你可以捕捉当时鹿晗在微博上发表的所有评论的转发、回复和点赞的时间,看看失败前的几秒钟内有多少成功的写作行为。
不负责任且未经验证的猜测(画图水平有限,省略了部分流程,但从上到下过多的箭头大致表示很多请求是读出来的,并没有压到数据库,所以看一下就可以了【手册】面罩].jpg]):
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放两张微博后台数据的图片:
也许这不是很直观?
没有比较就没有伤害!关晓彤的热议趋势一下子上涨了1122.9%,社会!
浅谈因鹿晗公布恋情导致微博停运的大型网站高可用架构
中午吃饭的时候,我正在刷微博,发现微博突然挂了。一开始我以为是我家里网速不好,后来我改变了数据流,还是获取不到内容,报错,就知道微博可能挂了。翻看朋友圈,原来鹿晗和关晓彤已经在对方的微博圈子“公布恋情”了。如果之前没有看过《好先生》这部剧,我可能都不认识关晓彤。前几天不是还在炒地CP吗?怎么这么突然?嘿...你的圈子很混乱。
作为一名程序员,我更感兴趣的是微博如何应对瞬时高并发流量。从很久以前马伊琍的《周一见》文章,到后来的“出轨队”和“吸毒队”争分,再到前段时间的郭敬明事件和薛之谦事件,再到如今的鹿晗公布恋情…………微博似乎每次都卡壳,始终没有任何进展。每次有热点事件,内容发不出去的时候,大家都会抱怨微博的应用平台很糟糕。但微博的后台系统肯定是要进行重构、升级和优化的。我觉得能达到今天的水平就已经很不错了。
从用户角度(主要是我的角度hhhh)
当遇到热点事件时,微博很有可能在短时间内(大约10到15分钟)根本无法显示内容。一段时间后(约半小时),微博会每隔一段时间(约10秒)刷新一次。有时您会看到 5xx 错误。以5开头的http状态码表示服务器或者网关有问题。例如服务器拒绝连接、网关超时、或者应用程序代码存在bug等,都会导致5xx错误。热点事件发生后1小时内,系统应能恢复正常服务。
从网站开发和运维人员角度
以上全是我的废话!
为什么我觉得微博在高并发、大流量访问方面的表现已经非常好呢?例如:淘宝每年双11期间也要应对高并发场景,但可以提前做好很多准备,比如提前购买带宽资源、增加服务器资源、进行全面关闭等。 - 站点容灾等等等等,很多都是可以预见的。微博呢?热点事件随时可能发生,所以这对微博的运维工程师来说是一个不小的考验。当然,现在的运维平台也非常智能。可实时监控各项指标。如果出现异常,会立即通过短信或电子邮件发送警报。之后,各个岗位的工程师会分配各种资源。
那平时微博为什么不增加一些服务器资源呢?
服务器资源、网络带宽资源等既重要又昂贵。由于没有必要一直处理高并发的场景,所以如果平时增加冗余的服务器资源,大量的机器闲置,也是一种很大的浪费。当我们考虑可用的服务时,我们还必须考虑成本。
本来,我开始写这个博客的时候,是想回顾一下自己所学的关于大型网站高可用架构的知识。但由于高性能、可扩展性、可扩展性和高可用性是密不可分的,所以我感觉写不下去了。想写的东西太多了,又不知道从哪里开始。那么下面我就讲一下高可用架构中经常提到的几个点。
大型网站的高可用架构
无论是小型网站还是大型网站,分层都是必要的:粗粒度的层一般是应用层、业务层和数据层。水平分层后,各层可以根据不同的模块进行垂直划分。以微博为例,我认为它的评论模块和点赞模块应该解耦。系统越复杂,水平和垂直的分层分割粒度就越细。很多时候当你使用它的时候,你会认为它只是一个系统。事实上,可能有成百上千个独立部署的系统向外界提供服务。
簇
集群是大型网站架构中非常非常重要的概念。由于服务器(无论是应用服务器还是数据服务器)容易出现单点问题,一旦服务器出现故障,就必须进行故障转移。
应用服务器集群
一般来说,应用服务器必须是无状态的。什么是无状态服务器?在介绍之前,我们先来说一下状态服务器:状态服务器一般会保存请求相关的信息,每次请求都会默认使用之前的请求信息。这很容易导致会话粘性问题:如果状态服务器宕机,那么它保存的请求信息(例如)就会丢失,这可能会导致不可预测的问题。
相反,无状态服务器不保存请求信息。它处理的客户端信息必须由请求本身携带,或者从其他服务器集群获取。因此,无状态服务器比有状态服务器更加健壮,即使服务器重启甚至服务器崩溃,状态也不会丢失。由此衍生的另一个优点是扩展的方便:只要在额外的服务器上部署同一个应用,并实现反向代理,就可以向外界提供正常的服务。
管理
既然应用服务器是无状态的,那么如何管理用户的登录信息()?以下四种方法较为常见。但由于前三种都有很大的局限性,所以这里只讲基于集群的服务器管理方法。
负载平衡
既然提到了集群,就必须要说到负载均衡。但我觉得负载均衡应该归入可扩展性的范畴,这里就不赘述了。我简单说一下常见的负载均衡方法和负载均衡算法。
负载均衡方式、负载均衡算法、插入点等
突然想到一个有趣的事情:在微博的架构中,应该使用异步拉取模型,而不是同步推送模型。这是什么意思?举个例子:鹿晗粉丝超过3000万,关晓彤粉丝超过1000万。如果他们发布一条微博,需要推送到4000万粉丝的内容列表(假设这里使用关系数据库),这就是一个简化的同步推送模型。
那么这样做有什么缺点呢?首先,这会消耗大量的数据库连接资源,更重要的是,它不符合软件设计规范:因为对于两个风扇来说,分别超过3000万和超过1000万条数据是冗余的。如果陈赫和邓超第一次点赞自己的微博,瓶颈就来了:往数据库里插入4000万以上似乎还可以,但现在四个人的粉丝总数加起来了。有数亿。同时向数据库插入这么多数据,感觉不合适吗?
没关系,我们现在改变内容推送方式:不再使用同步推送,而是使用异步拉取。我们每次用手机浏览微博,如果想看到更新的内容,是不是都要下拉刷新才能获取呢?是的,这就是异步

PS:当我写下这篇文章时,我开始感到困惑。现在回头再继续写,感觉已经写不下去了。好久没写博客了,很多知识都忘记了。不过今天我在脑子里整理了一下相关的事情,因为我的毕业设计也打算做一些高并发、大流量相关的事情。今天是个追热点话题,复习之前学过的知识的时间~
其实高可用架构还包括服务升级、服务降级、数据备份、故障转移等,感觉网站的高可用、高性能、高扩展性其实还有很多可写的地方。然而,有些知识如果没有一定的实践经验是无法很好掌握的。那我以后慢慢说吧~
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