|
意料之中，也是意料之外，Stack Overflow 仍然重度使用着微软的产品。他们认为既然微软的基础设施可以满足需求，又足够便宜，那么没有什么理由去做根本上的改变。而在需要的地方，他们同样使用了 Linux。究其根本，一切都是为了性能。 另一个值得关注的地方是，Stack Overflow 仍然使用着纵向扩展策略，没有使用云。他们使用了 384GB 的内存和 2TB 的
SSD 来支撑 SQL Servers，如果使用 AWS 的话，花费可想而知。没有使用云的另一个原因是 Stack Overflow
认为云会一定程度上的降低性能，同时也会给优化和排查系统问题增加难度。此外，他们的架构也并不需要横向扩展。峰值期间是横向扩展的杀手级应用场景，然而
他们有着丰富的系统调整经验去应对。该公司仍然坚持着 Jeff Atwood 的名言——硬件永远比程序员便宜。 Marco Ceccon 曾提到，在谈及系统时，有一件事情必须首先弄明白——需要解决问题的类型。首先，从简单方面着手，StackExchange 究竟是用来做什么的——首先是一些主题，然后围绕这些主题建立社区，最后就形成了这个令人敬佩的问答网站。 其次则是规模相关。StackExchange 在飞速增长，需要处理大量的数据传输，那么这些都是如何完成的，特别是只使用了 25 台服务器，下面一起追根揭底： 状态 StackExchange 拥有 110 个站点，以每个月 3 到 4 个的速度增长。 400 万用户 800 万问题 4000 万答案 世界排名 54 位 每年增长 100% 月 PV 5.6 亿万 大多数工作日期间峰值为 2600 到 3000 请求每秒，作为一个编程相关网站，一般情况下工作日的请求都会高于周末 25 台服务器 SSD 中储存了 2TB 的 SQL 数据 每个 web server 都配置了 2 个 320G 的 SSD，使用 RAID 1 每个 ElasticSearch 主机都配备了 300GB 的机械硬盘，同时也使用了 SSD Stack Overflow 的读写比是 40:60 DB Server 的平均 CPU 利用率是 10% 11 个 web server，使用 IIS 2 个负载均衡器，1 个活跃，使用 HAProxy 4 个活跃的数据库节点，使用 MS SQL 3 台实现了 tag engine 的应用程序服务器，所有搜索都通过 tag 3 台服务器通过 ElasticSearch 做搜索 2 台使用了 Redis 的服务器支撑分布式缓存和消息 2 台 Networks（Nexus 5596 + Fabric Extenders） 2 Cisco 5525-X ASAs 2 Cisco 3945 Routers 主要服务 Stack Exchange API 的 2 个只读 SQL Servers VM 用于部署、域控制器、监控、运维数据库等场合
平台 UI UI 拥有一个信息收件箱，用于新徽章获得、用户发送信息、重大事件发生时的信息收取，使用 WebSockets 实现，并通过 Redis 支撑。 搜索箱通过 ElasticSearch 实现，使用了一个 REST 接口。 因为用户提出问题的频率很高，因此很难显示最新问题，每秒都会有新的问题产生，从而这里需要开发一个关注用户行为模式的算法，只给用户显示感兴趣的问题。它使用了基于 Tag 的复杂查询，这也是开发独立 Tag Engine 的原因。 服务器端模板用于生成页面。
服务器 25 台服务器并没有满载，CPU 使用率并不高，单计算 SO（Stack Overflow）只需要 5 台服务器。 数据库服务器资源利用率在 10% 左右，除下执行备份时。 为什么会这么低？因为数据库服务器足足拥有 384GB 内存，同时 web server 的 CPU 利用率也只有 10%-15%。 纵向扩展还没有遇到瓶颈。通常情况下，如此流量使用横向扩展大约需要 100 到 300 台服务器。 简单的系统。基于 .Net，只用了 9 个项目，其他系统可能需要 100 个。之所以使用这么少系统是为了追求极限的编译速度，这点需要从系统开始时就进行规划，每台服务器的编译时间大约是 10 秒。 11 万行代码，对比流量来说非常少。 使用这种极简的方式主要基于几个原因。首先，不需要太多测试，因为 Meta.stackoverflow 本来就是一个问题和 bug 讨论社区。其次，Meta.stackoverflow 还是一个软件的测试网站，如果用户发现问题的话，往往会提出并给予解决方案。 纽约数据中心使用的是 Windows 2012，已经向 2012 R2 升级（Oregon 已经完成了升级），Linux 系统使用的是 Centos 6.4。
