知名網(wǎng)站的技術(shù)發(fā)展歷程Google目前Alexa排名第1。它誕生于1997年,當(dāng)時是一個研究性項(xiàng)目,每個月build一次索引,build出來的索引通過sharding(shard by doc)的方式分散到多臺服務(wù)器(Index Server)上,具體的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)同樣通過sharding的方式分散到多臺服務(wù)器(Doc Server)上,當(dāng)用戶提交請求時,通過前端的一臺服務(wù)器將請求提交給Index Server獲得打了分的倒排索引,然后從Doc Server提取具體的網(wǎng)頁信息(例如網(wǎng)頁標(biāo)題、搜索關(guān)鍵詞匹配的片段信息等),最終展現(xiàn)給用戶。
隨著索引的
重慶網(wǎng)站制作(www.rwnh.cn)增加,這個結(jié)構(gòu)可通過增加Index Server以及Doc Server來存儲索引以及網(wǎng)頁的數(shù)據(jù),但仍然會面臨其他很多方面的問題,于是在這之后的十多年的時間里,Google做了很多事情來改進(jìn)上面的結(jié)構(gòu)。
1999年,Google增加了一個Cache Cluster,用來Cache查詢的索引結(jié)果和文檔片段信息,同時將Index Server和Doc Server通過Replicate的方式變成了Cluster。這兩個改造帶來的好處是網(wǎng)站的響應(yīng)速度、可支撐的訪問量以及可用性(Availability)得到了提升。這個變化造成了成本的增加,Google在硬件方面的風(fēng)格始終是不用昂貴的高端硬件,而是在軟件層面來保證系統(tǒng)的可靠性及高性能,于是同年,Google開始采用自行設(shè)計的服務(wù)器來降低成本。2000年,Google開始自行設(shè)計DataCenter,采用了各種方法(例如采用其他的制冷方法來替代空調(diào))來優(yōu)化PUE(能源利用率),同時對自行設(shè)計的服務(wù)器也做了很多化。2001年,Google對Index的格式進(jìn)行了修改,將所有的Index放入內(nèi)存, 這次改造帶來的好處是網(wǎng)站的響應(yīng)速度以及可支撐的訪問量得到了極大的提升。2003年,Google發(fā)表了文章Google Cluster Architecture,其Cluster結(jié)構(gòu)組成為硬件LB+Index Cluster+Doc Cluster+大量廉價服務(wù)器(例如IDE硬盤、性價比高的CPU等),通過并行處理+sharding來保證在降低對硬件要求的同時,響應(yīng)速度仍然很快。同年Google發(fā)表了關(guān)于Google文件系統(tǒng)的論文(GFS在2000年就已經(jīng)上線),這篇論文很大程度也體現(xiàn)了Google不用昂貴硬件的風(fēng)格,通過GFS+大量廉價的服務(wù)器即可存儲大量的數(shù)據(jù)。2004年,Google再次對Index的格式進(jìn)行了修改,使得網(wǎng)站的響應(yīng)速度繼續(xù)提升。同年Google發(fā)表關(guān)于MapReduce的論文,通過MapReduce+大量廉價的服務(wù)器即可快速完成以前要使用昂貴小型機(jī)、中型機(jī)甚至是大型機(jī)才能完成的計算任務(wù),而這顯然對于Google快速地構(gòu)建索引提供了很大的幫助。2006年,Google發(fā)表了關(guān)于BigTable的論文(2003年開始上線),使得海量數(shù)據(jù)的分析能夠達(dá)到在線系統(tǒng)的要求了,這對于Google提升網(wǎng)站的響應(yīng)速度起到了很大的幫助。
以上3篇論文徹底改變了業(yè)界對于海量數(shù)據(jù)的存儲、分析和檢索的方法(小道消息:Google內(nèi)部已完成了GFS、MapReduce、BigTable的替換),也奠定了Google在業(yè)界的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位。
在一些場景中,Google也采用MySQL來存儲數(shù)據(jù)。同樣,Google對MySQL也做了很多修改,它使用的MySQL信息可以從https://code.google.com/p/google-mysql/了解。
