mixi.jp：使用开源软件搭建的可扩展SNS网站
于敦德 2006-6-27 Mixi目前是日本排名第三的网站，全球排名42，主要提供SNS服务：日记，群组，站内消息，评论，相册等等，是日本最大的SNS网站。Mixi从2003年12月份开始开发，由现在它的CTO – Batara Kesuma一个人焊，焊了四个月，在2004年2月份开始上线运行。两个月后就注册了1w用户，日访问量60wPV。在随后的一年里，用户增长到了21w，第二年，增长到了200w。到今年四月份已经增长到370w注册用户，并且还在以每天1.5w人的注册量增长。这些用户中70%是活跃用户（活跃用户：三天内至少登录一次的用户），平均每个用户每周在线时间为将近3个半小时。 下面我们来看它的技术架构。Mixi采用开源软件作为架构的基础：Linux 2.6，Apache 2.0，MySQL，Perl 5.8，memcached，Squid等等。到目前为止已经有100多台MySQL数据库服务器，并且在以每月10多台的速度增长。Mixi的数据库连接方式采用的是每次查询都进行连接，而不是持久连接。数据库大多数是以InnoDB方式运行。Mixi解决扩展问题主要依赖于对数据库的切分。 首先进行垂直切分，按照表的内容将不同的表划分到不同的数据库中。然后是水平切分，根据用户的ID将不同用户的内容再划分的不同的数据库中，这是比较通常的做法，也很管用。划分的关键还是在于应用中的实现，需要将操作封装在在数据层，而尽量不影响业务层。当然完全不改变逻辑层也不可能，这时候最能检验以前的设计是否到位，如果以前设计的不错，那创建连接的时候传个表名，用户ID进去差不多就解决问题了，而以前如果sql代码到处飞，或者数据层封装的不太好的话那就累了。 这样做了以后并不能从根本上解决问题，尤其是对于像mixi这种SNS网站，页面上往往需要引用大量的用户信息，好友信息，图片，文章信息，跨表，跨库操作相当多。这个时候就需要发挥memcached的作用了，用大内存把这些不变的数据全都缓存起来，而当修改时就通知cache过期，这样应用层基本上就可以解决大部分问题了，只会有很小一部分请求穿透应用层，用到数据库。Mixi的经验是平均每个页面的加载时间在0.02秒左右（当然根据页面大小情况不尽相似），可以说明这种做法是行之有效的。Mixi一共在32台机器上有缓存服务器，每个Cache Server 2G内存，这些Cache Server与App Server装在一起。因为Cache Server对CPU消耗不大，而有了Cache Server的支援，App Server对内存要求也不是太高，所以可以和平共处，更有效的利用资源。 图片的处理就显得相对简单的多了。对于mixi而言，图像主要有两部分：一部分是经常要使用到的，像用户头像，群组的头像等等，大概有100多GB，它们被Squid和CDN所缓存，命中率相对比较高；另一部分是用户上传的大量照片，它们的个体访问量相对而言比较小，命中率也比较低，使用Cache不划算，所以对于这些照片的策略是直接在用户上传的时候分发到到图片存储服务器上，在用户访问的时候直接进行访问，当然图片的位置需要在数据库中进行记录，不然找不到放在哪台服务器上就郁闷了。 文章参考：Batara Kesuma在MySQL Users Con 2006上的发言
FeedBurner:基于MySQL和JAVA的可扩展Web应用
于敦德 2006-6-27 FeedBurner（以下简称FB，呵呵）我想应该是大家耳熟能详的一个名字，在国内我们有一个同样的服务商，叫做FeedSky。在2004年7月份，FB的流量是300kbps，托管是5600个源，到2005年4月份，流量已经增长到5Mbps，托管了47700个源；到2005年9月份流量增长到20M，托管了109200个源，而到2006年4月份，流量已经到了115Mbps，270000个源，每天点击量一亿次。 FB的服务使用Java实现，使用了Mysql数据库。我们下面来看一下FB在发展的过程中碰到的问题，以及解决的方案。 在2004年8月份，FB的硬件设备包括3台Web服务器，3台应用服务器和两台数据库服务器，使用DNS轮循分布服务负载，将前端请求分布到三台Web服务器上。说实话，如果不考虑稳定性，给5600个源提供服务应该用不了这么多服务器。现在的问题是即使用了这么多服务器他们还是无法避免单点问题，单点问题将至少影响到1/3的用户。FB采用了监控的办法来解决，当监控到有问题出现时及时重启来避免更多用户受到影响。