新浪微博架构分析

技术开发者往往对微博这个产品非常关心，对微博的构架非常感兴趣，就是一个明星他有300万粉丝，这个技术怎么来实现？今天在这里跟大家分享一下微博的底层机构，让大家对微博的底层技术有更好的了解。另外不管是做客户端、Web1.0、Web 2.0、论坛、博客都要考虑架构的问题，架构实际上是有一些共性的。今天我通过讲解微博里面的一些架构，分析一下架构里面哪些共性大家可以参考。

首先给大家介绍一下微博架构发展的历程。新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户，我们的基层架构也发展了3个大的版本。第一版就 LAMP架构，优点是可以非常快的实现我们的系统。我们看一下技术特点，微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推消息模式，假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息存成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。第一版的技术细节，典型的LAMP架构，是使用MyISAM搜索引擎，它的优点就是速度非常快。另外一个是MPSS，就是多个端口可以布置在同一服务器上。为什么使用MPSS？假如说我们做一个互联网应用，这个应用里面有三个单元，我们可以由2种部署方式。我们可以把三个单元分别部署在三台服务器上，另外一种部署模式就是这三个单元部署在每个服务器上都有。我推荐第2种方法。这个方法解决了两个问题，一个是负载均衡，因为每一个单元都有多个节点处理，另外一个是可以防止单点故障。如果我们按照模式1来做的话，任何一个节点有故障就会影响我们系统服务，如果模式二的话，任何一个结点发生故障我们的整体都不会受到影响的。

我 们微博第一版上线之后，用户非常喜欢这个产品，用户数增长非常迅速。我们技术上碰到几个问题。第一个问题是发表会出现延迟现象，尤其是明星用户他的粉丝多 系统需要处理很长时间。另外系统在处理明星用户发表时系统繁忙可能会影响到其他的用户，因为其他的用户同一时间发表的话，也会受到这个系统的影响。我们就 考虑这个系统怎么改进。首先是推（消息）模式，这肯定是延迟的首要原因，我们要把这个问题解决掉。其次我们的用户越来越多，这个数据库表从一百万到一亿， 数据规模不一样处理方式是有差别的。我们第一版单库单表的模式，当用户数量增多的时候，它不能满足就需要进行拆分。第二个是锁表的问题，我们考虑的是更改 引擎。另外一个是发表过慢，我们考虑的是异步模式。

第 二版我们进行了模块化，我们首先做了一个分层，最底层叫基础层，首先对数据做了拆分，图上最右边是发表做了异步模式。第二个服务层，我们把微博基础的单元 设计成服务层一个一个模块，最大改进是对推模式进行了改进。首先看一下投递模式的优化，首先我们要思考推模式，如果我们做一下改进把用户分成有效和无效的 用户。我们一个用户比如说有一百个粉丝，我发一条微博的时候不需要推给一百个粉丝，因为可能有50个粉丝不会马上来看，这样同步推送给他们，相当于做无用功。我们把用户分成有效和无效之后，我们把他们做一下区分，比如说当天登陆过的人我们分成有效用户的话，只需要发送给当天登陆过的粉丝，这样压力马上就减轻了，另外投递的延迟也减小了。

我们再看数据的拆分，数据拆分有很多方式，很多互联网产品最常用的方法，比如说如可以按照用户的UID来拆分。但是微博用户的一个特点就是说大家访问的都是最近的数据，所以我们考虑微博的数据我们按照时间拆分，比如说一个月放一张表，这样就解决了我们不同时间的维度可以有不同的拆分方式。第二个考虑就是要把内容和索引分开存放。假如说一条微博发表的uid，微博id是索引数据，140个字的内容是内容数据。假如我们分开的话，内容就简单的变成了一种key-value的方式，key-value是 最容易扩展的一种数据。索引数据的拆分具有挑战，比如说一个用户发表了一千条微博，这一千条微博我们接口前端要分页访问，比如说用户需要访问第五页，那我 们需要迅速定位到这个记录。假如说我们把这个索引拆分成一个月一张表，我们记录上很难判断第五页在哪张表里，我们需要加载所有的索引表。如果这个地方不能 拆分，那我们系统上就会有一个非常大的瓶颈。最后我们想了一个方法，就是索引上做了一个二次索引，把每个月记录的偏移记下来，就是一个月这个用户发表了多 少条，ID是哪里，就是按照这些数据迅速把记录找出来。

