研究：Google、Facebook等網(wǎng)站的技術發(fā)展歷程

研究：Google、Facebook等網(wǎng)站的技術發(fā)展歷程

Google目前Alexa排名第1。它誕生于1997年，當時是一個研究性項目，每個月build一次索引，build出來的索引通過sharding(shardbydoc)的方式分散到多臺服務器(IndexServer)上，具體的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)同樣通過sharding的方式分散到多臺服務器(DocServer)上，當用戶提交請求時，通過前端的一臺服務器將請求提交給IndexServer獲得打了分的倒排索引，然后從DocServer提取具體的網(wǎng)頁信息(例如網(wǎng)頁標題、搜索關鍵詞匹配的片段信息等)，最終展現(xiàn)給用戶。隨著索引的網(wǎng)頁增加，這個結構可通過增加IndexServer以及DocServer來存儲索引以及網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)，但仍然會面臨其他很多方面的問題，于是在這之后的十多年的時間里，Google做了很多事情來改進上面的結構。1999年，Google增加了一個CacheCluster，用來Cache查詢的索引結果和文檔片段信息，同時將IndexServer和DocServer通過Replicate的方式變成了Cluster。這兩個改造帶來的好處是網(wǎng)站的響應速度、可支撐的訪問量以及可用性(Availability)得到了提升。這個變化造成了成本的增加，Google在硬件方面的風格始終是不用昂貴的高端硬件，而是在軟件層面來保證系統(tǒng)的可靠性及高性能，于是同年，Google開始采用自行設計的服務器來降低成本。2000年，Google開始自行設計DataCenter，采用了各種方法(例如采用其他的制冷方法來替代空調(diào))來優(yōu)化PUE(能源利用率)，同時對自行設計的服務器也做了很多化。2001年，Google對Index的格式進行了修改，將所有的Index放入內(nèi)存，這次改造帶來的好處是網(wǎng)站的響應速度以及可支撐的訪問量得到了極大的提升。2003年，Google發(fā)表了文章GoogleClusterArchitecture，其Cluster結構組成為硬件LB+IndexCluster+DocCluster+大量廉價服務器(例如IDE硬盤、性價比高的CPU等)，通過并行處理+sharding來保證在降低對硬件要求的同時，響應速度仍然很快。同年Google發(fā)表了關于Google文件系統(tǒng)的論文(GFS在2000年就已經(jīng)上線)，這篇論文很大程度也體現(xiàn)了Google不用昂貴硬件的風格，通過GFS+大量廉價的服務器即可存儲大量的數(shù)據(jù)。2004年，Google再次對Index的格式進行了修改，使得網(wǎng)站的響應速度繼續(xù)提升。同年Google發(fā)表關于MapReduce的論文，通過MapReduce+大量廉價的服務器即可快速完成以前要使用昂貴小型機、中型機甚至是大型機才能完成的計算任務，而這顯然對于Google快速地構建索引提供了很大的幫助。2006年，Google發(fā)表了關于BigTable的論文(2003年開始上線)，使得海量數(shù)據(jù)的分析能夠達到在線系統(tǒng)的要求了，這對于Google提升網(wǎng)站的響應速度起到了很大的幫助。以上3篇論文徹底改變了業(yè)界對于海量數(shù)據(jù)的存儲、分析和檢索的方法(小道消息：Google內(nèi)部已完成了GFS、MapReduce、BigTable的替換)，也奠定了Google在業(yè)界的技術領導地位。在一些場景中，Google也采用MySQL來存儲數(shù)據(jù)。同樣，Google對MySQL也做了很多修改，它使用的MySQL信息可以從/p/google-mysql/了解。2007年，Google將build索引的時間縮短到分鐘級，當新網(wǎng)頁出現(xiàn)后，幾分鐘后即可在Google搜索到，同時將IndexCluster通過ProtocolBuffers對外提供Service，以供Google各種搜索(例如網(wǎng)頁、圖片、新聞、書籍等)使用，除了IndexCluster提供的Service外，還有很多其他的Service，例如廣告、詞法檢查等。