心,建立操作的标准化。

▲过程类似于Scrum(一种敏捷管理框架),非常敏捷。

▲每个开发人员都有一台预配置的开发机器,并按照控制更新。

▲开发机会出现变化,测试,分期,乃至用于生产。

▲开发者使用VIM和TextMate。

▲测试是对PHP程序进行代码审核。

▲在服务方面,他们已经实现了一个与提交相挂钩的测试基础架构,接下来将继承并内建通知机制。

 

招聘流程

▲面试通常避免数学、猜谜、脑筋急转弯等问题,而着重关注应聘者在工作中实际要做什么。

▲着重编程技能。

▲面试不是比较,只是要找对的人。

▲挑战在于找到具有可用性、扩展性经验的人才,以应对Tumblr面临的网络拥塞。

▲在Tumblr工程博客(Tumblr Engineering Blog),他们对已过世的Dennis Ritchie和John McCarthy予以纪念。

 

经验及教训

▲自动化无处不在

▲MySQL(增加分片)规模,应用程序暂时还不行

▲Redis总能带给人惊喜

▲基于Scala语言的应用执行效率是出色的

▲废弃项目——当你不确定将如何工作时

▲不顾用在他们发展经历中没经历过技术挑战的人,聘用有技术实力的人是因为他们能适合你的团队以 及工作。

▲选择正确的软件集合将会帮助你找到你需要的人

▲建立团队的技能

▲阅读文档和博客文章。

▲多与同行交流,可以接触一些领域中经验丰富的人,例如与在Facebook、Twitter、LinkedIn的工程师 多交流,从他们身上可以学到很多

▲对技术要循序渐进,在正式投入使用之前他们煞费苦心的学习HBase和Redis。同时在试点项目中使用 或将其控制在有限损害范围之内。

 

翻译:包研,张志平,刘江;审校:刘江

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