引言
近段時間以來，通過接觸有關海量數(shù)據(jù)處理和搜索引擎的諸多技術，常常見識到不少精妙絕倫的架構圖。除了每每感嘆于每幅圖表面上的繪制的精細之外，更為架構圖背后所隱藏的設計思想所嘆服。個人這兩天一直在搜集各大型網站的架構設計圖，一為了一飽眼福，領略各類大型網站架構設計的精彩之外，二來也可供閑時反復琢磨體會，何樂而不為呢?特此，總結整理了諸如國外wikipedia，F(xiàn)acebook，Yahoo！，YouTube，MySpace，Twitter，國內如優(yōu)酷網等大型網站的技術架構（本文重點分析優(yōu)酷網的技術架構），以饗讀者。
本文著重凸顯每一幅圖的精彩之處與其背后含義，而圖的說明性文字則從簡從略。ok，好好享受此番架構盛宴吧。當然，若有任何建議或問題，歡迎不吝指正。謝謝。
1、WikiPedia 技術架構
WikiPedia 技術架構圖Copy @Mark Bergsma
來自wikipedia的數(shù)據(jù)：峰值每秒鐘3萬個 HTTP 請求 每秒鐘 3Gbit 流量, 近乎375MB? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
350 臺 PC 服務器。
GeoDNSA ：40-line patch for BIND to add geographical? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? filters support to the existent views in BIND",? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 把用戶帶到最近的服務器。GeoDNS 在 WikiPedia 架構中擔當重任當然是由 WikiPedia? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 的內容性質決定的--面向各個國家，各個地域。
負載均衡：LVS，請看下圖：
2、Facebook 架構
Facebook 搜索功能的架構示意圖
細心的讀者一定能發(fā)現(xiàn)，上副架構圖之前出現(xiàn)在此文之中：從幾幅架構圖中偷得半點海里數(shù)據(jù)處理經驗。本文與前文最大的不同是，前文只有幾幅，此文系列將有上百幅架構圖，任您盡情觀賞。
3、Yahoo! Mail 架構
Yahoo! Mail 架構
Yahoo! Mail 架構部署了 Oracle RAC，用來存儲 Mail 服務相關的 Meta 數(shù)據(jù)。
4、twitter技術架構
twitter的整體架構設計圖
twitter平臺大致由twitter.com、手機以及第三方應用構成，如下圖所示（其中流量主要以手機和第三方為主要來源）：
緩存在大型web項目中起到了舉足輕重的作用，畢竟數(shù)據(jù)越靠近CPU存取速度越快。下圖是twitter的緩存架構圖：
關于緩存系統(tǒng)，還可以看看下幅圖：
5、Google App Engine技術架構
GAE的架構圖
? 簡單而言，上述GAE的架構分為如圖所示的三個部分：前端，Datastore和服務群。
前端包括4個模塊：Front End，Static Files，App Server，App Master。
Datastore是基于BigTable技術的分布式數(shù)據(jù)庫，雖然其也可以被理解成為一個服務，但是由于其是整個App? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Engine唯一存儲持久化數(shù)據(jù)的地方，所以其是App Engine中一個非常核心的模塊。其具體細節(jié)將在下篇和大家討論。
整個服務群包括很多服務供App Server調用，比如Memcache，圖形，用戶，URL抓取和任務隊列等。
6、Amazon技術架構
Amazon的Dynamo Key-Value存儲架構圖
可能有讀者并不熟悉Amazon，它現(xiàn)在已經是全球商品品種最多的網上零售商和全球第2大互聯(lián)網公司。而之前它僅僅是一個小小的網上書店。ok，下面，咱們來見識下它的架構。
Dynamo是亞馬遜的key-value模式的存儲平臺，可用性和擴展性都很好，性能也不錯：讀寫訪問中99.9%的響應時間都在300ms內。按分布式系統(tǒng)常用的哈希算法切分數(shù)據(jù)，分放在不同的node上。Read操作時，也是根據(jù)key的哈希值尋找對應的node。Dynamo使用了? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Consistent Hashing算法，node對應的不再是一個確定的hash值，而是一個hash值范圍，key的hash值落在這個范圍內，則順時針沿ring找，碰到的第一個node即為所需。
