文章归档

扩展Facebook到5亿用户以及以上.

扩展Facebook到5亿用户以及以上
By Robert Johnson Translated By Jametong

今天对Facebook来讲,我们达到了Facebook的一个非常重要的里程碑-5亿的用户数.这对于我们这些从事技术与运维的工程师来讲尤其令人激动,是我们构建了有能力处理如此巨大规模的增长的系统.当我在4年前来到Facebook的时候,我们有700万用户(在当时看似已经是非常的数量了),这一路走来遇到的挑战远远超出我们的想像.

下面是我们处理的部分大数字(the Big Numbers):

5个亿的活跃用户数
每天1000亿的点击数
500亿的图片数
2万亿的缓存对象,每秒亿级的请求数
每天130TB的日志量

这些年,我们在此页面写了部分关于我们如何处理这么大规模数据的技术方案.今天,我将退后一步,来谈谈一些我们关于扩展(Scaling)的常用方法,以及部分我们用来解决此类扩展性问题的原则.如在Facebook本身一样,这些原则既涉及到技术也涉及到人.实际上,下面将要讨论的原则只有部分是完全技术相关的.在这一天结束的时候,是这些构建此系统并使其运转的人,我们用来扩展这些系统的最佳工具是我们可以处理任何问题的技术与运营团队.我最感到自豪的扩展统计指标是我们的每个工程师可以服务100万的用户,并且这个指标还在稳定地增长.

纵向扩展

它不是万能的,不过,它确实很重要.如果什么东西出现了爆发性的增长,处理它的唯一明智可行的方法就是将其分布到任意多数量的机器上.切记,计算机世界只有三个数字:0,1和n.

例如,考虑这样一种情况,用户数据库无法处理此负载.我们可以将其拆分成两个功能-比如说,账户与概要—并将他们放到不同的数据库中.这可能耗费掉我们一整天的时间,不过,也可能需要花费更多的工作,而且它只能扩展到两倍的容量.一旦完成此项工作,我们还必须开始下一步新的工作,而且下一步的工作会更加困难.相反,我们可以花费部分额外的时间来编写代码,以解决当两个用户不在同一个数据库中的情况.这可能比将代码拆成两半要耗费更多的工作时间,不过它可以在后续的很长时间都给我们带来收益.

注意,这样做并不会提高效率,实际上,它可能让情况变得更糟糕.效率是非常重要的,但是,我们认为它与扩展性(Scaling)是相互独立的项目.

快速响应

如果你查看我们的增长曲线,你将发现不到它有平稳的时候.我们从来就没有坐下来深呼吸、自我恭维一番、并考虑下一步该如何做的时间.每周,我们都会遭遇更大的挑战.

当然,我们对此图的最终走向有不错的注意,但是,每个规模级别上都会有惊喜.我们可用来处理这些惊喜的最佳方式是,拥有可以灵活应对并快速解决问题的技术与运维团队.快速响应也使得我们可以尝试更多的事情,来检验哪个才是在实践中真正可用的.我们发现,保持这种灵活性要远远比任何其他技术决定来的重要.

渐进变更

我们发现,保持快速移动的最好方式是进行大量的小的变更,并衡量做了这些变更后系统的反应.这并不意味着我们不去做大事,它仅仅表示只要有可能,我们都将其拆分成大量的独立的小块.与此相反,很多开发哲学尝试做批量变更.

即使有些东西无法在功能上对其进行拆分,我们也尝试逐步地推出.这可能意味着一次迁移一部分用户或者一部分机器,甚或构建一个与老系统完全并行的系统,并在我们衡量效果的时候缓慢地将流量切换过来.

渐进变更的伟大之处在于,只要有东西与你期望的不一致,你立刻就能发现.与直觉不同,这样做最终让保持系统稳定变更更加容易.

当生产环境有问题时,修复它的最困难的部分可能就是问题定位了.如果只有一个变更的话,问题的定位就简单多了.在传统模型中,当你有几个星期甚至几个月的变更一起生效时,定位具体哪个变更导致了问题可能是个梦魇.

度量一切

只有当你确实有能力监控系统在做什么时,你才可以做大量的小的变更,并监控系统在做什么.在Facebook,我们收集巨量的数据,任一特定的服务器都会输出几十上百个可制作成图表的指标.这不仅仅包含类似于CPU与内存等系统级别的内容,还包含应用级别的统计信息,我们可以据此判断为什么发生这样的事情.

当他们有问题时(真正有趣的问事情只会出现在生产环境),统计信息来自真实的发生问题的生产环境机器这一点非常重要.这些统计必须来自所有的机器,因为大量重要的影响都被平均数隐藏了,只是出现在分布图上,特别是95%或99%的百分位上.

