Insight IT

Архитектура Twitter. Два года спустя.

Иван Блинков — Sat, 05 Mar 2011 20:47:00 +0300

В далеком 2008м я уже публиковал статью про архитектуру Twitter, но время летит стремительно и она уже абсолютно устарела. За это время аудитория Twitter росла просто фантастическими темпами и многое поменялось и с технической точки зрения. Интересно что новенького у одного из самых популярных социальных интернет-проектов?

Статистика

3 год, 2 месяца и 1 день потребовалось Twitter, чтобы набрать 1 миллиард твитов
На сегодняшний день, чтобы отправить миллиард твитов пользователям нужна всего одна неделя
752% рост аудитории за 2008 год
1358% рост аудитории за 2009 год (без учета API, по данным comScore)
175 миллионов зарегистрированных пользователей на сентябрь 2010 года
460 тысяч регистраций пользователей в день
9й сайт в мире по популярности (по данным Alexa, год назад был на 12 месте)
50 миллионов твитов в день год назад, 140 миллионов твитов в день месяц назад, 177 миллионов твитов в день на 11 марта 2011г.
Рекорд по количеству твитов за секунду 6939, установлен через минуту после того, как Новый Год 2011 наступил в Японии
600 миллионов поисков в день
Лишь 25% трафика приходится на веб сайт, остальное идет через API
Росто числа мобильных пользователей за последний год 182%
6 миллиардов запросов к API в день, около 70 тысяч в секунду
8, 29, 130, 350, 400 - это количество сотрудников Twitter на январь 2008, январь 2009, январь 2010, январь и март 2011, соответственно

Самая свежая статистика про Twitter.

Платформа

Сравните с аналогичным разделом предыдущей статьи о Twitter - увидите много новых лиц, подробнее ниже.

Оборудование

Сервера расположены в NTT America
Никаких облаков и виртуализации, существующие решения страдают слишком высокими задержками
Более тысячи серверов
Планируется переезд в собственный датацентр

Что такое твит?

Сообщение длиной до 140 символов + метаданные
Типичные запросы:
- по идентификатору
- по автору
- по @упоминаниям пользователей

Архитектура

Unicorn

Сервер приложений для Rails:

Развертывание новых версий кода без простоя
На 30% меньше расход вычислительных ресурсов и оперативной памяти, по сравнению с другими решениями
Перешли с mod_proxy_balancer на mod_proxy_pass

Rails

Используется в основном для генерации страниц, работа за сценой реализована на чистом Ruby или Scala.

Столкнулись со следующими проблемами:

Проблемы с кэшированием, особенно по части инвалидации
ActiveRecord генерирует не самые удачные SQL-запросы, что замедляло время отклика
Высокие задержки в очереди и при репликации

memcached

memcached не идеален. Twitter начал сталкиваться с Segmentation Fault в нем очень рано.
Большинство стратегий кэширования основываются на длинных TTL (более минуты).
Вытеснение данных делает его непригодным для важных конфигурационных данных (например флагов "темного режима", о котором пойдет речь ниже).
Разбивается на несколько пулов для улучшения производительности и снижения риска вытеснения.
Оптимизированная библиотека для доступа к memcached из Ruby на основе libmemcached + FNV hash, вместо чистого Ruby и md5.
Twitter является одним их наиболее активных проектов, участвующих в разработке libmemcached.

MySQL

Разбиение больших объемов данных является тяжелой задачей.
Задержки в репликации и вытеснение данных из кэша является причиной нарушения целостности данных с точки зрения конечного пользователя.
Блокировки создают борьбу за ресурсы для популярных данных.
Репликация однопоточна и происходит недостаточно быстро.
Данные социальных сетей плохо подходят для реляционных СУБД:
- NxN отношения, социальный граф и обход деревьев - не самые подходящие задачи для таких баз данных
- Проблемы с дисковой подсистемой (выбор файловой системы, noatime, алгоритм планирования)
- ACID практически не требуется
- Для очередей также практически непригодны
Twitter сталкивался с большими проблемами касательно таблиц пользователей и их статусов
Читать данные с мастера при Master/Slave репликации = медленная смерть

FlockDB

Масштабируемое хранилище для данных социального графа:

Разбиение данных через Gizzard
Множество серверов MySQL в качестве низлежащей системы хранения
В Twitter содержит 13 миллиардов ребер графа и обеспечивает 20 тысяч операций записи и 100 тысяч операций чтения в секунду
Грани хранятся и индексируются в обоих направлениях
Поддерживает распределенный подсчет количества строк
Open source!

Среднее время на выполнение операций:

Подсчет количества строк: 1мс
Временные запросы: 2мс
Запись: 1мс для журнала, 16мс для надежной записи
Обход дерева: 100 граней/мс

Подробнее про эволюцию систем хранения данных в Twitter в презентации Nick Kallen.

Cassandra

Распределенная система хранения данных, ориентированная на работу в реальном времени:

Изначально разработана в Facebook
Очень высокая производительность на запись
Из слабых сторон: высокая задержка при случайном доступе
Децентрализованная, способна переносить сбои оборудования
Гибкая схема данных
~~Планируется полный переход на нее по следующему алгоритму:~~
- ~~Все твиты пишутся и в Cassandra и в MySQL~~
- ~~Динамически часть операций чтения переводится на Cassandra~~
- ~~Анализируется реакция системы, что сломалось~~
- ~~Полностью отключаем чтение из Cassandra, чиним неисправности~~
- ~~Начинаем сначала~~
Обновление: стратегия по поводу использования Cassandra изменилась, попытки использовать её в роли основного хранилища для твитов прекратились, но она продолжает использоваться для аналитики и географической информации.

Подробнее почему Twitter пришел к решению использовать Cassandra можно прочитать в отдельной презентации.

Помимо всего прочего Cassandra ~~планируется использовать~~ используется для аналитики в реальном времени.

Scribe

Пользователи Twitter генерируют огромное количество данных, около 15-25 Гб в минуту, более 12 Тб в день, и эта цифра удваивается несколько раз в год.

Изначально для сбора логов использовали syslog-ng, но он очень быстро перестал справляться с нагрузкой.

Решение нашлось очень просто: Facebook столкнулся с аналогичной проблемой и разработал проект Scribe, который был опубликован в opensource.

По сути это фреймворк для сбора и агрегации логов, основанный на Thrift. Вы пишете текст для логов и указываете категорию, остальное он берет на себя.

Работает локально, надежен даже в случае потери сетевого соединения, каждый узел знает только на какой сервер передавать логи, что позволяет создавать масштабируемую иерархию для сбора логов.

Поддерживаются различные системы для записи в данным, в том числе обычные файлы и HDFS (о ней ниже).

Этот продукт полностью решил проблему Twitter со сбором логов, используется около 30 различных категорий. В процессе использования была создана и опубликована масса доработок. Активно сотрудничают с командой Facebook в развитии проекта.

Hadoop

Как Вы обычно сохраняете 12Тб новых данных, поступающих каждый день?

Если считать, что средняя скорость записи современного жесткого диска составляет 80Мбайт в секунду, запись 12Тб данных заняла бы почти 48 часов.

На одном даже очень большом сервере данную задачу не решить, логичным решением задачи стало использование кластера для хранения и анализа таких объемов данных.

Использование кластерной файловой системы добавляет сложности, но позволяет меньше заботиться о деталях.

Hadoop Distributed File System (HDFS) предоставляет возможность автоматической репликации и помогает справляться со сбоями оборудования.

MapReduce framework позволяет обрабатывать огромные объемы данных, анализируя пары ключ-значение.

Типичные вычислительные задачи, которые решаются с помощью Hadoop в Twitter:

Вычисление связей дружбы в социальном графе (grep и awk не справились бы, self join в MySQL на таблицах с миллиардами строк - тоже)
Подсчет статистики (количество пользователей и твитов, например подсчет количества твитов занимает 5 минут при 12 миллиардах записей)
Подсчет PageRank между пользователями для вычисления репутации.

В твиттер используется бесплатный дистрибутив от Cloudera, версия Hadoop 0.20.1, данные храняться в сжатом по алгоритму LZO виде, библиотеки для работы с данными опубликованы под названием elephant-bird.

Pig

Для того чтобы анализировать данные с помощью MapReduce обычно необходимо разрабатывать код на Java, что далеко не все умеют делать, да и трудоемко это.

Pig представляет собой высокоуровневый язык, позволяющий трансформировать огромные наборы данных шаг за шагом.

Немного напоминает SQL, но намного проще. Это позволяет писать в 20 раз меньше кода, чем при анализе данных с помощью обычных MapReduce работ. Большая часть работы по анализу данных в Twitter осуществляется с помощью Pig.

Данные

Полу-структурированные данные:

логи Apache, RoR, MySQL, A/B тестирования, процесса регистрации
поисковые запросы

Структурированные данные:

Твиты
Пользователи
Блок-листы
Номера телефонов
Любимые твиты
Сохраненные поиски
Ретвиты
Авторизации
Подписки
Сторонние клиенты
География

Запутанные данные:

Социальный граф

Что же они делают с этим всем?

Подсчет математического ожидания, минимума, максимума и дисперсии следующих показателей:
- Количество запросов за сутки
- Средняя задержка, 95% задержка
- Распределение кодов HTTP-ответов (по часам)
- Количество поисков осуществляется каждый день
- Количество уникальных запросов и пользователей
- Географическое распределение запросов и пользователей
Подсчет вероятности, ковариации, влияния:
- Как отличается использование через мобильные устройства?
- Как влияет использование клиентов сторонних разработчиков?
- Когортный анализ
- Проблемы с сайтом (киты и роботы, подробнее ниже)
- Какие функциональные возможности цепляют пользователей?
- Какие функциональные возможности чаще используются популярными пользователями?
- Корректировка и предложение поисковых запросов
- A/B тестирование
Предсказания, анализ графов, естественные языки:
- Анализ пользователей по их твитам, твитов, на которые они подписаны, твитам их фоловеров
- Какая структура графа ведет к успешным популярным сетям
- Пользовательская репутация
- Анализ эмоциональной окраски
- Какие особенности заставляют людей ретвитнуть твит?
- Что влияет на глубину дерева ретвитов ?
- Долгосрочное обнаружение дубликатов
- Машинное обучение
- Обнаружения языка

Подробнее про обработку данных в презентации Kevin Weil.

HBase

Twitter начинают строить настоящие сервисы на основе Hadoop, например поиск людей:

HBase используется как изменяемая прослойка над HDFS
Данные экспортируются из HBase c помощью периодической MapReduce работы:
- На этапе Map используются также данные из FlockDB и нескольких внутренних сервисов
- Собственная схема разбиения данных
- Данные подтягиваются через высокопроизводительный, горизонтально масштабируемый сервис на Scala (подробнее о построении распределенных сервисов на Scala)

На основе HBase разрабатываются и другие продукты внутри Twitter.

Основными её достоинствами являются гибкость и легкая интеграция с Hadoop и Pig.

По сравнению с Cassandra:

"Их происхождение объясняет их сильные и слабые стороны"
HBase построен на основе системы по пакетной обработке данных, высокие задержки, работает далеко не в реальном времени
Cassandra построена с нуля для работы с низкими задержками
HBase легко использовать при анализе данных как источник или место сохранения результатов, Cassandra для этого подходит меньше, но они работают над этим
HBase на данный момент единственную точку отказа в виде мастер-узла
В твиттере HBase используется для аналитики, анализа и создания наборов данных, а Cassandra - для онлайн систем

Loony

Централизованная система управления оборудованием.

Реализована с использованием:

Python
Django
MySQL
Paraminko (реализация протокола SSH на Python, разработана и опубликована в opensource в Twitter)

Интегрирована с LDAP, анализирует входящую почту от датацентра и автоматически вносит изменения в базу.

Murder

Система развертывания кода и ПО, основанная на протоколе BitTorrent.

Благодаря своей P2P природе позволяет обновить более тысячи серверов за 30-60 секунд.

Kestrel

Распределенная очередь, работающая по протоколу memcache:

set - поставить в очередь
get - взять из очереди

Особенности:

Отсутствие строгого порядка выполнения заданий
Отсутствие общего состояния между серверами
Разработана на Scala

Daemon'ы

Каждый твит обрабатывается с помощью daemon'ов.

В unicorn обрабатываются только HTTP запросы, вся работа за сценой реализована в виде отдельных daemon'ов.

Раньше использовалось много разных демонов, по одному на каждую задачу (Rails), но перешли к меньшему их количеству, способному решать несколько задач одновременно.

Как они справляются с такими темпами роста?

Рецепт прост, но эффективен, подходит практически для любого интернет-проекта:

обнаружить самое слабое место в системе;
принять меры по его устранению;
перейти к следующему самому слабому месту.

На словах звучит и правда примитивно, но на практике нужно предпринять ряд мер, чтобы такой подход был бы реализуем:

Автоматический сбор метрик (причем в агрегированном виде)
Построение графиков (RRD, Ganglia)
Сбор и анализ логов
Все данные должны получаться с минимальной задержкой, как можно более близко к реальному времени
Анализ:
- Из данных необходимо получать информацию
- Следить за динамикой показателей: стало лучше или хуже?
- Особенно при развертывании новых версий кода
- Планирование использования ресурсов намного проще, чем решение экстренных ситуаций, когда они на исходу

Примерами агрегированных метрик в Twitter являются "киты" и "роботы", вернее их количество в единицу времени.

Что такое "робот"?

Ошибка внутри Rails (HTTP 500)
Непойманное исключение
Проблема в коде или нулевой результат

Что такое "кит"?

HTTP ошибка 502 или 503
В твиттер используется фиксированный таймаут в 5 секунд (лучше кому-то показать ошибку, чем захлебнуться в запросах)
Убитый слишком длинный запрос к базе данных (mkill)

Значительное превышение нормального количества китов или роботов в минуту является поводом для беспокойством.

Реализован этот механизм простым bash-скриптом, который просматривает агрегированные логи за последние 60 секунд, подсчитывает количество китов/роботов и рассылает уведомления, если значение оказалось выше порогового значения. Подробнее про работу команды оперативного реагирования в презентации John Adams.

"Темный режим"

Для экстренных ситуаций в Twitter предусмотрен так называемый "темный режим", который представляет собой набор механизмов для отключения тяжелых по вычислительным ресурсам или вводу-выводу функциональных частей сайта. Что-то вроде стоп-крана для сайта.

Имеется около 60 выключателей, в том числе и полный режим "только для чтения".

Все изменения в настройках этого режима фиксируются в логах и сообщаются руководству, чтобы никто не баловался.

Подводим итоги

Не бросайте систему на самотек, начинайте собирать метрики и их визуализировать как можно раньше
Заранее планируйте рост требуемых ресурсов и свои действия в случае экстренных ситуаций
Кэшируйте по максимуму все, что возможно
Все инженерные решения не вечны, ни одно из решений не идеально, но многие будут нормально работать в течение какого-то периода времени
Заранее начинайте задумываться о плане масштабирования
Не полагайтесь полностью на memcached и базу данных - они могут Вас подвести в самый неподходящий момент
Все данные для запросов в реальном времени должны находиться в памяти, диски в основном для записи
Убивайте медленные запросы (mkill) прежде, чем они убьют всю систему
Некоторые задачи могут решаться путем предварительного подсчета и анализа, но далеко не все
Приближайте вычисления к данным по возможности
Используйте не mongrel, а unicorn для RoR

Спасибо за внимание, жду Вас снова! Буду рад, если Вы подпишитесь на меня в Twitter, с удовольствием пообщаюсь со всеми читателями :)

Как Вам получить работу мечты уже завтра? (вакансия закрыта)

Иван Блинков — Mon, 21 Feb 2011 21:19:00 +0300

Вакансия более не актуальна

Таиланд - море, солнце, счастливые лица вокруг. Теперь и у Вас есть возможность попасть туда, причем бесплатно и Вам еще за это доплатят :)

Вакансия: разработчик Ruby on Rails

Компания: Kosyan Media
Веб-сайт: http://aviasales.ru
Описание проекта: метапоисковая машина по авиакассам, авиакомпаниям и системам бронирования
Описание вакансии: разрабатывать чудо приложение на Ruby 1.9 и Ruby on Rails 3
Обязанности:
- думать
- советоваться
- творить
- гордиться результатом
Требования к кандидату:
- опыт работы с рельсами, руби, rspec, git
- linux
- high load
Условия работы:
- офис beach front, sea view
- оплачиваемые обеды
- оплачиваемый перелет в Таиланд
- испытательный срок 1-2 месяца (на удаленке)
Тип занятости: полная занятость, работа в офисе
Город: Таиланд, Пхукет
Зарплата: 40-90 тысяч рублей

Вы опоздали, вакансия закрыта!

Мероприятия всякие разные

Иван Блинков — Sat, 02 Oct 2010 17:44:00 +0400

Не знаю как во всем в мире, но в Москве пора айтишных и не очень конференций и мероприятий - это осень. Посещать их я еще не совсем обленился, а вот с написанием отчетов все как-то не складывалось. К сожалению, бюджет не позволил сходить на платные мероприятия, особенно Highload++. В общем в итоге я решил написать этот краткий обзорный пост по мероприятиям, на которые меня занесло этой осенью. Обо многом пишу спустя большое количество времени - возможны неточности и провалы в памяти.

Mail.ru Technology Forum

14 сентября

Честно говоря я подъехал на мероприятие лишь к обеду и не досидел до конца, так что могу лишь прокомментировать середину, то есть самый разгар.

В первую очередь я пошел в технологическую секцию, где Tom Preston-Werner, сооснователь и тех. директор проекта GitHub, рассказывал о том, как устроен их проект, какие технологии и костыли они используют. Если в двух словах, то у них используются три протокола: http, git и ssh, для каждого используется свой маршрут обработки запроса внутри системы. Основными продуктами, которые они используют являются Ruby on Rails, Unicorn, HAProxy, и собственно git и sshd. Вообще возможно стоило бы под эту историю написать отдельный пост - детали явно выходят за рамки данного повествования, а доклад и правда был интересным. Постараюсь вернуться к этой истории как только появится возможность.

