从抖音的互联网架构到如何构建高可用的系统|青训营
现代互联网应用的成功往往依赖于可靠高效的系统架构,而抖音作为全球热门的短视频社交应用,其互联网架构展现了构建高可用系统的一系列关键技术和实践。在我们深入讨论如何构建高可用的系统之前,让我们先来了解一下抖音的互联网架构是如何支持其巨大用户规模和高并发请求的。
抖音互联网架构分析
分布式架构
抖音采用了分布式系统架构
,将系统的不同组件拆分为微服务
,并使用消息队列
等技术实现组件之间的解耦
。这种架构能够提高系统的可扩展性和容错性。
分布式系统架构
分布式系统架构是一种将大型系统拆分为多个独立的组件,并通过网络进行通信和协作的设计方法。抖音采用了这种架构,将系统的不同功能模块拆分为微服务,每个微服务独立运行且可独立扩展。这种拆分使得系统更加模块化和灵活,可以根据需求独立部署和升级每个组件。抖音的分布式架构主要包含了分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库等领域。
以下是我关于分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库的了解:
(1). 分布式文件系统:Hadoop Distributed File System(HDFS)或GlusterFS等分布式文件系统来存储和管理海量的用户上传的视频、图片等多媒体文件。这些分布式文件系统可以将文件切分为多个块,并在集群中进行分布存储,可以实现高可靠性和高可扩展性。
(2). 分布式缓存:为了加速数据的访问和提高系统性能,抖音的服务器使用Redis做缓存,这是一款高速的键值存储系统,可以提升数据的读取速度。利用分布式缓存系统可以将热点数据存储在内存中,并通过分布式方式在多台服务器上进行数据缓存和共享,减轻后端数据库的读取压力,提高系统的响应速度。
(3). 分布式数据库:分布式数据库系统可以用来存储和管理用户数据、关系数据和系统元数据。常见的分布式数据库技术包括Apache Cassandra
、TiDB
、Google Spanner
等。这些数据库系统具有水平扩展性,可以将数据分片存储在不同的节点上,实现高吞吐量和高可用性。
TiDB
TiDB是一个开源的分布式关系型数据库,由PingCAP团队开发和维护。它的设计目标是融合了传统关系型数据库和分布式系统的优点,提供水平扩展性、高可用性和强一致性的特性。TiDB采用了类似于Google Spanner的架构,底层使用Raft一致性协议来保证数据的强一致性。它将数据分片存储在多个节点上,支持在线水平扩展,可以根据需求随时增加或减少节点数量,以适应不断增长的数据量和请求量。
TiDB的主要特点包括:
- 分布式架构:TiDB将数据分片存储在多个节点上,并支持自动数据迁移和负载均衡,实现了分布式存储和计算。
- 水平扩展:TiDB的架构可以通过增加节点来实现水平扩展,以满足不断增长的数据和负载需求。
- ACID事务支持:TiDB支持基于SQL的ACID事务,可以保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
- 强一致性:TiDB使用Raft一致性协议来保证数据的强一致性,每个写操作都会同步到多个节点上,以确保数据的一致性。
- 高可用性:TiDB采用主备模式和自动故障转移机制来提供高可用性,当主节点失效时,会自动选举新的主节点继续提供服务。
- 兼容性:TiDB兼容MySQL协议和语法,可以无缝迁移现有的MySQL应用到TiDB,减少迁移成本。
消息队列
通过使用消息队列等技术,各个微服务之间可以通过异步消息的方式进行通信,实现了解耦。当一个组件需要与其他组件进行交互时,它只需将消息发送到消息队列中,而无需直接调用其他组件的接口。这样可以降低组件之间的耦合度,提高系统的可维护性和可扩展性。同时,消息队列还可以起到缓冲作用,当系统中某个组件出现短暂的压力或故障时,消息队列可以暂时存储消息,避免数据丢失或服务中断。
RocketMQ
RocketMQ是一种开源的分布式消息中间件。它由Apache RocketMQ社区开发和维护,并以Apache
许可证发布。RocketMQ旨在提供可靠、高性能、可扩展和可持久化的消息传递。
RocketMQ的主要特点包括:
- 分布式架构:RocketMQ采用了分布式架构,可以在多个节点上部署消息生产者和消费者,以实现数据的高吞吐量处理和水平扩展。
- 可靠性:RocketMQ通过同步复制和刷盘机制来保证消息的可靠性。它使用主从模式,在复制时会将消息复制到多个节点上,并确保消息在多个副本上进行持久化存储。
