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简要解析Twitter服务器的数据请求处理架构

admin 建站 2022-02-10 23:02:51 Twitter   架构"

一、twitter的核心业务
twitter的核心业务,在于following和be followed
(1)following-关注进入个人主页,会看到你follow的人发表的留言(不超过140个字),这是following的过程;
(2)followed-被关注你发布一条留言,follow你的人将看到这条信息,这是be followed的过程;

二、twitter的业务逻辑
twitter的业务逻辑也不复杂。
following业务,查follow了哪些人,以及这些人发表的留言;
followed业务,前端js轮询后端,看follow了的人有没有新留言,有则更新(更新及时性取决于轮询时间);

三、三层架构(three-tier architecture)
网站的架构设计,传统的做法是三层架构,所谓“传统”不意味着“过时”,新潮的技术不成熟,传统的路子更稳健。
(1)表示层(presentation tier):apache web server,主要任务是解析http协议,将请求分发给逻辑层;
(2)逻辑层(logic tier):mongrel rails server,利用rails现成的模块,降低工作量;
(3)数据层(data tier):mysql;
表示层:表示层的主要职能有2个:(1)http协议处理(http processor);(2)分发器(dispatcher);当然,访问twitter的不仅仅是浏览器,可能还有手机,由于可能存在其他协议,故可能存在其他processor。
逻辑层:当用户发布消息时,依次执行:(1)存消息至msg表;(2)查用户relation表,找出其followed_ids;(3)获取followed_ids中用户的状态;(4)在线的ids,将消息push进一个队列queue;(5)queue中的msg,更新ids的主页;这里面要用到队列,其实现方式有很多种,例如apache mina,twitter团队自己实现了一个kestrel。
数据层:twitter的核心是用户;消息;用户关系。围绕这几个核心,其核心数据的schema设计:(1)用户表userid, name, pass, status, …(2)消息表msgid, author_id, msg, time, …(3)用户关系表relationid, following_ids, followed_ids。
无论如何,架构框架清晰如下:
2016125104117513.png (474×503)

四、cache=cash即缓存等于收入
cache的使用对大型网站架构至关重要,网站响应速度是影响用户体验最明显的因素,而影响响应速度最大的敌人又是磁盘I/O。twitter工程师认为,良好体验的网站平均响应时间应该在500ms左右,理想的时间是200-300ms。关于cache的使用,是twitter架构的一大看点,带cache的架构清晰如下:
2016125104151609.png (457×560)

哪里需要cache?IO越频繁的地方,越需要cache。数据库是IO访问最频繁处,三大核心表是否有必要放入内存中?twitter的做法是,将表拆分,将其中访问最频繁的字段装入cache。
(1)vector cache and row cache即数组cache与行cache
数组缓存:新发表消息的msgids,相关作者的ids,这些id的访问频率很高,存放它们的cache称为vector cache;
行缓存:消息正文的行cache;内存有限的情况下,优先vector cache,实际结果vector cache的命中率是99%,row cache为95%;
(2)fragment cache and page cache
访问twitter的用户除了网页(web通道),还有手机(API通道),而后者的比例占总流量的80%-90%。mysql cache之外,cache的重心会在API通道上。手机屏幕的主体,是一屏一屏的消息,不妨把整个页面分割成若干局部,每个局部对应一些/一条消息,这些就是fragment。人气高的作者,缓存其页面的fragment,可以提高读取其发布消息效率,这就是fragment cache的使命。人气旺的作者,人们也会访问其主页,这就是page cache的使命。实际结果,fragment cache的命中率为95%,page cache为40%。虽然page cache的命中率低,但由于是访问主页,其占用的空间是很大的,为了防止两种cache相互影响,这两种cache需要部署在不同的物理机器上。twitter的fragment cache和page cache都是使用的memcached。
(3)http accelerator加速器
web通道的缓存问题也需要解决,分析之后,web通道的压力主要来自搜索。面临突发事件时,读者们会搜索相关信息,而不会理会这些信息的作者是不是自己follow的那些人。为了降低搜索压力,可以将搜索关键词与搜索内容cache起来。这里,twitter的工程师使用了varnish。有趣的是,varnish通常部署在web server外层,先访问varnish,其中没有相关的内容,才访问web server;twitter的工程师却将varnish放在apache web server的内层,原因是他们认为varnish操作复杂,担心varnish崩溃造成系统的瘫痪,故采用了这种保守型部署方式。twitter没有公开varnish的命中率,他们声称,使用了varnish之后,整站的负载下降了50%。