Следующими в этом зале выступали представители самого mail.ru - честно говоря у меня хватило терпения слушать их очередное расхваливание Imagine Framework, который можно посмотреть только устроившись к ним на работу, только первые минут 15 наверное и я благополучно перекочевал во второй зал, где основной тематикой были социальные игры. Вообще за последний год мне довелось немного поработать в данной области и секция могла бы оказаться интересной, но качество докладов тоже было не на высоте - ничего нового ни про монетизацию, ни про привлечение аудитории услышать не удалось. В основном доклады представляли собой либо кейсы, основанные на конкретных не очень успешных приложениях, либо на каких-то общих рекомендациях и так лежащих на поверхности.

Кстати еще на одном из докладов представители мэйла заикались о некой NoSQL базе данных их разработки, которую они опубликовали под opensource лицензией - впоследствии попытался найти, но на http://opensource.mail.ru какая-то другая муть расположена, а гуглится что-то совсем не то. Если кто в курсе - поделитесь ссылкой, пожалуйста.

"MIT Way" by Richard Kivel

20 сентября

Ричард в целом продемонстрировал себя как успешного бизнесмена в сфере информационных и био технологий, но при этом практическая ценность его выступления была невелика. Он является презедентом MIT Enterprise Forum, а также председателем правления Rhapsody Biologics. Выступление проходило в здание ГУ-ВШЭ при поддержке HSE Inc.

Основными моментами его выступления были следующие тезисы:

Один из основных ресурсов бизнесмена - сеть его знакомств и деловых контактов, особенно если речь идет о международном бизнесе.
Нельзя бояться ошибиться, когда пытаешься создать успешный бизнес - у большинства людей это получается далеко не с первой и не со второй попытки.
Очень важно уметь нанимать людей, которые умнее тебя - если ты будешь самым интеллектуалом в офисе, то врядли твой бизнес сможет работать самостоятельно.

Все просто и понятно, но все же еще раз обратить внимание на данные вопросы не помешало, да и дополнительная возможность послушать вживую выступление на качественном английском никогда не бывает лишней.

В итоге правда оказалось, что основная цель данной лекции была вовсе не научить делать технологический бизнес, а привлечь дополнительных участников в сообщество MIT EF, представительство которого недавно открылось и в России. Мотивацией для присоединения к сообществу было как раз расширение сети бизнес-знакомств и контактов, особенно зарубежом. Членские взносы составляют довольно приличную сумму по меркам московских студентов (которых было большинство в зале) - что-то в районе 150\$/год.

Startup Weekend Brainstorm

25 сентября

Мероприятие являлось по сути подготовкой к самому Startup Weekend, о котором я напишу чуть ниже. Организатором обоих мероприятий является компания Главстарт, целью которой является расширение рынка технологических стартапов, для чего они проводят эти самые мероприятия, занимаются подбором экспертов и менторов, а также помогают проектам получить посевные инвестиции.

Как не трудно догадаться, подготовительная часть под названием Брейншторм направлена на генерацию идей для интернет-проектов. Участников мероприятия разбили на группы по интересам, около 20 человек на группу, где под руководством массовика-затейника и эксперта они придумывали различные идеи проектов, сервисов, целевых аудиторий и их потребностей и проблем. За почти целый день у каждой группы получилось около 10 более-менее продуманных идей, из которых гипотетически могли бы вырости проекты на следующем этапе - самом Startup Weekend.

Сами идеи проектов позвольте не озвучивать - многое не помню, да и большинство из не прошедшх отбор были на грани бреда.

Yet Another Conference

1 октября

Наверное самое серьезное из мероприятий, попавших в данный обзор. Организатором конференции являлся Яндекс, попал я опять не к самому открытию ибо пробки и проблемы с парковкой. С организационной точки зрения все замечательно, особенно для бесплатной конференции, разве что еду в перерывах сметали слишком быстро :).

Первый доклад, на который я пришел где-то к середине, вел инженер из Google и рассказывал про data races и инструмент для их поиска ThreadSanitizer - вроде все понятно и на самом деле слабо пересекается с областью моих интересов. Вторым докладом в этой секции шел Intel и уже через 15 секунд после начала стало понятно, что будет сплошная реклама их линейки проектов для разработки многопоточных приложений - сразу же встал и сбежал в соседнюю секцию.

В другом зале была самореклама уже продукта Яндекса, но уже несколько более завуалированная. Речь шла об их собственном веб-сервере Phantom, который они используют в баннерокрутилке. Основной его фишкой является приоритезация хэндлеров запросов в рамках одного сервера. Написан с нуля на плюсах, с использованием корутин и чуть ли не вообще без использования каких-либо библиотек. Основной плюс: в отличии от других докладчиков, рекламирующих свое детище, они хотябы обещали открыть исходные коды продукта как только допилят поддержку протокола FastCGI.

После перерыва я вернулся в первый зал, где началась длинная секция про системы хранения и обработки большого объема данных, я прослушал три доклада:

Apache Hadoop и прочие проекты вокруг него, выступал Константин Швачко из Yahoo. Жалко, что в этом проекте так мало всего изменилось за тот год, что я с ним не работал, даже решение проблемных ситуаций с NameNode толком не решили видимо. Слушал и думал "сколько же я уже раз это все слышал и сам рассказывал другим".
Собственная реализация Map Reduce от Яндекса, Александр Дмитриев. Визуально красиво сделанная презентация, судя по твиттеру очень многим понравилось, правда за этим всем терялась суть доклада - слушал честно говоря краем уха, так как судя по всему публиковать в opensource данный проект они пока не планируют. Специфичная реализация публично-известного подхода, реально приспособленная только под конкретные задачи Яндекса - впечатление осталось именно такое.
Евгений Поляков из Яндекса рассказывал о распределенной хэш-таблице Elliptics Network. Об Эллиптикс я ни разу ранее не слышал, а докладчик рассказывал очень вкусно о данном проекте. Основным плюсом данной системы хранения данных является модульность: особенно интересна возможность использовать различные технологии записи данных на диск, а также различные интерфейсы и протоколы, с помощью которых можно получать доступ к данным. Постараюсь на досуге подробнее изучить вопрос и если обнаружится что-то интересное - опубликовать свое более детальное впечатление о данном проекте.

Поводом сбежать с данной секции стал некий разработчик системы статистики для ЖЖ из SUP Fabrik - молодой человек еле ворочал языком, что делало практически невозможным понимание сути доклада. В другом зале как раз началась медийная секция, опять полная саморекламы. Докладчик из проекта videomost.com (видео-конференции) в целом сосредоточил свое внимание на том, что видео-конференции - это очень сложно, что популярные технологии, часто используемые в видео-трансляциях, там работают плохо - и вообще будущее за проприетарными специализированными протоколами, кодеками и системами. В повестке доклада значились способы обхода firewall'ов и NAT'а - но в докладе все ограничилось лишь большой красивой диаграммкой и фразой что-то в духе "в нашем проекте аж 14 способов решать эти проблемы", без каких-либо деталей.

Второй доклад медийной секции вел Richard Cole, продукт менеджер из Skype, показывал много красивых фотографий с людьми, пользующимися Skype в разных ситуациях. По делу у него был только одно сообщение: скоро для широкой публики будет доступен их SDK, который сейчас находится в стадии бета-тестирования.

Startup Weekend

1-3 октября

Это мероприятие еще не закончилось, я написал этот пост как раз во второй день - по идее в самый разгар. Как уже возможно стало понятно: основная суть мероприятия заключается в превращении идей интернет-проектов в готовые команды и прототипы. По идее здесь можно найти недостающих членов команды, получить советы экспертов, заключить менторское соглашение и найти посевного инвестора. Вчера были выступления представителей идей/проектов, сегодня - приехали "эксперты": сначала выступали в elevator pitch, потом общение с представителями проектов в формате speeddating, потом консультации по расписанию. Выглядит это все хаотично, организаторы пытаются каким-то образом способствовать созданию проектов, но все равно мотивации явно не хватает, чтобы по сути с незнакомыми людьми сделать хоть сколько-нибудь стоящий проект. Что из всего этого выйдет станет ясно завтра, возможно обновлю пост, если будет что сказать.

Заключение

В целом это очень здорово, что количество и качество подобных мероприятий в России лишь растет с каждым годом. Полезность конечно не всегда высока, но часто выносишь что-то новое и интересное для себя. Расстраивает разве что тот факт, что количество откровенно рекламных докладов очень велико, но для бесплатных мероприятий это вполне объяснимо и терпимо.

В планах посещения мероприятий в этом году остался разве что Google Developer Day, подтверждение участия еще не пришло, но надеюсь все же попасть и не забыть написать отчет.

Если Вы дочитали до конца, но не подписаны на RSS - сейчас самое подходящее время, чтобы это сделать :)

Как проект Ravelry дорос до 10 миллионов запросов с помощью Rails

Иван Блинков — Thu, 24 Sep 2009 11:31:00 +0400

Данная статься основана на замечательном интервью, взятом Tim Bray у Casey Forbes, создателя Ravelry, сайта на Ruby on Rails, поддерживаемое сообществом вязальщиц и специалистов по вышивке крючком численностью более 400000 человек.

