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1、精品_精品资料_架构设计.摘要：本篇文章会向读者展现几个架构设计的关键点,使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品.但这只是设计阶段,需要更深化的分析和明白系统的当前状态.本篇文章会向读者展现几个架构设计的关键点,使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品.以下几个属性将会影响到架构的设计：a可用性 b可扩展性c性能和敏捷性可扩展目标a确保用户的内容数据能够很便利的被其他用户发觉和猎取. b确保内容推送是相关的,不仅在语义上,也是从用户设备的角度.c确保实时更新生成、推送和分析.d尽可能的节约用户的资源.e不管服务器负载变化如何,用户体验应保持不变.f确保应用整体上是安全的总之,我们要处理一
2、个相当大的挑战,我们必需处理不断扩大的海量用户生成的内容数据,不断增长的用户, 和一个不断迭代的新项目,同时必需确保性能足够杰出.为了应对上述的挑战, 我们必需学习架构某些关键的元素,这将影响到系统的设计. 以下是一些关键的打算和分析.数据储备数据和数据模型的储备是一个好架构的关键设计之一.一个社交产品应当能够处理多种类型的数据,因此第一得充分分析数据并透彻懂得,之后再设计数据模型和数据储备.第一步, 我们要确定哪些数据是常常查询的热点数据,哪些不是常常需要的那些数据如归档数据用于分析 .对于高频拜访的数据,它必需总是可用,能够快速读写和水平可扩展.目前我们全部业务场景使用的都是MySQL,即
3、使我们的用例不肯定需要使用关系数据库系 统.随着我们数据的增长, 我们的读写将成为我们应用程序性能瓶颈.我们应当为每秒钟数可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_十亿的查询做好预备.让我们对我们的数据进行分类：a主要的数据或静态形式的数据,如用户资料b语义数据c用户产生的内容数据d会话数据找到一个高效的数据储备方式,满意全部这些类型的数据,真的很难.因此, 我们将为每个数据类型挑选特定的数据储备方式.静态数据： 对于静态数据,最好是挑选基于文档的储备方式, 其中键和值都是可查询的.我们可以挑选如 MongoDB 这种文档型数据库,挑选 MongoDB 最大的优势是它供应了在文档级别的
4、ACID.MongoDB 可以在多个分布式数据中心的范畴内进行缩放.它将答应我们使用副本集来保持冗余,从而解决我们的可用性问题.数据分片是一个重要的考虑因素,数据分片可以确保数据的扩展与查询速度.幸运的是,MongoDB 透亮的支持了数据分片.关联的或关系数据核心数据 ：我们大部分数据本质上是关联的,例如,A 是 B 的伴侣, C是 A 和 B 的伴侣,这样高度语义的数据最适合图处理模型.我们应将这样的数据储备在图数据库,如 Neo4j .这样做的优势很明显.我们可以储备全部关联数据的节点,从而节约了运算数据之间连接关系的额外步骤.图形数据模型也将有助于我们捕获到属性之间的关系.当试图探究关联
5、数据时,丰富的属性关系肯定是关键.图数据库支持ACID 规章以及自动索引.再次声明, 我们的要求是到达可用性和可扩展性. 我们可能会有成百上千的并发事务, 同时写入数据库, 同时会有数百和数千查询恳求. 它应当能够处理一个数据集上的很多字节, 超过十亿每秒的读取速度.我们将会需要一个系统,帮忙我们自动伸缩写入和读取.其他需要考虑的因素是数据分片, 这是系统可伸缩的关键.Neo4j 已经被设计为可水平扩展,并且有数据冗余功能来保证可用性.但到目前为止,它仍不支持数据分片.我们可能需要更多的分析,才能做出选择.其他可供挑选的图数据库有FlockDB、AllegroGraph 和 InfiniteG
6、raph .二进制数据 UGC：我们仍必需处理大量的与用户相关的二进制数据.处理二进制数据不可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_太简洁,考虑到它们的规模.上面已经争论过,我们需要一个系统可以运行相当高的性能, 秒级别尖峰 ,当打算在哪里储备时,可伸缩和可用性是最关键的素.我们不能依靠磁盘文件系统来储备我们的二进制数据.我们必需考虑可用性和可扩展性,文件系统的缓存会消耗大量的 CPU.相反的,我们应当依靠一个现有的可用的系统,例如亚马逊S3, S3 是特别流行的对象储备系统,具有可用性和弹性储备.我们也可以考虑谷歌云储备或Rackspace 的云文件等,但 S3 好像是明显的赢家,它
7、供应更优质的服务.S3 已经支持数据分区. S3 能够水平伸缩,冷热数据拆分,并依据keys 分区.但是只实现储备数据是不够的,与这些内容相关的元数据必需能够被搜寻,并且搜寻可伸缩,速度够快.我们也可以尝试一些新的东西,如图像的自动维度识别,基于内容自动打标签等. 这是一个潜在的学问产权领域. 我们将在文章的索引部分争论索引需求.但现在,让我们只需要留意, 我们将用标识符储备内容,并且在某个的方做了索引.好像亚马逊的S3 最适合这种情形.Session数据正确的熟悉和懂得session 数据是特别重要的. Session 数据将帮忙我们保持用户的状态.Session 数据必需使用与服务器无关的
