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如何配置服务器使流量提升百倍以上(1)

IT168时间2008-06-19 13:55:55作者
本文关键词:Unix Alexa Twitter IM 服务器

  第一代网络通讯,源于1996年4个以色列人发明的IM(Instant Message)鼻祖--ICQ“坏小子”,其初衷是方便他们4个朋友之间的沟通。但是出乎所有人的意料,ICQ其后的发展可谓是顺风顺水,用户增长一发不可收拾,其后QQ、MSN Messenger、AOL Instant Messenger、Yahoo! Messenger、NET Messenger Service、Jabber等等一大批IM软件占据了互联网发展史的重要地位。相信多数读者朋友上网的第一件事情,不是阅读电子邮件,而是打开QQ或者MSN,这些IM已经成为我们生活中不可缺少的部分。

  在IM软件风靡全球之后,大约2、3年前,BLOG又开始流行。BLOG这种公开的日记在悄然改变我们的生活——我们开始将喜怒哀乐都尽情倾诉到互联网上,也会因为有人回复了自己的BLOG而感觉兴奋和亲切,并且乐此不疲。不过,博客也并不是网络通讯的终结。2007年,从美国开始刮起了新一代网络通讯旋风——Twitter。Twitter是架构在IM、BLOG和手机之上的崭新网络服务模式,这是可以让你播报短消息给你的朋友或“followers(跟随者)”的一个在线服务,它也同样允许你指定你想跟随的Twitter用户,这样你在一个页面上就能读取他们发布的信息。所有的Twitter消息都被限制在140个字符之内,可用手机发送。Twitter.com于2007年登上了美国《商业周刊》和《PC Magazine》,而中国的《财经时报》、《环球企业家》等等媒体也都对其进行了报道,时下,Twitter.com已经成为最热门的网站。

  

  Twitter到底有多热门呢?仅仅成立一年,Alexa的全球排名已经从10万开外,上升到了目前的500名左右,而且势头有增无减。排名的上升势也意味着流量的增加,如compete所示,twitter.com的访问人数在一年间上升了数百倍。

  Twitter的火爆情况超出了其创始人的意料。最开始Twitter.com的平台采用的是Ruby on Rails(RoR),该平台在用户较少的时候运行良好。但是当用户激增的时候,公司内对是否应该继续采用RoR平台展开了讨论。如果是采用其他的语言和框架,站点速度可能会有所提升,但是提升幅度可能仅仅是10%~20%,对比数百倍流量的增加,语言和框架改变无疑杯水车薪,显然这并非问题的关键。最终,公司决定保留RoR,而在服务器架构配置上做足文章,最后完美的达成了扩展。我们下面就来详细研究一下。 为扩展所做的努力:

  监控:

  当Twitter流量激增的时候,一系列的问题都出现了。各个程序经常失效,网站非常不稳定。更糟糕的是,开始的Twitter没有监听,没有图表,甚至连统计也没有。所以问题出在哪一部分,到底是软件还是硬件,网站管理员经常也不清不楚,解决一个问题往往需要花上很长时间。所以,网站决定部署Munin和Nagios。Munin 是一个基于 Web 界面的系统监视工具,使用它你可以即时了解系统的性能和状况。Munin 主要对系统、进程、网络、磁盘等方面进行监视,从中你可以随时观测文件系统的占用情况、网络流量、进程、CPU 及内存负载情况等等。Nagios也是监视程序,向较之下,Munin可能偏重服务器整体状况,而Nagios则可能对于网络状况的监视更偏重一些。其实,整个Twitter网站架构基础是Solaris操作系统,而对于Munin和 Nagios,运行在Unix Solaris下可能有些问题,这两款监控毕竟不是为Unix环境定做的。该网站也同时采用免费的Google Analytics监控,Twitter的网站工程师认为这些监控解决方法都不是特别理想,不过虽然不够完善,但有了监控还是使问题解决更加便捷。

  缓存:

  Twitter是一个互动性很强的网站,用户随时都会去检索其他用户的情况——对方过去都说了什么话?什么时间留的言?

  当用户数量增加的时候,这种检索需求的增长要比用户数增长大得多——因为每个用户都开始有越来越多的好友,旧的检索系统不堪重负。这个时候,Twitter采用缓存的办法来处理。据一个例子,如果获得一个count可能很慢,但是这个count缓存到memcache只需要1毫秒,却能够减少数据库调用,加快速度。实际上,获得一个好友的动态资料的过程是比较复杂的,有安全和其他方面的很多问题。所以好友动态资料被更新之后放入缓存,而不接触数据库。这样的流程提供了一个可以预测响应时间的结构(上限是20毫秒)。至于ActiveRecord目标没有被缓存,是因为这些目标太大了。

服务器  

  由于Twitter通常是与各种IM、Blog、手机捆绑在一起,其实90%的请求都是来自于API 。这样一来缓存的目标就很明确了,前端不用做任何碎片和页面的缓存,只去缓存API 请求就可以提速了。  

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