Casey и его небольшой команде удалось реализовать массу великолепных идей на Ravelry. Этот сайт очень сфокусирован на своей тематике и представляет собой большую информационную ценность для заинтересованных лиц. Все пользователи Ravelry просто обожают этот сайт, этот факт очевиден по их комментариям полным энтузиазма и невероятно быстрому освоению Ravelry.

Десять лет назад сайт масштаба Ravelry потребовал бы далеко не один миллион долларов для поддержания своего функционирования. Сегодня же Casey является единственным разработчиком Ravelry, а поддержанием работоспособности системы занимается всего несколько человек. Изначальный процесс разработки занял у Casey 4 месяца работы по ночам и выходным. Если Вы взглянете на список технологий, используемых в Ravelry, Вам станет видно, что проект построен практически полностью на свободном и бесплатном программном обеспечении, которые просто было собрано вместе в единую полноценную систему. В сегодняшней экосистеме существует множество возможностей для того чтобы делать новые вещи просто комбинируя существующие качественные приложения, языки программирования, системы хранения, а также услуги по размещению и предоставлению доступа к веб-приложениям и данным.

Сейчас Casey и еще несколько сотрудников живут за счет Ravelry. Не это ли является мечтой любого предприятия малого бизнеса? Хотите узнать как и Вы могли бы достичь подобных успехов? Данный текст является переводом статьи How Ravelry Scales to 10 Million Requests Using Rails, автор оригинала - Todd Hoff.

Статистика

10 миллионов запросов ежедневно обрабатывается Rails (AJAX + RSS + API)
3.6 миллиона просмотров страниц ежедневно
430,000 зарегистрированных пользователей. 70,000 активно пользуются сайтом ежедневно. 900 новых пользователей регистрируется ежедневно.
2.3 миллиона проектов по вязанию, 50000 новых сообщений на форуме ежедневно, всего 19 миллионов сообщений на форуме, 13 миллионов сообщений, 8 миллионов фотографий (большая часть размещена на Flickr).
Проект начинался на небольшом VPS, но потребности в ресурсах очень быстро вышли за его возможности.
Монетизация: рекламодатели + магазин соответствующей продукции + продажа узоров

Platform

Ruby on Rails (1.8.6, Ruby GC патчи)
Percona сборка MySQL
Gentoo Linux
Servers: Silicon Mechanics (не арендуемые, в их собственности)
Хостинг: Colocation от Hosted Solutions
Интернет-канал: Cogent (очень дешево)
Capistrano для развертывания
Nginx существенно более быстрый и менее требовательный к оперативной памяти по сравнению с Apache
Xen для виртуализации
HAproxy для балансировки нагрузки
Munin для мониторинга
Tokyo Cabinet / Tokyo Tyrant для кеширования больших объектов
Nagios для предупреждений
HopToad для уведомлений об исключительных ситуациях.
NewRelic для тонкой настройки
Syslog-ng для агрегации логов
S3 для хранения данных
Cloudfront в роли CDN
Sphinx для текстового поиска
Memcached для кеширования маленьких объектов

Архитектура

7 серверов (Gentoo Linux). Средствами виртуализации (Xen) создано 13 виртуальных серверов:
- Для обработки пользовательских запросов используются Nginx и Haproxy. Запросы проходят следущую цепочку: nginx -> haproxy -> apache + mod_passenger.
- Один небольшой сервер для резервного копирования данных.
- Один небольшой вспомогательный сервер для некритичных процессов и тестирования новых версий.
- 2 сервера с 32 GB оперативной памяти для master+slave баз данных, а также поисковой системы Sphinx.
- 3 сервера приложений, состоящих из 6 Apache Passenger и запущенных экземпляров Ruby, каждый ограничен 20-ю потоками. Суммарно 6 четырехядерных процессоров и 40 GB оперативной памяти. Часть оперативной памяти большую часть времени простаивает.
5 терабайт данных располагается в Amazon S3. Cloudfront используется как CDN.
Tokyo Cabinet/Tyrant используется вместо memcached в некоторых местах для кеширования более крупных объектов, в частности уже размеченного текста в HTML.
HAproxy и Capistrano используются для вывода новых версий сайта без негативного влияния на производительность и работу пользователей.

Подводим итоги

Позвольте своим пользователям работать над Вашим сайтом за Вас. Проводите итерации и развивайтесь. Начните с чего-то, что просто работает, и позвольте людям начать пользоваться продуктом, развивать проект совместно с пользователями намного проще. Не торопясь развивайте бета-версию своего проекта. Также медленно приглашайте новых людей. Старайтесь ежедневно обсуждать с пользователями что бы они хотели увидеть нового в проекте. Разрешите им оказывать помощь в развитии проекта и результат станет существенно более обнадеживающим, утешительным, интуитивно-понятным и эффективным.
Позвольте пользователям спонсировать Ваш проект. Ravelry частично был создан за счет его пользователей, которые пожертвовали в пользу проекта более 71 тысячи долларов. Эти средства были переданы проекту просто как дар, а не в обмен на акции. Не недооценивайте значимость капитала компании. Ravelry потребовалось 6 месяцев непрерывной работы и экономии на издержках, связанных с серверным оборудованием и каналами связи, чтобы наконец-то начать получать прибыль, и полученные от пользователей средства оказались основным фактором, позволившим проекту пережить этот тяжелый период. Залогом их успеха является поддержание интереса и искры в глазах своих пользователей, подталкивание пользователей к оказанию помощи и поддержки проекту. Для этого требуется любовь к своему делу и самоотдача.
Станьте центром выбранной ниши. Найдите нишу на рынке с недостаточным предложением. Не стремитесь к массовым рынкам. Совсем не обязательно делать что-то для многих миллионов людей. Миллионы скорее всего просто зевнут от скуки и в скором времени о Вас забудут. Лучше создайте что-нибудь очень полезное для небольшой заинтересованной группы лиц и их страсть к их интересам перейдет и к Вам.
Успех не обязательно должен быть связан с масштабностью проекта, намного большее значение имеет стабильная и качественная реализация © Jeff Putz.
Основная проблема в базе данных. Практически вся работа, относящаяся к масштабируемости/настройке/производительности, так или иначе связана с базой данных. Например, изменение схемы данных для больших таблиц в MySQL всегда связано с рядом проблем, особенно если простой сервиса неприемлем. Еще один аргумент в пользу баз данных, не имеющих схем данных.
Продолжайте получать удовольствие. Casey перешел на Ruby on Rails так как ему хотелось снова заняться программированием с энтузиазмом. Этот факт стал одним из основных факторов, которые помогли сделать проект успешным.
Придумывайте новые вещи, которые будут приводить в восторг Ваших пользователей. Воспользуйтесь магией, людям это нравится. Это тоже один из принципов данного проекта. Например по этой ссылке, можно почитать об использовании очень инновационных подходов к управлению форумами.
Ruby — это круто. Он представляет собой интересный язык программирования, позволивший Ravelry быстро пройти стадию изначальной разработки и выпускать новые версии дважды в день в период бета-тестирования.
Получайте большую прибыль за счет минимизации издержек. У Ravelry есть свой магазин с соответствующей тематике продукцией, оптовые счета, принтеры и реализующая компания. Это позволяет им поддерживать издержки на низком уровне, таким образом их прибыль не уходит сторонним компаниям вроде CafePress.
Наиболее сложный переход заключается в переходе от одного сервера к нескольким. В этом процессе все меняется и становится более сложным и комплексным. Всегда имейте этот переход ввиду, когда планируете архитектуру веб-приложения.
В сегодняшней экосистеме имеется возможность делать массу различных вещей даже обладая минимумом ресурсов. Для создания комплексного сайта вроде Ravelry больше не нужно много людей или финансов. Взгляните на список различных программ, используемых в Ravelry, а также на небольшое количество людей, работающих над поддержанием работы проекта.

Некоторые люди могут жаловаться, что здесь нет практически никаких подробностей о том, как же все таки работает Ravelry. Сайты таких размеров не должны иметь развернутого описания мистического процесса его масштабирования, такие проекты могут быть построены просто из составных частей, с умом собранных вместе. И это очень здорово.

Архитектура 37signals

Иван Блинков — Thu, 05 Jun 2008 18:49:00 +0400

37signals больше всего известны благодаря выпуску в свет Ruby on Rails грамотному его использованию для запуска их очень популярных продуктов: Basecamp, Highrise, Backpack и Campfire. RoR как обычно пытаются винить во всех проблемах с производительностью, но 37signals казалось бы справляется с большой нагрузкой, используя вполне разумное количество вычислительных ресурсов.

Источники информации

Этот текст является переводом статьи, автор - Todd Hoff. Извиняюсь за не сильно оригинальный контент (да и, как выяснилось, практически не технической направленности), но на написание своих полноценных текстов у меня последнее время все никак не хватает то креатива, то времени :( .

