网站架构方案全解析页面静态化图片服务器分离负载均衡.docx
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网站架构方案全解析页面静态化图片服务器分离负载均衡
1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。
2、图片服务器分离大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。
这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。
3、数据库集群和库表散列大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。
我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。
sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
4、缓存缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。
网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。
这里先讲述最基本的两种缓存。
高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的MemoryCache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。
另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。
在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。
也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
7、硬件四层交换第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。
第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。
它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。
这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。
在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。
Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了
。
8、软件四层交换大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。
但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。
软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是LinuxVirtualServer，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的鲁棒性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。
一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。
这样的架构我准备空了专门详细整理一下和大家探讨。
对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，我这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会，有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大，希望大家一起讨论，达到抛砖引玉之效。
用squid做webcacheserver，而apache在squid的后面提供真正的web服务。
当然使用这样的架构必须要保证主页上大部分都是静态页面。
这就需要程序员的配合将页面在反馈给客户端之前将页面全部转换成静态页面。
基本看出sina和sohu对于频道等栏目都用了相同的技术，即squid来监听这些IP的80端口，而真正的webserver来监听另外一个端口。
从用户的感觉上来说不会有任何的区别，而相对于将webserver直接和客户端连在一起的方式，这样的方式明显的节省的带宽和服务器。
用户访问的速度感觉也会更快。
带宽：
4000M/S（参考）
服务器数量：
60台左右
Web服务器：
Lighttpd,Apache,nginx
应用服务器：
Tomcat
其他：
Python,Java,MogileFS、ImageMagick等
关于Squid与Tomcat
Squid与Tomcat似乎在Web2.0站点的架构中较少看到。
我首先是对Squid有点疑问，对此阿华的解释是"目前暂时还没找到效率比Squid高的缓存系统，原来命中率的确很差，后来在Squid前又装了层Lighttpd,基于url做hash,同一个图片始终会到同一台squid去，所以命中率彻底提高了"
对于应用服务器层的Tomcat，现在Yupoo!
技术人员也在逐渐用其他轻量级的东西替代，而YPWS/YPFS现在已经用Python进行开发了。
名次解释：
·YPWS--YupooWebServerYPWS是用Python开发的一个小型Web服务器，提供基本的Web服务外，可以增加针对用户、图片、外链网站显示的逻辑判断，可以安装于任何有空闲资源的服务器中，遇到性能瓶颈时方便横向扩展。
·YPFS--YupooFileSystem与YPWS类似，YPFS也是基于这个Web服务器上开发的图片上传服务器。
【Updated:
有网友留言质疑Python的效率，Yupoo老大刘平阳在del.icio.us上写到"YPWS用Python自己写的，每台机器每秒可以处理294个请求,现在压力几乎都在10％以下"】
图片处理层
接下来的ImageProcessServer负责处理用户上传的图片。
使用的软件包也是ImageMagick，在上次存储升级的同时，对于锐化的比率也调整过了（我个人感觉，效果的确好了很多）。
”Magickd“是图像处理的一个远程接口服务，可以安装在任何有空闲CPU资源的机器上，类似Memcached的服务方式。
我们知道Flickr的缩略图功能原来是用ImageMagick软件包的，后来被雅虎收购后出于版权原因而不用了（?
）；EXIF与IPTCFlicke是用Perl抽取的，我是非常建议Yupoo!
针对EXIF做些文章，这也是潜在产生受益的一个重点。
图片存储层
原来Yupoo!
的存储采用了磁盘阵列柜，基于NFS方式的，随着数据量的增大，”Yupoo!
开发部从07年6月份就开始着手研究一套大容量的、能满足Yupoo!
今后发展需要的、安全可靠的存储系统“，看来Yupoo!
系统比较有信心，也是满怀期待的，毕竟这要支撑以TB计算的海量图片的存储和管理。
我们知道，一张图片除了原图外，还有不同尺寸的，这些图片统一存储在MogileFS中。
对于其他部分，常见的Web2.0网站必须软件都能看到，如MySQL、Memcached、Lighttpd等。
Yupoo!