FB采用了Cacti(http://www.cacti.net)和Nagios(http://www.nagios.org)来做监控。 FB碰到的第二个问题是访问统计和管理。可以想象，每当我们在RSS阅读器里点击FB发布的内容，都需要做实时的统计，这个工作量是多么的巨大。大量写操作将导致系统的效率急剧下降，如果是Myisam表的话还会导致表的死锁。FB一方面采用异步写入机制，通过创建执行池来缓冲写操作；只对本日的数据进行实时统计，而以前的数据以统计结果形式存储，进而避免每次查看访问统计时的重复计算。所以每一天第一次访问统计信息时速度可能会慢，这个时候应该是FB在分析整理前一天的数据，而接下来的访问由于只针对当日数据进行分析，数据量小很多，当然也会快很多。FB的Presentation是这样写，但我发现好像我的FB里并没有今天实时的统计，也许是我观察的不够仔细-_-! 现在第三个问题出现了，由于大多数的操作都集中在主数据库上，数据库服务器的读写出现了冲突，前面提到过Myiasm类型的数据库在写入的时候会锁表，这样就导致了读写的冲突。在开始的时候由于读写操作比较少这个问题可能并不明显，但现在已经到了不能忽视的程度。解决方案是平衡读写的负载，以及扩展HibernateDaoSupport，区分只读与读写操作，以实现针对读写操作的不同处理。 现在是第四个问题：数据库全面负载过高。由于使用数据库做为缓存，同时数据库被所有的应用服务器共享，速度越来越慢，而这时数据库大小也到了Myisam的上限-4GB，FB的同学们自己都觉得自己有点懒。解决方案是使用内存做缓存，而非数据库，他们同样使用了我们前面推荐的memcached，同时他们还使用了Ehcache(http://ehcache.sourceforge.net/)，一款基于Java的分布式缓存工具。 第五个问题：流行rss源带来大量重复请求，导致系统待处理请求的堆积。同时我们注意到在RSS源小图标有时候会显示有多少用户订阅了这一RSS源，这同样需要服务器去处理，而目前所有的订阅数都在同一时间进行计算，导致对系统资源的大量占用。解决方案，把计算时间错开，同时在晚间处理堆积下来的请求，但这仍然不够。 问题六：状态统计写入数据库又一次出问题了。越来越多的辅助数据（包括广告统计，文章点击统计，订阅统计）需要写入数据库，导致太多的写操作。解决方案：每天晚上处理完堆积下来的请求后对子表进行截断操作： – FLUSH TABLES; TRUNCATE TABLE ad_stats0; 这样的操作对Master数据库是成功的，但对Slave会失败，正确的截断子表方法是： – ALTER TABLE ad_stats TYPE=MERGE UNION=(ad_stats1,ad_stats2); – TRUNCATE TABLE ad_stats0; – ALTER TABLE ad_stats TYPE=MERGE UNION=(ad_stats0,ad_stats1,ad_stats2); 解决方案的另外一部分就是我们最常用的水平分割数据库。把最常用的表分出去，单独做集群，例如广告啊，订阅计算啊， 第七个问题，问题还真多，主数据库服务器的单点问题。虽然采用了Master-Slave模式，但主数据库Master和Slave都只有一台，当Master出问题的时候需要太长的时间进行Myisam的修复，而Slave又无法很快的切换成为Master。FB试了好多办法，最终的解决方案好像也不是非常完美。从他们的实验过程来看，并没有试验Master-Master的结构，我想Live Journal的Master-Master方案对他们来说应该有用，当然要实现Master-Master需要改应用，还有有些麻烦的。 第八个问题，停电!芝加哥地区的供电状况看来不是很好，不过不管好不好，做好备份是最重要的，大家各显神通吧。 这个Presentation好像比较偏重数据库，当然了，谁让这是在Mysql Con上的发言，不过总给人一种不过瘾的感觉。另外一个感觉，FB的NO们一直在救火，没有做系统的分析和设计。 最后FB的运维总监Joe Kottke给了四点建议： 1、 监控网站数据库负载。 2、 “explain”所有的SQL语句。 3、 缓存所有能缓存的东西。 4、 归档好代码。 最后，FB用到的软件都不是最新的，够用就好，包括：Tomcat5.0，Mysql 4.1，Hibernate 2.1，Spring，DBCP。 文章参考了Joe Kottke在MySQL Users […]