Платформа

Ruby on Rails
Memcached
Xen
MySQL
Amazon S3 для хранения изображений

Статистика

30 серверов: от простых однопроцессорных файловых серверов до восьмипроцессорных серверов приложений, в сумме около 100 процессоров и 200 GB оперативной памяти.
В планах диагональное масштабирование: уменьшение количества серверов до 16, но более производительных - в сумме 92 процессоров и 230 GB RAM.
Виртуализация средствами Xen для более гибкого управления системой.
Basecamp (управление проектами):
- 2000000 пользователей с учетными записями
- 13200000 задач
- 9200000 сообщений
- 12200000 комментариев
- 5500000 записей о распределении времени
Backpack (управление информацией для личного использования и малого бизнеса):
- Около миллиона страниц
- 6800000 задач
- 1500000 записей
- 829000 фотографий
- 370000 файлов
Общая статистика проектов (на ноябрь 2007 г.):
- 5.9 TB загруженных пользователями данных
- 888 GB загружено (upload)
- 2 TB скачано (download)

Архитектура

Кэширование средствами memcached уже используется, но они ищут способы более активно его применять. Позволяет достичь впечатляющих результатов в плане производительности.
Методы для составления URL используются вместо ручного их составления.
Используются стандартные ActiveRecord запросы, но при необходимости они используют и ручную настройку.
Иногда они дорабатывают Rails, если сталкиваются с проблемами с производительностью.
Amazon S3 используется для хранения данных, загруженных пользователями. Разработчики очень довольны результатами.

Работа с кредитными картами

Ежемесячное выписывание счетов. Это позволяет компаниям, занимающимся кредитными картами, чувствовать себя более комфортно, так как им не придется столкнуться с огромным количеством работы, если ваша фирма вдруг выйдет из бизнеса. Пользователям такой подход также по душе, так как издержки в итоге оказываются относительно невелики, а также не требуется подписание контракта, имеется возможность пользоваться сервисами необходимый промежуток времени и оплачивать именно ту сумму, которую потратили.
Получение учетной записи продавца услуг. Кто-то определенно должен обрабатывать операции с кредитными картами. Они используют Chase Bank. Воспользуйтесь услугами кого-нибудь, кому вы доверяете, а когда масштаб ваших сделок станет существенным - будет возможность получить более выгодные условия контракта.
Они используют authorize.net в роли шлюза для процессинга операций с кредитными картами.
Ежемесячным выписыванием счетов занимается специально написанная для этого проекта система. Она запускается каждую ночь, отправляет счета нужным людям и записывает результаты выполненных операций.
В случае успеха счет-фактура высылается по электронной почте.
В случае каких-либо сбоев - пользователю отправляется объяснение причин.
Если три раза с помощью кредитной карты не удается оплатить счет - учетная запись замораживается до тех пор, пока не будет предоставлен платежеспособный номер кредитной карты.
Обработка ошибок является критичным моментом, так как проблемы с оплатой возникают достаточно часто.
Все продукты конвертируются для использования централизованным биллинговым сервисом.
Необходимо быть совместимыми с PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard).
Пользуйтесь услугами шлюзов, это позволит не хранить номера кредитных карт на своем сайте, что сильно упрощает жизнь в плане безопасности. Некоторые из них предоставляют и биллинговые услуги, что позволяет также не заниматься этим самостоятельно.

Поддержка пользователей

Campfire используется для работы с клиентами. По сути эта система представляет собой групповой веб-чат с расширенными возможностями в виде опциональной защиты паролем, личных сообщений, обмена файлами, предпросмотра изображений, а также коллективного принятия решений.
Поднимаемые вопросы используются для поиска ошибок в коде, а обновление данных в SVN отображается прямо в процессе общения. Bugtracking система обходится стороной, что казалось бы должно лишь усложнять исправление неполадок, например из-за отсутствия возможности проследить связь между конкретным изменением в коде и вызвавшей его неполадкой.
Зато служба поддержки может решать проблемы клиентов с помощью общения в чате в реальном времени, с возможностью обмена изображениями и снимками экранов, демонстрирующими неисправность.
Разработчики также всегда доступны с помощью Campfire для помощи в решении проблем клиентов.

Подводим итоги

Возьмите пример с Amazon и постройте все внутренние функции в виде сервисов с самого начала. Это позволит более легко использовать их в разных продуктах и прозрачно обновлять предоставляемые возможности.
Не храните номера кредитных карт внутри своей базы данных - это существенно снижает риски, связанные с безопасностью.
Разработчики и пользователи должны иметь возможность легко общаться друг с другом публично. Пользователи получают сервис намного более высокого качества, если общаются напрямую с разработчиками, которые решают все проблемы прямо в рамках нормального хода процесса разработки. Это позволяет избежать нескольких излишних промежуточных этапов при обработке заявок о неисправности. Помимо этого разработчикам предоставляется возможность узнать пользовательское мнение об их продукте, что делает дальнейшее развитие проекта более эффективным. Потенциальные клиенты могут убедиться в отзывчивости компании, просто посмотрев на такое общение, что подталкивает их к более охотной регистрации.
Развивайте свой продукт добавлением новых функций, которые нужны конкретным клиентам, а не тех, которые когда-нибудь может быть кому-нибудь понадобятся.

Архитектура Twitter

Иван Блинков — Sat, 10 May 2008 12:36:00 +0400

Twitter стартовал как побочный подпроект, но не смотря на это темпы его роста были впечатляющими: путь от 0 до миллионов просмотров страниц занял всего несколько коротких месяцев. Ранние решения о проектировании системы неплохо справлялись с небольшими нагрузками, но они быстро таяли под напором огромного количества пользователей, желающих разослать весточки всем своим друзьям с ответом на простой вопрос: а чем ты занимаешься?

Поначалу все винили Ruby on Rails во всех проблемах с масштабированием, но Blaine Cook, главный архитектор Twitter, встал на его защиту:

Основной для нас на самом деле является проблема горизонтального масштабирования, с этой точки зрения Ruby on Rails ничем не хуже других языков программирования или framework'ов: переход на "более быстрый" язык программирования дал бы нам 10-20% прирост производительности, в то время архитектурные преобразования, легко реализованные средствами Ruby on Rails, сделали Twitter быстрее на 10000%.

Даже если Ruby on Rails оказался невиновен, как же тогда Twitter научился с его помощью рости до все больших и больших высот?

Источники информации

Этот текст является продолжением серии переводов, автор оригинала - Todd Hoff. На этот раз написать что-либо своими силами у меня не сложилось, все мысли ушли на другой пост, который я скоро опубликую, а перевод этот получился несколько менее строгим, чем обычно, но я думаю ничего страшного.

Scaling Twitter Video от Blaine Cook.
Scaling Twitter Slides
Good News блог пост от Rick Denatale
Scaling Twitter блог пост от Patrick Joyce
Twitter API Traffic is 10x Twitter’s Site
A Small Talk on Getting Big. Scaling a Rails App & all that Jazz

Платформа

Статистика

Более 350000 пользователей. Точная цифра, как обычно, держится в секрете.
Около 600 запросов в секунду.
В среднем система поддерживает 200-300 соединений в секунду. Максимум обычно достигается при значении 800.
MySQL обрабатывает примерно 2400 запросов в секунду.
180 экземпляров приложений на Rails, использующих Mongrel как веб-сервер.
1 MySQL сервер (одна большая машина с 8 ядрами) и 1 slave, используемый лишь для статистики и отчетов.
30+ процессов для выполнения произвольных работ.
8 Sun X4100
Обработка запроса обычно занимает у Rails 200 миллисекунд.
В среднем ответ на запрос к базе данных занимает 50-100 миллисекунд.
Более 16 GB выделено под memcached.