一方面采用不少相对比较成熟的开源软件，一方面也在自行开发定制适合自己的架构组件。
这也是一个Web2.0公司所必需要走的一个途径。
非常感谢一下Yupoo!
阿华对于技术信息的分享，技术是共通的。
下一个能爆料是哪家?
--EOF--
lighttpd+squid这套缓存是放在另外一个机房作为cdn的一个节点使用的，图中没描绘清楚，给大家带来不便了。
squid前端用lighttpd没用nginx，主要是用了这么久，没出啥大问题，所以就没想其他的了。
URLHash的扩展性的确不好，能做的就是不轻易去增减服务器，我们目前是5台服务器做一组hash.
我们现在用Python写的WebServer，在效率方面，我可以给个测试数据，根据目前的访问日志模拟访问测试的结果是1台ypws,平均每秒处理294个请求（加载所有的逻辑判断）。
在可靠性上，还不没具体的数据，目前运行1个多月还没有任何异常。
lvs每个节点上都装nginx，主要是为了反向代理及处理静态内容，不过apache已显得不是那么必需，准备逐渐去掉。
我们处理图片都是即时的，我们目前半数以上的服务器都装了magickd服务，用来分担图片处理请求。
每天数以千万计的Blog内容中，实时的热点是什么?
Tailrank这个Web2.0Startup致力于回答这个问题。
专门爆料网站架构的ToddHoff对KevinBurton进行了采访。
于是我们能了解一下Tailrank架构的一些信息。
每小时索引2400万的Blog与Feed，内容处理能力为160-200Mbps，IO写入大约在10-15MBps。
每个月要处理52T之多的原始数据。
Tailrank所用的爬虫现在已经成为一个独立产品：
spinn3r。
服务器硬件
目前大约15台服务器，CPU是64位的Opteron。
每台主机上挂两个SATA盘，做RAID0。
据我所知，国内很多Web2.0公司也用的是类似的方式，SATA盘容量达，低廉价格，堪称不二之选。
操作系统用的是DebianLinux。
Web服务器用Apache2.0，Squid做反向代理服务器。
数据库
Tailrank用MySQL数据库，联邦数据库形式。
存储引擎用InnoDB，数据量500GB。
KevinBurton也指出了MySQL5在修了一些多核模式下互斥锁的问题（ThisBug?
）。
到数据库的JDBC驱动连接池用lbpool做负载均衡。
MySQLSlave或者Master的复制用MySQLSlaveSync来轻松完成。
不过即使这样，还要花费20％的时间来折腾DB。
其他开放的软件
任何一套系统都离不开合适的Profiling工具，Tailrank也不利外，针对Java程序的Benchmark用Benchmark4j。
Log工具用Log5j（不是Log4j）。
Tailrank所用的大部分工具都是开放的。
Tailrank的一个比较大的竞争对手是Techmeme，虽然二者暂时看面向内容的侧重点有所不同。
其实，最大的对手还是自己，当需要挖掘的信息量越来越大，如果精准并及时的呈现给用户内容的成本会越来越高。
从现在来看，Tailrank离预期目标还差的很远。
期待罗马早日建成
YouTube架构学习
关键字:
YouTube
原文:
YouTubeArchitecture
YouTube发展迅速，每天超过1亿的视频点击量，但只有很少人在维护站点和确保伸缩性。
平台
Apache
Python
Linux（SuSe）
MySQL
psyco，一个动态的Python到C的编译器
lighttpd代替Apache做视频查看
状态
支持每天超过1亿的视频点击量
成立于2005年2月
于2006年3月达到每天3千万的视频点击量
于2006年7月达到每天1亿的视频点击量
2个系统管理员，2个伸缩性软件架构师
2个软件开发工程师，2个网络工程师，1个DBA
处理飞速增长的流量
Java代码
1.while（true）
2.{
3. identify_and_fix_bottlenecks（）;
4. drink（）;