我们构建了多个用来收集、分析这些数据的工具,并已经将它们发布到了开源社区,其中包含Hive与Scribe.

小而独立的团队

当我开始在Facebook工作时,我是图片处理模块团队的两个人之一.这很疯狂,但是,现在我们已经是一个”大”公司了.我们图片处理模块有三个人.我们每个人都了解图片处理模块的所有底细,都可以独立地做相关决定.因此,当需要对图片处理模块做什么变更时,都可以快速而准确地做好此变更.

控制权与责任

如果没有开发与运营团队地无缝合作,以及他们如同事一个团队一样的去解决问题,上述原则都将无法实施.对于这一点,说易行难,但是,我们有一个非常有用的基本原则.

对一件事情负责的人必须对这件事有控制权.

这一点看似非常明显,但实际情况通常不是这样.经典的例子是一个人发布另一个人写的代码.发布代码的人好像对此负责,但实际上是写这个代码的对此有控制权.这就将发布此代码的人置于一个艰难的境地,他们仅有的选择是要么发布此代码,要么对冒险对可能出现的问题承担责任,因此,他们有强烈的动机拒绝发布.另一方面,如果写此代码的人感觉自己并不负责此功能是否有效,这个功能很可能就无法有效工作.

在Facebook,我们每天都会往网站发布代码,是写这些代码的人对此具体负责.看到自己创建的东西被5亿的人使用是令人振奋并震撼人心的.看到它出问题就更加震撼人心了. 关于如果给这5亿的用户带来伟大的软件,我们所知道的最好的方式是让对此事的重要性有深刻理解,对此事有深刻理解并有控制权的人来做正确的决定.

5亿之外

我们非常自豪,我们创建了一个5亿人想要使用的网站,这个5亿人正在使用的网站仍然在工作.但这确实仅仅是一个开始. 我们希望在不远的将来,我们会有另外5个亿的用户,这些原则将帮助我们克服后面将要面对的任何新的挑战.

Bobby, 技术总监, 比他4年前对大数字(Big Numbers)有了完全不同的理解.

海量数据,你知道如何管理吗?

source : http://mndoci.com/2010/06/30/massive-data/

Facebook
36 PB of uncompressed data
2250 machines
23,000 cores
32 GB of RAM per machine
processing 80-90TB/day

Yahoo
70 PB of data in HDFS
170 PB spread across the globe
34000 servers
Processing 3 PB per day
120 TB flow through Hadoop every day

Twitter
7 TB/day into HDFS

LinkedIn
120 Billion relationships
82 Hadoop jobs daily (IIRC)
16 TB of intermedia data
2 engineers

Cassandra - 一个分散的结构化存储系统

本文翻译自Facebook员工在LADIS大会上发布的论文.Cassandra – A Decentralized Structured Storage System
这篇论文中,两位作者详细介绍了Cassandra的系统架构,它的设计初衷,设计应用时使用到的相关技术,以及设计/实现/使用过程中得到的经验教训.

Cassandra – 一个分散的非结构化存储系统
By Avinash Lakshman Facebook ,Prashant Malik Facebook; Translated By Jametong

概要

Cassandra是一个分布式的存储系统,可用来管理分布在大量廉价服务器上的巨量结构化数据,并同时提供没有单点故障的高可用服务.Cassandra的设计目的是运行在由几百个节点(可能分布在多个不同的数据中心)组成的基础设施(infrastructure)上.当节点达到这个规模时,大大小小的组件出现故障就可能经常发生了.Cassandra在管理持久状态时面临这些故障,这种情况也驱动软件系统的可靠性(reliability)与可伸缩性(scalability)会依赖于Cassandra的服务.虽然大部分情况,Cassandra看上去像一个数据库系统, 也与数据库系统共享大量的设计与实现手段,但是Cassandra并不支持完整的关系数据模型;相反,它提供了一个简单数据模型的客户端,支持对数据布局与数据格式的动态控制.我们设计Cassandra的初衷是,可以运行在廉价硬件上,并能在不牺牲读效率的情况下实现高的写吞吐量.