Архитектура

Проект столкнулся с массой проблем, связанных с масштабируемостью. Маленькая птичка частенько давала сбои.
Изначально не было реализовано никаких форм мониторинга, графиков или статистики, это очень затрудняло обнаружение м решение возникающих проблем. Впоследствии были внедрены Munin и Nagios. Разработчики столкнулись с некоторыми трудностями при использовании этих продуктов в Solaris. Помимо этого был использован сервис Google Analytics, но от него обычно мало толку, особенно когда страницы даже не загружаются.
Активное использование кэширования средствами memcached:
- Например, если подсчет количества чего-либо выполняется медленно, намного эффективнее один раз запомнить результат в memcached, чем каждый раз считать его заново.
- Получение информации о статусе своих друзей - непростая задача. Вместо использования запросов информация о статусе друзей обновляется в кэше. База данных совсем не используется. Такой подход позволяет получить предсказуемое время отклика (ограниченное сверху примерно 20 миллисекундами).
- Объекты ActiveRecord настолько велики, что кэширование их нецелесообразно. Критичные атрибуты хранятся в хэше, а остальная их часть подвергается "ленивой загрузке" в момент запроса на доступ.
- 90% запросов являются запросами к API. Таким образом кэширование страниц или их фрагментов становится бессмысленным, зато никто не мешает им кэшировать сами API запросы.
Внутренняя организация работы с сообщениями:
- Сообщения очень активно используются: производители генерируют сообщения, они образуются в очереди, а затем распространяются по потребителем.
- Основная функция Twitter заключается в реализации своеобразного моста между различными форматами электронных сообщений (SMS, электронная почта, сервисы мгновенного обмена сообщениями и так далее).
- Чтобы инвалидировать в кэше информацию можно просто отправить внутреннее сообщение, зачем выполнять все действия синхронно?
- Изначально этот механизм основывался на DRb (distributed Ruby) - библиотека, позволяющая отправлять и принимать сообщения сообщения между удаленными Ruby-объектами по TCP/IP. Но она была несколько странноватой, да и являлось потенциально слабым местом с точки зрения стабильности.
- Со временем сервис перевели на Rinda, представляющую собой набор общих для всей системы очередей. Но и у нее были недостатки: все очереди были постоянными, а данные терялись при сбоях.
- Следующей попыткой был Erlang. Но однажды возникла проблема: каким образом сломавшийся сервер может продолжать работать, но при этом в очереди откуда-то возникли целых 20000 ожидающих пользователей? Разработчики не знали. На лицо явный недостаток документации...
- В конце концов решение было разработано своими силами: Twitter выпустил Starling, распределенный легковесный сервер очередей, написанный на Ruby и поддерживающий протокол memcache. Сейчас серверная часть Twitter управляется именно им.
- Распределенные очереди позволяют переживать сбои путем записи их на диск в критических ситуациях. Другие крупные интернет-проекты также часто пользуются таким подходом.
Работа с SMS осуществляется с помощью сторонних сервисов и предоставляемых ими шлюзов. Достаточно дорогое удовольствие.
Развертывание:
- Просто запускаются дополнительные сервера с mongrel, более элегантного решения пока нет.
- Все внутренние ошибки выдаются пользователям, если обслуживающий их mongrel сервер на данный момент заменяется.
- Все сервера останавливаются одновременно. Отключение их по одному по определенным причинам не используется.
Неправильное использование сервиса:
- Много времени сервис был не доступен, так как люди проходились специальными программами по сайту с целью добавить всех кто попадался под руку в друзья. 9000 друзей за 24 часа. Это просто-напросто останавливало работу сайта.
- Были разработаны средства для своевременного обнаружения таких ситуаций.
- Будте беспощадными, таких пользователей нужно просто удалять.
Сегментирование:
- Пока оно только в планах, сейчас оно не используется.
- В будущем оно будет основываться на времени, а не на пользователях, так как запросы обычно очень локальны по времени.
- Сегментирование будет не так просто реализовать благодаря автоматическому запоминанию результатов выполнения функций для последующего повторного их использования. Никто не даст гарантии, что операции "только для чтения" на самом деле будут таковыми являться. Запись в slave, работающий в режиме read-only, - не самая лучшая идея.
API Twitter генерирует в 10 раз больше трафика, чем сам сайт.
- Их API - самая важная вещь из всех, что они разработали.
- Простота сервиса позволила разработчикам строить свои приложения поверх инфраструктуры Twitter, привнося все новые и новые идеи. Например, Twitterrific - красивый способ использовать Twitter в небольшой команде.
Мониторинг используется для остановки слишком больших процессов.

Подводим итоги

Общайтесь со своим сообществом. Не прячьтесь и не пытайтесь решить абсолютно все проблемы самостоятельно. Много отличных людей будут готовы помочь, достаточно лишь попросить.
Рассматривайте вашу стратегию масштабирования как бизнес-план. Соберите советы помощников для того чтобы облегчить для себя принятие решений.
Стройте свой проект сами. Twitter потратил много времени, пытаясь приспособить готовые решения других людей, которые казалось бы должны работать, но это оказалось не совсем так. Лучше построить какие-то вещи самостоятельно, чтобы иметь высокую степень контроля над ситуацией и иметь возможность привносить новые возможности как только они понадобились.
Ставьте перед своими пользователями разумные ограничения. На обычных пользователей это не повлияет, но когда кому-нибудь взбредет в голову попытаться сломать систему (а такой человек рано или поздно найдется) - они сыграют свою роль и спасут работоспособность системы.
Не делайте базу данных центральным узким местом системы, врядли Ваше приложение на самом деле требует гигантских операций по объединению данных из нескольких таблиц. Используйте кэширование, или проявите свою смекалку для поиска альтернативных способов достижения того же результата.
Предусмотрите возможность сегментирования с самого начала, тогда перед Вами всегда будут открыты пути для дальнейшего масштабирования.
Очень важно вовремя осознать, что сайт начинает работать медленно. Сразу стоит задуматься о системе отчетов для отслеживания потенциальных проблем.
Оптимизируйте базу данных:
- Индексируйте все таблицы, Rails не будет делать это за Вас.
- Используйте "explain" для анализа выполнения запросов. Результаты могут не совпадать с Вашими ожиданиями.
- Денормализуйте данные. Один только этот совет порой может спасти ситуацию. Для примера, в Twitter хранят все ID друзей каждого пользователя вместе, это позволило избежать многих ресурсоемких запросов.
- Избегайте комплексного объединения данных из нескольких таблиц.
- Избегайте сканирования больших наборов данных.
Кэшируйте все, что только можно.
Тестируйте все максимально тщательно:
- Когда Вы развертываете приложение, Вы должно быть уверены, что оно будет работать корректно.
- Они используют полный набор средств для тестирования. Таким образом, когда произошла неполадка в кэшировании, они узнали о ней еще до того как она на самом деле произошла.
Длительно функционирующие процессы стоит оформить в виде daemon'ов.
Используйте уведомления об исключительных ситуациях в совокупности с ведением логов, это необходимо для своевременного реагирования на них.
Не делайте глупостей!
- Масштаб проект несколько меняет понятие "глупость".
- Пытаться загрузить 3000 друзей в память одновременно может заставить сервер временно перестать функционировать, хотя когда друзей было всего 4 - этот механизм прекрасно работал.
Большая часть производительности зависит не от использованного языка программирования, а от продуманной структуры приложения.
Превратите свой сайт в открытый сервис с помощью создания API. Их API является ключом к успеху Twitter. Он позволяет пользователям создавать постоянно расширяющуюся экосистему вокруг Twitter, соревноваться с которой не так-то просто. Вы никогда не сможете сделать столько же работы, сколько смогут Ваши пользователи для Вас, Вам просто не хватит креативных идей. Так что не стесняйтесь, откройте свое приложение и сделайте интеграцию Вашего приложения с другими максимально простой и удобной!

Архитектура Friends for Sale

Иван Блинков — Mon, 17 Mar 2008 21:44:00 +0300

За три коротких месяца Friend for Sale (рейтинговая система в условиях рыночной экономики) попала в десятку лучших приложений Facebook, непринужденно обрабатывая 200 запросов в секунду и демонстрируя шокирующее количество просмотров страниц, за месяц достигающее 300 миллионов просмотров. Все это дело рук двух разработчиков, работающих не полный рабочий день, которые смогли создать успешное веб-приложение, имея в своем распоряжении лишь кластер из дюжины серверов и Ruby on Rails.

Как Friends for Sale масштабируется для того, чтобы обеспечить торговлю всеми этими красивыми людьми? Как Вы думаете, сколько стоят Ваши друзья на открытом рынке?

Источники информации

Традиционная пара фраз, чтобы отдать должное оригиналу и его автору. Продолжаем:

Ответы на стандартный набор вопросов от Siqi Chen и Alexander Le, создателей Friends for Sale;
Virality on Facebook.

Платформа

Ruby on Rails
CentOS (64 bit)
Capistrano - для обновлений и перезапусков серверов
Memcached
MySQL
nginx
Starling - распределенный сервер очередей
Softlayer - хостинг
Pingdom - мониторинг
LVM - Magic Multi-Connections Gem - разделение операций чтения и записи между серверами

Статистика

Это Facebook приложение находится в десятке наиболее популярных;
Около 600 тысяч активных пользователей;
Полмиллиона уникальных посетителей ежедневно, и эта цифра неуклонно растет;
Темпы роста проекта достигают 300% в месяц;
200 запросов в секунду;
5 TB трафика в месяц;
Над проектом работают 2 разработчика и 1 админимтратор баз данных.
4 сервера баз данных, 6 серверов приложений, 1 тестовый сервер и 1 сервер для балансировки нагрузки:
- Каждый из серверов приложений содержит 4 ядра и 8 GB оперативной памяти.
- На каждом из них работает 16 сервисов mongrel (в сумме - 96).
- 4 GB оперативной памяти на каждом из них отведено под memcached.
- Сервера баз данных имеют более серьезное оборудование: при тех же 4-х ядрах, они имеют 32 GB оперативной памяти и RAID 10 массив из четырех 15000rpm SCSI дисков, работающих в режиме "master/slave".

Давайте знакомиться

Для чего нужна ваша система?

Наша система разработана в качестве платформы для нашего Facebook приложения, Friends for Sale. В целом оно представляет собой аналог рейтинговой системы Hot-or-Not с некоторым добавлением рыночной экономики. В момент проведения интервью это приложение было на 10-м месте по популярности среди приложений Facebook.

