主题：【原创】解剖Twitter 【1】 -- 邓侃

【6】流量洪峰与云计算

上一篇历数了一则短信从发表到被阅读，Twitter业务逻辑所经历的6个步骤。表面上看似乎很乏味，但是细细咀嚼，把每个步骤展开来说，都有一段故事。

美国年度橄榄球决赛，绰号超级碗(Super Bowl)。Super Bowl在美国的收视率，相当于中国的央视春节晚会。2008年2月3日，星期天，该年度Super Bowl如期举行。纽约巨人队(Giants)，对阵波士顿爱国者队(Patriots)。这是两支实力相当的球队，决赛结果难以预料。比赛吸引了近一亿美国人观看电视实况转播。

对于Twitter来说，可以预料的是，比赛进行过程中，Twitter流量必然大涨。比赛越激烈，流量越高涨。Twitter无法预料的是，流量究竟会涨到多少，尤其是洪峰时段，流量会达到多少。

根据[31]的统计，在Super Bowl比赛进行中，每分钟的流量与当日平均流量相比，平均高出40%。在比赛最激烈时，更高达150%以上。与一周前，2008年1月27日，一个平静的星期天的同一时段相比，流量的波动从平均10%，上涨到40%，最高波动从35%，上涨到150%以上。

Figure 8. Twitter traffic during Super Bowl, Sunday, Feb 3, 2008 [31]. The blue line represents the percentage of updates per minute during the Super Bowl normalized to the average number of updates per minute during the rest of the day, with spikes annotated to show what people were twittering about. The green line represents the traffic of a "regular" Sunday, Jan 27, 2008.

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由此可见，Twitter流量的波动十分可观。对于Twitter 公司来说，如果预先购置足够的设备，以承受流量的变化，尤其是重大事件导致的洪峰流量，那么这些设备在大部分时间处于闲置状态，非常不经济。但是如果缺乏足够的设备，那么面对重大事件，Twitter系统有可能崩溃，造成的后果是用户流失。

怎么办？办法是变买为租。Twitter公司自己购置的设备，其规模以应付无重大事件时的流量压力为限。同时租赁云计算平台公司的设备，以应付重大事件来临时的洪峰流量。租赁云计算的好处是，计算资源实时分配，需求高的时候，自动分配更多计算资源。

Twitter 公司在2008年以前，一直租赁Joyent公司的云计算平台。在2008年2月3日的Super Bowl即将来临之际，Joyent答应Twitter，在比赛期间免费提供额外的计算资源，以应付洪峰流量[32]。但是诡异的是，离大赛只剩下不到4 天，Twitter公司突然于1月30日晚10时，停止使用Joyent的云计算平台，转而投奔Netcraft [33,34]。

Twitter弃Joyent，投Netcraft，其背后的原因是商务纠葛，还是担心Joyent的服务不可靠，至今仍然是个谜。

变买为租，应对洪峰，这是一个不错的思路。但是租来的计算资源怎么用，又是一个大问题。查看一下[35]，不难发现Twitter把租赁来的计算资源，大部分用于增加Apache Web Server，而Apache是Twitter整个系统的最前沿的环节。

为什么Twitter很少把租赁来的计算资源，分配给Mongrel Rails Server，MemCached Servers，Varnish HTTP Accelerators等等其它环节？在回答这个问题以前，我们先复习一下前一章“数据流与控制流”的末尾，Twitter从写到读的6个步骤。

这 6个步骤的前2步说到，每个访问Twitter网站的浏览器，都与网站保持长连接。目的是一旦有人发表新的短信，Twitter网站在500ms以内，把新短信push给他的读者。问题是在没有更新的时候，每个长连接占用一个Apache的进程，而这个进程处于空循环。所以，绝大多数Apache进程，在绝大多数时间里，处于空循环，因此占用了大量资源。