2007年,Google將build索引的時間縮短到分鐘級,當(dāng)新網(wǎng)頁出現(xiàn)后,幾分鐘后即可在Google搜索到,同時將Index Cluster通過Protocol Buffers對外提供Service,以供Google各種搜索(例如網(wǎng)頁、圖片、新聞、書籍等)使用,除了Index Cluster提供的Service外,還有很多其他的Service,例如廣告、詞法檢查等。Google的一次搜索大概需要調(diào)用內(nèi)部50個以上的Service,Service主要用C++或Java來編寫。2009年,Google的一篇《How Google uses Linux》文章,揭示了Google在提升機(jī)器利用率方面也做了很多的努力,例如將不同資源消耗類型的應(yīng)用部署在同一臺機(jī)器上。
在之后,Google又研發(fā)了Colossus(下一代類GFS文件系統(tǒng))、Spanner(下一代類BigTable海量存儲和計算架構(gòu))、實(shí)時搜索(基于Colossus實(shí)現(xiàn)),主要都是為了提升搜索的實(shí)時性以及存儲更多數(shù)據(jù)。除了在海量數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)上的革新外,Google也不斷對業(yè)界的傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新,例如提高TCP的初始擁塞窗口值、改進(jìn)HTTP的SPDY協(xié)議、新的圖片格式WebP等。
在Google的發(fā)展過程中,其技術(shù)的改造主要圍繞在可伸縮性、性能、成本和可用性4個方面,Google不采用昂貴硬件的風(fēng)格以及其他網(wǎng)站的數(shù)據(jù)量決定了其技術(shù)改造基本都是對傳統(tǒng)的軟硬件技術(shù)的革新。
Facebook目前Alexa排名第2。它采用LAMP構(gòu)建,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,它也在技術(shù)上做了很多改造。
作為改造的第一步,F(xiàn)acebook首先在LAMP結(jié)構(gòu)中增加了Memcached,用來緩存各種數(shù)據(jù),從而大幅度提升系統(tǒng)的響應(yīng)時間以及可支撐的訪問量,之后又增加了Services層,將News Feed、Search等較通用的功能作為Service提供給前端的PHP系統(tǒng)使用,前端的系統(tǒng)通過Thrift訪問這些Service。Facebook采用了多種語言來編寫各種不同的Service,主要是針對不同的場景選擇合適的語言,例如C++、Java、Erlang。
大量使用Memcached以及訪問量的不斷上漲,導(dǎo)致訪問Memcached的網(wǎng)絡(luò)流量太大,交換機(jī)無法支撐,F(xiàn)acebook通過改造采用UDP的方式來訪問Memcached,以降低單連接上的網(wǎng)絡(luò)流量。除此之外,還有其他一些改造,具體信息可以查看http://on.fb.me/8R0C。
PHP作為腳本語言,優(yōu)勢是開發(fā)簡單、易上手,劣勢是需要消耗較多的CPU和內(nèi)存。當(dāng)Facebook的訪問量增長到了一定規(guī)模后,這個劣勢就比較突出了,于是從2007年起,F(xiàn)acebook就嘗試多種方法來解決這個問題,最后誕生于Facebook Hackathon的HipHop產(chǎn)品成功地脫穎而出。
HipHop可以自動將PHP轉(zhuǎn)化為C++代碼,F(xiàn)acebook在使用HipHop后,同等配置的機(jī)器,可支撐的請求量是之前的6倍,CPU的使用率平均下降了50%,從而為Facebook節(jié)省了大量主機(jī)。將來Facebook還會對HipHop進(jìn)行再次改進(jìn),通過HipHop將PHP編譯為bytecode,放入HipHop VM中執(zhí)行,再由HipHop VM來編譯為機(jī)器代碼,方式與JIT類似。