Google的一次搜索大概需要調(diào)用內(nèi)部50個以上的Service，Service主要用C++或Java來編寫。2009年，Google的一篇《HowGoogleusesLinux》文章，揭示了Google在提升機器利用率方面也做了很多的努力，例如將不同資源消耗類型的應用部署在同一臺機器上。在之后，Google又研發(fā)了Colossus(下一代類GFS文件系統(tǒng))、Spanner(下一代類BigTable海量存儲和計算架構)、實時搜索(基于Colossus實現(xiàn))，主要都是為了提升搜索的實時性以及存儲更多數(shù)據(jù)。除了在海量數(shù)據(jù)相關技術上的革新外，Google也不斷對業(yè)界的傳統(tǒng)技術進行創(chuàng)新，例如提高TCP的初始擁塞窗口值、改進HTTP的SPDY協(xié)議、新的圖片格式WebP等。在Google的發(fā)展過程中，其技術的改造主要圍繞在可伸縮性、性能、成本和可用性4個方面，Google不采用昂貴硬件的風格以及領先其他網(wǎng)站的數(shù)據(jù)量決定了其技術改造基本都是對傳統(tǒng)的軟硬件技術的革新。Facebook目前Alexa排名第2。它采用LAMP構建，隨著業(yè)務的發(fā)展，它也在技術上做了很多改造。作為改造的第一步，F(xiàn)acebook首先在LAMP結構中增加了Memcached，用來緩存各種數(shù)據(jù)，從而大幅度提升系統(tǒng)的響應時間以及可支撐的訪問量，之后又增加了Services層，將NewsFeed、Search等較通用的功能作為Service提供給前端的PHP系統(tǒng)使用，前端的系統(tǒng)通過Thrift訪問這些Service。Facebook采用了多種語言來編寫各種不同的Service，主要是針對不同的場景選擇合適的語言，例如C++、Java、Erlang。大量使用Memcached以及訪問量的不斷上漲，導致訪問Memcached的網(wǎng)絡流量太大，交換機無法支撐，F(xiàn)acebook通過改造采用UDP的方式來訪問Memcached，以降低單連接上的網(wǎng)絡流量。除此之外，還有其他一些改造，具體信息可以查看http://on.fb.me/8R0C。PHP作為腳本語言，優(yōu)勢是開發(fā)簡單、易上手，劣勢是需要消耗較多的CPU和內(nèi)存。當Facebook的訪問量增長到了一定規(guī)模后，這個劣勢就比較突出了，于是從2007年起，F(xiàn)acebook就嘗試多種方法來解決這個問題，最后誕生于FacebookHackathon的HipHop產(chǎn)品成功地脫穎而出。HipHop可以自動將PHP轉(zhuǎn)化為C++代碼，F(xiàn)acebook在使用HipHop后，同等配置的機器，可支撐的請求量是之前的6倍，CPU的使用率平均下降了50%，從而為Facebook節(jié)省了大量主機。將來Facebook還會對HipHop進行再次改進，通過HipHop將PHP編譯為bytecode，放入HipHopVM中執(zhí)行，再由HipHopVM來編譯為機器代碼，方式與JIT類似。Twitter目前Alexa排名第8。在2006年誕生之時是采用RubyOnRails+MySQL構建的，2007年增加了Memcached作為Cache層，以提升響應速度。基于RubyonRails讓Twitter享受到了快速的開發(fā)能力，但隨著訪問量的增長，其對CPU和內(nèi)存的消耗也讓Twitter痛苦不堪，于是Twitter做了不少改造和努力，例如編寫了一個優(yōu)化版的RubyGC。2008年Twitter決定逐步往Java遷移，選擇了Scala作為主力的開發(fā)語言(理由是“難以向一屋子的Ruby程序員推銷Java”)，采用Thrift作為其主要的通信框架，開發(fā)了Finagle作為其ServiceFramework，可將后端各種功能暴露為Service提供給前端系統(tǒng)使用，使得前端系統(tǒng)無需關心各種不同的通信協(xié)議(例如對于使用者可以用同樣的調(diào)用服務的方式去訪問Memcache、Redis、Thrift服務端)，開發(fā)了Kestrel作為其消息中間件(替代之前用Ruby寫的Starling)。