Facebook 海量数据处理

好几个地方看到这个 Facebook - Needle in a Haystack: Efficient Storage of Billions of Photos，是 Facebook 的 Jason Sobel 做的一个 PPT，揭示了不少比较有参考价值的信息。【也别错过我过去的这篇Facebook 的PHP性能与扩展性】

图片规模

作为世界上最大的 SNS 站点之一，Facebook 图片有多少? 65 亿张原始图片，每张图片存为 4-5 个不同尺寸，这样总计图片文件有 300 亿左右，总容量 540T，天! 峰值的时候每秒钟请求 47.5 万个图片 (当然多数通过 CDN) ，每周上传 1 亿张图片。

图片存储

前一段时间说 Facebook 服务器超过 10000 台，现在打开不止了吧，Facebook 融到的大把银子都用来买硬件了。图片是存储在 Netapp NAS上的，采用 NFS 方式。

图片写入

尽管这么大的量，似乎图片写入并不是问题。如上图，是直接通过 NFS 写的。

图片读取

CDN 和 Cachr 承担了大部分访问压力。尽管 Netapp 设备不便宜，但基本上不承担多大的访问压力，否则吃不消。CDN 针对 Profile 图象的命中率有 99.8%，普通图片也有 92% 的命中率。命中丢失的部分采由 Netapp 承担。

图中的 Cachr 这个组件，应该是用来消息通知(基于调整过的 evhttp的嘛)，Memcached 作为后端存储。Web 图片服务器是 Lighttpd，用于 FHC (文件处理 Cache)，后端也是 Memcached。Facebook 的 Memcached 服务器数量差不多世界上最大了，人家连 MYSQL 服务器还有两千台呢。

Haystacks --大海捞针

这么大的数据量如何进行索引? 如何快速定位文件? 这是通过 Haystacks 来做到的。Haystacks 是用户层抽象机制，简单的说就是把图片元数据的进行有效的存储管理。传统的方式可能是通过 DB 来做，Facebook 是通过文件系统来完成的。通过 GET / POST 进行读/写操作，应该说，这倒也是个比较有趣的思路，如果感兴趣的话，看一下 GET / POST 请求的方法或许能给我们点启发。

总体来看，Facebook 的图片处理还是采用成本偏高的方法来做的。技术含量貌似并不大。不清楚是否对图片作 Tweak，比如不影响图片质量的情况下减小图片尺寸。