事实上，通过Apache Web Servers的流量，虽然只占Twitter总流量的10%-20%，但是Apache却占用了Twitter整个服务器集群的50%的资源[16]。所以，从旁观者角度来看，Twitter将来势必罢黜Apache。但是目前，当Twitter分配计算资源时，迫不得已，只能优先保证Apache的需求。

迫不得已只是一方面的原因，另一方面，也表明Twitter的工程师们，对其系统中的其它环节，太有信心了。

在第四章“抗洪需要隔离”中，我们曾经打过一个比方，“在晚餐高峰时段，餐馆常常客满。对于新来的顾客，餐馆服务员不是拒之门外，而是让这些顾客在休息厅等待”。对于Twitter系统来说，Apache充当的角色就是休息厅。只要休息厅足够大，就能暂时稳住用户，换句行话讲，就是不让用户收到HTTP 503的错误提示。

稳住用户以后，接下去的工作是高效率地提供服务。高效率的服务，体现在Twitter业务流程6个步骤中的后4步。为什么Twitter对这4步这么有信心？

[16] Updating Twitter without service disruptions. (http://gojko.net/2009/03/16/qcon-london-2009-upgrading-twitter-without-service-disruptions/)

[30] Giants and Patriots draws 97.5 million US audience to the Super Bowl. (http://www.reuters.com/article/topNews/idUSN0420266320080204)

[31] Twitter traffic during Super Bowl 2008. (http://blog.twitter.com/2008/02/highlights-from-superbowl-sunday.html)

[32] Joyent provides Twitter free extra capacity during the Super Bowl 2008. (http://blog.twitter.com/2008/01/happy-happy-joyent.html)

[33] Twitter stopped using Joyent's cloud at 10PM, Jan 30, 2008. (http://www.joyent.com/joyeurblog/2008/01/31/twitter-and-joyent-update/)

[34] The hasty divorce for Twitter and Joyent. (http://www.datacenterknowledge.com/archives/2008/01/31/hasty-divorce-for-twitter-joyent/)

[35] The usage of Netcraft by Twitter. (http://toolbar.netcraft.com/site_report?url=http://twitter.com)

【5】数据流与控制流

前文说到，Twitter有两大看点，缓存(Cache) 与消息队列(Message Queue)。消息队列的作用，是“隔离用户请求与相关操作，以便烫平流量高峰 (Move operations out of the synchronous request cycle, amortize load over time)”。

通过让Apache进程空循环的办法，迅速接纳用户的访问，推迟服务，说白了是个缓兵之计，目的是让用户不至于收到“HTTP 503” 错误提示，“503错误” 是指 “服务不可用(Service Unavailable)”，也就是网站拒绝访问。

大禹治水，重在疏导。真正的抗洪能力，体现在蓄洪和泄洪两个方面。蓄洪容易理解，就是建水库，要么建一个超大的水库，要么造众多小水库。泄洪包括两个方面，1. 引流，2. 渠道。

对于Twitter系统来说，庞大的服务器集群，尤其是以MemCached为主的众多的缓存，体现了蓄洪的容量。引流的手段是Kestrel消息队列，用于传递控制指令。渠道是机器与机器之间的数据传输通道，尤其是通往MemCached的数据通道。渠道的优劣，在于是否通畅。

Twitter的设计，与大禹的做法，形相远，实相近。Twitter系统的抗洪措施，体现在有效地控制数据流，保证在洪峰到达时，能够及时把数据疏散到多个机器上去，从而避免压力过度集中，造成整个系统的瘫痪。

2009 年6月，Purewire公司通过爬Twitter网站，跟踪Twitter用户之间“追”与“被追”的关系，估算出Twitter用户总量在 7,000,000左右 [26]。在这7百万用户中，不包括那些既不追别人，也不被别人追的孤立用户。也不包括孤岛人群，孤岛内的用户只相互追与被追，不与外界联系。如果加上这些孤立用户和孤岛用户群，目前Twitter的用户总数，或许不会超过1千万。