Описание этого приложения на самом Facebook гласит:

Покупайте и продавайте своих друзей как питомцев! Вы можете научить их толкаться, отправлять подарки или просто представлять Вас в выгодном свете. Зарабатывайте как практичный инвестор в питомцев или как популярный товар!

Почему вы решили построить эту систему?

Мы разработали ее скорее как эксперимент для того, чтобы проверить удалось ли нам понять концепции и измерения вирусного эффекта в рамках Facebook. Мне кажется нам это удалось. :)

С какими конкретными сложными задачами, связанными с дизайном, архитектурой или реализацией системы, вам пришлось столкнуться при построении системы?

Как и в любом Facebook приложении, каждый запрос является динамическим, так что кэширование страниц невозможно. Так как приложение является интерактивным, со множеством операций записи, определенные трудности вызвало масштабирование базы данных.

Каковы были ваши

действия, направленные для решения этих задач?

С самого начала мы активно использовали memcached - для перезагрузки страницы совсем не требуется выполнение SQL запросов. В основном мы использовали кэширование фрагментов Rails с индивидуальной логикой актуальности.

Как вы оцениваете размеры вашей системы?

Вчера статистика показала более полумиллиона уникальных посетителей, и эта цифра неуклонно растет. За этот месяц было зарегистрировано более 300 миллионов просмотров страниц.

Каковы показатели использования пропускной способности интернет-канала?

В прошлом месяце было потрачено 3 терабайта трафика, но в этом месяце ожидается цифра не меньше 5 терабайт. Эти цифры состоят по большей части из XHTML / CSS и нескольких небольших иконок.

Как много документов используется в системе? Сколько изображений? Какой объем данных?

По большому счету у нас нет уникальных документов... но зато у нас есть около 10 миллионов профилей пользователей. Единственными используемыми изображениями являются несколько статических иконок.

Как вы оцениваете темпы роста вашей системы?

Месяц назад за сутки просматривалось около трех миллионов страниц, на данный момент эта цифра достигла 10 миллионов в сутки. Из чего можно сделать вывод, что ориентировочные темпы роста проекта составляют 300% в месяц. Если говорить о ежесекундной нагрузке, то на данный момент она составляет около 200 запросов в секунду.

Какая часть посетителей платит вам за участие в вашем проекте?

Он абсолютно бесплатен для пользователей.

Каковы показатели "текучести" пользователей?

В среднем около 1% в сутки, с ежедневным ростом в 3% от этой цифры, если говорить в терминах новых установок .

Как много учетных записей активно принимали участие в проекте за последний месяц?

По данным Google за последний месяц проект посетил 2.1 миллион уникальных пользоывтелей.

Какова архитектура вашей системы?

Она представляет собой относительно стандартный Rails кластер. В качестве интерфейса между запросами пользователей и серверами приложений используется proxy балансировщик нагрузки, который перенаправляет запросы напрямую шести четырехядерным серверам приложений. На каждом сервере приложений запущено 16 mongrel'ов, что в сумме дает 96. Балансировщик нагрузки перенаправляет запросы напрямую на порты серверов mongrel. В дополнение к этому на каждом сервере приложений выделено 4 GB оперативной памяти под memcached, а также работает локальный сервер распределенного менеджера очередей Starling и несколько менее важных фоновых процессов.

СУБД работает на двух серверах (четыре ядра, 32 GB оперативной памяти, четыре 15000rpm SCSI диска в RAID 10) в режиме "master/slave". Для организации распределения операций чтения и записи между серверами используется Magic Multi-Connections Gem от Dr Nic.

На данный момент ведется работа над добавлением дополнительных серверов, работающих в роли "slave", для обеспечения более эффективного распределения нагрузки, избыточности и политик хранения запасных копий данных. Помимо этого нам помогают Percona (ребята из mysqlperformanceblog) с удаленной работой над архитектурой базы данных.

Нашим хостинг-провайдером является Softlayer - он просто фантастический. Основной проблемой был тот факт, что их балансировщик нагрузки не справлялся со своей задачей ... поначалу у нас возникала масса проблем, связанных с задержками и повисшими соединениями. Переход на отдельный сервер с запущенным только nginx в режиме proxy балансировщика нагрузки позволила решить все проблемы.

Каким образом планируется масштабировать архитектуру вашего проекта?

Каких-то конкретных планов нет. На уровне приложения система не использует какие-либо общие ресурсы, так что все достаточно тривиально. На уровне баз данных на данный момент все еще используется один сервер в роли "master", но мы стараемся отложить неизбежный переход к сегментированной базе данных на как можно более длительный срок. На данный момент базы данных масштабируются вертикально, но со временем, надеюсь, мы сможем от этого избавиться.

Назовите самые интересные уникальные факты о вашем проекте?

Я могу назвать:

Ни один из двух разработчиков ранее не имел опыта в крупномасштабных разработках на основе Rails.
Наша траектория роста проекта достаточно редка в истории разработок с использованием Rails.
У нас практически не было возможностей для кэширования статических страниц - каждый запрос страницы приходилось обрабатывать Rails.

Чему вам удалось научиться? Каков залог вашего успеха? Чего бы вам хотелось сделать по-другому в прошлом, если бы была такая возможность? Что бы вы оставили как есть?

Отличные хостинг, оборудование и архитектура БД являются очень важными факторами. Мы привыкли пользоваться услугами хостинга Railsmachine, который честно говоря является отличным провайдером shared хостинга, но со временем они потеряли возможность выдерживать необходимую нагрузку. В итоге почти месяц мы были едва способны отвечать на запросы браузеров из-за проблем с оборудованием, хотя последующий переход на Softlayer занял всего два часа. Стоит заранее выбирать качественный хостинг, если планируется масштабирование проекта, смена хостинг-провайдера - не очень веселое занятие.

Основным выводом, который нам удалось сделать, является тот факт, что причиной проблемы с масштабированием практически всегда является база данных. Все без исключений проблемы с производительностью в итоге сводились к серверу баз данных, конфигурации СУБД, эффективности запросов или решению вопроса насчет необходимости использования индексов.

Определенно нам нужен был более качественный хостинг намного раньше.

Мы определенно не сменим наш framework - Rails был незаменим при быстрой разработке приложения, нам удалось доказать, что для масштабирования проекта на RoR достаточно двух парней, абсолютно не имеющих опыта в этом.

Кто входит в состав вашей команды?

У нас есть два разработчика, включая меня. Помимо этого недавно мы начали пользоваться услугами помощи с DBA, о которой уже упоминалось.

Сколько всего людей участвует в проекте?

В технической части - два разработчика и один администратор баз данных, работающий на контрактной основе.

Где они расположены с географической точки зрения?

Все участники проекта живут в районе SOMA, San Francisco.

Каковы обязанности каждого из участников проекта?

Оба разработчика проекта по совместительству являются и его создателями. Поначалу я (Siqi) был ответственным за дизайн и разработку пользовательского интерфейса, но так как у меня был некоторый опыт с развертыванием систем я взял на себя и разработку управления сетевыми операциями и развертывания. Мой коллега Alex был ответственным за большую часть Rails кода, вся логика приложения - его рук дело.

На данный момент я по большей части занимаюсь более техническими моментами, такими как оптимизация сетевых операций и работы и репликации MySQL. С трудом получается вернуться к работе над пользовательским интерфейсом - к тому, что мне по-настоящему нравится. Но это был опыт, который явно стоило получить, так что я стараюсь извлекать максимум выгоды из этого занятия.

У вас есть какая-то определенная философия менеджмента?

Да - найти самых умелых и сообразительных людей, сделать им наилучшее возможное предложение и убраться с их пути. Самые лучшие менеджеры должны уметь НЕ МЕШАТЬ работникам, так что я стараюсь максимально этому следовать при работе с другими участниками проекта. Но, к сожалению, мне удается это далеко не всегда.

Если ваша команда работает раздельно, как вам удается координировать свою работу?

Нам стоило бы задуматься об использования каких-либо эффективных средств общения. Мне кажется, что использование удаленной работа / outsourcing'а является по-настоящему сложной задачей - я предпочитаю обходиться без этого в разработке основы системы. Для системного администрирования или разработки архитектуры БД это было бы более оправданно.

Что вы используете для разработки?

Мы используем Rails с несколькими plug-in'ами, самыми важными являются cache-fu от Cris Wanstrath и magic multi connections от Dr Nic. В качестве текстового редактора я предпочитаю vim с плагином rails.vim.

Какие языки программирования используются?

Ruby on Rails

Сколько используется серверов?

На данный момент используется кластер из 12 серверов.

Как они используются?

4 сервера баз данных, 6 серверов приложений, 1 тестовый сервер и 1 сервер для балансировки нагрузки.

Кто их предоставляет?

Мы заказываем их у Softlayer - до подключения их к системе проходит порой менее четырех часов, что очень неплохо.

Какая операционная система используется?

CentOS 5 (64 бит)

Какой http сервер используется?

nginx

Какая СУБД используется?

MySQL 5.1

Вы используете обратную proxy?

Мы просто используем встроенный в nginx proxy балансировщик нагрузки.