Twitter的數(shù)據(jù)存儲一直采用MySQL，發(fā)展過程中出現(xiàn)的小插曲是，當Facebook開源了Cassandra時，Twitter本計劃使用，但最終還是放棄，仍然保持了使用MySQL，Twitter的MySQL版本已開源(/twitter/mysql)。Twitter也是采用分庫分表的方式來支撐大數(shù)據(jù)量，使用Memcached來Cachetweet，timeline的信息則遷移為用Redis來Cache。2010年，Twitter在鹽湖城擁有了第一個自建的DataCenter，主要是為了增加可控性。從Twitter的發(fā)展過程看，6年來它的技術改造主要圍繞可伸縮以及可用性。作為一家電子商務網(wǎng)站的員工，請允許我在此介紹這個Alexa排名21的著名電子商務網(wǎng)站的技術演變。1995年，eBay誕生，當時采用CGI編寫，數(shù)據(jù)庫采用的是GDBM，最多只能支撐5萬件在線商品。1997年，eBay將操作系統(tǒng)從FreeBSD遷移到WindowsNT，另外將數(shù)據(jù)庫從GDBM遷移為Oracle。1999年，eBay將前端系統(tǒng)改造為Cluster(之前只有一臺主機)，采用Resonate作為負載均衡，后端的Oracle機器升級為SunE1000小型機，同年給數(shù)據(jù)庫增加了一臺機器作為備庫，提升可用性。前端機器隨著訪問量不斷增加還可以應付，但數(shù)據(jù)庫機器在1999年11月時已經(jīng)達到了瓶頸(已經(jīng)不能再加CPU和內(nèi)存了)，于是在11月開始將數(shù)據(jù)庫按業(yè)務拆分為多個庫。2001-2002年，eBay將數(shù)據(jù)表進行了水平拆分，例如按類目存儲商品，同時部署Oracle的小型機換為SunA3500。2002年，將整個網(wǎng)站遷移為用Java構建，在這個階段，做了DAL框架來屏蔽數(shù)據(jù)庫分庫分表帶來的影響，同時還設計了一個開發(fā)框架以供開發(fā)人員更好地上手進行功能開發(fā)。從eBay的整個發(fā)展過程來看，技術改造主要圍繞在可伸縮性和可用性兩點。騰訊目前Alexa排名第9。最初QQIM采用的是單臺接入服務器來處理用戶的登錄和狀態(tài)保持，但在發(fā)展到一百萬用戶同時在線時，這臺服務器已經(jīng)無法支撐。于是QQIM將所有單臺服務器改造為了集群，并增加了狀態(tài)同步服務器，由其完成集群內(nèi)狀態(tài)的同步，用戶的信息存儲在MySQL中，做了分庫分表，好友關系存儲在自行實現(xiàn)的文件存儲中。為了提升進程間通信的效率，騰訊自行實現(xiàn)了用戶態(tài)IPC。之后騰訊將狀態(tài)同步服務器也改造為同步集群，以支撐越來越多的在線用戶。在經(jīng)歷了前面幾次改造后，已基本能支撐千萬級別的用戶同時在線，但可用性比較差，于是騰訊對QQIM再次進行改造，實現(xiàn)了同城跨IDC的容災，加強了監(jiān)控和運維系統(tǒng)的建設。此后騰訊決定對QQIM架構完全重寫(大概是2009年持續(xù)到現(xiàn)在)，主要是為了增強靈活性、支持跨城市的IDC、支撐千萬級的好友。在這次大的技術改造過程中，騰訊的數(shù)據(jù)都不再存儲于MySQL中，而是全部存儲在了自己設計的系統(tǒng)里。從QQIM的技術演變來看，其技術改造主要是圍繞在可伸縮性和可用性上。2003年，淘寶誕生，直接購買了一個商業(yè)的phpAuction的軟件，在此基礎上改造產(chǎn)生了淘寶。2004年，將系統(tǒng)由PHP遷移到Java，MySQL遷移為Oracle(小型機、高端存儲設備)，應用服務器采用了WebLogic。2005-2007年的發(fā)展過程中，用JBoss替代了WebLogic，對數(shù)據(jù)庫進行了分庫，基于BDB做了分布式緩存，自行開發(fā)了分布式文件系統(tǒng)TFS以支持小文件的存儲，并建設了自己的CDN。2007-2009年對應用系統(tǒng)進行垂直拆分，拆分后的系統(tǒng)都以Service的方式對外提供功能，對數(shù)據(jù)采用了垂直和水平拆分。在進行