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解析Instagram網(wǎng)站的圖片存儲架構

2020-06-04 20:13InfoQ丁雪豐 建站經(jīng)驗

這篇文章主要介紹了Instagram網(wǎng)站的圖片存儲架構,主要由Python的Django驅動的Instagram后臺在PostgreSQL和Redis數(shù)據(jù)存儲的使用方面同樣亮點頗多,需要的朋友可以參考下

被Facebook以10億美金收購的著名手機照片分享應用Instagram最近吸引了無數(shù)人的眼球,Instagram聯(lián)合創(chuàng)始人Mike Krieger說他們用了8周時間打造了最初的Instagram,但現(xiàn)在的系統(tǒng)肯定已經(jīng)今非昔比。Instagram技術團隊曾發(fā)表過一篇文章,介紹了Instagram背后的技術,日前Mike Krieger在名為Scaling Instagram的演講里,又介紹了更多細節(jié),讓人們能了解到5名技術人員是如何支撐起整個系統(tǒng)的。

解析Instagram網(wǎng)站的圖片存儲架構

一張照片上傳的過程是這樣的:

1.采用同步的方式寫入媒體數(shù)據(jù)庫

2.如果照片上有地理位置標簽,則以異步的方式將照片提交給Solr進行索引

3.將照片的ID加入每個關注者的列表里,該列表保存在Redis之中

4.在顯示Feed時,選取一小部分照片ID,在Memcached里進行查詢

5.在設計系統(tǒng)時,Instagram的設計哲學是簡單、為最小化運維負擔進行優(yōu)化并監(jiān)控一切內容;其核心原則是保持簡單,不要重復發(fā)明輪子,盡可能使用經(jīng)過驗證、穩(wěn)定可靠的技術。

由于只有5名技術人員(其中僅2.5名后端工程師),精力有限,選擇Amazon的云服務是個不錯的選擇。目前他們使用了超過100個EC2實例用于提供各種服務,運行的操作系統(tǒng)是Ubuntu 11.04,之前的一些版本在高流量時表現(xiàn)不夠穩(wěn)定。在負載均衡方面,他們使用Amazon的Elastic Load Balancer實現(xiàn)負載均衡,后端運行了3個Nginx實例,SSL只到ELB上為止,降低了Nginx上的CPU負載。DNS和CDN分別由Amazon的Route 53和CloudFront提供,所有的照片都存放在S3上,目前已經(jīng)有幾TB的規(guī)模了。

用于處理請求的應用服務器運行于Amazon High-CPU Extra-Large Instance之上,由于他們的請求更多是CPU密集型的,因此這能更好地平衡CPU與內存。采用的開發(fā)框架是Django,WSGI服務器是Gunicorn,通過Fabric在所有機器上進行并行部署,一次部署僅需幾秒鐘。

用戶信息、圖片元數(shù)據(jù)、標簽等大部分數(shù)據(jù)存儲在 PostgreSQL 中。

實踐中發(fā)現(xiàn) Amazon 的網(wǎng)絡磁盤系統(tǒng)單位時間內尋道能力不行,所以有必要將數(shù)據(jù)盡量放到內存中。創(chuàng)建了軟 RAID 以提升 IO 能力,使用的 Mdadm 工具進行 RAID 管理。

管理內存中的數(shù)據(jù),vmtouch 這個小工具值得推薦。

PostgreSQL 設置為 Master-Replica 方式,流復制模式。利用 EBS 的快照進行數(shù)據(jù)庫備份。使用 XFS 文件系統(tǒng),以便和快照服務充分配合。 使用 repmgr 這個小工具做 PostgreSQL 復制管理器器。

連接池管理,用了 Pgbouncer。Christophe Pettus 的文章包含了不少 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫的信息。

應用程序在連接數(shù)據(jù)庫時,由Pgbouncer建立連接池。目前,Instagram的數(shù)據(jù)按照用戶ID進行分片,某些分片可能會超出物理節(jié)點的容量上限,為此他們將數(shù)據(jù)分成了很多個邏輯分片,映射到少數(shù)幾個物理節(jié)點之上;當一個節(jié)點被填滿之后,可以將某些邏輯分片移到別的節(jié)點上,以緩解該節(jié)點的壓力。隨著數(shù)據(jù)量的增長,以后他們也會進行垂直分區(qū),Django DB Router能讓一切輕松不少。

Instagram也大量使用Redis來存放復雜的對象(對象的大小做了一定的限制),用于主Feed、活動Feed、會話系統(tǒng)及其他相關系統(tǒng)。因為要將Redis的所有數(shù)據(jù)都放在內存里,此處同樣也用了High-Memory Quadruple Extra-Large Instance,并對數(shù)據(jù)做了分片。當Redis實例的請求達到4萬/秒后,它漸漸成為了瓶頸,于是Redis也做了主從復制,副本的數(shù)據(jù)會經(jīng)常導出到磁盤上,通過EBS快照進行備份。

除了Redis,他們還使用Memcached來做緩存,目前運行了6個實例,應用服務器通過pylibmc和libmemcached進行連接。雖然Amazon提供了Elastic Cache服務,但該服務的價格并不便宜,相比之下,還是運行自己的Memcached實例比較劃算。異步任務隊列使用的是Gearman,目前有大約200個工作進程來處理各種任務,比如把照片分享到Twitter和Facebook,通知用戶有新照片等等。Pyapns已經(jīng)處理了十億的推送通知,非常穩(wěn)定,他們還自己開發(fā)了基于Node.js的node2dm,用于向Android設備發(fā)送推送通知。

監(jiān)控方面,Instagram使用Munin以圖形化的方式呈現(xiàn)整個系統(tǒng)的運行狀況,還通過Python-Munin定制了一些插件,用來顯示業(yè)務數(shù)據(jù);網(wǎng)絡守護進程Stated可以實時收集數(shù)據(jù)并做匯總;Dogslow會監(jiān)控進程,一旦發(fā)現(xiàn)運行時間過長的進程,便會保存該進程的快照,以便后續(xù)分析,比如響應時間超過1.5秒的請求,通常都是卡在Memcached的set()和get_many()方法上。對于Python的錯誤,只要登上Sentry就能實時獲取錯誤信息。

HighScalability上還根據(jù)整理Instagram團隊軟件工程師Mike Krieger的演講整理了一些值得借鑒的經(jīng)驗,比如:

1.找那些你熟悉的技術和工具,在簡單的使用場景里先做一些嘗試

2.不要使用兩個工具來處理同樣的任務

3.事先準備降級方案,以便在需要時降低負載

4.不要過度優(yōu)化,或者希望能事先知道站點要擴展,對于一個初創(chuàng)的社交站點而言,沒什么擴展性問題是解決不了的

5.如果一個辦法不行,趕快換下一個

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