8、方式,便利我们服务端可伸缩部署.这将有助于保持我们的设计敏捷,确保session 不会绑定到特定的节点或服务器.我们得用一种新的方式来更新用户的实际session,假如用户的 session 终止,我们仍旧可以帮忙用户从一个的方,他离开的的方重新复原信息.这是特殊重要的,在我们的场景中,连接是不行靠的,数据丢包是很正常的.数据必需能够被跨节点拜访,因此需要可用性和可扩展性.我们可以很好的使用MongoDB 本身来储存数据.后来,我们想转移到纯粹的键值储备,如Redis.注：全部举荐和离线作业都应当只运行在非服务节点上.索引索引是我们系统的关键.用户可以搜寻任何内容, 这是我们的主要用例之一.为
9、了提升搜干脆能,我们必需特别仔细的对待索引.这里有两点需要考虑：第一是,创建索引本身,然后就是索引系统本身.为了做一个有意义的搜寻系统,我们必需设计一个实时索引,针对一段时间窗口的实时数据进行处理.第一,我们可以写一个特别简洁的系统,对产生的内容数据做倒排索引.后来,随着输入数据的增加,我们可以便利的用实时数据处理引擎取代它,如Apache 的 Storm , 这是一个分布式的,容错和高度可扩展的系统.它可以负责生成索引的规律.索引系统：由于 Lucene 受欢送程度和其性能,因此,Lucene 是一个显而易见的好挑选.它的性能是无与伦比的.我们可以使用SolrCloud.它已经透亮的支持分片
10、,复制和读写方面的容错.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_队列 &消息推送每次我们的应用程序被触发一个大事,我们将需要向他/ 她的追随者 / 伴侣推送消息.重要的是,我们的系统不能错过任何这些信息,更重要的是,能够在发生故障时复原这些大事.为 了到达这些要求,我们必需查找一个队列解决方案.我们可以使用ActiveMQ ,这是最牢靠的队列软件.它支持集群的高可用性,支持分布式队列.消息推送是另一个领域, 要把通知发送给我们的用户. 在这里我们需要估量一下规模. 我们应当预备好支持像 nps 这样上亿的规模. 这里有很多项挑选择, 但或许 pyapns、CommandIQ 和 APP
11、 Booster 才是最流行的.我们需要自己治理一些事情, 特殊是要保证消息传递牢靠性, 即使用户的设备处于离线状态.我建议我们实现一个双向的系统,保持状态的通知, 并在后台长久化到磁盘.所以每次一个通知失败时,它的状态都被处理并标上状态码,添加到重试队列中.最终,当通知被送达,移出重试出列.缓存策略像我们这样的系统,我们的目标是使其支撑十亿RPS,因此,好的缓存策略是极重要的.我们的业务规律会在多层缓存中,并且能够智能的清除失效缓存.让我们看看最顶层缓存.应用层缓存 内容缓存 ：为了最大限度的削减缓存未命中, 并确保缓存始终是最新的数据, 我们必需查找一个从未过期的缓存,并始终保持数据.这基
12、本上意味着在一般使用情形下,我们将永久不用查询我们的数据库, 因此节约了大量的资源. 我们仍应当确保我们缓存的数据总是以一种不需要额外处理的格式, 随时预备好出现. 这基本上意味着将我们的在线负载转换为离线负载, 从而节约了推迟. 要做到这一点, 我们必需确保每一次的内容被输入到系统中,我们要做两件事情 :a原内容是非规格化形式储存在缓存.为了安全起见,我们将永久设置一个有效的期限.b原内容也写在我们的数据储备区中.我们使用 Redis 来做这个缓存, Redis 是一种具有良好故障复原的内存缓存.它具有高度的可扩展性, 较新的版本透亮的支持了数据分片.支持主从节点配置.最好的部分是,我们能够
13、储存任何格式的数据,这使得它很简洁做增量写,这是至关重要的,我们支持内容feeds仍值得指出的是,我们需要支持对大内容对象进行大量的读- 修改 - 写操作和少量读,Redis 是已知的,对这些操作在性能方面是最好的.缓存代理：反向代理层的缓存也是至关重要的.它有助于削减直接恳求我们服务器的负载,从而削减推迟. 为了使代理服务器缓存更有效,需要正确设置响应头. 代理服务器有很多种,但最受欢送的是nginx 和 ATS.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_二级缓存代码级缓存 ：这是一个实体数据的本的储备,用于提高应用程序的性能.它有助于通过削减昂贵的数据库调用以提高性能,保持实体数据的
14、本的化.EhCache是一个很受欢送的挑选.客户端缓存：这实际上是设备或浏览器缓存.全部静态项目都应当尽可能的缓存.假如API 响应缓存头已经被合理设置, 很多相关资源的内容都会被缓存.我们应确保其如预期的 那样工作.除此之外,我们应当尽可能缓存其他内容,可以使用设备自己的内存,或使用SQLite.全部昂贵的对象都应当缓存.例如NSDateFormatter 和 NSCalendar,初始化缓慢, 应当尽可能多的重用.iOS Lot 可以调整和应用,但是在这里,它是超出我们的争论范畴.数据压缩考虑到我们的用户主要是要处理大量的图像和视频,需要下载大量的数据, 所以优化下载大小是特别重要的.它将
