|
|
|
|
移动端

微博应对日访问量百亿级的缓存架构设计

微博日活跃用户1.6亿+,每日访问量达百亿级,面对庞大用户群的海量访问,良好的架构且不断改进的缓存体系具有非常重要的支撑作用。本文将由新浪微博技术专家陈波老师,跟大家详细讲解那些庞大的数据都是如何呈现的。

作者:陈波来源:DBAplus社群|2018-06-05 09:31

开发者盛宴来袭!7月28日51CTO首届开发者大赛决赛带来技术创新分享

微博日活跃用户1.6亿+,每日访问量达百亿级,面对庞大用户群的海量访问,良好的架构且不断改进的缓存体系具有非常重要的支撑作用。本文将由新浪微博技术专家陈波老师,跟大家详细讲解那些庞大的数据都是如何呈现的。

本文大纲

1、微博在运行过程中的数据挑战

2、Feed平台系统架构

3、Cache架构及演进

4、总结与展望

数据挑战

Feed平台系统架构

Feed平台系统架构总共分为五层,最上面是端层,比如web端、客户端、大家用的IOS或安卓的一些客户端,还有一些开放平台、第三方接入的一些接口;下一层是平台接入层,不同的池子,主要是为了把好的资源集中调配给重要的核心接口,这样遇到突发流量的时候,就有更好的弹性来服务,提高服务稳定性。再下面是平台服务层,主要是Feed算法、关系等等。接下来是中间层,通过各种中间介质提供一些服务。最下面一层就是存储层。

1、Feed Timeline

大家日常刷微博的时候,比如在主站或客户端点一下刷新,最新获得了十到十五条微博,这是怎么构建出来的呢?

刷新之后,首先会获得用户的关注关系。比如他有一千个关注,会把这一千个ID拿到,再根据这一千个UID,拿到每个用户发表的一些微博。同时会获取这个用户的Inbox,就是他收到的特殊的一些消息,比如分组的一些微博、群的微博、下面的关注关系、关注人的微博列表。

拿到这一系列微博列表之后进行集合、排序,拿到所需要的那些ID,再对这些ID去取每一条微博ID对应的微博内容。如果这些微博是转发过来的,它还有一个原微博,会进一步取原微博内容。通过原微博取用户信息,进一步根据用户的过滤词对这些微博进行过滤,过滤掉用户不想看到的微博。

根据以上步骤留下的微博,会再进一步来看,用户对这些微博有没有收藏、点赞,做一些flag设置,还会对这些微博各种计数,转发、评论、赞数进行组装,最后才把这十几条微博返回给用户的各种端。

这样看来,用户一次请求得到的十几条记录,后端服务器大概要对几百甚至几千条数据进行实时组装,再返回给用户,整个过程对Cache体系强度依赖,所以Cache架构设计优劣会直接影响到微博体系表现的好坏。

2、Feed Cache架构

接下来我们看一下Cache架构,它主要分为六层。首先第一层是Inbox,主要是分组的一些微博,然后直接对群主的一些微博。Inbox比较少,主要是推的方式。

然后对于第二层的Outbox,每个用户都会发常规的微博,都会在它的Outbox里面去。根据存的ID数量,实际上分成多个Cache,普通的大概是200多条,如果长的大概是2000条。

第三层是一些关系,它的关注、粉丝、用户。

第四层是内容,每一条微博一些内容存在这里。

第五层就是一些存在性判断,比如某条微博我有没有赞过。之前有一些明星就说我没有点赞这条微博怎么显示我点赞了,引发了一些新闻。而这种就是记录,实际上她有在某个时候点赞过但可能忘记了。

最下面还有比较大的一层——计数,每条微博的评论、转发等计数,还有用户的关注数、粉丝数这些数据。

Cache架构及演进

1、简单KV数据类型

接下来我们着重讲一下微博的Cache架构演进过程。最开始微博上线时,我们是把它作为一个简单的KV数据类型来存储。我们主要采取哈希分片存储在MC池子里,上线几个月之后发现一些问题:有一些节点机器宕机或是其它原因,大量的请求会穿透Cache层达到DB上去,导致整个请求变慢,甚至DB僵死。

于是我们很快进行了改造,增加了一个HA层,这样即便Main层出现某些节点宕机情况或者挂掉之后,这些请求会进一步穿透到HA层,不会穿透到DB层。这样可以保证在任何情况下,整个系统命中率不会降低,系统服务稳定性有了比较大的提升。

对于这种做法,现在业界用得比较多,然后很多人说我直接用哈希,但这里面也有一些坑。比如我有一个节点,节点3宕机了,Main把它给摘掉,节点3的一些QA分给其他几个节点,这个业务量还不是很大,穿透DB,DB还可以抗住。但如果这个节点3恢复了,它又加进来之后,节点3的访问就会回来,稍后节点3因为网络原因或者机器本身的原因,它又宕机了,一些节点3的请求又会分给其他节点。这个时候就会出现问题,之前分散给其他节点写回来的数据已经没有人更新了,如果它没有被剔除掉就会出现混插数据。