- 高性能:RocketMQ具有较高的吞吐量和低延迟。它通过优化消息存储和传输过程,提供高效的消息传递能力,适用于处理大规模的消息流。
- 消息顺序性:RocketMQ支持消息的顺序传递。它提供了按照消息发送顺序进行有序消费的功能,确保消息的顺序性。
- 批量发送和拉取:RocketMQ支持批量发送和批量拉取消息,可以提高消息传递的效率,减少网络传输开销。
- 分布式事务:RocketMQ提供了分布式事务消息的支持。它能够保证消息和业务数据的原子性,确保在跨多个系统的分布式事务场景下的数据一致性。
RocketMQ广泛用于互联网领域,特别适用于在线消息通信、日志处理、分布式大数据计算等场景。它具有可靠性、高性能和可扩展性等特点,为构建大规模分布式系统提供了强大的消息传递基础设施。 分布式架构还能够提高系统的容错性。由于系统的各个组件是相对独立的,当某个组件发生故障时,不会影响整个系统的正常运行。系统可以通过自动化监测、容错机制和负载均衡来处理故障,确保系统的高可用性和稳定性。
数据存储
抖音的数据存储方案采用了多种技术。用户数据和关系数据通常存储在关系型数据库中,如MySQL
或PostgreSQL
。而视频数据则可能使用分布式文件系统(如HDFS
)或对象存储(如阿里云OSS
)进行存储。
HDFS
HDFS
(Hadoop Distributed File System)是由Apache Hadoop
项目提供的分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据集。它被设计为能够运行在廉价硬件上,并具有高容错性、高吞吐量和可扩展性等特点。
以下是 HDFS 的一些主要特点和工作原理:
- 分布式存储:HDFS 将大文件切分为多个块,并将这些块存储在集群中的多台机器上。每个块都会有多个副本,并分散在不同的机架上,以提高数据的可靠性和容错性。
- 冗余备份:HDFS 会自动为每个块创建多个副本,这些副本会分布在不同的节点上。当某个节点或块失效时,HDFS 会自动将丢失的块复制到其他节点上,保证数据的可用性。
- 高吞吐量:HDFS 的设计目标之一是支持高吞吐量的数据访问。它通过将数据块分散存储在集群中的多个节点上,以及提供并行读取和写入功能,实现了大规模数据的快速处理。
- 数据本地性:HDFS 采用了数据本地性的策略,即将计算任务移近数据而非将数据移近计算任务。这样可以减少数据传输的网络开销,提高计算效率。
- 命名空间和元数据:HDFS 通过命名空间和元数据来管理文件系统。命名空间存储了文件和目录的层次结构信息,而元数据则存储了文件的属性(如权限、创建时间等)以及块的位置等信息。 阿里云OSS
OSS
是阿里云(Alibaba Cloud)推出的对象存储服务,全称为Object Storage Service。它是一种高度可扩展、安全可靠的云存储解决方案,适用于海量数据存储和各种数据类型的存储需求。
OSS的主要特点包括:
- 高可靠性:OSS采用了多副本存储和自动容错机制,确保数据的高可靠性和持久性。数据会被多次复制到不同的设备和机房,以应对硬件故障和灾难性事件。
- 高可用性:OSS提供99.999999999%(11个9)的数据可用性保证。它采用了多活架构和负载均衡技术,确保用户可以随时快速地访问和获取存储的数据。
- 强大的存储能力:OSS可以存储海量的数据,单个存储空间(
Bucket
)的容量没有限制。用户可以根据实际需求灵活扩展存储空间的容量,满足不断增长的数据存储需求。 - 安全性与权限控制:OSS提供多层次的安全策略和权限控制机制,包括身份认证、访问控制和加密等功能,保护用户存储的数据免受非法访问和篡改。
- 简单易用的接口:OSS提供了简单易用的API和各种开发工具的支持,方便开发者进行数据的上传、下载和管理。同时,OSS还与其他阿里云服务集成紧密,如云计算、大数据分析等,提供完整的解决方案。
- 低成本:OSS提供根据实际使用量收费的灵活计费方式,用户只需支付实际存储和网络传输的费用。相比于自建数据中心的存储成本,OSS可以显著降低企业的存储成本。
缓存
为了加速数据访问和减轻后端数据库的压力,抖音使用了缓存技术。常见的缓存方案包括Memcached或Redis,用于缓存热门视频、用户个人信息等频繁访问的数据。
Redis
Redis
(Remote Dictionary Server)是一种开源的高性能、基于内存的键值存储系统
,也被称为数据结构服务器
。它支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等,并提供了丰富的操作命令和功能。
以下是 Redis 的一些主要特点和用途:
- 高性能:Redis 数据存储在内存中,因此具有很高的读写速度。此外,Redis 还采用了
单线程
的事件驱动模型,使得它能够处理大量的并发请求。 - 支持丰富的数据结构:Redis 不仅仅是一个简单的键值存储系统,它还支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等多种数据结构,并提供了相应的操作命令。这使得 Redis 可以用于各种不同的应用场景,如缓存、计数器、消息队列、实时排行榜等。
- 持久化支持:Redis 支持两种方式的数据持久化,分别是快照(
snapshotting
)和日志(append-only file
),可保证数据在服务器重启后的持久性和可恢复性。 - 高可用性:Redis 提供了主从复制和 Sentinel(哨兵)机制,用于实现高可用性。主从复制可以将主节点的数据复制到多个从节点,当主节点故障时,从节点可以接管服务。Sentinel 则用于监控和自动故障转移,确保系统的可用性。
- 发布订阅:Redis 支持发布订阅模式,可以实现消息的发布和订阅,用于构建实时通信、消息队列等应用。
负载均衡
由于高并发的请求,抖音采用了负载均衡技术来分发请求到不同的服务器。常见的负载均衡算法包括轮询、随机、最少连接等。使用负载均衡能够提高系统的可用性和扩展性。抖音采用Nginx做负载均衡,这是一款开源的高性能HTTP和反向代理服务器。推荐博客:一篇文章让你搞懂 Nginx 的负载均衡
Nginx
Nginx是一款开源的高性能HTTP和反向代理服务器,也可以用作邮件代理服务器。它由Igor Sysoev
于2004年创建,并在BSD许可证下发布。
Nginx的主要特点包括:
- 高性能:Nginx采用了异步、事件驱动的处理模型,可以处理大量的并发连接而且资源消耗较低。它具有较低的内存占用和高效的请求处理机制,适用于高负载的Web应用环境。
- 反向代理:Nginx可以作为反向代理服务器,将客户端请求转发给后端的多个服务器。它支持负载均衡和健康检查等功能,可以提供高可用性和扩展性。
- 静态文件服务:Nginx可以高效地处理静态文件的传输,通过配置简单的指令,即可实现静态文件的快速访问和高速传输。
- 动态内容处理:Nginx支持通过
FastCGI
、uWSGI
、SCGI
等协议与后端应用服务器(如PHP
、Python
等)进行通信,处理动态生成的内容。 SSL/TLS
支持:Nginx内置了对SSL/TLS协议的支持,可以提供安全的HTTPS传输。- 负载均衡:Nginx支持多种负载均衡策略,如轮询、IP哈希、最少连接数等,可以平衡多个后端服务器的负载,提供更好的性能和高可用性。
- 灵活的配置:Nginx使用简洁而灵活的配置语言,可以通过配置文件进行详细的定制和调整。它支持虚拟主机、URL重写、反向代理缓存等功能。
Nginx在互联网领域得到了广泛应用,特别适用于高并发、大规模的Web应用和反向代理场景。它具有高性能、稳定性和灵活性的特点,成为许多大型网站和应用的首选服务器。同时,Nginx还提供了丰富的插件和扩展生态系统,方便开发者进行功能扩展和定制化开发。
异步处理
为了提高系统的响应速度,抖音使用异步处理方式。例如,用户上传视频时,可以先接收上传请求并返回成功提示,然后异步进行视频的处理和转码,以免阻塞用户的操作。 通过异步处理,抖音可以实现以下优势:
- 提升用户体验:用户上传视频后能够快速地收到上传成功的提示,无需长时间等待。用户可以继续进行其他操作,而后台系统会在后台完成视频的处理和转码工作,让用户能够快速分享和发布内容。
- 并发处理能力:使用异步处理方式,抖音可以同时处理多个上传视频的请求,提高系统的并发处理能力。这对于大量用户同时上传视频的情况下尤为重要,可以保证系统的稳定性和高效性。
- 资源利用效率:通过异步处理,可以将视频处理和转码的任务分散到不同的计算资源上,充分利用集群计算能力。这样可以提高资源的利用效率,使系统更加高效地完成视频处理任务。
- 可扩展性和可靠性:采用异步处理方式,抖音可以轻松扩展系统的容量和处理能力。而且,如果视频处理过程中发生异常或失败,不会影响到用户的操作和整体系统的稳定性,可以在后台进行错误处理和重试。
弹性设计
为了应对故障和高负载情况,抖音采用了弹性设计,包括自动扩展
和容灾备份
。通过监控系统负载,并根据预设规则自动添加或删除服务器资源,以实现自动扩展。同时,数据备份、多活架构等方式也能提高系统的可靠性和可用性。
自动扩展
: 自动扩展是指根据系统负载情况,通过监控和预设规则,在需要的时候自动添加或删除服务器资源,以实现系统的水平扩展。具体步骤如下:
- 监控系统负载:抖音会通过监控工具对系统的负载情况进行实时监测,包括CPU利用率、内存使用量、网络流量等。
- 预设规则:根据业务需求和系统性能,抖音预先设定了一系列规则,用于判断何时需要进行自动扩展。例如,当系统负载达到一定阈值时,触发自动扩展操作。
- 自动添加或删除服务器资源:一旦监测到系统负载超过设定的阈值,抖音会自动调用云计算平台的API接口,将新的服务器资源动态添加到系统中。这些新资源可以是虚拟机、容器等。当负载下降时,不再需要额外的资源,抖音会自动释放这些不再需要的服务器资源。
容灾备份
: 容灾备份是指通过数据备份和多活架构等方式,提高系统的可靠性和可用性。具体措施包括:
- 数据备份:抖音会定期对关键数据进行备份,并存储在多个地理位置的不同存储设备中。这样即使发生硬件故障或数据丢失等情况,抖音可以快速恢复数据,减少系统停机时间。
- 多活架构:抖音的系统架构中采用了多个活动副本,分布在不同的地理位置。这样即使某个数据中心发生故障,其他数据中心仍然可以提供服务,保证系统的可用性和连续性。
- 冗余设计:抖音在关键组件和服务上采用了冗余设计,例如多个负载均衡器、多台数据库服务器等。这样可以在某个组件出现故障时,系统仍能够正常运行。
构建高可用系统的要点
从抖音的互联网架构的分析中,我们了解到抖音采用了分布式系统架构、数据存储方案、缓存技术、负载均衡等一系列技术来支持其全球热门的短视频社交应用。针对高并发请求和大规模用户量的挑战,抖音还采取了异步处理、弹性设计等策略来保证系统的可扩展性和容错性。
基于这些理解,我们可以探讨如何构建高可用的系统。高可用的系统意味着能够在故障或高负载情况下继续正常运行,并提供稳定可靠的服务。为了实现高可用性,我们需要考虑以下几个关键因素:
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- 水平扩展:通过增加服务器数量来提高系统的处理能力和容量。可以使用自动化工具来监控负载,并根据需要自动添加或删除服务器资源。
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- 容灾备份:在不同的数据中心或区域设置容灾备份,确保系统在出现故障或地域性灾害时仍能正常运行。可以使用复制、镜像、备份策略等方式来实现数据的容灾备份。
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- 高可靠性架构:采用容错设计,如冗余组件、故障切换机制、主备模式等,确保在一个组件发生故障时能够无缝切换到备用组件,并提供连续的服务。
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- 监控和警报系统:建立完善的监控系统,监控系统各个组件和关键指标的状态,并设置警报规则,在出现异常情况时及时发出警报并采取相应的措施。
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- 自动化运维:使用自动化工具和脚本来进行系统部署、配置管理、性能优化等操作,减少人工操作的错误和延迟,提高系统的可靠性和稳定性。
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- 负载均衡策略:根据系统的特点和负载情况选择合适的负载均衡算法,如轮询、加权轮询、最少连接等,以平衡请求的分发,提高系统的并发处理能力。
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- 弹性计算:根据系统负载的实时情况,动态调整计算资源的规模,以满足高并发和高负载情况下的需求。云计算平台提供的弹性计算服务可以方便地实现这一点。
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- 数据库优化:对于大规模的数据应用,优化数据库的查询性能和数据存储方式非常重要。可以使用索引、分库分表、缓存、读写分离等技术来提升数据库的性能和可扩展性。
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- 安全防护:确保系统具有良好的安全设计和防护机制,包括访问控制、身份认证、数据加密、漏洞扫描等,以保护系统和用户数据的安全。
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- 灾备演练和故障恢复:定期进行灾备演练,测试备份和恢复方案的有效性,并建立正确的故障恢复流程和应急响应机制,以减少故障对系统正常运行的影响。