德国SNS交友/视频网站Poppen.de的技术架构分享

Poppen.de是一个德国的 交友/ 聊天/ 视频 的SNS网站, 部分内容NSFW,网站采用了很多我们熟悉的技术,像Nginx,MySQL,CouchDB,Erlang,Memcached的,RabbitMQ(消息服务器),采用了Graphite作为网站的系统监控,Red5作为视频服务,Tsung作为压力测试工具,选择的技术种类较多,还采用PHPErlang 2种程序语言作为不同功能的开发。

关于 Poppen.de 的资料统计数据
    *  2 000 000 用户数
    *  20.000并发用户数
    *  300.000条私人讯息/每天
    *  250.000登录/每天
功能概要
    * 用户在线搜索其他用户;
    * 站内对方写私人消息;
    * 用户上传图片和视频;
    * 用户与用户之间的在线视频聊天。
Poppen.de整个网站的技术团队有 11个人开发人员,2个界面设计师和两个系统管理员。

系统架构描述:

* Web 层服务器
采用Ngixn作为Web App 服务器,2台机器在前端作为www的请求,在高峰的时候每分钟能够处理150.000个用户的请求,并且结合Memcached一起使用,用来缓存一些用户的资料信息。
另外3台Ngixn 服务器作为图片服务器的请求 例如:img.bilder.poppen.de (image servers),每分钟处理用户80.000请求,用户通过这3台服务器进行图片的读、写操作,只使用每台服务器的本地缓存,并不通过Memcached服务器,并且将用户上传的图片信息存放在中央式的文件系统中,估计这样目的是为了减轻主要储存设备的负荷。网站已经这样使用了4年,一共5台Ngixn服务器,每台配置普通32位CPU、3GB RAM 内存。

* 语言环境
使用PHP的5.3 版本为程序语言运行环境,整个网站使用28台机器作为PHP Ap 服务器,每台机器配置6G内存。每个机器运行运行100个workerprocesses,将运行环境的可选PHP缓存(Alternative PHP Cache, APC)打开, 据说网站透露这样可以提高性能,能够减少 30%的CPU和内存使用率,使用了Symfony1.2版本作为PHP的Web开发框架,可以提高网站开发效率,可快速创建复杂的WEB程序。

* 缓存(Memcached)
网站使用memcached的节点据说有50个总大小超过45GB,Memcached用来用户会话、个人信息、功能执行中需要的缓存、数据中需要执行like的查询结果的存储,网站对于将来可能会渐渐的采用 MongoDB Hash 的解决方法来进行代替现在大量的使用Memcached的现象,个人也认为以为大量的使用Memcached缓存服务器不是明智之举,因为Memcached的原则就不是给你放什么重要信息和可以长期存放的地方,你见过有人拿超市的存包格当私人的保险柜吗?但一味的使用数据库存储也不是可取的方法,大量数据库连接/关闭 执行SQL的开销带来的负载是很多机器设备不能接受的,所以使用像 MongoDB 之类的东西 还是比较折中的选择,我们相信将来会有更多的网站会向MongoDB靠拢的。

* 消息服务器
整个网站采用的算是一种分布式的异步架构体系,中间采用RabbitMQ作为异步通讯服务器,通过上层28台PHP Ap Server做成的LVS集群对下层2台集群的 RabbitMQ 消息系统进行调用,这里消息系统主要用来发送运行日志,电子邮件通知,系统消息,用户图片上传,每天大约需要处理 500.000条消息,这样的架构体系可以对系统的运行性能有所改善,在Javabloger看一般有3个原因:   
第一是加强了系统的可扩展性,
第二是提高系统资源的使用率,
第三是降低系统运行中瞬间的瓶颈。
比如在系统繁忙的时间里,每分钟有1000个用户进行登录,这意味着我们将有1000个并发的用户请求需要对缓存/数据库表的更新,但是现在有了消息队列的架构,我们可以运行他们每个顺序相反。如果我们需要更多的处理速度,我们可以添加更多的消费者到消息队列,还可以加入更多的机器到MQ消息群集中,不需要修改以前任何的配置或部署任何新的代码。网站表示系统将来会向异步式架构发展,将更多的业务放入RabbitMQ 系统队列中进行处理。

* 分布式文档数据库(CouchDB)
系统中运行CouchDB的服务器只有一台,主要是用来存日志的,因为在过去我们需要查看某台机器的日志需要登录某台机器进行tail -f 的查看,如果机器一多肯定混乱,采用CouchDB 中一些查询方法 query/group 就会让工作简化很多,而且采用分布式文档数据库存放系统日志似乎真的很合理,而且管理,使用也不算很复杂。

