其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布。在看 我这篇文章之前，大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下。

大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者，他发一条微博信息,那得一下子把微博 信息发布到几百万的粉丝里去，如果黎明、郭富城等四大天王都来咱来开微博，那咱小站不是死翘翘了.所以这时消息队列上场了。在我的架构里 有一个异步publish集群,publish的任务都去zeromq队列读取队列.zeromq是目前已知开源的消息传递最快的一个。具体关于 zeromq可以自己google。zeromq有一个问题是不能持久化数据,这个自己做持久化存储.回过刚才那个话题, 把明星会员的粉丝按照"活跃度"进行分级。"活跃度"是根据登陆频度,时间,发布微博等因素大致分为铁杆粉丝、爱理不理、半死不活三大类分到不同的发布集 群中去. 铁杆粉丝类型的异步发布集群，发布速度肯定是最快的.微博的信息是用handler socket保存到mysql。这个信息ID,是用rdtsc+2位随机整数拼接而成的 64位整数唯一ID，防止出现自增ID出现的多服务器 id一致性的问题. 在publish的时候，集群只是把微博信息的ID发送给redis的订阅者。所以这个数据是很快的。而且订阅者的list里只保存的是ID.在内存的占 用率上也不是很高.

下面我给大家看一下我的mysql和redis数据结构

在我的结构中还有一个重要角色就是"Key GPS Server"(简称:KGS)简单来说,这个是分布式数据存储的中心索引服务器.一切数据的存储和获取,都通过KGS来定位. KGS支持多个服务器,多个机房多重备份存储。KGS是以Tokyo Cabinet的hash db为存储的socket server。记录key跟服务器之间的对应关系. KGS的任务就是告知key该存储在哪几台服务器上,或者告知该key存储在哪几台服务器上，并不做其他的服务.这样大大的减轻KGS的压力.

再说一下Redis集群,redis是以纯内存形式模式运行,关闭了热备的功能(redis的热备并不是那么好). 自己写了个backend server.在每台运行redis的机子上都运行着backend socket 进程, backend进程也是以tc的hash db为存储。备份着当前服务器的redis数据。当redis重启的时候，从本机的bakcend db 加载所有数据. Redis的集群是以用户水平切分法来分布的

现在该轮到mysql里, 在这个架构中,基本消除了这边缓存 那边缓存的问题。因为在这个集群中的每个服务都是高速运行的.唯一的一处的cache 就是在php端的eAccelerator local cache. eAccelerator是基于共享内存的,所有速度比基于socket类型的cache快多了. eAccelerator 缓存了用户top N条的微博信息还有从KGS查询的结果。 看到这里有人问了，你把用户信息和微博信息都放在mysql里,怎么能不用cache了.嘿嘿，因为我用了 handler socket。HS 是小日本写的一款mysql插件.HS避开了MySQL通讯协议,直接读取MySQL引擎。在多核、大内存、 InnoDB引擎环境,性能直超memcached.HS能以Key-Value方式直接读写mysql引擎

总结

Google首席科学家讲过一句话，就是一个大的复杂的系统，应该要分解成很多小的服务. 我的这个架构也是由一个个小的集群来共同处理大数据量发布数据。有的人为什么不用mongodb了,因为mongodb是一款大众性的分布式nosql db,我们有自己的key分布策略,不太适合用mongodb. 不理解redis的存储关系的同学，可以先参考一下 Retwis, Retwis是用纯redis实现的简单微博.

具体的架构图、流程图、ppt文件。请下载附件来阅读.   

我的QQ: 531020471 mail: lijinxing#gmail.com

两个相关项目：    (用 Python 和 Ruby 实现类本文思路的项目）

 

From: