《亿级用户下的新浪微博平台架构》阅读笔记

第三代技术体系

　　微博平台的第三代技术体系，使用正交分解法建立模型：在水平方向，采用典型的三级分层模型，即接口层、服务层与资源层；在垂直方向，进一步细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台。下面是平台的整体架构图：

　　如上图所示，正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域，每个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点，相应的定义这个区域的核心功能点，比如区域5主要完成服务层的技术架构。

下面详细介绍水平方向与垂直方向的设计原则，尤其会重点介绍4、5、6中的技术组件及其在整个架构体系中的作用。

水平分层

　　水平维度的划分，在大中型互联网后台业务系统的设计中非常基础，在平台的每一代技术体系中都有体现。这里还是简单介绍一下，为后续垂直维度的延伸讲解做铺垫：

1. 接口层主要实现与Web页面、移动客户端的接口交互，定义统一的接口规范，平台最核心的三个接口服务分别是内容（Feed）服务、用户关系服务及通讯服务（单发私信、群发、群聊）。

2. 服务层主要把核心业务模块化、服务化，这里又分为两类服务，一类为原子服务，其定义是不依赖任何其他服务的服务模块，比如常用的短链服务、发号器服务都属于这一类。图中使用泳道隔离，表示它们的独立性。另外一类为组合服务，通过各种原子服务和业务逻辑的组合来完成服务，比如Feed服务、通讯服务，它们除了本身的业务逻辑，还依赖短链、用户及发号器服务。

3. 资源层主要是数据模型的存储，包含通用的缓存资源Redis和Memcached，以及持久化数据库存储MySQL、HBase，或者分布式文件系统TFS以及Sina S3服务。

　　水平分层有一个特点，依赖关系都是从上往下，上层的服务依赖下层，下层的服务不会依赖上层，构建了一种简单直接的依赖关系。

　　与分层模型相对应，微博系统中的服务器主要包括三种类型：前端机（提供 API 接口服务）、队列机（处理上行业务逻辑，主要是数据写入）和存储（mc、mysql、mcq、redis 、HBase等）。

垂直延伸技术架构

　　随着业务架构的发展和优化，平台研发实现了许多卓越的中间件产品，用来支撑核心业务，这些中间件由业务驱动产生，随着技术组件越来越丰富，形成完备的平台技术框架，大大提升了平台的产品研发效率和业务运行稳定性。

　　区别于水平方向上层依赖下层的关系，垂直方向以技术框架为地基支撑点，向两侧驱动影响业务架构、监控平台、服务治理平台，下面介绍一下其中的核心组件。

接口层Web V4框架

　　接口框架简化和规范了业务接口开发工作，将通用的接口层功能打包到框架中，采用了Spring的面向切面（AOP）设计理念。接口框架基于Jersey 进行二次开发，基于annotation定义接口(url, 参数)，内置Auth、频次控制、访问日志、降级功能，支撑接口层监控平台与服务治理，同时还有自动化的Bean-json/xml序列化。

服务层框架

　　服务层主要涉及RPC远程调用框架以及消息队列框架，这是微博平台在服务层使用最为广泛的两个框架。

MCQ消息队列

　　消息队列提供一种先入先出的通讯机制，在平台内部，最常见的场景是将数据的落地操作异步写入队列，队列处理程序批量读取并写入DB，消息队列提供的异步机制加快了前端机的响应时间，其次，批量的DB操作也间接提高了DB操作性能，另外一个应用场景，平台通过消息队列，向搜索、大数据、商业运营部门提供实时数据。

微博平台内部大量使用的MCQ(SimpleQueue Service Over Memcache)消息队列服务，基于MemCache协议，消息数据持久化写入BerkeleyDB，只有get/set两个命令，同时也非常容易做监控（stats queue），有丰富的client library，线上运行多年，性能比通用的MQ高很多倍。

Motan RPC框架

　　微博的Motan RPC服务，底层通讯引擎采用了Netty网络框架，序列化协议支持Hessian和Java序列化，通讯协议支持Motan、http、tcp、mc等，Motan框架在内部大量使用，在系统的健壮性和服务治理方面，有较为成熟的技术解决方案，健壮性上，基于Config配置管理服务实现了High Availability与Load Balance策略（支持灵活的FailOver和FailFast HA策略，以及Round Robin、LRU、Consistent Hash等Load Balance策略），服务治理方面，生成完整的服务调用链数据，服务请求性能数据，响应时间（Response Time）、QPS以及标准化Error、Exception日志信息。

资源层框架

　　资源层的框架非常多，有封装MySQL与HBase的Key-List DAL中间件、有定制化的计数组件，有支持分布式MC与Redis的Proxy，在这些方面业界有较多的经验分享，我在这里分享一下平台架构的对象库与SSD Cache组件。

对象库

　　对象库支持便捷的序列化与反序列化微博中的对象数据：序列化时，将JVM内存中的对象序列化写入在HBase中并生成唯一的ObjectID，当需要访问该对象时，通过ObjectID读取，对象库支持任意类型的对象，支持PB、JSON、二进制序列化协议，微博中最大的应用场景将微博中引用的视频、图片、文章统一定义为对象，一共定义了几十种对象类型，并抽象出标准的对象元数据Schema，对象的内容上传到对象存储系统（Sina S3）中，对象元数据中保存Sina S3的下载地址。

SSDCache

　　随着SSD硬盘的普及，优越的IO性能使其被越来越多地用于替换传统的SATA和SAS磁盘，常见的应用场景有三种：1）替换MySQL数据库的硬盘，目前社区还没有针对SSD优化的MySQL版本，即使这样，直接升级SSD硬盘也能带来8倍左右的IOPS提升；2）替换Redis的硬盘，提升其性能；3）用在CDN中，加快静态资源加载速度。

微博平台将SSD应用在分布式缓存场景中，将传统的Redis/MC + Mysql方式，扩展为 Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式，SSD Cache作为L2缓存使用，第一降低了MC/Redis成本过高，容量小的问题，也解决了穿透DB带来的数据库访问压力。

　　现在，技术框架在平台发挥着越来越重要的作用，驱动着平台的技术升级、业务开发、系统运维服务，本文限于篇幅限制，没有展开介绍，后续会不断地介绍核心中间件的设计原则和系统架构。