SSD 默认使用的是 Intel 330（Web 层等） Intel 520 用于中间层写入，比如 Elastic Search 数据层使用 Intel 710 和 S3700 系统同时使用了 RAID 1 和 RAID 10（任何4+ 以上的磁盘都使用 RAID
10）。不畏惧故障发生，即使生产环境中使用了上千块 2.5 英寸 SSD，还没碰到过一块失败的情景。每个模型都使用了 1
个以上的备件，多个磁盘发生故障的情景不在考虑之中。 ElasticSearch 在 SSD 上表现的异常出色，因为 SO writes/re-indexes 的操作非常频繁。 SSD 改变了搜索的使用方式。因为锁的问题，Luncene.net 并不能支撑 SO 的并发负载，因此他们转向了 ElasticSearch。在全 SSD 环境下，并不需要围绕 Binary Reader 建立锁。
高可用性 异地备份——主数据中心位于纽约，备份数据中心在 Oregon。 Redis 有两个从节点，SQL 有 2 个备份，Tag Engine 有 3 个节点，elastic 有 3 个节点，冗余一切，并在两个数据中心同时存在。 Nginx 是用于 SSL，终止 SSL 时转换使用 HAProxy。 并不是主从所有，一些临时的数据只会放到缓存中 所有 HTTP 流量发送只占总流量的 77%，还存在 Oregon 数据中心的备份及一些其他的 VPN 流量。这些流量主要由 SQL 和 Redis 备份产生。
数据库 MS SQL Server Stack Exchange 为每个网站都设置了数据库，因此 Stack Overflow 有一个、Server Fault 有一个，以此类推。 在纽约的主数据中心，每个集群通常都使用 1 主和 1 只读备份的配置，同时还会在 Oregon 数据中心也设置一个备份。如果是运行的是 Oregon 集群，那么两个在纽约数据中心的备份都会是只读和同步的。 为其他内容准备的数据库。这里还存在一个“网络范围”的数据库，用于储存登陆凭证和聚合数据（大部分是 stackexchange.com 用户文件或者 API）。 Careers Stack Overflow、stackexchange.com 和 Area 51 等都拥有自己独立的数据库模式。 模式的变化需要同时提供给所有站点的数据库，它们需要向下兼容，举个例子，如果需要重命名一个列，那么将非常麻烦，这里需要进行多个操作：增加一个新列，添加作用在两个列上的代码，给新列写数据，改变代码让新列有效，移除旧列。 并不需要分片，所有事情通过索引来解决，而且数据体积也没那么大。如果有 filtered indexes
需求，那么为什么不更高效的进行？常见模式只在 DeletionDate = Null 上做索引，其他则通过为枚举指定类型。每项 votes
都设置了 1 个表，比如一张表给 post votes，1 张表给 comment
votes。大部分的页面都可以实时渲染，只为匿名用户缓存，因此，不存在缓存更新，只有重查询。 Scores 是非规范化的，因此需要经常查询。它只包含 IDs 和 dates，post votes 表格当下大约有 56454478 行，使用索引，大部分的查询都可以在数毫秒内完成。 Tag Engine 是完全独立的，这就意味着核心功能并不依赖任何外部应用程序。它是一个巨大的内存结构数组结构，专为 SO
用例优化，并为重负载组合进行预计算。Tag Engine 是个简单的 windows 服务，冗余的运行在多个主机上。CPU
