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这篇CFSDN的博客文章浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

　据了解，随着用户数量的不断扩增，在高峰期，新浪微博的服务器每秒要接受100万以上的响应请求，压力可谓空前。童剑表示，面对如此高的并发访问量，新浪在技术上所遇到的挑战也相当大。比如整体的技术平台如何做性能扩展?局部技术单元如何做性能扩展?并设计系统使能通过增加服务器即可实现服务能力扩容。不过，服务器数量的增加，会带来服务器采购成本的激增，而大量服务器快速部署上线又会对效率提出新的挑战，新困难层出不穷。 　　对此，新浪也在不断地寻找更完善的解决方案来满足他们的需求。新浪网研发中心平台架构部的思路是： 　　1、先规划整体，从大的技术体系上来保证能有效解决性能问题、成本问题、效率问题、可靠性问题; 　　2、然后再从局部着手，保证每个技术单元都能够从性能、可靠性方面满足需求; 　　3、同时在应用和系统的设计上，增加对故障容错的处理能力; 　　4、在产品运维上，加强风险控制，提高监控的有效性。 　　而在海量数据的处理方面，新浪则分别利用Hadoop的HDFS实现海量数据存储、用MapReduce实现分布式计算，有些数据还使用了HBase进行存储和查询。除此之外，也大量采用了Hive、Zookeepr等技术.

集群的运维管理和交互仍是Hadoop应用瓶颈 　　Hadoop源于互联网，也回馈于互联网，互联网企业可以说是当前Hadoop技术应用最广泛、最深入的领域。如今大多数机构都已经部署了各自的IT业务系统，Hadoop技术与现有IT架构如何实现无缝整合，成为了许多用户非常关心的话题。在童剑看来，目前互联网领域的Hadoop应用在大规模的使用情况下，瓶颈还是比较多的。一方面是集群的运维管理和监控，这方面的工具现在还不够成熟，需要运维工程师有较为丰富的经验。运维工程师除了要掌握硬件的资源使用情况，还需要部署一些管理软件来实现管理。另一方面则是由于集群中各组件之间的交互响应性能较差，在集群达到一定规模后，要有针对性的对其进行改进和优化.

微博平台的技术体系，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:

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）。 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。 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.

垂直的监控与服务治理 随着服务规模和业务变得越来越复杂，即使业务架构师也很难准确地描述服务之间的依赖关系，服务的管理运维变得越来难，在这个背景下，参考google的dapper和twitter的zipkin，平台实现了自己的大型分布式追踪系统WatchMan.

WatchMan大型分布式追踪系统 如其他大中型互联网应用一样，微博平台由众多的分布式组件构成，用户通过浏览器或移动客户端的每一个HTTP请求到达应用服务器后，会经过很多个业务系统或系统组件，并留下足迹（footprint）。但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都帮助有限。对于这样一种典型的跨进程/跨线程的场景，汇总收集并分析这类日志就显得尤为重要。另一方面，收集每一处足迹的性能数据，并根据策略对各子系统做流控或降级，也是确保微博平台高可用的重要因素。要能做到追踪每个请求的完整调用链路；收集调用链路上每个服务的性能数据；能追踪系统中所有的Error和Exception；通过计算性能数据和比对性能指标（SLA）再回馈到控制流程（control flow）中，基于这些目标就诞生了微博的Watchman系统.

该系统设计的一个核心原则就是低侵入性（non-invasivenss）：作为非业务组件，应当尽可能少侵入或者不侵入其他业务系统，保持对使用方的透明性，可以大大减少开发人员的负担和接入门槛。基于此考虑，所有的日志采集点都分布在技术框架中间件中，包括接口框架、RPC框架以及其他资源中间件.

WatchMan由技术团队搭建框架，应用在所有业务场景中，运维基于此系统完善监控平台，业务和运维共同使用此系统，完成分布式服务治理，包括服务扩容与缩容、服务降级、流量切换、服务发布与灰度.

结尾 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.

最后此篇关于浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅析新浪微博的集群技术利用及网站业务架构的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。