大型网站系统架构以及性能优化方法
2008-10-28 15:27
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一、LiveJournal发展历程 LiveJournal是99年始于校园中的项目，几个人出于爱好做了这样一个应用，以实现以下功能： 博客，论坛; 社会性网络，找到朋友;聚合，把朋友的文章聚合在一起 LiveJournal采用了大量的开源软件，甚至它本身也是一个开源软件。 在上线后，LiveJournal实现了非常快速的增长： 2004年4月份：280万注册用户。 2005年4月份：680万注册用户。 2005年8月份：790万注册用户。 达到了每秒钟上千次的页面请求及处理。 使用了大量MySQL服务器。 使用了大量通用组件。 二、LiveJournal架构现状概况  三、从LiveJournal发展中学习 LiveJournal从1台服务器发展到100台服务器，这其中经历了无数的伤痛，但同时也摸索出了解决这些问题的方法，通过对LiveJournal的学习，可以让我们避免LJ曾经犯过的错误，并且从一开始就对系统进行良好的设计，以避免后期的痛苦。 下面我们一步一步看LJ发展的脚步。 1、一台服务器 一台别人捐助的服务器，LJ最初就跑在上面，就像Google开始时候用的破服务器一样，值得我们尊敬。这个阶段，LJ的人以惊人的速度熟悉的Unix的操作管理，服务器性能出现过问题，不过还好，可以通过一些小修小改应付过去。在这个阶段里LJ把CGI升级到了FastCGI。 最终问题出现了，网站越来越慢，已经无法通过优过化来解决的地步，需要更多的服务器，这时LJ开始提供付费服务，可能是想通过这些钱来购买新的服务器，以解决当时的困境。 毫无疑问，当时LJ存在巨大的单点问题，所有的东西都在那台服务器的铁皮盒子里装着。  2、两台服务器 用付费服务赚来的钱LJ买了两台服务器：一台叫做Kenny的Dell 6U机器用于提供Web服务，一台叫做Cartman的Dell 6U服务器用于提供数据库服务。  LJ有了更大的磁盘，更多的计算资源。但同时网络结构还是非常简单，每台机器两块网卡，Cartman通过内网为Kenny提供MySQL数据库服务。 暂时解决了负载的问题，新的问题又出现了： 原来的一个单点变成了两个单点。 没有冷备份或热备份。 网站速度慢的问题又开始出现了，没办法，增长太快了。 Web服务器上CPU达到上限，需要更多的Web服务器。 3、四台服务器 又买了两台，Kyle和Stan，这次都是1U的，都用于提供Web服务。目前LJ一共有3台Web服务器和一台数据库服务器。这时需要在3台Web服务器上进行负载均横。  LJ把Kenny用于外部的网关，使用mod_backhand进行负载均横。 然后问题又出现了： 单点故障。数据库和用于做网关的Web服务器都是单点，一旦任何一台机器出现问题将导致所有服务不可用。虽然用于做网关的Web服务器可以通过保持心跳同步迅速切换，但还是无法解决数据库的单点，LJ当时也没做这个。 网站又变慢了，这次是因为IO和数据库的问题，问题是怎么往应用里面添加数据库呢？ 4、五台服务器 又买了一台数据库服务器。在两台数据库服务器上使用了数据库同步(Mysql支持的Master-Slave模式)，写操作全部针对主数据库（通过Binlog，主服务器上的写操作可以迅速同步到从服务器上），读操作在两个数据库上同时进行(也算是负载均横的一种吧)。  实现同步时要注意几个事项： 读操作数据库选择算法处理，要选一个当前负载轻一点的数据库。 在从数据库服务器上只能进行读操作 准备好应对同步过程中的延迟，处理不好可能会导致数据库同步的中断。只需要对写操作进行判断即可，读操作不存在同步问题。 5、更多服务器 有钱了，当然要多买些服务器。部署后快了没多久，又开始慢了。这次有更多的Web服务器，更多的数据库服务器，存在 IO与CPU争用。于是采用了BIG-IP作为负载均衡解决方案。  6、现在我们在哪里：  现在服务器基本上够了，但性能还是有问题，原因出在架构上。 数据库的架构是最大的问题。由于增加的数据库都是以Slave模式添加到应用内，这样唯一的好处就是将读操作分布到了多台机器，但这样带来的后果就是写操作被大量分发，每台机器都要执行，服务器越多，浪费就越大，随着写操作的增加，用于服务读操作的资源越来越少。  由一台分布到两台  最终效果 现在我们发现，我们并不需要把这些数据在如此多的服务器上都保留一份。服务器上已经做了RAID，数据库也进行了备份，这么多的备份完全是对资源的浪费，属于冗余极端过度。那为什么不把数据分布存储呢？ 问题发现了，开始考虑如何解决。现在要做的就是把不同用户的数据分布到不同的服务器上进行存储，以实现数据的分布式存储，让每台机器只为相对固定的用户服务，以实现平行的架构和良好的可扩展性。 