2009年,F(xiàn)acebook研發(fā)了BigPipe,借助此系統(tǒng),F(xiàn)acebook成功讓網(wǎng)站的速度提升了兩倍。隨著Facebook訪問量的上漲,收集眾多服務(wù)器上的執(zhí)行日志也開始面臨挑戰(zhàn),于是Facebook研發(fā)了Scribe來解決此問題。對于存儲在MySQL中的數(shù)據(jù),F(xiàn)acebook采用垂直拆分庫和水平拆分表的方式來支撐不斷增長的數(shù)據(jù)量。作為Facebook技術(shù)體系中重要的一環(huán),F(xiàn)acebook也對MySQL進(jìn)行了很多優(yōu)化和改進(jìn),例如Online Schema Change等,更多信息可見http://www.facebook.com/MySQLAtFacebook。
發(fā)展之初的Facebook采用了高端的存儲設(shè)備(例如NetApp、Akamai)來存圖片,隨著圖片不斷增加,成本也大幅提高,于是2009年Facebook開發(fā)了Haystack來存儲圖片。Haystack可采用廉價的PC Server進(jìn)行存儲,大幅度降低了成本。
Facebook除了使用MySQL存儲數(shù)據(jù)外,近幾年也開始摸索采用新的方式。在2008年Facebook開發(fā)了Cassandra,在Message Inbox Search中作為新的存儲方式。不過在2010年,F(xiàn)acebook又放棄了Cassandra,轉(zhuǎn)為采用HBase作為其Messages的存儲,并在2011年將HBase應(yīng)用在了Facebook更多的項(xiàng)目上(例如Puma、ODS)。據(jù)說,現(xiàn)在Facebook更是在嘗試將其用戶以及關(guān)系數(shù)據(jù)從MySQL遷移到HBase。
從2009年開始,F(xiàn)acebook嘗試自行設(shè)計DataCenter以及服務(wù)器,以降低其運(yùn)行成本,并對外開放了其構(gòu)建的PUE僅1.07的DataCenter的相關(guān)技術(shù)。Facebook在技術(shù)方面的基本原則是:“在能用開源產(chǎn)品的情況下就用開源,根據(jù)情況對其進(jìn)行優(yōu)化并反饋給社區(qū)”。從Facebook的技術(shù)發(fā)展歷程上可以看到這個原則貫徹始終,F(xiàn)acebook的技術(shù)改造也主要是圍繞在可伸縮、性能、成本和可用性4個方面。
Twitter目前Alexa排名第8。在2006年誕生之時是采用Ruby On Rails+ MySQL構(gòu)建的,2007年增加了Memcached作為Cache層,以提升響應(yīng)速度?;赗uby on Rails讓Twitter享受到了快速的開發(fā)能力,但隨著訪問量的增長,其對CPU和內(nèi)存的消耗也讓Twitter痛苦不堪,于是Twitter做了不少改造和努力,例如編寫了一個優(yōu)化版的Ruby GC。
2008年Twitter決定逐步往Java遷移,選擇了Scala作為主力的開發(fā)語言(理由是“難以向一屋子的Ruby程序員推銷Java”),采用Thrift作為其主要的通信框架,開發(fā)了Finagle作為其Service Framework,可將后端各種功能暴露為Service提供給前端系統(tǒng)使用,使得前端系統(tǒng)無需關(guān)心各種不同的通信協(xié)議(例如對于使用者可以用同樣的調(diào)用服務(wù)的方式去訪問Memcache、Redis、Thrift服務(wù)端),開發(fā)了Kestrel作為其消息中間件(替代之前用Ruby寫的Starling)。
Twitter的數(shù)據(jù)存儲一直采用MySQL,發(fā)展過程中出現(xiàn)的小插曲是,當(dāng)Facebook開源了Cassandra時,Twitter本計劃使用,但最終還是放棄,仍然保持了使用MySQL,Twitter的MySQL版本已開源(https://github.com/twitter/mysql)。Twitter也是采用分庫分表的方式來支撐大數(shù)據(jù)量,使用Memcached來Cache tweet,timeline的信息則遷移為用Redis來Cache。
2010年,Twitter在鹽湖城擁有了第一個自建的DataCenter,主要是為了增加可控性。從Twitter的發(fā)展過程看,6年來它的技術(shù)改造主要圍繞可伸縮以及可用性。