* 数据库服务器
采用MySQL数据库作为网站主要的数据信息存储,有4台MySQL服务器使用基于集群方式NDB表引擎用来存放用户资料和用户相关数据,这组集群每台机器配置32GB内存 、4个CPU,但是他们打算在将来采用 Sharing的方式根据用户的id来进行水平划分,这样当然有好处,可是这样做了以后需要面对事物和跨库查询的问题,网站还有另外3台MySQL服务器使用的是 master-slave-slave 架构存放用户在论坛里面的信息,目前数据库表引擎采用的是MyISAM,这样读写会很快,但是会遇到全表锁的问题,所以将来打算使用 XtraDB 引擎进行存储,网站对于查询SQL和建立数据库表结构也进行了多次考虑,为了避免like和join带来的开销,因此创建数据库汇总表,以纾缓用户查询带来压力。

* 系统监控(Graphite)
Graphite是这个网站一个重要的部分,用来进行收集服务器所有的及时状态,用户请求信息,Memcached命中率,RabbitMQ消息服务器的状态,Unix操作系统的负载状态,Graphite服务器大约每分钟需要有4800次更新操作,Graphite采用简单的文本协议和绘图功能可以方便地使用在任何操作系统上。Graphite是一个Python写的web应用,采用django框架,如果你想尝试一下的话,具体的安装步骤参见:http://graphite.wikidot.com/installation

对于具体的PHP程序性能运行的监控是采用Facebook开源出来的一个php性能测试工具,XHProf是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标,包括阻塞时间,CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销,可细分成调用者和被调用者的开销。原始数据收集部分是用纯C实现的,是一个名叫xhprof的 Zend扩展 。XHProf有一个简单的HTML的用户界面( PHP写成的)。基于浏览器的性能分析用户界面能更容易查看,或是与同行们分享成果。也能绘制调用关系图。如果他们通过 Graphite发现那台Unix负荷高了,将会进一步的使用 XHProf 分析器进行测试。并且有一个单独的服务器发送XHProf测试的概况,并从那里进行分析,找到性能问题的所在。

* 视频服务器 (Red5)
网站还为用户提供视频服务,一种是用户上传的一段视频,还可以彼此进行分享与评价,此外,网站还有一个在线的视频聊天,在2009年中期每月视频说产生的网络流量达到17TB。网站将会寻找更换Red5 视频服务的方案,可能会选择Oneteam媒体服务器。

* 压力测试 (Tsung)
Tsung是采用Erlang编写一个分布式测试工具。在Tsung控制机器上写tsung.xml,在这个文件中指定所有的client机器地址、每台机器的权重、模拟的用户数量 配置完成就可以进行测试了,网站用它做HTTP的 benchmarks  测试,测试 MySQL存储引擎的处理能力,例如是否需要使用新的MySQL引擎 XtraDB,并且还需要知道XtraDB的处理能力是多大,都是通过Tsung得出的结果,因为Tsung可以输出不同的格式的报告和图表信息,如果你有兴趣的话,可以查看Tsung详细的用户手册:http://tsung.erlang-projects.org/user_manual.html

总结:

1.越来越多的网站由于业务的壮大,在寻求通过消息传递的,异步式架构的方案,在poppen.de中使用的RabbitMQ是Erlang编写的消息服务器,支持Java、C/C++、.Net 、PHP 等语言。

2.MySQL 的第三方引擎 XtraDB 受到越来越多人的认知,MyISAM依然有用武之地,只是老大难锁表问题一直没有很好的解决办法。

3.Graphite是一款不错的系统监控软件,对与一个网站来说监控其运行状态,观测硬盘、CPU的使用率,Memcached的命中率,客户的访问动向、来源,是一件比较重要的事情,采用Python语言写的,个人感觉Python如果能得到更好的商业支持,将来的前景会比Java好。

4.CouchDB是Apache组织又一款经典产品,作为非关键性的数据进行存储是一个绝佳的方案,例如:系统中的日志。

5.Memcached 和 数据库之间会逐渐的多出一个产物,比如 MongoDB ,不会像现在这样缓存和数据库2者之间有这么大的跨度

6.凡是接触过 Erlang 的人,都会对其产生喜好,可见Erlang的势头。

7.MySQL 的 官方集群方案仍然不会被人看好,但是 MySQL 的 MMM 和 MSS 依然是经典。

8.Ngixn的性能强大和配置简单让他成为web服务器的新宠儿,对一些图片的访问/读写还可以使用Ngixn的本地缓存 。

posted @ 2012-03-18 11:57  swordzj  阅读(11844)  评论(0编辑  收藏  举报