使用率基本上保持在2-5%，3 个主机专门用于冗余，不负责任何负载。如果所有主机同时发生故障，网络服务器将把 Tag Engine
加载到内存中持续运行。 关于 Dapper 无编译器校验查询与传统 ORM 的对比。使用编译器有很多好处，但在运行时仍然会存在 fundamental
disconnect 问题。同时更重要的是，由于生成 nasty SQL，通常情况还需要去寻找原始代码，而 Query Hint 和
parameterization 控制等能力的缺乏更让查询优化变得复杂。
编码 流程 大部分程序员都是远程工作，自己选择编码地点 编译非常快 然后运行少量的测试 一旦编译成功，代码即转移至开发交付准备服务器 通过功能开关隐藏新功能 在相同硬件上作为其他站点测试运行 然后转移至 Meta.stackoverflow 测试，每天有上千个程序员在使用，一个很好的测试环境 如果通过则上线，在更广大的社区进行测试 大量使用静态类和方法，为了更简单及更好的性能 编码过程非常简单，因为复杂的部分被打包到库里，这些库被开源和维护。.Net 项目数量很低，因为使用了社区共享的部分代码。 开发者同时使用 2 到 3 个显示器，多个屏幕可以显著提高生产效率。
缓存 缓存一切 5 个等级的缓存 1 级是网络级缓存，缓存在浏览器、CDN 以及代理服务器中。 2 级由 .Net 框架 HttpRuntime.Cache 完成，在每台服务器的内存中。 3 级 Redis，分布式内存键值存储，在多个支撑同一个站点的服务器上共享缓存项。 4 级 SQL Server Cache，整个数据库，所有数据都被放到内存中。 5 级 SSD。通常只在 SQL Server 预热后才生效。 举个例子，每个帮助页面都进行了缓存，访问一个页面的代码非常简单： 使用了静态的方法和类。从 OOP 角度来看确实很糟，但是非常快并有利于简洁编码。 缓存由 Redis 和 Dapper 支撑，一个微型 ORM 为了解决垃圾收集问题，模板中 1 个类只使用 1 个副本，被建立和保存在缓存中。监测一切，包括 GC 操。据统计显示，间接层增加 GC 压力达到了某个程度时会显著的降低性能。 CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。每天 3000 万到 5000 万 Hit，带宽大约为 300GB 到 600GB。 CDN 不是用来应对 CPU 或I/O负载，而是帮助用户更快的获得答案
部署 每天 5 次部署，不去建立过大的应用。主要因为 可以直接的监视性能 尽可能最小化建立，可以工作才是重点 产品建立后再通过强大的脚本拷贝到各个网页层，每个服务器的步骤是： 通过 POST 通知 HAProxy 下架某台服务器 延迟 IIS 结束现有请求（大约 5 秒） 停止网站（通过同一个 PSSession 结束所有下游） Robocopy 文件 开启网站 通过另一个 POST 做 HAProxy Re-enable 几乎所有部署都是通过 puppet 或 DSC，升级通常只是大幅度调整 RAID 阵列并通过 PXE boot 安装，这样做非常快速。
协作 团队 SRE （System Reliability Engineering）：5 人 Core Dev（Q&A site）6-7 人 Core Dev Mobile：6 人 Careers 团队专门负责 SO Careers 产品开发：7 人 Devops 和开发者结合的非常紧密 团队间变化很大 大部分员工远程工作 办公室主要用于销售，Denver 和 London 除外 一切平等，些许偏向纽约工作者，因为面对面有助于工作交流，但是在线工作影响也并不大 对比可以在同一个办公室办公，他们更偏向热爱产品及有才华的工程师，他们可以很好的衡量利弊 许多人因为家庭而选择远程工作，纽约是不错，但是生活并不宽松 办公室设立在曼哈顿，那是个人才的诞生地。数据中心不能太偏，因为经常会涉及升级 打造一个强大团队，偏爱极客。早期的微软就聚集了大量极客，因此他们征服了整个世界 Stack Overflow 社区也是个招聘的地点，他们在那寻找热爱编码、乐于助人及热爱交流的人才。