Как вы развертываете вышу систему в датацентре?

Мы используем хостинг выделенных серверов, Softlayer.

Какова ваша стратегия хранения данных?

Мы используем резервное копирование NAS помимо внутренних SCSI RAID массивов.

Какой объем дискового пространства вам доступен?

На всех серверах в сумме около 5 TB.

Как вы наращиваете объем дискового пространства?

Спонтанно. Мы еще не выполнили каких-либо исследований в планировании дискового пространство, но это было явно зря не сделано.

Вы используйте какой-либо сервис хранения информации?

Нет.

Вы используете виртуализацию хранимых данных?

Нет.

Как организована работа с сессиями?

На данный момент она поручена СУБД, но передача их обслуживания напрямую memcached - достаточно несложная задача.

Как организована архитектура вашей БД?

На данный момент - "master/slave". Мы осуществляем переход к нескольким "slave" с proxy балансировщиком нагрузки для режима "только для чтения".

Как организована балансировка нагрузки?

На программном уровне средствами nginx.

Какой framework / AJAX библиотеку вы используете?

Rails.

Какие средства распределенного управления задачами вы используете?

Starling

Как вы управляете рекламой в проекте?

Мы участвуем в нескольких рекламных сетях. Мы оцениваем эффективность каждой рекламной сети с помощью eCPM на уровне приложения.

Имеете ли вы стандартную API на вашем сайте?

Нет.

Сколько человек в вашей команде?

2 разработчика.

Какими наборами способностей обладают участники вашей команды?

Я: дизайн пользовательского интерфейса, разработка, ограниченные знания в Rails, оптимизация MySQL, развертывание Rails.

Alex: разработка логики приложения, дизайн пользовательского интерфейса, программная инженерия в целом.

Какие средства разработки вы используете?

Alex работает в OS X, а я предпочитаю Ubuntu. Для контроля за версиями используется SVN. В качестве текстового редактора я использую VIM, а Alex - TextMate.

Как проходит процесс разработки?

На логическом уровне все упирается в тесты, мы проводим их достаточно экстенсивно. На уровне приложения все ограничивается быстрыми итерациями и не менее быстры тестированием.

Какова ваша стратегия кэширования объектов и контента?

Мы используем memcached без TTL и просто вручную очищаем кэш при необходимости.

Как происходит кэширование на клиентской стороне?

Никак.

Как вы проверяете глобальную доступность и моделируете производительность для конечных пользователей?

Мы используем Pingdom для внешнего мониторинга за сайтом - они отлично справляются.

Как вы проверяете работоспособность ваших серверов и сетей?

На данный момент мы полагаемся на внешний мониторинг и ping мониторинг от Softlayer. В перспективе мы рассматриваем FiveRuns как возможное решение для мониторинга серверов.

Как вы строите на графиках или диаграммах сетевую и серверную статистику, а также тенденции?

Мы не занимаемся этим.

Как вы тестируете систему?

Сначала мы разворачиваем ее на тестовом сервере и проводим несколько тестов, после чего разворачиваем систему уже на серверах приложений.

Как вы анализируете производительность?

Мы отслеживаем каждый SQL-запрос в процессе разработки, это позволяет нам убедиться, что не выполняются никакие ненужные запросы или создание экземпляра модели. Помимо этого мы не выполняем каких-либо тестов на производительность.

Как вы обеспечиваете безопасность?

Тщательно.

Как вы решаете какие возможности добавить или оставить?

Решения основываются на отзывах пользователей и критическом взгляде на них. Мы верим в простоту, так что нам приходится как следует все взвесить перед добавлением каких-либо существенных возможностей.

Как вы реализуете веб-аналитику?

Мы используем собственную систему оценок для оптимизации вирусного эффекта, но помимо этого пользуемся и услугами Google Analytics.

Используете ли вы A/B тестирование?

Да, время от времени мы используем их для тонкой настройки аспектов дизайна для того, чтобы оптимизировать его под вирусный эффект.

Как вы выполняете резервное копирование и восстановление?

Мы используем LVM для создания ежедневных и еженедельных инкрементальных резервных копий.

Как выполняются обновления оборудования и программного обеспечения?

На данный момент мы делаем это вручную, за исключением развертывания Rails приложения. Для обновления и перезапуска серверов приложений мы используем Capistrano.

Как вы выполняете глобальные изменения в структуре базы данных при обновлениях?

Обычно мы начинаем переход с второстепенных серверах баз данных, а затем просто переключаем основные.

Каковы ваши планы насчет защиты от сбоев и развития бизнеса?

Не самым лучшим образом...

Есть ли у вас отдельная операционная команда, работающая над сайтом?

Было бы неплохо, но нет :)

Используете ли вы CDN? Если да, то какую и для каких целей?

Нет.

Как выглядит модель ваших доходов?

CPM: больше просмотров страниц - больше денег. Помимо этого у нас бывают прямые поощрительные предложения через нашу виртуальную валюту.

Как вы продвигаете ваш продукт?

Это же социальная сеть. Мы просто используем вирусный эффект для поддержания роста проекта.

Используете ли вы какие-либо особенно интересные технологии или алгоритмы?

Я думаю Ruby запросто мог бы подойти под это определение, но на самом деле нет - мы не проводим научных исследований, мы просто стараемся быть полезными для посетителей.

Храните ли вы изображения в базе данных?

Нет, это бы была не самая лучшая идея.

Как много работы над организацией взаимодействия с пользователями приходится выполнять?

Я бы сказал, что никакой, если вам не приходилось раньше масштабировать что-либо, и достаточно много, если приходилось. Достаточно сложно сказать что именно станет проблемой до тех пор, пока на самом деле с ними не столкнешься. Как только ты пройдешь через это, у тебя будет достаточно знаний, чтобы осознанно проводить какую-либо работу в этом направлении.

Приходилось ли вам сталкиваться с какими-либо сюрпризами, положительными или отрицательными?

Было удивительно, насколько ненадежным может оказаться поставщик оборудования, и как может отличаться уровень технической поддержки одного хостинг-провайдера по сравнению с другим. Одной из основных вещей, которая вам понадобится при масштабировании системы - хостинг, способный поддерживать ваши потребности.

С другой стороны, было удивительно насколько далеко смогла наз завести архитектура с одним "master" и несколькими "slave" на самом обыкновенном оборудовании. Я думаю, что даже миллиард просмотров страниц в месяц достижим при таком подходе к базе данных.

Как ваша система эволюционирует для соответствия новым требованиям к масштабируемости?

По большому счету она этого не делает, мы просто исправляем узкие места в системе и смотрим что же будет дальше.

Кем вы восхищаетесь?

Brad Fitzpatrick за изобретение memcache, а также каждым, кому успешно удалось горизонтально масштабировать свой проект.

Каковы ваши планы по изменению архитектуры в будущем?

Скоро предется переходить к сегментированной по пользователям базе данных, так как скоро мы достигнем пределов базы данных по операциям записи и размерам.

Их мысли о вирусном эффекте Facebook

Facebook моделирует социальную сеть в цифровой форме максимально точно и полно, по крайней мере насколько это возможно.
Построение социальной сети более важно, чем возможности, предоставляемые пользователям.
Facebook позволяет быстро распространять новые приложения через социальную сеть.
Идея вашего приложения должна быть социальной, затягивающей и универсальной.
Социальный аспект является основой вирусного эффекта.
"Затягивание" пользователей позволяет зарабатывать на нем.
Универсальность дает необходимый потенциал.
Friends for Sale - социальный проект, так как предоставляет возможность торговать своей частью социального графа.
Он затягивает, так как в основе лежит в какой-то степени сумасшедшая идея, ненавязчивая, слегка флиртующая, и немного циничная.
Он универсальный, так как все люди в какой-то степени самовлюбленны, знают себе цену, и хотят флиртовать с "горячими" людьми.
Каждая часть приложения является потенциальной для вовлечения новых пользователей.
Каждый пользователь в среднем приводит 1.4 новых, что является залогом экспонентациального роста.
Для каждого нового пользователя отслеживается количество приглашений, нотификаций, записей на "стене", кликов в профиле и других факторов.
Для каждого канала поступления новых пользователей вычисляются проценты нажавших, успешно вовлеченных и выходов из проекта.

Подводим итоги

На Facebook требуется масштабирование с самого начала. Дорога до миллиона просмотров страниц в сутки заняла 4 недели.
Ruby on Rails может масштабироваться.
При правильном подходе к архитектуре может масштабироваться практически все что угодно, сосредоточтесь на этом.
Вам определенно нужна продуманная архитектура базы данных, качественный хостинг, а также правильно настроенное оборудование.
С использованием кэширования и современных серверов, может пройти достаточно длительный период времени до тех пор, пока понадобится использование баз данных с более сложной структурой, такой как сегментирование.
Социальная сеть - это реальность. Количество новых пользователей в хорошо реализованном Facebook приложении на самом деле ошеломляет.
Большая часть проблем с производительностью в итоге сводится к базе данных. Лишний раз обратите внимание на конфигурацию СУБД, запросы и использование индексов.
Люди до сих пор пользуются Vi!