五、抗洪需要隔离
twitter架构的另一大看点是其消息队列:隔离用户的操作,将流量高峰摊平。
餐厅客满时,对于新来的顾客,虽然不能服务,但不是拒之门外,而是让他们现在休息厅等待。
用户访问twitter时,接待他的是apache web server,而apache不能接待无限多的用户。2009年1月20日,奥巴马发表就职演说,twitter流量猛增,此时如何是好。
面对洪峰,如何保证网站不奔溃?迅速接纳,但推迟服务。
apache收到请求,转发给Mongrel,由Mongrel负责实际处理,apache则腾出手来,迎接下一位用户。但apache能够接待的用户数总是有限的,它的并发数受apache能够容纳的工作进程数量,这里不细究apache内部原理,图如下:
2016125104234454.png (472×419)

六、数据流与控制流
快速接纳,推迟服务,只是缓兵之计,目的是让用户不至于收到503(service unavailable)。
真正的抗洪能力,体现在蓄洪与泄洪两个方面:
(1)twitter有庞大的memcached集群,能大容量蓄洪;
(2)twitter自己的kestrel消息队列,作为引流泄洪手段,传递控制指令(引流和渠道);洪峰到达时,twitter控制数据流,将数据及时疏散到多个机器,避免压力集中,造成系统瘫痪。
下面举例说明twitter内部流程,假设有两个作者,通过浏览器发消息,一个读者也通过浏览器阅读他们的消息。
2016125104332666.png (510×460)

(1)登陆apache web server,apache分配一个工作进程为其服务,登陆,查id,写cookie等;
(2)上传新写的消息,把作者id,消息等转发给Mongrel,apache等待Mongrel回复,以便更新作者主页,将新写的消息更新上去;
(3)Mongrel收到消息后,分配一个msgid,将msgid与作者id等缓存到vector memcached上去;同时,Mongrel让vector memcached查找作者被哪些人follow,缓存如果没有命中会去后端mysql查找,并入cache;读者ids会返回给Mongrel,Mongrel把msgid与短信正文缓存至row memcached;
(4)Mongrel通知kestrel消息队列服务器,每个作者及读者都有一个队列(没有则创建);Mongrel将msgid放入读者的队列,以及作者本人的队列;
(5)某一台Mongrel,它可能正在处理某一个id的队列,就会往返回该id用户的主页上添加上此条信息;(6)Mongrel将更新后作者的主页给前端等待着的apache,apache则返回浏览器。