5. sleep（）;
6. notice_new_bottleneck（）;
7.}
while（true）
{
identify_and_fix_bottlenecks（）;
drink（）;
sleep（）;
notice_new_bottleneck（）;
}
每天运行该循环多次
Web服务器
1，NetScaler用于负载均衡和静态内容缓存
2，使用mod_fast_cgi运行Apache
3，使用一个Python应用服务器来处理请求的路由
4，应用服务器与多个数据库和其他信息源交互来获取数据和格式化html页面
5，一般可以通过添加更多的机器来在Web层提高伸缩性
6，Python的Web层代码通常不是性能瓶颈，大部分时间阻塞在RPC
7，Python允许快速而灵活的开发和部署
8，通常每个页面服务少于100毫秒的时间
9，使用psyco（一个类似于JIT编译器的动态的Python到C的编译器）来优化内部循环
10，对于像加密等密集型CPU活动，使用C扩展
11，对于一些开销昂贵的块使用预先生成并缓存的html
12，数据库里使用行级缓存
13，缓存完整的Python对象
14，有些数据被计算出来并发送给各个程序，所以这些值缓存在本地内存中。
这是个使用不当的策略。
应用服务器里最快的缓存将预先计算的值发送给所有服务器也花不了多少时间。
只需弄一个代理来监听更改，预计算，然后发送。
视频服务
1，花费包括带宽，硬件和能源消耗
2，每个视频由一个迷你集群来host，每个视频被超过一台机器持有
3，使用一个集群意味着：
-更多的硬盘来持有内容意味着更快的速度
-failover。
如果一台机器出故障了，另外的机器可以继续服务
-在线备份
4，使用lighttpd作为Web服务器来提供视频服务：
-Apache开销太大
-使用epoll来等待多个fds
-从单进程配置转变为多进程配置来处理更多的连接
5，大部分流行的内容移到CDN：
-CDN在多个地方备份内容，这样内容离用户更近的机会就会更高
-CDN机器经常内存不足，因为内容太流行以致很少有内容进出内存的颠簸
6，不太流行的内容（每天1-20浏览次数）在许多colo站点使用YouTube服务器
-长尾效应。
一个视频可以有多个播放，但是许多视频正在播放。
随机硬盘块被访问
-在这种情况下缓存不会很好，所以花钱在更多的缓存上可能没太大意义。
-调节RAID控制并注意其他低级问题
-调节每台机器上的内存，不要太多也不要太少
视频服务关键点
1，保持简单和廉价
2，保持简单网络路径，在内容和用户间不要有太多设备
3，使用常用硬件，昂贵的硬件很难找到帮助文档
4，使用简单而常见的工具，使用构建在Linux里或之上的大部分工具
5，很好的处理随机查找（SATA，tweaks）
缩略图服务
1，做到高效令人惊奇的难
2，每个视频大概4张缩略图，所以缩略图比视频多很多
3，缩略图仅仅host在几个机器上
4，持有一些小东西所遇到的问题：
-OS级别的大量的硬盘查找和inode和页面缓存问题
-单目录文件限制，特别是Ext3，后来移到多分层的结构。
内核2.6的最近改进可能让Ext3允许大目录，但在一个文件系统里存储大量文件不是个好主意
-每秒大量的请求，因为Web页面可能在页面上显示60个缩略图
-在这种高负载下Apache表现的非常糟糕
-在Apache前端使用squid，这种方式工作了一段时间，但是由于负载继续增加而以失败告终。
它让每秒300个请求变为20个
-尝试使用lighttpd但是由于使用单线程它陷于困境。
遇到多进程的问题，因为它们各自保持自己单独的缓存
-如此多的图片以致一台新机器只能接管24小时
-重启机器需要6-10小时来缓存
5，为了解决所有这些问题YouTube开始使用Google的BigTable，一个分布式数据存储：
-避免小文件问题，因为它将文件收集到一起
-快，错误容忍
-更低的延迟，因为它使用分布式多级缓存，该缓存与多个不同collocation站点工作