截止2009年3月，中国移动用户数已达 4.7亿户[27]。如果中国移动的飞信[28] 和139说客[29] 也想往Twitter方向发展，那么飞信和139的抗洪能力应该设计到多少呢？简单讲，需要把Twitter系统的现有规模，至少放大47倍。所以，有人这样评论移动互联网产业，“在中国能做到的事情，在美国一定能做到。反之，不成立”。

但是无论如何，他山之石可以攻玉。这就是我们研究Twitter的系统架构，尤其是它的抗洪机制的目的。

Figure 7. Twitter internal flows

Courtesy http://farm3.static.flickr.com/2766/4095392354_66bd4bcc30_o.png

下面举个简单的例子，剖析一下Twitter网站内部的流程，借此考察Twitter系统有哪些机制，去实现抗洪的三要素，“水库”，“引流”和“渠道”。

假设有两个作者，通过浏览器，在Twitter网站上发表短信。有一个读者，也通过浏览器，访问网站并阅读他们写的短信。

1. 作者的浏览器与网站建立连接，Apache Web Server分配一个进程(Worker Process)。作者登录，Twitter查找作者的ID，并作为Cookie，记忆在HTTP邮包的头属性里。

2. 浏览器上传作者新写的短信(Tweet)，Apache收到短信后，把短信连同作者ID，转发给Mongrel Rails Server。然后Apache进程进入空循环，等待Mongrel的回复，以便更新作者主页，把新写的短信添加上去。

3. Mongrel收到短信后，给短信分配一个ID，然后把短信ID与作者ID，缓存到Vector MemCached服务器上去。

同时，Mongrel让Vector MemCached查找，有哪些读者“追”这位作者。如果Vector MemCached没有缓存这些信息，Vector MemCached自动去MySQL数据库查找，得到结果后，缓存起来，以备日后所需。然后，把读者IDs回复给Mongrel。

接着，Mongrel把短信ID与短信正文，缓存到Row MemCached服务器上去。

4. Mongrel通知Kestrel消息队列服务器，为每个作者及读者开设一个队列，队列的名称中隐含用户ID。如果Kestrel服务器中已经存在这些队列，那就延用以往的队列。

对应于每个短信，Mongrel已经从Vector MemCached那里知道，有哪些读者追这条短信的作者。Mongrel把这条短信的ID，逐个放进每位读者的队列，以及作者本人的队列。

5. 同一台Mongrel Server，或者另一台Mongrel Server，在处理某个Kestrel队列中的消息前，从这个队列的名称中解析出相应的用户ID，这个用户，既可能是读者，也可能是作者。

然后Mongrel从Kestrel队列中，逐个提取消息，解析消息中包含的短信ID。并从Row MemCached缓存器中，查找对应于这个短信ID的短信正文。

这时，Mongrel既得到了用户的ID，也得到了短信正文。接下去Mongrel就着手更新用户的主页，添加上这条短信的正文。

6. Mongrel把更新后的作者的主页，传递给正在空循环的Apache的进程。该进程把作者主页主动传送(push)给作者的浏览器。

如果读者的浏览器事先已经登录Twitter网站，建立连接，那么Apache给该读者也分配了一个进程，该进程也处于空循环状态。Mongrel把更新后的读者的主页，传递给相应进程，该进程把读者主页主动传递给读者的浏览器。

咋一看，流程似乎不复杂。“水库”，“引流”和“渠道”，这抗洪三要素体现在哪里呢？盛名之下的Twitter，妙处何在？值得细究的看点很多。

Reference,

[26] Twitter user statistics by Purewire, June 2009. (http://www.nickburcher.com/2009/06/twitter-user-statistics-purewire-report.html)

[27] 截止2009年3月，中国移动用户数已达4.7亿户. (http://it.sohu.com/20090326/n263018002.shtml)

[28] 中国移动飞信网. (http://www.fetion.com.cn/)

[29] 中国移动139说客网. (http://www.139.com/)