异 步处理，发表是一个非常繁重的操作，它要入库、统计索引、进入后台，如果我们要把所有的索引都做完用户需要前端等待很长的时间，如果有一个环节失败的话， 用户得到的提示是发表失败，但是入库已经成功，这样会带来数据不一致问题。所以我们做了一个异步操作，就是发表成功我们就提示成功，然后在后台慢慢的消息 队列慢慢的做完。另外新浪发表了一个很重要的产品叫做MemcacheQ，我们去年做了一个对大规模部署非常有利的指令，就是statsqueue，适合大规模运维。

第二版我们做了这些改进之后，微博的用户和访问量并没有停止，还有很多新的问题出现。比如说系统问题，单点故障导致的雪崩，第二个是访问速度问题因为国内网络环境复杂，会有用户反映说在不同地区访问图片、js这些速度会有问题。另外一个是数据压力以及峰值，MySql复制延迟、慢查询，另外就是热门事件，比如说世界杯，可能会导致用户每秒发表的内容达到几千条。我们考虑如何改进，首先系统方面允许任意模块失败。另外静态内容，第一步我们用 CDN 来加速，另外数据的压力以及峰值，我们需要将数据、功能、部署尽可能的拆分，然后提前进行容量规划。

另一方面我们还有平台化的需求，去年11月我们就说要做开放平台，开放平台的需求是有差异的，Web系统它有用户行为才有请求，但是API系统特别是客户端的应用，只要用户一开机就会有请求，直到他关闭电脑这种请求一直会不间断的过来，另外用户行为很难预测。

系统规模在持续的增大，另外也有平台化的需求，我们新架构应该怎么做才能满足这些需要？我们看一下同行，比如说Google怎么样考虑这个问题的？Google首席科学家讲过一句话，就是一个大的复杂的系统，应该要分解成很多小的服务。比如说我们在Google.com执行一个搜索查询的话，实际上这个操作会调动内部一百多个服务。因此，我们第三版的考虑就是先有服务才有接口最后才有应用，我们才能把这个系统做大。

现在我们看一下第三版，首先我们把底层的东西分成基础服务，基础服务里面有分布式的存储，我们做了一些去中心化、自动化的操作。在基础服务之上有平台服务，我们把微博常用的应用做成各种小的服务。然后我们还有应用服务，这个是专门考虑平台各种应用的需求。最上面我们有API，API就 是新浪微博各种第三方应用都在上面跑。平台服务和应用服务是分开的，这样实现了模块隔离，即使应用服务访问量过大的话，平台服务不会首先影响。另外我们把 微博的引擎进行了改进，实现了一个分层关系。用户的关注关系，我们改成一个多惟度的索引结构，性能极大的提高。第四个层面就是计数器的改进，新版我们改成 了基于偏移的思路，就是一个用户他原来读的一个ID比如说是10000，系统最新的ID是10002的话，我们很清楚他有两条未读。原来的版本是采用绝对计数的，这个用户有几条未读都是用一个存储结构的话，就容易产生一致性的问题，采用这种偏移的技术基本上不会出错。

另外基础服务DB冷热分离多维度拆分，在微博里面我们是按照时间拆分的，但是一个大型的系统里面有很多业务需要有不同的考虑。比如说私信这个就不能按照时间来拆分，这个按照UID来拆分可能更简单。然后我们突出存储还做了一个去中心化，就是用户上传图片的速度会极大的提高，另外察看其他用户的图片速度也会极大的提高。另外是动态内容支持多IDC同时更新，这个是在国内比较新颖的。

下面给大家介绍一下新浪微博怎么样打造一个高性能架构。到目前为止有五千万用户使用新浪微博，最高发表3000条以上每秒，然后一个明星用户发表的话，会被几百万用户同时读到。这些问题的本质是我们架构需要考虑高访问量、海量数据的情况下三个问题。易于扩展、低延迟、高可用和异地分布。我们每天有数十亿次外部网页以及API接口的需求，我们知道微博的特点是用户请求是无法cache的。因此面对这个需求我们怎么样扩展？几点思路。第一我们的模块设计上要去状态，我们任意一个单元可以支持任意节点。另外是去中心化，避免单点及瓶颈。另外是可线性扩展。最后一个是减少模块。