15、节约用户的数据量,提高应用程序的性能体验.其他要考虑的方面,如我们的网络,我们的用户主要是在非LTE 网络,使用或 3G,需要考虑带宽,并且连接通常是不行靠的,数据使用成本高.在这种情形下,智能压缩是一个关键的需求.但是实际上图像压缩和视频压缩并不是想象中那么直接简洁,往往需要进行深化的分析.我们所处理的图像和视频,可以无损和有损, 这取决于用户的设备质量.所以我建议使用多个 压缩技术来处理这种情形.在这种情形下,我们可以尝试帧内压缩和帧间压缩技术.但总的来说我们可以采纳zpaq 和 fp8 来应对全部压缩需求.我们也可以尝试特别适合我们业务场景的 WebP.一般情形下,我们的API 会使用
16、gzip,我们 API response 总是经过 gzip压缩过的.数据转码考虑到我们需要处理多个设备,多个操作系统和屏幕辨论率,我们的内容储备和处理时应与设备无关. 但服务层应当基于用户的设备,懂得并调整响应的内容.所以,图像和视频的转码是必不行少的.我们的应用程序需要收集设备的配置,如内存、编码和屏幕辨论率,作为API 的上下文.我们的 API 应当使用此上下文来修改/ 挑选内容版本.基于我们接受到的设备上下文,我们可以预先预备好一些最频繁被恳求的版本的内容.我们可以使用FFMPEG 转码, FFMPEG 是最牢靠和应用最广的转码框架.我们可以修改FFMPEG,使其满意我们的需求.转码是
17、在数据输入端完成的.传输协议考虑到我们的网络场景非LTE,不行靠的连接等 ,关键是要尽可能的节约资源,使通信尽可能的轻量.我建议我们全部的恳求都使用ok客户端, ok使用 SPDY协议,可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_能够弹性处理连接失败,透亮复原.我们全部的通讯需求,都应当切换到MQTT,这是一个轻量级的机器对机器的连接协议.安全问题保证我们应用程序的安全是特别重要的.我们整体架构都要有安全上的考虑.我在这里只谈架构为满意安全要求做出的转变,我们不谈实施过程的转变.这里是一些必需添加到架构里的：1. 我们全部的用户数据必需加密.MongoDB 和 Neo4j 已经支持储备加密
18、.在这基础上,我们可以打算加密哪些用户关键信息.全部与数据库相关的传输调用必需启用加密.2. 安全套接字层：全部代理服务器的拜访都应当使用SSLed.代理服务器可以充当SSL终止点.3. 我们全部的 API 端点应当运行在非默认端口,并且必需实现OAuth.4. 全部的 DB 读取都应当通过 Rest endpoints .5. 有关密码的配置必需特殊处理.密码必需hashed,文件应当被限制只能在应用启动时读取.这答应我们通过文件系统权限来掌握应用程序身份实例.只有应用程序用户可以读,但不能写,其他用户不行以读取.全部类似的配置都要用keydb 打包并需要密码.组件以下是我们架构用到的组件:
19、1. 负载均衡器：这层是用来转发全部对代理服务器的恳求,基于定制的策略.这一层也将有助于我们通过基于容量重定向的方式来保证可用性.2. 代理服务器：全部即将到来的调用都必需以这里为入口.这也是我们SSL的终止点.它缓存全部基于策略定义的恳求. FE层：该层运行一个node 服务器.3. 数据输入引擎：这个组件涉及全部内容的输入,它做了一系列的工作: 非标准化模型,转码,缓存等.将来假如可以的话,全部内容的处理,都可以在这里完成.4. Rest 服务：这层负责与全部DB 交互,并返回数据.它的拜访是受OAuth 爱护的.这可以用 Tomcat 容器以及 edge 缓存来实现.5. 大事处理：这层
20、处理全部的大事,主要负责分发的功能.它读取ActiveMQ 并使用通知引擎生成通知.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_6. 举荐引擎： 这个组件通过分析全部收集到的用户动态来做举荐.依据实际收集到的动态, 我们可以部署各种基于亲和力的算法.我们可以使用Apache Mahout 供应的各种算法接口系统的规律视图：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_结语本篇文章更像是对关键组件高抽象层次的分析.假如需要实施的建议,可以做一个阶段性的方式, 但假如我们需要扩展性并支持真正的用例,必需遵循我提出的这些标准.我没有提起任何设计领域相关的内容.这只是设计阶段,需要更深化的分析和明白系统的当前状态.来自 HackerNews 的评论：/item.id=9930752原文链接：Architecting Backend For A Social Product 译者 / 施聪羽 审校 / 朱正贵 责编 / 仲浩 关于译者： 施聪羽,浩渺科技服务端研发工程师,修炼中的码农.可编辑资料 - - - 欢迎下载