为了实现用户分组，我们需要为每一个用户分配一个组标记，用于标记此用户的数据存放在哪一组数据库服务器中。每组数据库由一个master及几个slave组成，并且slave的数量在2-3台，以实现系统资源的最合理分配，既保证数据读操作分布，又避免数据过度冗余以及同步操作对系统资源的过度消耗。  由一台（一组）中心服务器提供用户分组控制。所有用户的分组信息都存储在这台机器上，所有针对用户的操作需要先查询这台机器得到用户的组号，然后再到相应的数据库组中获取数据。 这样的用户架构与目前LJ的架构已经很相像了。 在具体的实现时需要注意几个问题： 在数据库组内不要使用自增ID，以便于以后在数据库组之间迁移用户，以实现更合理的I/O，磁盘空间及负载分布。 将userid，postid存储在全局服务器上，可以使用自增，数据库组中的相应值必须以全局服务器上的值为准。全局服务器上使用事务型数据库InnoDB。 在数据库组之间迁移用户时要万分小心，当迁移时用户不能有写操作。 7、现在我们在哪里  问题： 一个全局主服务器，挂掉的话所有用户注册及写操作就挂掉。 每个数据库组一个主服务器，挂掉的话这组用户的写操作就挂掉。 数据库组从服务器挂掉的话会导致其它服务器负载过大。 对于Master-Slave模式的单点问题，LJ采取了Master-Master模式来解决。所谓Master-Master实际上是人工实现的，并不是由MySQL直接提供的，实际上也就是两台机器同时是Master，也同时是Slave，互相同步。 Master-Master实现时需要注意： 一个Master出错后恢复同步，最好由服务器自动完成。 数字分配，由于同时在两台机器上写，有些ID可能会冲突。 解决方案： 奇偶数分配ID，一台机器上写奇数，一台机器上写偶数 通过全局服务器进行分配(LJ采用的做法)。 Master-Master模式还有一种用法，这种方法与前一种相比，仍然保持两台机器的同步，但只有一台机器提供服务（读和写），在每天晚上的时候进行轮换，或者出现问题的时候进行切换。 8、现在我们在哪里 现在插播一条广告，MyISAM VS InnoDB。 使用InnoDB： 支持事务 需要做更多的配置，不过值得，可以更安全的存储数据，以及得到更快的速度。 使用MyISAM： 记录日志（LJ用它来记网络访问日志） 存储只读静态数据，足够快。 并发性很差，无法同时读写数据（添加数据可以） MySQL非正常关闭或死机时会导致索引错误，需要使用myisamchk修复，而且当访问量大时出现非常频繁。 9、缓存 去年我写过一篇文章介绍memcached，它就是由LJ的团队开发的一款缓存工具，以key-value的方式将数据存储到分布的内存中。LJ缓存的数据： 12台独立服务器（不是捐赠的） 28个实例 30GB总容量 90-93%的命中率（用过squid的人可能知道，squid内存加磁盘的命中率大概在70-80%） 如何建立缓存策略？ 想缓存所有的东西？那是不可能的，我们只需要缓存已经或者可能导致系统瓶颈的地方，最大程度的提交系统运行效率。通过对MySQL的日志的分析我们可以找到缓存的对象。 缓存的缺点？ 没有完美的事物，缓存也有缺点： 增大开发量，需要针对缓存处理编写特殊的代码。 管理难度增加，需要更多人参与系统维护。 当然大内存也需要钱。 10、Web访问负载均衡 在数据包级别使用BIG-IP，但BIG-IP并不知道我们内部的处理机制，无法判断由哪台服务器对这些请求进行处理。反向代理并不能很好的起到作用，不是已经够快了，就是达不到我们想要的效果。 所以，LJ又开发了Perlbal。特点： 快，小，可管理的http web 服务器/代理 可以在内部进行转发 使用Perl开发 单线程，异步，基于事件，使用epoll , kqueue 支持Console管理与http远程管理，支持动态配置加载 多种模式：web服务器，反向代理，插件 支持插件：GIF/PNG互换？ 11、MogileFS LJ使用开源的MogileFS作为分布式文件存储系统。MogileFS使用非常简单，它的主要设计思想是： 文件属于类（类是最小的复制单位） 跟踪文件存储位置 在不同主机上存储 使用MySQL集群统一存储分布信息 大容易廉价磁盘 到目前为止就这么多了，更多文档可以在http://www.danga.com/words/找到.Danga.com和LiveJournal.com的同学们拿这个文档参加了两次MySQL Con，两次OS Con，以及众多的其它会议，无私的把他们的经验分享出来，值得我们学习。在web2.0时代快速开发得到大家越来越多的重视，但良好的设计仍是每一个应用的基础，希望web2.0们在成长为Top500网站的路上，不要因为架构阻碍了网站的发展。 |