我们要做一个高性能的系统，要具备一个低延迟、高实时性，微博要做到高实时性这是核心的价值，实时性的核心就是让数据离CPU最近，避免磁盘的IO。我们看淘宝核心系统专家余锋说过的一句话“CPU访问L1就像从书桌拿一本书，L2是从书架拿一本书，L3是从客厅桌子上拿一本书，访问主存就像骑车去社区图书馆拿一书”。我们微博如果要做到非常实时的话，我们就需要把数据尽量离CPU节点最近。所以我们看一下cache设计里面怎么达到这个目标。首先INBOX，这个数据我们需要放再一个最快的地方，因为用户随时访问。OutBOX里面的最近发表就是L1cache，还有一个是中期的，这个因为访问少一点，它可以被踢。最后一部分内容体有三部分。L0是本地的，我们需要把一些经常访问的，比如说明星发表微博的内容体本地化，因为它被访问的概率非常大。然后L1里面存放着最近发表的，还有一个是中期的。我们通常用L2就可以了，L1我们可以理解成它就是一个RAM存储。

一个好的架构还需要举行高可用性。我们看一下业界的指标，S3是99.9%，EC2是99.5%，我们另外一个同行Facebook在这方面它是没有承诺的，就是接口可用写。微博平台目前承诺的是99.95%，就是说一天365天故障率应该小于9小时。这个怎么达到？第一我们要做容量规划，要做好监控以及入口的管理，就是说有些服务如果访问量过了的话，我们要有一个开关可以拦住他。我们通过这个图表可以清楚的看到，比如说我们要做L1的 cache，我们剩余空间有多少，比如说80%，就说明这个数据有可能会丢失，有可能会对我们的系统造成影响。

另外一个层面就是接口监控，我们目前有Google维度的接口监控，包括访问错误失败率。然后要做架构，给大家一个很重要的经验分享，就是说监控的指标尽量量化。比如说他延迟30秒是小问题，如果是延迟10分钟我们就要立即采取措施了，就是所有可以量化的指标都要量化。

然后我们看监控怎么样更好的做？我们看亚马逊的VP说过的一句话，就是说监控系统确实特别好，可以立即告诉我们哪里有故障，但是有20%的概率我们人是会出错的。所以我们一个大型系统就应该要为自动化设计，就是说尽可能的将一些运作自动化。比如说发布安装、服务、启用、停止。我们再看另外一句，Google的 工程师是怎么做的。他是这么做的，比如说第一周是处理线上的业务，这一周他处理了很多事情，处理了很多系统的情况，剩下几周时间没有别的工作，他只要把这 一周碰到的情况用程序的方法来解决，下次再碰到这种情况很简单的一个按钮就可以处理了。我们目前也在向自动化这方面努力，就是我们的工具在持续增加。

另外一个异地分布，在国内网络环境下，比如说IDC灾难，机房检修甚至是机房掉电，我们也碰到过中国最好的机房也会掉电，所以要每个服务单元都能支持多机房部署。另外做多机房部署有一个好处，就是用户的访问速度会提高。多IDC分布静态内容就不说了，基本上大的互联网公司都会做，它非常成熟基本上没有什么问题，比如说图片等等的静态内容。动态内容的CDN分 布是业内的难点，国内很少有公司能够做到非常成熟的多机房动态内容发布的成熟方案，它的核心就是分布式存储。一款理想的分布式存储产品它有哪些需求呢？首 先它要支持海量规模、可扩展、高性能、低延迟、高可用。第二个是需要多机房分布，能够满足国内负责的网络环境，还要具备异地容灾能力。第三个就是要调用简 单，具备丰富数据库特性。因此分布式存储需要解决一个多对多的数据复制。