-更多信息参考GoogleArchitecture，GoogleTalkArchitecture和BigTable
数据库
1，早期
-使用MySQL来存储元数据，如用户，tags和描述
-使用一整个10硬盘的RAID10来存储数据
-依赖于信用卡所以YouTube租用硬件
-YouTube经过一个常见的革命：
单服务器，然后单master和多readslaves，然后数据库分区，然后sharding方式
-痛苦与备份延迟。
master数据库是多线程的并且运行在一个大机器上所以它可以处理许多工作，slaves是单线程的并且通常运行在小一些的服务器上并且备份是异步的，所以slaves会远远落后于master
-更新引起缓存失效，硬盘的慢I/O导致慢备份
-使用备份架构需要花费大量的money来获得增加的写性能
-YouTube的一个解决方案是通过把数据分成两个集群来将传输分出优先次序：
一个视频查看池和一个一般的集群
2，后期
-数据库分区
-分成shards，不同的用户指定到不同的shards
-扩散读写
-更好的缓存位置意味着更少的IO
-导致硬件减少30%
-备份延迟降低到0
-现在可以任意提升数据库的伸缩性
数据中心策略
1，依赖于信用卡，所以最初只能使用受管主机提供商
2，受管主机提供商不能提供伸缩性，不能控制硬件或使用良好的网络协议
3，YouTube改为使用colocationarrangement。
现在YouTube可以自定义所有东西并且协定自己的契约
4，使用5到6个数据中心加CDN
5，视频来自任意的数据中心，不是最近的匹配或其他什么。
如果一个视频足够流行则移到CDN
6，依赖于视频带宽而不是真正的延迟。
可以来自任何colo
7，图片延迟很严重，特别是当一个页面有60张图片时
8，使用BigTable将图片备份到不同的数据中心，代码查看谁是最近的
学到的东西
1，Stallfortime。
创造性和风险性的技巧让你在短期内解决问题而同时你会发现长期的解决方案
2，Proioritize。
找出你的服务中核心的东西并对你的资源分出优先级别
3，Pickyourbattles。
别怕将你的核心服务分出去。
YouTube使用CDN来分布它们最流行的内容。
创建自己的网络将花费太多时间和太多money
4，Keepitsimple！
简单允许你更快的重新架构来回应问题
5，Shard。
Sharding帮助隔离存储，CPU，内存和IO，不仅仅是获得更多的写性能
6，Constantiterationonbottlenecks：
-软件：
DB，缓存
-OS：
硬盘I/O
-硬件：
内存，RAID
7，Yousucceedasateam。
拥有一个跨越条律的了解整个系统并知道系统内部是什么样的团队，如安装打印机，安装机器，安装网络等等的人。
Withagoodteamallthingsarepossible。
Google架构学习
关键字:
Google
原文：
GoogleArchitecture
Google是伸缩性的王者。
Google一直的目标就是构建高性能高伸缩性的基础组织来支持它们的产品。
平台
Linux
大量语言：
Python，Java，C++
状态
在2006年大约有450,000台廉价服务器
在2005年Google索引了80亿Web页面，现在没有人知道数目
目前在Google有超过200个GFS集群。
一个集群可以有1000或者甚至5000台机器。
成千上万的机器从运行着5000000000000000字节存储的GFS集群获取数据，集群总的读写吞吐量可以达到每秒40兆字节
目前在Google有6000个MapReduce程序，而且每个月都写成百个新程序
BigTable伸缩存储几十亿的URL，几百千千兆的卫星图片和几亿用户的参数选择
堆栈
Google形象化它们的基础组织为三层架构：
1，产品：
搜索，广告，email，地图，视频，聊天，博客
2，分布式系统基础组织：
GFS，MapReduce和Bi
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