网站架构的不断衍变

对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网站架构会是什么样的一个状况。同时，如果系统初期就设计一个千万级并发的流量架构，很难有公司可以支撑这个成本。

因此，这里主要会关注架构的眼花。在每个阶段，找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后在不断解决这些问题，在这个过程中整个架构会一直演进。

在58同城建立之初，站点的流量非常小，可能也就是十万级别，这也就意味着，平均每秒钟也就是几次的访问，此时网站架构的特点是：请求量比较低，数据量比较小，代码量也比较小。这个时候的站点可以被几个工程师轻易搞定，因此根本没什么“架构”可言。

其实这也是很多创业公司初期面临的问题，最开始58同城的站点架构用一个词概括就是“ALL IN ONE”，如下图所示：

就像一个单机系统，所有的东西都部署在一台机器上，包括站点、数据库、文件等等。而工程师每天的核心工作就是CURD，前端传过来一些数据，然后业务逻辑层拼装成一些CURD访问数据库，数据库返回数据，数据拼装成页面，最终返回到浏览器。相信很多创业团队初期都面临一个与之类似的情况，每天写代码，写SQL、接口参数、访问数据等等。

这里需要说明一个问题，大家都知道最初58同城使用的是Windows、iis、SQL-Sever、C#这条路。现在很多创业公司可能就不会这么做。

如果可以重来？那么会选择LAMP

很多创业的同学可能会想，初期什么样的一个架构合适？ 如果重来，站在现在这个角度上58会选择LAMP，为什么？首先是无须编译，而且快速发布功能强大，从前端到后端、数据库访问、业务逻辑处理等等全部可以搞定，最重要都是成熟的开源产品，完全免费的。如果使用LAMP搭建一个论坛，两天的时间就足够了。所以，如果在创业初期，就尽量不要再使用Windows。

在这个阶段58同城面临的主要问题是什么？其实就是招人，最初工程师写CURD都容易出错。当时引进了DAO和ORM，从而避免直接面对CURD语句，而是面对工程师比较擅长的是面向对象，能够极大的提高工作效率，降低出错率。

中等规模：流量跨过十万的阶段，数据库成为瓶颈

随着58同城的高速增长，系统很快跨越了十万流量阶段。主要需求是什么？网站能够正常访问，当然速度更快点就好了。而此时系统面临的问题有：在流量峰值期容易宕机，因为大量的请求会压到数据库上，所以数据库成为新的瓶颈，从而，人越多访问越慢。而在这个时候，机器数量也从一台变成了多台，所以很自然的行程了分布式架构，如下图所示：

首先，使用了一些非常常见的技术，一方面是动静分离，动态的页面通过Web-Servre访问，静态的像图片等就单独放到了一些服务器上。另外一点就是读写分离。其实，对58同城或者说绝大部分的站点而言，一般来说都是读多写少。对58同城来说，绝大部分用户是访问信息，只有很少的用户过来发贴。那么如何扩展整个站点架构的读请求呢？常用的是主从同步，读写分离。同时原来只有一个数据库，现在使用多个不同的数据库提供服务，这样的话，就扩展了读写，很快就解决了中等规模下数据访问的问题。

在这个阶段，系统的主要矛盾就是“站点耦合+读写延时”，58同城是如何进行解耦，如何缓解延时呢？

对58同城而言，典型业务场景是主页，发布信息有发布页，信息聚合、标题聚合有列表页，点开一个标题有详细页，而这些站点都是耦合在一个程序中的，或者说耦合在一个站点中的，当一个站点出现问题，整个站点就会因为耦合一起出问题。

第二个问题，大家都知道做数据库读请求和写请求，分布在不同的数据库上，这个时候如果再读取可能读到的是旧数据，因为读写有一个延时。如果有用户发帖子，马上去找的话肯定找不到，很可能带来的后果就是陆续在发布两条信息，这就是一个很大的问题。尤其是在请求量越来越大的时候，这个问题就更加突出。

在解决这些问题时，最先想到的是针对原来站点的核心业务做切分，然后工程师根据自己的站点和业务场景进行细分。首先，业务拆分是58同城最先尝试的优化——将业务垂直拆分成了首页和发布页。另外，在数据库层面，随之也进行了拆分，将大数据量拆分成一个个小的数据量。这样，读写延时就马上得到了缓解。尤其是在代码拆分成了不同的层面之后，站点耦合也得到了缓解，数据加载速度也提升了很多。

当时，还使用了一些技术，前面也提到了对动态资源和静态资源进行拆分。其中，我们对静态资源使用了CDN服务，便于数据缓存和就近访问，访问速度得到很明显的提升。除此之外，还使用了MVC模式，擅长前端的去做展示层，擅长协作逻辑的工程师就做Contorller，擅长数据的人就负责数据，效率就会逐步的提高，最后就是负载均衡技术。

大流量：将整个Windows技术体系转向了Java体系

流量越来越大，当流量超过一千多万时，58同城面临的最大问题就是性能和成本。此前曾提到58同城最初的技术选型是Windows，整个网站的性能变得非常之低。即使进行了业务拆分和一些优化，依然解决不了这个问题，所以当时做了一个非常艰难的决定，就是转型：将整个Windows技术体系转向了Java体系，这涵盖了操作系统、数据库等多个维度。