如果要做复制无非是三种策略，第一个是Master/Slave，但是它也两个缺点，第一个是Master是中心化的，如果Master在北京那广州访问就非常慢。第二个缺点是有单点风险的，比如说Master在北京，能立即迁到广州吗？这样有个时间窗口的数据就丢失了，而且需要人工的干预，而且日常广州的用户访问北京的Master是有很大延迟问题的，所以一般来说要做的非常优秀是不会考虑第一种方案的。第二种就是Multi-Master 方案，它需要应用避免冲突，就是我们不能多处改变。这个对于微博来说不会特别难，我们的用户通常只会再一个地方发表微博，用户不会同时在广州又在北京发表或者是修改自己的资料，这样的话我们应用上就已经避免了这种情况。第三个就是Paxos就是可以达到强一致写，就是一条数据如果成功肯定是多个机房都成功了，这个也显而易见就是延迟性非常大。因此总结一下Multi-Master是最成熟的策略，但是它现在没有成熟的产品，因为确实没有。

我 们再来看微博的方案，所以我们自己实现了一个多机房同步的方案。就是我们前端应用将数据写到数据库，再通过一个消息代理，相当于通过我们自己开发的一个技 术，将数据广播到多个机房。这个不但可以做到两个机房，而且可以做到三个、四个。具体的方式就是通过消息广播方式将数据多点分布，就是说我们的数据提交给 一个代理，这个代理帮我们把这些数据同步到多个机房，那我们应用不需要关心这个数据是怎么样同步过去的。

用这种消息代理方式有什么好处呢？可以看一下Yahoo是怎么来做的？第一个是数据提供之后没有写到db之后是不会消失的，我只要把数据提交成功就可以了，不需要关心数据怎么到达机房。第二个特点YMB是一款消息代理的产品，但是它唯一神奇的地方是为广域网设计的，它可以把多机房应用归到内部，我们应用不需要关注这个问题。这个原理跟我们目前自己开发的技术相似。

然后我们再看一下目前即将推出的微博平台的新架构。我们知道API大部分的请求都为了获取最新的数据。API请求有一个特点，它大目前调用都是空返回的，比如说一款手机的客户端每隔一分钟它都要调用服务器一下，就是有没有新数据，大目前的调用都是空返回，就是说不管服务器有没有数据都要调用一次。这次询问到下一次询问中间，如果有新的数据来了，你是不会马上知道的。因此我们想API能不能改用推的方式，就是客户端不需要持续的调用，如果有新数据就会推过去。技术特点，显而易见低延迟，就是从发表到接受1秒内完成，实际上可能用不了1秒。然后服务端的连接就是高并发长连接服务，就是多点都连接在我们的服务器上，这个比传统的API要大很多。

我们看一下推送架构怎么从架构底层做到实时性的。从左上角的一条微博在我们系统发布之后，我们把它放在一个消息队列里面，然后会有一个消息队列的处理程序把它拿过来，处理以后放到db里面。假如说我们不做持久化，因为我们推送数据也不能丢失，我们就要写一个很复杂的程序，将数据异步去存，这样就会非常复杂，而且系统也会有不稳定的因素。从另外一个角度来说，我们做持久化也是做过测试的。我们推送整个流程可以做到100毫秒和200毫秒之间，就是说我们在这个时间能把数据推送出去。

我们再看一下内部细节，就是我们收到数据之后首先要经过最上面RECEIVER。 然后推到我们的引擎里面，这个引擎会做两个事情，首先会把用户的关系拿过来，然后按照用户关系马上推送给他相应的粉丝。所以我们调用方已经在那儿等待了， 我们需要有一个唤醒操作，就是说在接口这儿把它唤醒，然后把它发送过去。最后是一个高并发的长连服务器，就是一台服务器支持10万以上的并发连接。最右边中间有一个圆圈叫做Stream Buffer，我们需要Stream Buffer是要保存用户最近的数据。因为用户可能会有断线的，比如说他发送数据的时候断线半分钟，我们需要把这半分钟补给他。这就是我们的推送架构。

