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知乎系统软件架构发展史

2016-01-19 10:42:17

也许很多人还不知道,知乎在规模上是仅次于百度贴吧和豆瓣的中文互联网最大的UGC(用户生成内容)社区。知乎创业三年来,从0开始,到现在已经有了100多台服务器。目前知乎的注册用户超过了1100万,每个月有超过8000万人使用;网站每个月的PV超过2.2亿,差不多每秒钟的动态请求超过2500。

ArchSummit北京2014大会上,知乎联合创始人兼 CTO 李申申带来了知乎创业三年多来的首次全面技术分享。本文系根据演讲内容整理而成。

初期架构选型

在2010年10月真正开始动手做知乎这个产品时,包含李申申在内,最初只有两位工程师;到2010年12月份上线时,工程师是四个。

知乎的主力开发语言是Python。因为Python简单且强大,能够快速上手,开发效率高,而且社区活跃,团队成员也比较喜欢。

知乎使用的是Tornado框架。因为它支持异步,很适合做实时Comet应用,而且简单轻量,学习成本低,再就是有FriendFeed 的成熟案例,Facebook 的社区支持。知乎的产品有个特性,就是希望跟浏览器端建立一个长连接,便于实时推送Feed和通知,所以Tornado比较合适。

最初整个团队的精力全部放在产品功能的开发上,而其他方面,基本上能节约时间、能省的都用最简单的方法来解决,当然这在后期也带来了一些问题。

最初的想法是用云主机,节省成本。知乎的第一台服务器是512MB内存的Linode主机。但是网站上线后,内测受欢迎程度超出预期,很多用户反馈网站很慢。跨国网络延迟比想象的要大,特别是国内的网络不均衡,全国各地用户访问的情况都不太一样。这个问题,再加上当时要做域名备案,知乎又回到了自己买机器找机房的老路上。

买了机器、找了机房之后又遇到了新的问题,服务经常宕掉。当时服务商的机器内存总是出问题,动不动就重启。终于有一次机器宕掉起不来了,这时知乎就做了Web和数据库的高可用创业就是这样一个情况,永远不知道明早醒来的时候会面临什么样的问题。

这是当时那个阶段的架构图,Web和数据库都做了主从。当时的图片服务托管在又拍云上。除了主从,为了性能更好还做了读写分离。为解决同步问题,又添加了一个服务器来跑离线脚本,避免对线上服务造成响应延迟。另外,为改进内网的吞吐量延迟,还更换了设备,使整个内网的吞吐量翻了20倍。

在2011年上半年时,知乎对Redis已经很依赖。除了最开始的队列、搜索在用,后来像Cache也开始使用,单机存储成为瓶颈,所以引入了分片,同时做了一致性。

知乎团队是一个很相信工具的团队,相信工具可以提升效率。工具其实是一个过程,工具并没有所谓的最好的工具,只有最适合的工具。而且它是在整个过程中,随着整个状态的变化、环境的变化在不断发生变化的。知乎自己开发或使用过的工具包括Profiling(函数级追踪请求,分析调优)、Werkzeug(方便调试的工具)、Puppet(配置管理)和Shipit(一键上线或回滚)等。

日志系统

知乎最初是邀请制的,2011年下半年,知乎上线了申请注册,没有邀请码的用户也可以通过填写一些资料申请注册知乎。用户量又上了一个台阶,这时就有了一些发广告的账户,需要扫除广告。日志系统的需求提上日程。

这个日志系统必须支持分布式收集、集中存储、实时、可订阅和简单等特性。当时调研了一些开源系统,比如Scribe总体不错,但是不支持订阅。Kafka是Scala开发的,但是团队在Scala方面积累较少,Flume也是类似,而且比较重。所以开发团队选择了自己开发一个日志系统——Kids(Kids Is Data Stream)。顾名思义,Kids是用来汇集各种数据流的。

Kids参考了Scribe的思路。Kdis在每台服务器上可以配置成Agent或Server。Agent直接接受来自应用的消息,把消息汇集之后,可以打给下一个Agent或者直接打给中心Server。订阅日志时,可以从Server上获取,也可以从中心节点的一些Agent上获取。

