构建可扩展的微博架构(qcon beijing 2010演讲)

在使用Twitter几年的时间里面，经常思考微博如何更好的实现，恰好最近几个月也参与了相关工作，大部分都是工程实践，总结实践会促生更具实际价值的理论。因此在QCon Beijing 2010这次演讲参考了不少网友的意见后选择了《构建可扩展微博架构》的题目。
由于在决定选题时知道来自Twitter总部有30万followers的@nk也会讲一个类似的题目，心中当时有点忐忑，最大的顾虑就是要讲的领域更他重叠，如果他讲得更深入，我就没必要班门弄斧了。后来考虑到以下几个原因还是决定继续

• Twitter架构是单IDC设计，从它递增的tweet id就可以看出，后来当面向@nk提问也得到了证实。
• 中美网络环境差异，单IDC和多IDC有很多设计上的不同
• 大部分参会人员未必能对英文演讲有深入理解及感悟，中文的演讲可以讲一些细节解释更透彻。
• Twitter对故障的容忍度大，国内公司对服务故障通常更敏感。因此国内架构师会考虑设计方案尽量简单可靠，服务需要更稳定。国外开发团队更倾向追求在工作中应用技术创新，因此会导致架构设计理念的不少差异。

演讲的slide如下，登录slideshare之后可以下载。

Build scalable microblog qcon beijing 2010

 

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这里再补充在qcon演讲未来得及考虑成熟的一个方面，用户规模影响设计，具体是指用户数每上一个数量级，许多设计需要重新考虑。

10万用户级别

• 单服务器，前端、后端、cache、db在一起。

百万级

• db和cache单独部署服务器，db或按业务进行拆分(sharding)
• cache或使用一致性hash扩展。
• 前端后端还是在一起，但是根据业务拆分，每个业务可分配不同数量的服务器

千万级

• 开始重视架构设计，有专门技术架构师
• 需跨机房部署，前端在远程增加反向代理加速，数据库在异地机房使用slave数据库副本
• 后端拆分出来，系统内部需要远程调用，内部需远程调用协议。

亿级

• 架构更细分，或增加数据架构师，cache架构师，分布式架构师
• 数据库sharding碰到烦恼，开始考虑分布式数据服务
• 数据访问需要根据业务特点细分。
• 开发、运维、测量、调优具备有自己的专有工具。
• 所有服务需要地理多机房分布，具备IDC容灾设计。
• 服务可降级

上面的数字仅供理解“用户规模影响设计”，数字本身并无具体指导价值。

另外在slide中也提到了，目前新浪微博团队急需人才，对上面相关技术领域感兴趣的架构师及各层次开发人员(熟悉PHP，Java, C或数据架构任意一种)可随时跟我联系，工作地点为北京，联系方式[email protected]