下 面介绍一下平台安全部分。由于我们的接口是完全开放的，所以我们要防范很多恶意行为，有很多人担心我们接口是开放的，是不是有人通过这个接口发垃圾广告， 或者是刷粉丝，我们技术架构怎么来防范这一点呢？这是我们的安全架构，做了三个层面的事情。最上面是我们有一个实时处理，比如说根据频度、内容的相似性来 进行判断，判断发的是不是广告或者是垃圾内容。中间这个是一个日志处理器，我们会根据一些行为进行判断，比如说如果我们只是实时拦截的话，有些行为很难防 止，我们做了个离线纠正的模块，比如说他潜伏的几个月开始发广告了，我们可以事后把这些人清除掉，以保证我们平台的健康。最后是通过监控的维度来保证内容 的安全。目前内容安全的架构大概是541的体系，就是说我们的实时拦截可以做到50%的防止，离线分析大概可以做到40%的防止。

微博平台需要为用户提供安全及良好的体验应用，以及为开发者营造一个公平的环境，所以我们的接口需要清晰安全的规则。从一个APP调用我们的接口，需要几个阶层，需要划分不同的业务模块。第二个是安全层。第三个是权限层。这是我们平台安全的两个维度，一个接口安全，一个是内容安全。

我 今天讲的是架构方面的问题，在座大部分是开发者，可能大家都在处理不同的架构问题，架构很多地方是相通的。我们需要做一个软件系统需要解决的本质问题是什 么？微博第一版解决发布规模问题，第二版是解决数据规模的问题，第三版是解决服务化的问题。将复杂的问题简单化之后，我们才可以设计出一个容易扩展的大规 模架构。我今天介绍就这么多，我们微博实际上是很需要各方面的技术人员，大家对我们的架构如果感兴趣的话、对我们的系统感兴趣的话，也希望各方面的技术人 员参与我们微博的团队，随时可以给我微博上发私信。





杨为华：今天主要给大家介绍一下微薄cache设计，在我们业界有一个趋势就是平台和应用。以前Web1.0发展到Web2.0，有一种更进一步趋势就是转变成平台和应用。很多应用不是单纯一个Web应用，国内已经有不少公司做这个方向，做Web2.0或者cache，刚开始都是自己模式，希望能够把这个行业一些人聚合起来大家一起交流，大家犯过的一些错误可以避免，让我们做事情更有效率。

最早我们新浪曾经有一个DB产品，刚开始做通过我们社区介绍，慢慢让大家知道DB在一些方面用起来更适合大家的地方，后来比如说我们去年发展一种分布式的，现在随着社区大家互相介绍，如果有人单独讲一个DB会 觉得很不好意思。微博最早我们只能看国外的，慢慢有不少公司做这个，刚开始我们介绍一些基本技术，比如说微博的东西可以用推和拉做，等到以后经过我们把这 个话题讲到以后，有人再讲微博技术光讲推和拉觉得不好意思，要进行一些更深入的话题，慢慢我们就在这个过程当中。今天讲一下cache的设计，我讲过一次微薄扩展设计，那是一个基本话题，刚才也讲了一个架构讲得比上次更深刻，光讲一个推是不够的，我今天演讲主要从是cache进一步补充一下，一部分是Feed架构简介，第二是cache的设计。

微博技术核心主要三个，一条微博有很多关注的人，分别将你发表的微博分发到你所有关注的人，聚合就是打开微博首页这里看到我关注人的信息，以及这个微博信息的展现，微博在技术上也称之为status或者Feed，下面图就是一个典型的Feed。

Feed架构刚才是两种设计模式推或者拉，还有第三种方式叫做复合型。做到一定程度单纯推或者拉是不够的。推的话如果把Feed比喻成邮件，推就是inbo不惜是收到的微博，OUTPOX是已发表的微博，发表到所有的粉丝，查看就是直接访问到。PUSH优点就是实现简单，通常做一个种型是首选方案，缺点就是分发量。PULL发表是在自己的outbox，查看是所有关注对象的inbox。 优点节约存储，缺点是计算大量，峰值问题。当前访问量比较大是不是计算得过来，服务器是不是够用，假如说你的服务器是按照你峰值规划你的服务器，在平时时 候是非常多的空闲，这个是不合理，不管推和拉都有一些共同的难题比如说峰值的挑战，比如说世界杯活动在新浪微博每秒钟发表量达到2500条，我们可以使用异步处理2500个峰值，处理速度慢一点，你关注人不能马上看到，峰值过后保证系统不会被峰值压跨，下面就是cache，现在有一句话对于这种real—time就是说：传统硬盘已经不够用，很多东西要分放在硬盘里面才能满足需求。因此cache设计决定了一个微博系统的优劣。

里面是一种复合型，不是一个简单的推或者拉的类型，因为就是说像我们新浪微博到这个级别要做很多优化，从模型上就是一个推或者拉的模型，我们按照它的关系来说，把cache分成需要四种存储的东西，这两个里面跟索引比较类似，第三就是列表和客户自己资料。

看一下第一部分就是inbox微博首页开始ID列表，完全是内存里面，但是有一个缺点，我们要添加元素需要先AET再SET；第二部分outbox发出微博有存储最新ID在于聚合。为了高效，我们通常分两部分，第一就是说最新的一个ID列表比如说我们有100条内容，这个用户很久没有来，这个是空要过来取就要从我工作列表用ID地址聚合起来；第三部分是关注列表，这些都是纯ID，然后following，following加载开销比较大，上百万粉丝，越大的集合越容易变更，改变则需要deleteall减少使用followinglist场景；第四部分contetcache微博内容体里面有一个很重要的内容，热内容。这个用户有200万粉丝，这个内容是热内容，在线粉丝也非常多，多分防止单点访问瓶颈，最终格式预生成，apenAPI需要返回xml，json格式。

刚才说了介绍cache的架构，现在介绍cache的第二个方面就是使用流程。有一个典型的场景，比如说发表我们cache怎么操作，首页展现怎么操作。发表需要改变三个内容，首先我们要声称contentcache，对于常规contentcache我们也要做复制，如果对方粉丝在线会在inbox数值ID变更。

第三方面修改outbox，根据粉丝列表修改inbox数据列表，然后首页Feed操作流程。左边有两个：inbox，outbox。两个是可选的，如果inbox没有我们有一个树型计算，我们会根据ID列表聚合起来反馈给I用户。

获取首页Feed的流程，首先间看inbocache是否可用，获取关注列表，聚合内容从following关系，根据idlist返回最终Feed聚合内容。最常用两个流程就是这样。

下面介绍微博cache经验谈，首先说流量。打开首页，这个时候打一个I来说，比如说contentcache为例，比如multigntn条Feed，cache大小等于N，并发清且如1000次/秒，总流量等于50，20K。假如我们机房里面有1万并发需要800MBPS贷款，如果不改变价格这个流量是实现不了。再一个1G内网我们做了很多压力测试，一般环境跑三四百兆已经不错了，你网内不光是访问cache开销，还有很多其他流量，因此我们需要优化带宽访问，我们可以把热门数据加载到localcache，要用压缩算法，可以做复制，有的时候将一个内部cache分组，不同的服务器组，访问不同的cache减少内网通信的开销。第一个问题就是带宽的问题，其中内销cache开销访问量大第一会碰到瓶颈。第二问题就是hotKeys，我们要访问姚晨的微博，我们要建设一个Ilocolcache，删除时间要把所有的都删除。

cache规划方面一些问题，将不同业务，不同长度KEY存储到不同的MEMcache，不同的业务有不同的生命周期，LRUcache小量，memorystorage大部分，更高效的内存利用。

mutex，什么情况会出现这个问题，比如说一个很热的内容，cache里面没有了，因为memcache不是很可靠的东西，你放在里面可能会消失，经常出现这样的情况：一个很热的cache没有了，因为我们系统有很多并发很热数据没有了，非常多的并发如果我们没有一个很好的策略，比如说几十个，几百个加一个内容这会是一个悲剧。我们给每个KEY加载MUTEX，这个并发连接取数据库，然后把mutex删除成规，这个时候我只需要一个连接，数据库加载到BD里面有可以了。

