应用架构与软件解决方案
硬件解决方案：
•大量使用廉价低端服务器
•主要机型
•逻辑处理/缓存：刀片，如IBM HS22，24/48G内存
•数据库：2U机架式服务器，如Dell R710，单机多RAID 1多数据库进程（90%MySQL，与交易有关的用Oracle）
•文件/数据库备份：定制存储服务器（后将祥述）
•网络：全部用千兆网络
•SSD：邮件、搜索、数据库中少量采用SSD，如Intel 320
•Amazon EC2：海外服务器
ESB: 目标与背景
--->目标
•解决解耦，独立部署
•基于服务的系统整合：SOA
•服务过载控制
--->解决的常见问题
•服务器位置变更后通知客户端
•同类服务多机提供负载均衡
•不同应用/平台/语言用不同服务调用方式
•多线程模型（用线程和线程池来处理服务调用）高并发性能问题
•服务过载导致系统失去响应
ESB: 设计
•中心注册机制：服务提供方注册服务信息，服务需求方问中心注册机制获取提供方位置
•通过Adapter/Stub机制实现，应用开发者只需要像调用普通Java方法一样调用Service API，针对不同协议的Adapter实现远程调用无论用什么协议调用代码相同
•支持http/hessian/rmi/socket/jms/web service等调用协议
•负载控制：控制请求队列长度及过载处理方式（抛弃老请求、拒绝新请求等）
DDB: 概述
--->目标
•保持关系数据库强大处理能力（如JOIN、批处理、事务ACID）
•提供一定的可伸缩性（百台）和可用性（无整体SPOF）
--->ROADMAP
•2005年底启动，2006.9.1随博客正式上线
•5年持续开发，最新版本4.4
•近期新功能：支持多语言、主从自动切换、集成Memcached
--->应用情况
•为公司几乎所有WEB类应用采用：邮箱、博客、微博、POPO等
•总体规模：数据库节点400+，数据量60TB
DDB: 分布式事务
•使用两阶段提交
•内嵌于应用的DDB JDBC Driver为协调者TM，后端数据库为RM
•TM崩溃导致分布式事务处于悬挂状态，导致记录长时间被锁定？
•TM写分布式事务LOG，重启根据LOG处理
•MASTER定期检查回滚悬挂事务
--->MySQL bugs
•两阶段提交实现不符合规范：修改MySQL代码，在连接断开时不回滚已经处于PREPARED状态的事务
•XA事务出现错误后继续执行SQL导致MySQL崩溃：DDB Driver层禁止出现错误后继续执行SQL（最新MySQL已修复此问题）
数据库集成Memcached
--->方案一：DAO框架
•框架提供CRUD类辅助接口，应用基于这些接口方便实现有无Memcached两套DAO
•通过Spring框架动态配置选择用哪套DAO实现，细化到具体的DAO类
--->方案二：DDB集成Memcached
•通过DDB配置各表是否启动Memcached缓存功能
•DDB Driver根据SQL语义智能化同步操作数据库与Memcached
**//UPDATE时都从Memcached中删除，减少Memcached与数据库不一致概率
NTSE
（相关资料）
-->面向WEB应用特征开发的高性能MySQL存储引擎
-->支持单记录操作ACID，不支持多操作组合事务
-->功能特色
•行级缓存有效缓存热点记录
•索引前缀压缩：索引大小约InnoDB 30%
•大对象LZO压缩：35%-40%
•基于字典的记录压缩：50%
•在线建索引
•高性能KV风格API：如SQL操作同一份底层数据，支持binlog
-->应用情况：应用于新闻跟帖、反垃圾、轻博等系统，近20个节点，1T数据
NoSQL&NewSQL
-->另一套类似于Google的Infrastructure：有道
•ODFSàGFS、OMAPàBigTable、CoWorkàMapReduce
-->对NoSQL和NewSQL的需求不强烈
•网易的数据库应用规模较小：最大50节点左右
•DDB基本能满足需求：在线扩容、在线改模式
•NoSQL不一定性能高(数据量大于内存时通常性能不高，如TC、MongoDB)
-->少量使用
•TokuDB：超快INSERT，但UPDATE/DELETE/SEARCH性能都差
•MongoDB：用户Profile等树状数据
•Redis：更好的Cache
DFS
-->目标：中型（几K~10MB）文件存储，主要用于相册和网盘
•提供基于文件ID的CRUD接口
-->功能特色
•分区与可伸缩：实现与DDB类似
•可配置任意数量复本，2PC保证多复本一致
•MD5去重：20-40%重复
•多DC部署
•存储节点HTTP下载（含权限检查）
-->应用情况
•应用：网易相册、网盘、超大附件等
•规模：节点数1200+，数据量4PB+
DIR
-->基于Java Lucene、Solr、Zoie
•Solr：提供RESTful API
•Zoie：实时全文检索
-->功能特色
•通过ETL平台与MySQL数据库建立对应关系，应用无需更新全文检索
•自解析binlog实现
•分区与可伸缩：实现类似于DDB的分区映射
•同时支持全站和个人数据检索：全站搜索所有数据分区，个人根据分区策略定位一个节点
通用事件推送系统
-->Timeline定义：所follow的用户的事件按某种规则排序后的事件列表
-->用途：所有类“好友动态”类应用，如博客、轻博、微博、SNS等
-->灵活通用：多种timeline，多种排序规则
-->性能优化
•Push/Pull相结合，明星Pull，普通用户Push
•纯Pull：follow大量用户时Pull合并性能问题
•纯Push：明星有大量粉丝时性能问题
•事件列表分组压缩存储、利用NTSE更新缓存优化
•优先推送给在线用户
定制存储服务器
-->核心：使用桌面级硬盘，节约成本
•节约成本约30%
-->国内硬件产商联合研发定制，2U 12盘或4U 24盘
-->轮休机制
•问题：桌面级硬盘7*24工作导致故障率增加
•方案：
1、数据更新先缓存于企业级硬盘存储集群，定期合并
2、多复本：一般部署2复本
3、DFS软件支持，定期禁止访问某一复本
4、硬件支持，无IO时自动休眠
-->应用于邮箱、相册、网盘等，规模30PB+