实际上微博是一个广场型的业务,比如突发事件,某明星找个女朋友,瞬间流量就30%了。突发事件后,大量的请求会出现在某一些节点,会导致这些节点非常热,即便是MC也没办法满足这么大的请求量。这时MC就会变成瓶颈,导致整个系统变慢。

基于这个原因,我们引入了L1层,还是一个Main关系池,每一个L1大概是Main层的N分之一,六分之一、八分之一、十分之一这样一个内存量,根据请求量我会增加4到8个L1,这样所有请求来了之后首先会访问L1。L1命中的话就会直接访问,如果没有命中再来访问Main-HA层,这样在一些突发流量的时候,可以由L1来抗住大部分热的请求。对微博本身来说,新的数据就会越热,只要增加很少一部分内存就会抗住更大的量。

简单总结一下,通过简单KV数据类型的存储,我们实际上以MC为主的,层内HASH节点不漂移,Miss穿透到下一层去读取。通过多组L1读取性能提升,能够抗住峰值、突发流量,而且成本会大大降低。对读写策略,采取多写,读的话采用逐层穿透,如果Miss的话就进行回写。对存在里面的数据,我们最初采用Json/xml,2012年之后就直接采用Protocol Buffer格式,对一些比较大的用QuickL进行压缩。

2、集合类数据

刚才讲到简单的QA数据,那对于复杂的集合类数据怎么来处理?

比如我关注了2000人,新增一个人,就涉及到部分修改。有一种方式是把2000个ID全部拿下来进行修改,但这种对带宽、机器压力会很大。还有一些分页获取,我存了2000个,只需要取其中的第几页,比如第二页,也就是第十到第二十个,能不能不要全量把所有数据取回去。还有一些资源的联动计算,会计算到我关注的某些人里面ABC也关注了用户D。这种涉及到部分数据的修改、获取,包括计算,对MC来说实际上是不太擅长的。

各种关注关系都存在Redis里面取,通过Hash分布、储存,一组多存的方式来进行读写分离。现在Redis的内存大概有30个T,每天都有2-3万亿的请求。

在使用Redis的过程中,实际上还是遇到其他一些问题。比如从关注关系,我关注了2000个UID,有一种方式是全量存储,但微博有大量的用户,有些用户登陆得比较少,有些用户特别活跃,这样全部放在内存里成本开销是比较大的。所以我们就把Redis使用改成Cache,比如只存活跃的用户,如果你最近一段时间没有活跃,会把你从Redis里踢掉,再次有访问的时候再把你加进来。

这时存在一个问题,因为Redis工作机制是单线程模式,如果它加某一个UV,关注2000个用户,可能扩展到两万个UID,两万个UID塞回去基本上Redis就卡住了,没办法提供其他服务。所以我们扩展一种新的数据结构,两万个UID直接开了端,写的时候直接依次把它写到Redis里面去,读写的整个效率就会非常高。它的实现是一个long型的开放数组,通过Double Hash进行寻址。

我们对Redis进行了一些其他的扩展,大家可能也在网上看到过我们之前的一些分享,把数据放到公共变量里面,整个升级过程,我们测试1G的话加载要10分钟,10G大概要十几分钟以上,现在是毫秒级升级。

对于AOF,我们采用滚动的AOF,每个AOF是带一个ID的,达到一定的量再滚动到下一个AOF里去。对RDB落地的时候,我们会记录构建这个RDB时,AOF文件以及它所在的位置,通过新的RDB、AOF扩展模式,实现全增量复制。

3、其他数据类型-计数

接下来还有一些其他的数据类型,比如一个计数,实际上计数在每个互联网公司都可能会遇到,对一些中小型的业务来说,实际上MC和Redis足够用的,但在微博里计数出现了一些特点:单条Key有多条计数,比如一条微博,有转发数、评论数,还有点赞;一个用户有粉丝数、关注数等各种各样的数字。因为是计数,它的Value size是比较小的,根据它的各种业务场景,大概就是2-8个字节,一般4个字节为多,然后每日新增的微博大概十亿条记录,总记录就更可观了,然后一次请求,可能几百条计数要返回去。

4、计数器-Counter Service

最初是可以采取Memcached,但它有个问题,如果计数超过它内容容量时,会导致一些计数的剔除,宕机或重启后计数就没有了。另外可能有很多计数它为零,那这个时候怎么存,要不要存,存的话就占很多内存。微博每天上十亿的计数,光存0都要占大量的内存,如果不存又会导致穿透到DB里去,对服务的可溶性会存在影响。