七、洪峰与云计算
不细说了,洪峰扛不住时,只能加机器。机器哪里来?租云计算平台公司的设备。当然,设备只需要在洪峰时租用,省钱呀。

八、push与pull的折衷
可以看到,Mongrel的工作流程:
(1)将相关ids放入vector memcached和row memecached就算消息发布成功,而不负责mysql数据库的存入;
(2)将相关msgid放入kestrel消息队列就算消息推送成功;Mongrel没有使用任何方式去通知作者、读者,让他们重新拉取消息。
上述工作方式,反映了twitter架构设计分拆的理念:
(1)将一个完整的流程分拆成独立工作的子流程,一个工作可以由各个服务负责(三层架构本身是一种分拆);
(2)多机器之间协作,细化数据流与控制流,并强调其分离;
twitter业务流程的分隔,是一种事件驱动式的设计,主要体现在两个方面:
(1)Mongrel与mysql的分离,前者不直接插手mysql的操作,而委托memcached全权负责;
(2)上传、下载逻辑分离:只通过kestrel队列来传递指令;
每时每刻都有用户在Twitter上发表内容,Twitter工作是规划如何组织内容并把它发送用户的粉丝。
实时是真正的挑战,5秒内将消息呈现给粉丝是现阶段的目标。
投递意味着内容、投入互联网,然后尽可能快的发送接收。
投递将历时数据放入存储栈,推送通知,触发电子邮件,iOS、黑莓及Android手机都能被通知到,还有短信。
Twitter是世界上活跃中最大的信息发送机。
推荐是内容产生并快速传播的巨大动力。
两种主要的时间轴:用户的及主页的。
用户的时间轴特定用户发送的内容。
主页时间表是一段时间内所有你关注用户发布的内容。
线上规则是这样的:@别人是若被@的人你未关注的话将被隔离出来,回复一个转发可以被过滤掉。
这样在Twitter对系统是个挑战。
1.Pull模式
有针对性的时间轴。像twitter.com主页和home_timeline的API。你请求它才会得到数据。拉请求的不少:通过REST API请求从Twitter获取数据。
查询时间轴,搜索的API。查询并尽可能快的返回所有匹配的推特。
2.Push模式
Twitter运行着一个最大的实时事件系统,出口带宽22MB/秒。
和Twitter建立一个连接,它将把150毫秒内的所有消息推送给你。
几乎任何时候,Push服务簇上大约有一百万个连接。
像搜索一样往出口发送,所有公共消息都通过这种方式发送。
不,你搞不定。(实际上处理不了那么多)
用户流连接。 TweetDeck 和Twitter的Mac版都经过这里。登录的时,Twitter会查看你的社交图,只会推送那些你关注的人的消息,重建主页时间轴,而不是在持久的连接过程中使用同一个时间轴 。
查询API,Twitter收到持续查询时,如果有新的推特发布并且符合查询条件,系统才会将这条推特发给相应的连接。
3.高观点下的基于Pull(拉取方式)的时间轴:
短消息(Tweet)通过一个写API传递进来。通过负载平衡以及一个TFE(短消息前段),以及一些其它的没有被提到的设施。
这是一条非常直接的路径。完全预先计算主页的时间轴。所有的业务逻辑在短消息进入的时候就已经被执行了。
紧接着扇出(向外发送短消息)过程开始处理。进来的短消息被放置到大量的Redis集群上面。每个短息下在三个不同的机器上被复制3份。在Twitter 每天有大量的机器故障发生。
扇出查询基于Flock的社交图服务。Flock 维护着关注和被关注列表。
Flock 返回一个社交图给接受者,接着开始遍历所有存储在Redis 集群中的时间轴。
Redis 集群拥有若干T的内存。
同时连接4K的目的地。
在Redis 中使用原生的链表结构。
假设你发出一条短消息,并且你有20K个粉丝。扇出后台进程要做的就是在Redis 集群中找出这20K用户的位置。接着它开始将短消息的ID 注入到所有这些列表中。因此对于每次写一个短消息,都有跨整个Redis集群的20K次的写入操作。
存储的是短消息的ID, 最初短消息的用户ID, 以及4个字节,标识这条短消息是重发还是回复还是其它什么东东。
你的主页的时间轴驻扎在Redis集群中,有800条记录长。如果你向后翻很多页,你将会达到上限。内存是限制资源决定你当前的短消息集合可以多长。
每个活跃用户都存储在内存中,用于降低延迟。
活跃用户是在最近30天内登陆的twitter用户,这个标准会根据twitter的缓存的使用情况而改变。
只有你主页的时间轴会存储到磁盘上。
如果你在Redis 集群上失败了,你将会进入一个叫做重新构建的流程。
     查新社交图服务。找出你关注的人。对每一个人查询磁盘,将它们放入Redis中。
     MySQL通过Gizzard 处理磁盘存储,Gizzard 将SQL事务抽象出来,提供了全局复制。
通过复制3次,当一台机器遇到问题,不需要在每个数据中心重新构建那台机器上的时间轴。
如果一条短消息是另外一条的转发,那么一个指向原始短消息的指针将会存储下来。
当你查询你主页的时间轴时候,时间轴服务将会被查询。时间轴服务只会找到一台你的时间轴所在的机器。
     高效的运行3个不同的哈希环,因为你的时间轴存储在3个地方。
     它们找到最快的第一个,并且以最快速度返回。
     需要做的妥协就是,扇出将会花费更多的时间,但是读取流程很快。大概从冷缓存到浏览器有2秒种时间。对于一个API调用,大概400ms。
因为时间轴只包含短消息ID, 它们必须”合成”这些短消息,找到这些短消息的文本。因为一组ID可以做一个多重获取,可以并行地从T-bird 中获取短消息。
Gizmoduck 是用户服务,Tweetypie 是短消息对象服务。每个服务都有自己的缓存。用户缓存是一个memcache集群 拥有所有用户的基础信息。Tweetypie将大概最近一个半月的短消息存储在memcache集群中。这些暴露给内部的用户。
在边界将会有一些读时过滤。例如,在法国过滤掉纳粹内容,因此在发送之前,有读时内容剥离工作。

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