作為一家電子商務(wù)網(wǎng)站的員工,請允許我在此介紹這個Alexa排名21的著名電子商務(wù)網(wǎng)站的技術(shù)演變。
1995年,eBay誕生,當(dāng)時采用CGI編寫,數(shù)據(jù)庫采用的是GDBM,最多只能支撐5萬件在線商品。1997年,eBay將操作系統(tǒng)從FreeBSD遷移到Windows NT,另外將數(shù)據(jù)庫從GDBM遷移為Oracle。1999年,eBay將前端系統(tǒng)改造為Cluster(之前只有一臺主機(jī)),采用Resonate作為負(fù)載均衡,后端的Oracle機(jī)器升級為Sun E1000小型機(jī),同年給數(shù)據(jù)庫增加了一臺機(jī)器作為備庫,提升可用性。前端機(jī)器隨著訪問量不斷增加還可以應(yīng)付,但數(shù)據(jù)庫機(jī)器在1999年11月時已經(jīng)達(dá)到了瓶頸(已經(jīng)不能再加CPU和內(nèi)存了),于是在11月開始將數(shù)據(jù)庫按業(yè)務(wù)拆分為多個庫。2001-2002年,eBay將數(shù)據(jù)表進(jìn)行了水平拆分,例如按類目存儲商品,同時部署Oracle的小型機(jī)換為Sun A3500。2002年,將整個網(wǎng)站遷移為用Java構(gòu)建,在這個階段,做了DAL框架來屏蔽數(shù)據(jù)庫分庫分表帶來的影響,同時還設(shè)計了一個開發(fā)框架以供開發(fā)人員更好地上手進(jìn)行功能開發(fā)。從eBay的整個發(fā)展過程來看,技術(shù)改造主要圍繞在可伸縮性和可用性兩點(diǎn)。
騰訊目前Alexa排名第9。最初QQ IM采用的是單臺接入服務(wù)器來處理用戶的登錄和狀態(tài)保持,但在發(fā)展到一百萬用戶同時在線時,這臺服務(wù)器已經(jīng)無法支撐。于是QQ IM將所有單臺服務(wù)器改造為了集群,并增加了狀態(tài)同步服務(wù)器,由其完成集群內(nèi)狀態(tài)的同步,用戶的信息存儲在MySQL中,做了分庫分表,好友關(guān)系存儲在自行實(shí)現(xiàn)的文件存儲中。為了提升進(jìn)程間通信的效率,騰訊自行實(shí)現(xiàn)了用戶態(tài)IPC。之后騰訊將狀態(tài)同步服務(wù)器也改造為同步集群,以支撐越來越多的在線用戶。在經(jīng)歷了前面幾次改造后,已基本能支撐千萬級別的用戶同時在線,但可用性比較差,于是騰訊對QQ IM再次進(jìn)行改造,實(shí)現(xiàn)了同城跨IDC的容災(zāi),加強(qiáng)了監(jiān)控和運(yùn)維系統(tǒng)的建設(shè)。此后騰訊決定對QQ IM架構(gòu)完全重寫(大概是2009年持續(xù)到現(xiàn)在),主要是為了增強(qiáng)靈活性、支持跨城市的IDC、支撐千萬級的好友。在這次大的技術(shù)改造過程中,騰訊的數(shù)據(jù)都不再存儲于MySQL中,而是全部存儲在了自己設(shè)計的系統(tǒng)里。
從QQ IM的技術(shù)演變來看,其技術(shù)改造主要是圍繞在可伸縮性和可用性上。
2003年,淘寶誕生,直接購買了一個商業(yè)的phpAuction的軟件,在此基礎(chǔ)上改造產(chǎn)生了淘寶。2004年,將系統(tǒng)由PHP遷移到Java,MySQL遷移為Oracle(小型機(jī)、高端存儲設(shè)備),應(yīng)用服務(wù)器采用了WebLogic。2005-2007年的發(fā)展過程中,用JBoss替代了WebLogic,對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了分庫,基于BDB做了分布式緩存,自行開發(fā)了分布式文件系統(tǒng)TFS以支持小文件的存儲,并建設(shè)了自己的CDN。2007-2009年對應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行垂直拆分,拆分后的系統(tǒng)都以Service的方式對外提供功能,對數(shù)據(jù)采用了垂直和水平拆分。