编制预算 测试 快速迭代和遗弃 许多测试都是发布队伍完成的。开发拥有一个同样的 SQL 服务器，并且运行在相同的 Web 层，因此性能测试并不会糟糕。 非常少的测试。Stack Overflow 并没有进行太多的单元测试，因为他们使用了大量的静态代码，还有一个非常活跃的社区。 基础设施改变。鉴于所有东西都有双份，所以每个旧配置都有备份，并使用了一个快速故障恢复机制。比如，keepalived 可以在负载均衡器中快速回退。 对比定期维护，他们更愿意依赖冗余系统。SQL 备份用一个专门的服务器进行测试，只为了可以重存储。计划做每两个月一次的全数据中心故障恢复，或者使用完全只读的第二数据中心。 每次新功能发布都做单元测试、集成测试盒 UI 测试，这就意味着可以预知输入的产品功能测试后就会推送到孵化网站，即 meta.stackexchange（原 meta.stackoverflow）。
监视/日志 当下正在考虑使用 http://logstash.net/做日志管理，目前使用了一个专门的服务将 syslog UDP 传输到 SQL 数据库中。网页中为计时添加 header，这样就可以通过 HAProxy 来捕获并且融合到 syslog 传输中。 Opserver 和 Realog 用于显示测量结果。Realog 是一个日志展示系统，由 Kyle Brandt 和 Matt Jibson 使用 Go 建立。 日志通过 HAProxy 负载均衡器借助 syslog 完成，而不是 IIS，因为其功能比 IIS 更丰富。
关于云 性能至上 StackOverflow 是个重度的性能控，主页加载的时间永远控制在 50 毫秒内，当下的响应时间是 28 毫秒。 程序员热衷于降低页面加载时间以及提高用户体验。 每个独立的网络提交都予以计时和记录，这种计量可以弄清楚提升性能需要修改的地方。 如此低资源利用率的主要原因就是高效的代码。web server 的 CPU 平均利用率在5% 到 15% 之间，内存使用为 15.5
GB，网络传输在 20 Mb/s到 40 Mb/s。SQL 服务器的 CPU 使用率在5% 到 10% 之间，内存使用是 365GB，网络传输为
100 Mb/s到 200 Mb/s。这可以带来 3 个好处：给升级留下很大的空间；在严重错误发生时可以保持服务可用；在需要时可以快速回档。
学到的知识 1. 为什么使用 MS 产品的同时还使用 Redis？什么好用用什么，不要做无必要的系统之争，比如 C# 在 Windows 机器上运行最好，我们使用 IIS；Redis 在*nix 机器上可以得到充分发挥，我们使用*nix。 2. Overkill 即策略。平常的利用率并不能代表什么，当某些特定的事情发生时，比如备份、重建等完全可以将资源使用拉满。 3. 坚固的 SSD。所有数据库都建立在 SSD 之上，这样可以获得 0 延时。 4. 了解你的读写负载。 5. 高效的代码意味着更少的主机。只有新项目上线时才会因为特殊需求增加硬件，通常情况下是添加内存，但在此之外，高效的代码就意味着 0 硬件添加。所以经常只讨论两个问题：为存储增加新的 SSD；为新项目增加硬件。 6. 不要害怕定制化。SO 在 Tag 上使用复杂查询，因此专门开发了所需的 Tag Engine。 7. 只做必须做的事情。之所以不需要测试是因为有一个活跃的社区支撑，比如，开发者不用担心出现“Square Wheel”效应，如果开发者可以制作一个更更轻量级的组件，那就替代吧。 8. 注重硬件知识，比如 IL。一些代码使用 IL 而不是C#。聚焦 SQL 查询计划。使用 web server 的内存转储究竟做了些什么。探索，比如为什么一个 split 会产生 2GB 的垃圾。 9. 切勿官僚作风。总有一些新的工具是你需要的，比如，一个编辑器，新版本的 Visual Studio，降低提升过程中的一切阻力。 10. 垃圾回收驱动编程。SO 在减少垃圾回收成本上做了很多努力，跳过类似 TDD 的实践，避免抽象层，使用静态方法。虽然极端，但是确实打造出非常高效的代码。 11. 高效代码的价值远远超出你想象，它可以让硬件跑的更快，降低资源使用，切记让代码更容易被程序员理解。
|