Dynamo對Consistent Hashing算法的改進在于：它放在環(huán)上作為一個node的是一組機器（而不是memcached把一臺機器作為node），這一組機器是通過同步機制保證數(shù)據(jù)一致的。
下圖是分布式存儲系統(tǒng)的示意圖，讀者可觀摩之：
Amazon的云架構圖如下：
Amazon的云架構圖
7、優(yōu)酷網的技術架構
從一開始，優(yōu)酷網就自建了一套CMS來解決前端的頁面顯示，各個模塊之間分離得比較恰當，前端可擴展性很好，UI的分離，讓開發(fā)與維護變得十分簡單和靈活，下圖是優(yōu)酷前端的模塊調用關系：
? 這樣，就根據(jù)module、method及params來確定調用相對獨立的模塊，顯得非常簡潔。下圖是優(yōu)酷的前端局部架構圖：
優(yōu)酷的數(shù)據(jù)庫架構也是經歷了許多波折，從一開始的單臺MySQL服務器（Just Running）到簡單的MySQL主從復制、SSD優(yōu)化、垂直分庫、水平sharding分庫。
1.簡單的MySQL主從復制。
MySQL的主從復制解決了數(shù)據(jù)庫的讀寫分離，并很好的提升了讀的性能，其原來圖如下：
其主從復制的過程如下圖所示：
但是，主從復制也帶來其他一系列性能瓶頸問題：
寫入無法擴展
寫入無法緩存
復制延時
鎖表率上升
表變大，緩存率下降
那問題產生總得解決的，這就產生下面的優(yōu)化方案。
2. MySQL垂直分區(qū)
如果把業(yè)務切割得足夠獨立，那把不同業(yè)務的數(shù)據(jù)放到不同的數(shù)據(jù)庫服務器將是一個不錯的方案，而且萬一其中一個業(yè)務崩潰了也不會影響其他業(yè)務的正常進行，并且也起到了負載分流的作用，大大提升了數(shù)據(jù)庫的吞吐能力。經過垂直分區(qū)后的數(shù)據(jù)庫架構圖如下：
然而，盡管業(yè)務之間已經足夠獨立了，但是有些業(yè)務之間或多或少總會有點聯(lián)系，如用戶，基本上都會和每個業(yè)務相關聯(lián)，況且這種分區(qū)方式，也不能解決單張表數(shù)據(jù)量暴漲的問題，因此為何不試試水平sharding呢？
3. MySQL水平分片（Sharding）
? 這是一個非常好的思路，將用戶按一定規(guī)則（按id哈希）分組，并把該組用戶的數(shù)據(jù)存儲到一個數(shù)據(jù)庫分片中，即一個sharding，這樣隨著用戶數(shù)量的增加，只要簡單地配置一臺服務器即可，原理圖如下：
如何來確定某個用戶所在的shard呢，可以建一張用戶和shard對應的數(shù)據(jù)表，每次請求先從這張表找用戶的shard? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? id，再從對應shard中查詢相關數(shù)據(jù)，如下圖所示：
是如何解決跨shard的查詢呢，這個是個難點，據(jù)介紹優(yōu)酷是盡量不跨shard查詢，實在不行通過多維分片索引、分布式搜索引擎，下策是分布式數(shù)據(jù)庫查詢（這個非常麻煩而且耗性能）。
? 緩存策略
貌似大的系統(tǒng)都對“緩存”情有獨鐘，從http緩存到memcached內存數(shù)據(jù)緩存，但優(yōu)酷表示沒有用內存緩存，理由如下：
避免內存拷貝，避免內存鎖
如接到老大哥通知要把某個視頻撤下來，如果在緩存里是比較麻煩的
而且Squid 的 write() 用戶進程空間有消耗，Lighttpd 1.5 的 AIO(異步I/O)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 讀取文件到用戶內存導致效率也比較低下。
但為何我們訪問優(yōu)酷會如此流暢，與土豆相比優(yōu)酷的視頻加載速度略勝一籌？這個要歸功于優(yōu)酷建立的比較完善的內容分發(fā)網絡（CDN），它通過多種方式保證分布在全國各地的用戶進行就近訪問——用戶點擊視頻請求后，優(yōu)酷網將根據(jù)用戶所處地區(qū)位置，將離用戶最近、服務狀況最好的視頻服務器地址傳送給用戶，從而保證用戶可以得到快速的視頻體驗。這就是CDN帶來的優(yōu)勢，就近訪問。
