大型互联网系统架构案例-linkedin架构

LinkedIn架构

 LinkedIn世界顶尖级别流量

• 2千2百万用户
  每个月4百万独立用户访问
  每天4千万page view
  每天2百万搜索流量
  每天25万邀请发送
  每天1百万的回答提交
  每天2百万的email消息发送

LinkedIn 系统架构

• 操作系统：Solaris (running on Sun x86 platform and Sparc)

• 应用服务器：Tomcat and Jetty as application servers

• 数据库：Oracle and MySQL as DBs

• 没有ORM，直接用JDBC No ORM (such as Hibernate); they use straight JDBC

• 用ActiveMQ在发送JMS. (It’s partitioned by type of messages. Backed by MySQL.)

• 用lucene做搜索Lucene as a foundation for search

• Spring做逻辑架构Spring as glue

• Hudson作为集成测试框架

2003－2005

• 一个整体的web程序

• 一个核心数据库

• 在Cloud中缓存所有network图，Cloud是用来做缓存的独立server。

• 用lucene做搜索，也跑在Cloud中。

2006架构变动

• 读写分离：复制另外一个数据库，减少直接load核心数据库，另外一个server来管理非只读数据库的数据更新。

• 把搜索从Cloud中移出来，单独一个server跑搜索

• 增加Databus数据总线来更新数据，这是通过分布式更新的核心组件，任何组件都需要Databus

2008架构变动

• WebApp不再任何事情都它自己做，把业务逻辑分成很多部分，通过server群来做。

• WebApp仍然提供用户界面给用户，但是，通过server群来管理用户资料，小组等等。

• 每个服务有自己的域数据库。

• 新的架构允许其他应用链接LinkedIn，比如增加的招聘和广告业务。

Linked性能指标

• LinkedIn 集群: web事件跟踪记录和在线寻找

• 6 nodes, 400 GB of data, 12 clients

• mixed load (67 % Get , 33 % Put)

• Throughput 吞吐量

• 1433 QPS (node)

• 4299 QPS (cluster)

 

• Latency延迟

• GET

• 50 % percentile 0.05 ms

• 95 % percentile 36.07 ms

• 99 % percentile 60.65 ms

• PUT

• 50 % percentile 0.09 ms

• 95 % percentile 0.41 ms

• 99 % percentile 1.22 ms

云缓存

• 图缓存：通过databus更新，关机时持久化到硬盘。

• 原子型的网络关系缓存：通过云计算构建；与会员用户session绑定。

云缓存大小

• 22M nodes, 120M edges

• 需要12GB RAM

• 在生产环境要跑40个实例

• 从硬盘重建Cloud一个实例需要8个小时 ，启动开机。

• 缓存通过C++实现，用JNI调用。

Voldemort

• 应用在LinkedIn ，不是关系数据库。

• 是一种带有存储系统的内存缓存。这样就不需要单独缓存了。

• 云存储：使用Voldemort实现只读 read-only index，使用Hadoop作为数据文件。建立TB级别数据处理 。

数据模型

• 紧凑的, 压缩的二进制数据

• 类型是 int, double, float, String, Map, List, Date, etc.

• 会员数据格式如:

• {

•         'member_id': 'int32',

•       ‘first_name': 'string',

•       ’last_name': ’string’,

•       ‘age’      : ‘int32’

•        …

•      }

• 数据作为一个顺序被序列化的文件保存在 Hadoop

• 数据格式也作为一个顺序文件保存，

• 数据schema只读， 动态由Java/Pig 任务读取。