因为前面已经介绍很多内容，我今天介绍一个很简单的东西就是想关注更多微博平台的技术，有三个方向一个就是S2技 术沙龙，每个月举行一次，另外就是说对很多讲师光做讲座不过瘾，讲座只是传授别人东西，没有能够交流，所以我们对一线架构师有一个自己线下交流，我们讨论 一些实际中遇到的问题，对这些架构师有帮助提高，交流一下自己正在做，或者有一些东西还不成熟，不适合拿出来讲的东西，可以线下交流。另外我们有各新浪微 博开发大会，会介绍更多微博平台架构分享的东西。

S2技术沙龙介绍了希望关注分享Web2.0技术，下面有一个它的网址，另外就是说介绍一下即将举行一个新浪微博开发者大会，主要除了宣传作用，希望更多分享新浪微博技术，比如说这个平台需要架构与存储，可能到时候讲比今天更深入一些，会讲一些sinaappengine技术，数据挖掘，合作与商业模式，开发者与平台。目前有一个开发平台的网站。



今天介绍比较简单主要是这样看看有什么可以提问。

提问：我想问一下新浪微博设计之初有没有考虑过安全的问题，图片存储等等，这种方面的问题这个微博设计之初考虑很多安全方面工作，我想了解一下这方面有什么看法和见解。

杨 为华：我们也在解决两个方面，一个用低质量内容，有一些搜索用户可能做了一些不好的东西，故意出现一些关键字让自己搜索排名更靠前，有一些用户发广告，对 于传统广告我们有一些技术，新浪博客有一些技术，通过一些词语热度可以判断一些内容是不是广告内容。实时搜索我们也正在做，这方面我们也刚开始起步。

提问：我之前是跟腾讯微博有相关的，但是我已经不在腾讯了。

杨为华：没关系，腾讯微博也可以一起探讨。

提问：我想问一个比较细节的问题，你说到为了节省内部带宽的问题会使用到logcache，这个部署你们是跟Web2.0服务器放在一起还是什么？

杨为华：每个前端布置一个cache，另外还有一些APC那种基础非cache的技术，或者其他内存数据共享这种，非标准的方式都可以做，cache是一个很泛的观念。

提问：获取cache会用MUTEX的技术。这个环节具体是什么？这个环节是在哪个环节做的？

杨为华：写到一个典型的场景，热点内容有很多人同时访问这个网站，这个cache量没有了，如果不做任何保护实际上数据库访问压力很大，还有其他场景，还没有复制过来数据就过来了，很多人认为cache没有加载访问数据库也是比较悲剧。
提问：这些东西是在应用这个层次做还是类似也有一个cache上面做？

杨为华：我们是应用做的。

提问：我请问一下您微博系统使用cacheDV。

杨为华：计数方面用了。

提 问：你有一个推模式，你用复合模式，你们简单介绍一下你们怎么用这个复合模式，对微博每个人都会有一些好友有会跟随一些人，能不能讲一下对于个人主界面缩 影算法，我看到我的界面怎么知道哪些人在前面，哪些人在后面？能说一下你们的算法，每个人登陆进去有一个我的主界面，我有一些好友，也是一些人的粉丝，你 们怎么做排序？

杨为华：我们就是时间排序，最简单的方法，我们没有找到更好的算法之前。

提问：不是根据一些热点？

杨 为华：我们也考虑过那个方向，但是我们认为挑战性非常大，你认为好的方法用户不一定认可，这个挑战很大。你用算法做一些东西，但是用户认为不重要的东西， 如果用户没有展示，用户可能也会有其他看法。为什么用复合模式，我们也不知道为什么叫复合模式，我们根据实时运行情况，发现哪里有瓶颈我们会想到更好的方 法解决。这个瓶颈，能不能给在线用户加一个什么东西，减少系统压力，不影响原来的价值，主要处于每个性能模块的角度考虑的。

提问：你能不能说一下一个用户登陆以后你们做了一些什么步骤，我估计有些是用推的，有些是用拉，各个平台设计微博不一样，有的速度很快，有的会有延迟，你能介绍你们用户交流流程吗？

杨为华：这个图可以看到，最前面还有别的cache，用刚才方式我们看有没有命中，如果没有通过OTUBOX关注列表进行计算，然后把结果合并起来，在上面有一些配件成了cache，反映给用户，整个流程跟这个图上原理来说区别不大。