其实，现在很多大的互联网公司在流量从小到大的过程中都经历过转型，包括京东、淘宝等等。对技术的要求越来越高，任何一个站点都不能挂，对站点的可用性要求也是越来越高。

就在这个时候，58同城业务量也出现一个爆发期。于是招聘了很多工程师，大家一起写越来越多的站点，但是发现效率很低，经常做一些重复性的工作，比如参数解析等等。同时，业务之间相互依赖，无论是分类的子系统还是信息的子系统，二手车业务、房产业务都要访问用户和信息等一些底层数据，代码之间频繁的沟通，效率也不可能很高。

问题随之而来，站点数越来越多，数据量越来越大，机器数从最开始的几台上升到几百台的级别。那么如何提供整个架构的可用性呢？首先，在上层进行了一些改进和优化，再做进一步的垂直拆分，同时引入了Cache，如下图所示：

在架构的改进上，这里构建了一个相对独立的服务层，这个服务层做的每个业务线都会写对应的代码。如果用户发出请求，就由这个服务层统一来管理，所有的上游业务线就像调用本地函数一样，通过IDC的框架来调用这个服务。整个用户登录先访问Cache，如果Cache变动了就直接返回，如果Cache不变动，就会访问数据库，这样把数据库的数据拿到本地再放回Cache，再打回上一轮。如此一来，业务逻辑全部封装在这个服务的上游管理，该业务逻辑只有服务层能够编写代码，然后由这个服务层集中管理、集中优化，这样就提高了效率。

除此之外，为了保证站点的高可用，主要使用了反向代理技术。因为对用户而言，他主要为了使用58同城的服务，不会关注访问是58同城或者有十台首页的服务器。58同城通过反向代理技术，通过DNS群，通过LVS技术，来保证接入层的高可用性，同时还保证了服务层、站点层、数据层的高可用。另外，为了保证高可用还使用了冗余的方法，无论是站点服务和数据服务都可以使用这种方式进行解决，一个站点不可用，就换一个站点，一个数据库不够用，就多加几个。当然，数据冗余也会带来一些副作用，如果数据量更新的话，那就需要将所有的“冗余”都要进行更新。

58同城也做了一个图片存储系统，开始都是存储在操作系统之上，随着新增站点、新增服务，压力就变得越来越大。于是，58同城就自建了站点框架和服务框架，现在这两个框架也已经开源（如何降低站点开发成本？https://github.com/58code/Argo 如何降低服务开发成本？ https://github.com/58code/Gaea ）只需要修改一些基本的配置就可以使用了。

当架构变成“蜘蛛网”，人肉已很难搞定！

随着用户量、数据量并发量进一步的增长，58同城也拓展了很多的新业务，那么对产品迭代速度要求就非常高，整体的架构对自动化的要求越来越高。

为了支撑业务的发展，技术团队对架构做了进一步的解耦，另外就是引入了配置中心，如果要访问任何一个服务，不会直接在本地的配置中留下一个服务，配置中心告诉这个服务的特点，如果扩展的话，配置中心自动下达消息，如果有机器要下线的话，配置中心会反向通过发邮件的方式进行通知。

而柔性服务是指当流量增加的时候，自动的新增服务。可以看到进一步解耦之后，有垂直业务、无线业务、集成业务等等，这些子系统之间都是通过配置中心相应之间发生关系的。

另一点就是关于数据库，当某一点成为一个业务线重点的时候，就会集中解决这个点的问题。最初期的时候每个业务线都要访问数据库，访问缓存，访问用户数据，于是把代码集中的放到了服务层。现在数据量越来越大，大家都要做数据切分，每个业务线都做切分，这个时候58同城的每个页面都面对这样的痛点，于是把这个痛点拿到集中的层面来解决。

最后一点就是效率矛盾，此时有很多问题，靠“人肉”已经很难进行搞定了。这就需要自动化，包括回归、测试、运维、监控等等都要回归到自动化。

这里需要补充一点，就是在产品层面引入了智能化，比如说智能推荐，主动推荐一些相关的话题；智能广告，通过一些智能的策略，让用户对广告的点击更多，增加对58同城的收录；智能搜索，在搜索的过程中加入一些搜索的策略，可以提高搜索的权重，也可以增加58同城的PV。当然，所有的自动化的产品背后都是由技术在驱动。

未来的挑战

现在，58同城的流量已经突破了10亿量级，那么架构上未来面临哪些挑战呢？一方面是无线化、移动化。另一方面就是需求的变化，必须加快迭代一些东西。如果拥有10亿的流量，却跑在一亿的架构上肯定是不行的。未来，还会使用更多的并行计算、实时计算，如果能做到实时推荐，效果肯定非常好，这也是挑战之一。最后一点，58同城现在的服务器大概在3000台左右，未来将拓展到10000台，这就是运维的挑战了。

总结

最后做一个小的总结，网站在不同的阶段遇到的问题不一样，而解决这些问题使用的技术也不一样，流量小的时候，主要目的是提高开发效率，在早期要引入ORM，DAO这些技术。随着流量变大，使用动静分离、读写分离、主从同步、垂直拆分、CDN、MVC等方式不断地提升网站稳定性。面对更大的流量时，通过垂直拆分、服务化、反向代理、开发框架（站点/服务）等等，不断提升高可用。在面对上亿级的更大流量时，通过中心化、柔性服务、消息总线、自动化（回归，测试，运维，监控）来迎接新的挑战。未来的就是继续实现移动化，大数据实时计算，平台化……系统架构会一直迭代衍变，就像最初的从零到现在。