1. 导论

Facebook维护着世界上最大的社交网络平台,利用分布在世界各地的大量数据中心的成千上万台服务器,为上亿的用户提供服务.Facebook平台有严格的业务要求,包含性能、可靠性、效率以及高度的可伸缩性以支持平台的持续增长.在一个包含成千上万的组件的基础设施上处理故障是我们的标准运作模式;在任何时候,随时都可能出现相当数量的服务器或网络组件故障.这样,软件系统在构建时就需要将故障当作一种常态而不是异常来处理.为了满足上面描述的这些可靠性与可伸缩性,Facebook开发了Cassandra系统.
为了实现可伸缩性与可靠性,Cassandra组合了多项众所周知的技术.我们设计Cassandra的最初目的是解决收件箱搜索的存储需要.在Facebook,这意味着这个系统需要能够处理非常大的写吞吐量,每天几十亿的写请求,随着用户数的规模而增长.由于我们是通过在地理上分布的数据中心对用户进行服务的,因此支持跨越多个数据中心的数据复制对于降低搜索延时就非常关键了.当我们在2008年6月发布收件箱搜索项目时,我们有1亿的用户,现在我们差不多有2.5亿的用户,Cassandra一直保持了其对业务的承诺.目前,Facebook内部已经有多个服务部署了Cassandra作为其后端存储系统.
本文的结构如下.第2节讨论相关研究,其中的部分研究对我们的设计有很大影响.第3节介绍详细的数据模型.第4节简要介绍客户端API.第5节介绍系统设计以及Cassandra中应用到的分布式算法.第6节介绍我们如何使用Cassandra部署Facebook平台的一个应用.

2. 相关研究

对于为了性能、可用性与数据持久性对数据进行分布,文件系统与数据库社区已经进行了广泛的研究.与仅支持扁平命名空间(namespace)的点对点(P2P)存储系统相比,分布式文件系统通常支持层次化(hierarchical)的命名空间.与Ficus[14]与Coda[16]类似的系统都是通过牺牲一致性来复制文件以实现高可用(high availability).通常使用特别的冲突解决(conflict resolution)程序来管理更新冲突(update conflict). Farsite[2]是一个没有使用任何中心服务器的分布式文件系统. Farsite使用复制来实现高可用性与可伸缩性.Google文件系统(GFS)[9]是另一个分布式文件系统,用来存储Google内部应用的各种状态数据.GFS设计比较简单,用一台主服务器存储所有的元数据(metadata),数据拆分成块(chunk)存储在多个块服务器(chunk server)上.不过,目前Google已经使用Chubby[3]抽象层为GFS的主服务器做了容错处理(fault tolerant).Bayou[18]是一个分布式的关系数据库系统,它支持断开操作(个人理解为网络断开以后的操作)并提供最终的数据一致性(eventual data consistency).在这些系统中,Bayou、Coda与Ficus允许断开操作,并且在遇到类似与网络断开与停机时能够做到自动复原.这些系统在冲突解决程序上存在差异.例如,Coda与Ficus执行系统级别的冲突解决,而Bayou允许应用级别的冲突解决.但所有这些都保证最终一致性(eventual consistency).与这些系统类似,即使在网络段开的时候,Dynamo[6]也允许进行读写操作,并使用不同的冲突解决机制(部分客户端驱动)来解决更新冲突.传统的基于复制的关系数据库系统重点在保证复制数据的强一致性(strong consistency).虽然强一致性为应用写程序提供了一个方便的编程模型,但是,这些系统在伸缩性与可用性方面却受到了限制.因为这些系统提供强一致性的保证,所以在网络分开时,它们就无法进行处理.
Dynamo[6]是一个Amazon开发的存储系统,Amazon用它来存储检索用户的购物车.Dynamo利用基于Gossip的会员算法来维护每个节点上所有其他节点的信息.可以认为Dynamo是一个只支持一跳路由请求(one-hop request routing)的结构化覆盖层(structured overlay).Dynamo使用一个向量时钟(vector lock)概要来发现更新冲突,但偏爱客户端的冲突解决机制.为了管理向量时间戳(vector timestamp),Dynamo中的写操作同时也需要执行一次读操作.在一个需要处理非常大的写吞吐量的系统中,这可能会成为瓶颈. Bigtable[4]既提供了结构化也支持数据的分布式,不过它依赖于一个分布式的文件系统来保证数据的持久化.

3. 数据模型

Cassandra中的表是一个按照主键索引的分布式多维图.它的值是一个高度结构化的对象.表中的记录键是一个没有大小限制的字符串,虽然它通常都只有16-36个字节的长度.无论需要读写多少列,单一记录键的每个副本的每次操作都是一个原子操作.多个列可以组合在一起形成一个称为column family的列的集合,这一点与Bigtable[4]系统非常相似.Cassandra提供两种类型的column family,简单的column family与超级的column family.可以将超级column family想象成column family里面嵌入column family.进一步,应用还可以指定超级column family或者简单column family里面的列的排序顺序.系统允许按时间或者名称对列进行排序.按照时间对列进行排序可以被类似于收件箱搜索这样的应用使用,因为它们的结果始终需要按照时间顺序进行展示.column family中的每个列都需要通过规范column family : column来进行访问,每个超级column family中的列都通过规范column family : super column [...]