在進(jìn)行了數(shù)據(jù)的垂直和水平拆分后,Oracle產(chǎn)生的成本越來越高,于是在之后的幾年,淘寶又開始將數(shù)據(jù)逐漸從Oracle遷移到MySQL,同時開始嘗試新型的數(shù)據(jù)存儲方案,例如采用HBase來支撐歷史交易訂單的存儲和檢索等。近幾年淘寶開始進(jìn)行Linux內(nèi)核、JVM、Nginx等軟件的修改定制工作,同時也自行設(shè)計了低能耗服務(wù)器,同時在軟硬件上進(jìn)行優(yōu)化,以更好地降低成本。
從淘寶的整個發(fā)展過程來看,技術(shù)改造主要圍繞在可伸縮性和可用性兩點(diǎn),現(xiàn)在也開始逐漸將精力投入在了性能和成本上。目前淘寶的Alexa排名為第14。
總結(jié)
從上面這些Alexa排名靠前網(wǎng)站的技術(shù)發(fā)展過程來看,每家網(wǎng)站由于其所承擔(dān)的業(yè)務(wù)不同、團(tuán)隊(duì)人員組成不同、做事風(fēng)格相異,在技術(shù)的不同發(fā)展階段中會采用不同的方法來支撐業(yè)務(wù)的發(fā)展,但基本都會圍繞在可伸縮性、可用性、性能以及成本這4點(diǎn)上,在發(fā)展到比較大規(guī)模后,各網(wǎng)站在技術(shù)結(jié)構(gòu)上有了很多的相似點(diǎn),并且這些結(jié)構(gòu)還將繼續(xù)進(jìn)行演變。
原作者林昊,就職于淘寶,2007-2010年負(fù)責(zé)設(shè)計和實(shí)現(xiàn)淘寶的服務(wù)框架,此服務(wù)框架在淘寶大面積使用,每天承擔(dān)了150億+的請求;2011年開始負(fù)責(zé)HBase在淘寶的落地,目前淘寶已有20個以上的在線項(xiàng)目在使用HBase。
其它: Cassandra
設(shè)計Cassandra存儲的時候,書中建議要圍繞著查詢建模,而不是最先對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。有人反對這個,認(rèn)為查詢的類型變化太快了。作者是這樣反駁的:查詢類型和數(shù)據(jù)本身都有變化的。Cassandra最根本的模型是簡單的kv,所以,還是得盡可能的圍繞查詢建模。這里怎么更好的協(xié)調(diào),是一個有挑戰(zhàn)的事情。
Cassandra的column family就像一個表結(jié)構(gòu),修改了要重啟,一個cf單獨(dú)一個文件,一行數(shù)據(jù)可以有多個column family。user是一個family, user_ext一個family, row key 為uid, 感覺cassandra用起來會更像db,
Youtube的社交趨勢經(jīng)理Kevin Allocca解釋最火的youtube視頻的三個共同點(diǎn)。1、Tastemakers - 達(dá)人的推薦。 2、Community - 志氣相投的群體。 3、Surprise - 意想不到的驚奇。
Cassandra在360的應(yīng)用,用戶收藏夾、圖床、垂直搜索等在線業(yè)務(wù)有大量存儲需求,考慮到MySQL不能滿足需求,但是HBase有Availabilty的缺點(diǎn),所以選擇了Cassandra,目前規(guī)模是600~700臺,年底預(yù)計1500左右,目前沒有出過大的故障。估計是全球大規(guī)模Cassandra集群
Key-Value,Column oriented,Document oriented三個概念的區(qū)別和聯(lián)系誰能幫我解釋清楚。看了圖中的劃分,我徹底糊涂了。我一直以為三者是一回事
:息隊(duì)列傳輸:kafka,timetunnel,kestrel,scribe;列存儲數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域hbase;kv型數(shù)據(jù)庫:cassandra,riak,voldemort,tair;文檔數(shù)據(jù)庫:mongodb,couchdb;圖形數(shù)據(jù)庫:neo4j,pregel,flockdb;流式計算:storm,iprocess;實(shí)時計算:prom;圖形計算:pregel,apache hama;離線計算:hive,spark。
facebook 局部kv過期用復(fù)雜的中間層解決
mysql上沒有join查詢,并采用昂貴的Fusion IO。nginx好于lighttpd。scribe是個好東西
本文發(fā)布于成都
網(wǎng)站制作公司創(chuàng)新互聯(lián)http://www.rwnh.cn/