解析豆瓣的网站建设技术架构_建站经验教程-查字典教程网
解析豆瓣的网站建设技术架构
解析豆瓣的网站建设技术架构
发布时间:2017-01-07 来源:查字典编辑
摘要:豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。在线的部分和大部分网站类似:前面用LVS做HA,用Nginx做反向代理,形成负载均衡的一层;...

豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。在线的部分和大部分网站类似:前面用LVS做HA,用Nginx做反向代理,形成负载均衡的一层;应用层主要是做运算,将运算结果返回给前面的用户,DAE平台是这两年建起来的,现在大部分豆瓣的应用基本都跑在DAE上面了;应用后面的基础服务也跟其他网站差不多,MySQL、memcached、redis、beanstalkd,不一样的是NoSQL的选择——BeansDB,这是我们在几年前开源的KV数据库,也是国内比较早开源的KV数据库。

豆瓣的技术架构与主要组件

豆瓣作为一个早期就选择以Python为主要编程语言的公司,网站所使用到的技术很多都与Python相关,包括主要框架quixote、自行实现的DPark等等。在其它技术的选择上,并没有太大不同:nginx、MySQL、memcached、BeansDB、redis……都是知名开源项目。在这些开源项目之上,豆瓣根据自己产品的特性,针对性地做了配置与部署设置。

除了使用开源项目,豆瓣也根据自身需要自主研发或实现了一些产品,比较有特色的如DAE、DPark等等。

DAE全名Douban Application Engine,顾名思义它是一个类似于GAE、SAE的内部PaaS系统。使用这样的PaaS有很多好处,比如第三方库数量丰富并且支持多个版本并存、资源配置灵活等等,能够为工程师省去很多不必要的工作。

BeansDB是DAE中非常重要的一个组件,设计思想源于亚马逊的Dynamo,但是简化了Dynamo的一些复杂之处。BeansDB主要应用于小型文本和中型的图片、音频,它们的共同特点在于写次数特别少,这也正是BeansDB所擅长的领域。

DPark类似于Spark,是豆瓣用Python实现Map-Reduce类似框架。虽然Python的性能低于基于JVM的Clojure,但这样做避免了程序员程序员进入不熟悉的领域,而且豆瓣使用开源项目的原则是:如果无法完全掌握,宁可不用。“此外将Spark移植到Python上也很简单,基本上是一对一的翻译。

BeansDB项目可以说是一个简化版的AWS DynamoDB,该项目在2008年启动,2009年开源,第⼀版使⽤tokyo cabinet作为存储引擎,2010年使⽤bitcask存储格式重写了存储引擎,性能更好。BeansDB对key做哈希运算找到节点来实现分布和冗余, 一个写操作会写好几个节点,而现在的配置是写三份读一份。BeansDB主要的特点是支持海量KV数据库——相比Redis这种支持几十个G到几百个G的内存KV数据库,BeansDB可以支持到上百T的数据。另外BeansDB最大的好处就是运维很简单,性能、可用性、扩容都很好,也实现了最终一致性。

BeansDB中间的Proxy是用Go语言写的,也是一个开源的组件。整体来说BeansDB的设计结构比较简单,相比Redis那种有多种value 类型的方式,BeansDB的Value比较简单一些。

在豆瓣内部建立了两个不同的BeansDB集群,一个是doubandb,一个是doubanfs,分别针对不同的场景。doubandb主要存储小型文本数据,如影评、用户个人介绍、帖子内容等,这样的好处是可以大大降低我们对MySQL的性能依赖,算是给MySQL减负;doubanfs主要存放图片和音频等中型数据。

DAE可以说是基于很多以前积累的、旧的组件做起来的。我们做的这种对内的PaaS,相比对外的PaaS而言做了很多简化,尤其是安全方面如应用间隔离、权限管理方面,我们都不用像公有云那样花大量精力去做,所以工作量其实还好。DAE现在在计划开源,当然它现在只支持Python应用。以后我们也许会让DAE支持Go语言。

上面是在线的部分,对高可用性和低时延有较大要求。离线部分则包括数据挖掘、数据分析等,技术组件分别是海量分布式文件系统MooseFS,这个文件系统的结构类似HDFS,用C语言编写,其好处在于FUSE模块实现的比较好,用文件系统就可以直接进行操作,而不需要专门的命令,可以支持的数据量也很大。另外就是自己开发的分布式计算平台DPark。

DPark顾名思义是Spark的Python实现,不过现在已经跟Spark越来越不一样了。和 Hadoop 相比,Spark可以使用内存做为缓存加速分布式计算,DPark继承了这个优点,这对于大规模数据的迭代计算非常有用。在豆瓣的应用场景下,因为我们的离线计算很多是推荐算法计算,这种计算涉及大量的迭代算法,如果每次计算的结果都入磁盘再在下一轮计算加载,那性能是很差的,所以DPark能够大幅提升性能。另外,因为DPark的编写使用了函数式语言的特点,所以可以写的非常简洁:

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