具体细节如下图所示:

知乎还基于Kids做了一个Web小工具(Kids Explorer),支持实时看线上日志,现在已经成为调试线上问题最主要的工具。

Kids已经开源,放到了Github上。

事件驱动的架构

知乎这个产品有一个特点,最早在添加一个答案后,后续的操作其实只有更新通知、更新动态。但是随着整个功能的增加,又多出了一些更新索引、更新计数、内容审查等操作,后续操作五花八门。如果按照传统方式,维护逻辑会越来越庞大,维护性也会非常差。这种场景很适合事件驱动方式,所以开发团队对整个架构做了调整,做了事件驱动的架构。

这时首先需要的是一个消息队列,它应该可以获取到各种各样的事件,而且对一致性有很高的要求。针对这个需求,知乎开发了一个叫Sink的小工具。它拿到消息后,先做本地的保存、持久化,然后再把消息分发出去。如果那台机器挂掉了,重启时可以完整恢复,确保消息不会丢失。然后它通过Miller开发框架,把消息放到任务队列。Sink更像是串行消息订阅服务,但任务需要并行化处理, Beanstalkd就派上了用场,由其对任务进行全周期管理。架构如下图所示:

举例而言,如果现在有用户回答了问题,首先系统会把问题写到MySQL里面,把消息塞到Sink,然后把问题返回给用户。Sink通过Miller把任务发给 Beanstalkd,Worker自己可以找到任务并处理。

最开始上线时,每秒钟有10个消息,然后有70个任务产生。现在每秒钟有100个事件,有1500个任务产生,就是通过现在的事件驱动架构支撑的。

页面渲染优化

知乎在2013年时每天有上百万的PV,页面渲染其实是计算密集型的,另外因为要获取数据,所以也有IO密集型的特点。这时开发团队就对页面进行了组件化,还升级了数据获取机制。知乎按照整个页面组件树的结构,自上而下分层地获取数据,当上层的数据已经获取了,下层的数据就不需要再下去了,有几层基本上就有几次数据获取。

结合这个思路,知乎自己做了一套模板渲染开发框架——ZhihuNode

经历了一系列改进之后,页面的性能大幅度提升。问题页面从500ms 减少到150ms,Feed页面从1s减少到600ms。

面向服务的架构(SOA)

随着知乎的功能越来越庞杂,整个系统也越来越大。知乎是怎么做的服务化呢?

首先需要一个最基本的RPC框架,RPC框架也经历了好几版演进。

第一版是Wish,它是一个严格定义序列化的模型。传输层用到了STP,这是自己写的很简单的传输协议,跑在TCP上。一开始用的还不错,因为一开始只写了一两个服务。但是随着服务增多,一些问题开始出现,首先是ProtocolBuffer会 生成一些描述代码,很冗长,放到整个库里显得很丑陋。另外严格的定义使其不便使用。这时有位工程师开发了新的RPC框架——Snow。它使用简单的JSON做数据序列化。但是松散的数据定义面对的问题是,比如说服务要去升级,要改写数据结构,很难知道有哪几个服务在使用,也很难通知它们,往往错误就发生了。于是又出了第三个RPC框架,写RPC框架的工程师,希望结合前面两个框架的特点,首先保持Snow简单,其次需要相对严格的序列化协议。这一版本引入了 Apache Avro。同时加入了特别的机制,在传输层和序列化协议这一层都做成了可插拔的方式,既可以用JSON,也可以用Avro,传输层可以用STP,也可以用二进制协议。

再就是搭了一个服务注册发现,只需要简单的定义服务的名字就可以找到服务在哪台机器上。同时,知乎也有相应的调优的工具,基于Zipkin开发了自己的 Tracing系统。

按照调用关系,知乎的服务分成了3层:聚合层、内容层和基础层按属性又可以分成3类:数据服务、逻辑服务和通道服务。数据服务主要是一些要做特殊数据类型的存储,比如图片服务。逻辑服务更多的是CPU密集、计算密集的操作,比如答案格式的定义、解析等。通道服务的特点是没有存储,更多是做一个转发,比如说Sink。

这是引入服务化之后整体的架构。

 

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