我们知道 Flickr 的缩略图功能原来是用 ImageMagick 软件包的,后来被雅虎收购后出于版权原因而不用了(?);EXIF 与 IPTC Flicke 是用 Perl 抽取的,我是非常建议 Yupoo! 针对 EXIF 做些文章,这也是潜在产生受益的一个重点。
图片存储层
原来 Yupoo! 的存储采用了磁盘阵列柜,基于 NFS 方式的,随着数据量的增大,”Yupoo! 开发部从07年6月份就开始着手研究一套大容量的、能满足 Yupoo! 今后发展需要的、安全可靠的存储系统“,看来 Yupoo! 系统比较有信心,也是满怀期待的,毕竟这要支撑以 TB 计算的海量图片的存储和管理。我们知道,一张图片除了原图外,还有不同尺寸的,这些图片统一存储在 MogileFS 中。
对于其他部分,常见的 Web 2.0 网站必须软件都能看到,如 MySQL、Memcached 、Lighttpd 等。Yupoo! 一方面采用不少相对比较成熟的开源软件,一方面也在自行开发定制适合自己的架构组件。这也是一个 Web 2.0 公司所必需要走的一个途径。
非常感谢一下 Yupoo! 阿华对于技术信息的分享,技术是共通的。下一个能爆料是哪家?
--EOF--
lighttpd+squid这套缓存是放在另外一个机房作为cdn的一个节点使用的,图中没描绘清楚,给大家带来不便了。
squid前端用lighttpd没用nginx,主要是用了这么久,没出啥大问题,所以就没想其他的了。
URL Hash的扩展性的确不好,能做的就是不轻易去增减服务器,我们目前是5台服务器做一组hash.
我们现在用Python写的Web Server,在效率方面,我可以给个测试数据,根据目前的访问日志模拟访问测试的结果是1台ypws,平均每秒处理294个请求(加载所有的逻辑判断)。
在可靠性上,还不没具体的数据,目前运行1个多月还没有任何异常。
lvs每个节点上都装nginx,主要是为了反向代理及处理静态内容,不过apache已显得不是那么必需,准备逐渐去掉。
我们处理图片都是即时的,我们目前半数以上的服务器都装了magickd服务,用来分担图片处理请求。
http://www.dbanotes.net/review/tailrank_arch.html
每天数以千万计的 Blog 内容中,实时的热点是什么? Tailrank 这个 Web 2.0 Startup 致力于回答这个问题。
专门爆料网站架构的 Todd Hoff 对 Kevin Burton 进行了采访。于是我们能了解一下 Tailrank 架构的一些信息。每小时索引 2400 万的 Blog 与 Feed,内容处理能力为 160-200Mbps,IO 写入大约在10-15MBps。每个月要处理 52T 之多的原始数据。Tailrank 所用的爬虫现在已经成为一个独立产品:spinn3r。
服务器硬件
目前大约 15 台服务器,CPU 是 64 位的 Opteron。每台主机上挂两个 SATA 盘,做 RAID 0。据我所知,国内很多 Web 2.0 公司也用的是类似的方式,SATA 盘容量达,低廉价格,堪称不二之选。操作系统用的是 Debian Linux 。Web 服务器用 Apache 2.0,Squid 做反向代理服务器。
数据库
Tailrank 用 MySQL 数据库,联邦数据库形式。存储引擎用 InnoDB, 数据量 500GB。Kevin Burton 也指出了 MySQL 5 在修了一些 多核模式下互斥锁的问题(This Bug?)。到数据库的JDBC 驱动连接池用 lbpool 做负载均衡。MySQL Slave 或者 Master的复制用 MySQLSlaveSync 来轻松完成。不过即使这样,还要花费 20% 的时间来折腾 DB。
其他开放的软件
任何一套系统都离不开合适的 Profiling 工具,Tailrank 也不利外,针对 Java 程序的 Benchmark 用 Benchmark4j。Log 工具用 Log5j(不是 Log4j)。Tailrank 所用的大部分工具都是开放的。
Tailrank 的一个比较大的竞争对手是 Techmeme,虽然二者暂时看面向内容的侧重点有所不同。其实,最大的对手还是自己,当需要挖掘的信息量越来越大,如果精准并及时的呈现给用户内容的成本会越来越高。从现在来看,Tailrank 离预期目标还差的很远。期待罗马早日建成
YouTube架构学习
关键字: YouTube
原文: YouTube Architecture
YouTube发展迅速,每天超过1亿的视频点击量,但只有很少人在维护站点和确保伸缩性。
平台
Apache
Python
Linux(SuSe)
MySQL
psyco,一个动态的Python到C的编译器
lighttpd代替Apache做视频查看
状态
支持每天超过1亿的视频点击量
成立于2005年2月
于2006年3月达到每天3千万的视频点击量
于2006年7月达到每天1亿的视频点击量
2个系统管理员,2个伸缩性软件架构师
2个软件开发工程师,2个网络工程师,1个DBA
处理飞速增长的流量
Java代码
1. while (true)
2. {
3. identify_and_fix_bottlenecks();
4. drink();
5. sleep();
6. notice_new_bottleneck();
7. }
while (true)
{
identify_and_fix_bottlenecks();
drink();