2010年之后我们又采用Redis访问,随着数据量越来越大之后,发现Redis内存有效负荷还是比较低的,它一条KV大概需要至少65个字节,但实际上我们一个计数需要8个字节,然后Value大概4个字节,所以有效只有12个字节,还有四十多个字节都是被浪费掉的。这还只是单个KV,如果在一条Key有多个计数的情况下,它就浪费得更多了。比如说四个计数,一个Key 8个字节,四个计数每个计数是4个字节,16个字节大概需要26个字节就行了,但是用Redis存大概需要200多个字节。

后来我们通过自己研发的Counter Service,内存降至Redis的五分之一到十五分之一以下,而且进行冷热分离,热数据存在内存里,冷数据如果重新变热,就把它放到LRU里去。落地RDB、AOF,实现全增量复制,通过这种方式,热数据单机可以存百亿级,冷数据可以存千亿级。

整个存储架构大概是上图这样,上面是内存,下面是SSD,在内存里是预先把它分成N个Table,每个Table根据ID的指针序列,划出一定范围。任何一个ID过来先找到它所在的Table,如果有直接对它增增减减,有新的计数过来,发现内存不够的时候,就会把一个小的Table Dump到SSD里去,留着新的位置放在最上面供新的ID来使用。

有些人疑问说,如果在某个范围内,我的ID本来设的计数是4个字节,但是微博特别热,超过了4个字节,变成很大的一个计数怎么处理?对于超过限制的,我们把它放在Aux dict进行存放,对于落在SSD里的Table,我们有专门的IndAux进行访问,通过RDB方式进行复制。

5、其他数据类型-存在性判断

除了计数,微博还有一些业务,一些存在性判断。比如一条微博展现的,有没有点赞、阅读、推荐,如果这个用户已经读过这个微博了,就不要再显示给他。这种有一个很大的特点,它检查是否存在,每条记录非常小,比如Value1个bit就可以了,但总数据量巨大。比如微博每天新发表微博1亿左右,读的可能有上百亿、上千亿这种总的数据需要判断。怎么来存储是个很大的问题,而且这里面很多存在性就是0。还是前面说的,0要不要存?如果存了,每天就存上千亿的记录;如果不存,那大量的请求最终会穿透Cache层到DB层,任何DB都没办法抗住那么大的流量。

我们也进行了一些选型,首先直接考虑能不能用Redis。单条KV 65个字节,一个KV可以8个字节的话,Value只有1个bit,这样算下来每日新增内存有效率是非常低的。第二种我们新开发的Counter Service,单条KV Value1个bit,我就存1个byt,总共9个byt就可以了。这样每日新增内存900G,存的话可能就只能存最新若干天的,存个三天差不多快3个T了,压力也挺大,但比Redis已经好很多。

我们最终方案是自己开发Phantom,先采用把共享内存分段分配,最终使用的内存只用120G就可以。算法很简单,对每个Key可以进行N次哈希,如果哈希的某一个位它是1,那么进行3次哈希,三个数字把它设为1。把X2也进行三次哈希,后面来判断X1是否存在的时候,从进行三次哈希来看,如果都为1就认为它是存在的,如果某一个哈希X3,它的位算出来是0,那就百分百肯定是不存在的。

它的实现架构比较简单,把共享内存预先拆分到不同Table里,在里面进行开方式计算,然后读写,落地的话采用AOF+RDB的方式进行处理。整个过程因为放在共享内存里面,进程要升级重启数据也不会丢失。对外访问的时候,建Redis协议,它直接扩展新的协议就可以访问我们这个服务了。

6、小结

小结一下,到目前为止,我们关注了Cache集群内的高可用、扩展性、组件高性能,还有一个特别重要就是存储成本,还有一些我们没有关注到的,比如运维性如何,微博现在已经有几千差不多上万台服务器等。

7、进一步优化

8、服务化

采取的方案首先就是对整个Cache进行服务化管理,对配置进行服务化管理,避免频繁重启,另外如果配置发生变更,直接用一个脚本修改一下。

服务化还引入Cluster Manager,实现对外部的管理,通过一个界面来进行管理,可以进行服务校验。服务治理方面,可以做到扩容、缩容,SLA也可以得到很好的保障。另外,对于开发来说,现在就可以屏蔽Cache资源。

总结与展望

最后简单总结一下,对于微博Cache架构来说,我们从它的数据架构、性能、储存成本、服务化等不同方面进行了优化增强。欢迎对此有研究或有疑问的同行们留言,跟我们一起探讨。

【编辑推荐】

  1. 缓存又挂了?内存又爆了?只需要一招完美解决!
  2. 同为分布式缓存,为何Redis更胜一筹?
  3. 前端静态资源缓存最优解以及max-age的陷阱
  4. 新手也能看懂的监控报警系统架构设计
  5. 百亿级日志系统架构设计及优化
【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

读 书 +更多

Visual C# 2005技术内幕

本书提供了.NET框架下C#编程的详尽指南。书中详细介绍了.NET框架中的核心概念、使用GDI+编写高级用户界面、多线程程序设计、使用ClickOnc...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