linugb118--java space

我是大概在06年的3月份加入豆瓣的。當時應該是豆瓣的02號程序員。01號是阿北。現在是任豆瓣的首席架構師。負責豆瓣技術開發的相關工作。

現在的話，我剛才沒有上網，不知道現在是不是已經達到了300萬用戶，如果還沒有達到的話，馬上就會到了，可能是今天，可能是明天。300萬是指我們的注冊用戶，另外還有千萬級的非注冊用戶。訪問量的話，現在應該是兩千萬每天。

這個話題比較大一點，我剛才在演講的時候，已經表述這方面的問題了。可以這么說，最簡單的方法來說，豆瓣網可分割成兩大塊：一塊是前端的Web，也就是用戶在瀏覽器訪問的時候會觸發一系列的操作，從數據庫拿出數據，渲染成HTML頁面反饋給用戶，這是前端；另外一塊是后端，在豆瓣有一個很強的數據挖掘團隊，每天把用戶產生的數據進行分析，進行組合，然后產生出用戶推薦，然后放在數據庫里面，前端會實時的抓取這些數據顯示給用戶。

豆瓣（架構）設計現在在WEB這一端主要是用這么幾種技術：前端是nginx和lighttpd，中間是Quixote的Web框架，后面是MySQL以及我們自己開發的DoubanDB。這些除了Quixote都是一些比較流行的、尖端的技術。Quixote稍微老一點，如果要重新設計的話，可能會在這方面做一些考慮。比如Python社區中的Django、Pylons等等都是可以考慮的，那么在豆瓣的內部的話，我們一般是用web.py，很輕量的一個Web框架來做，也是非常不錯的選擇，它可能需要自己做的事情多一點。但是，也不太可能完全重新設計了。

Memcache命中率一般都在97%左右，應該還算是比較高的。策略其實是比較簡單的，如果每次要去執行一個比較耗時耗資源的操作，比如說去數據庫查詢的話，就會以Python的Object形式存放在Memcache里面，下次再拿這個數據的時候就直接從Cache中拿就行了。這邊選擇什么樣的東西，盡量有一個Guideline，必須是要耗時的，耗資源的，而且是重復使用的。比如它是耗資源的，但是只用一次，Cache也沒有意義。差不多用這種方法保證Cache的東西都是真正有效的，也提高了命中率。

豆瓣現在還沒有達到數據庫分片的程度。我們現在最常見的手段是，按照功能分區。我們會把數據表分成幾個獨立的庫，現在是一共有4個庫。每個表都是庫的一個部分，每個庫會有主副兩個。通過這種方式來減輕數據庫的壓力，當然這個是現在的方案，再往后的話，表的行數會增長，到達一定的程度后，還要進行水平分割，這是肯定的。然后我們現在的技術方面，在操作數據庫之前，首先獲取數據庫的游標，有一個方法，這個方法會干所有的事情，我們以后做的時候會從這個方法中進行判斷該從哪取東西。這個架構已經在了，只是現在還沒有做這一步而已。

在數據庫這邊，我們主要用的是MySQL。MySQL有一個問題，大文本字段會影響它的性能。如果數據量過大的話，它會擠占索引的內存。那么現在一個行之有效的方法是，我們另外建立一套可伸縮的Key-Value數據庫，叫做DoubanDB。我們把不需要索引的大文本字段，放到DoubanDB里面去。MySQL只保存需要索引的Relationship這方面的信息。這樣給MySQL數據庫降低了壓力，也就可以保證它的性能。

首先DoubanDB會把每個數據在三個節點進行備份，任何一個出現故障都不會影響索取數據。MySQL是通過雙Master方案，同時還會帶1到2個slave，所以說在MySQL中我們會有三到四個的備份。這點是可以放心的。

在MySQL里面，雙Master方案是一個比較經典的方案，我們現在用它很大一部分是為了解決我們同步延遲的問題。在做切換的時候，會出現同步延遲的問題，但其實MySQL的同步速度還是可以的，在切換的時候，我們會忍受幾秒鐘等待同步的時間。在做腳本的切換的時候，我們會稍微等一下。

數據表，這個不好說了，因為不同的表都是不一樣的。我們最大的表是“九點”的Entry表，“九點”的爬蟲爬過來的所有的文章，現在應該有四千萬左右的行數。然后其他的上百萬的表也有很多。還有包括收藏表也有千萬級的行數。

這個問題曾經讓我們吃過苦頭，在忽視它的狀況下就去改表，然后就鎖了很長時間。后來我們意識到這個問題，如果有表的改動的話，我們會先在一個測試的庫上試驗一下它的時間長短，是不是在可接受的范圍，如果是可接受的范圍，比如說幾分鐘，就做一個定時任務，在深夜里面去執行。如果耗時是不可忍受的，就必須通過其他技術手段，我們現在的手段一般是建一個新表，這個新表從舊表同步數據，然后再寫數據的時候，也會同步，往兩邊寫，一直到兩邊完全一樣了，再把舊表刪掉，大概是這樣一個方式。

首先是先出來的DoubanFS，我們剛開始的時候用MogileFS來解決我們可擴展圖片存儲的問題，由于MogileFS有一個重型數據庫，這成為了它的性能瓶頸。我們為了解決這個問題，開發了DoubanFS，基于哈希來尋找節點。之后，我們又發現了新的問題，數據庫中的大文本字段也會影響性能。所以，我們在DoubanFS的基礎上，換了一個底層，做了一些調整，參照Amazon的dynamo思想，搭建了DoubanDB，把文本字段放在DoubanDB里面。做完之后，又反過來用DoubanDB來實現FS，大致是這么一個過程。

都是（備份）三份。這都是可以配置的，現在的配置是3份。

DoubanDB簡單來說是這樣子：你來一個Key，它是Key-Value數據庫，你要寫或讀的時候，通過這個Key來尋找這個值。拿一個Key對它做哈希，通過Consistent哈希方法去查找它在哪個節點上，然后往這個節點上去寫或讀。在這個節點上，順著哈希的wheel順次的找到第二、三個節點，寫的時候會保證這三個節點都寫，讀的時候是任意一個，如果其中一個讀失敗了，會自動切換到下一個。

DoubanDB的底層存儲用的是TokyoCabinet，是一個很輕量級、高效的Key-Value數據庫。我們在它的基礎之上，做了分布式，用這種方式來實現的。

最簡單的原因是由于它足夠快，實際上BDB跟它比較類似，BDB更加強大一些。對我們而言，我們在這邊就是需要一個可靠、高效的Key-Value存儲，這兩個其實是我們都可以替換的，只要統一下接口就可以。CouchDB的話就是另外一個東西了，它是一個文檔型數據庫，它不僅僅做了一個Key-Value的工作，它還在這上面做了很多其他的事情，比如它有View的概念，可以進行query。這些TokyoCabinet是沒有的，而我們暫時也不需要這些功能。CouchDB是一個很有意思的數據庫，我們可能會在其他方面（應用），我們也在研究它。

這是歷史原因。我們其實沒有刻意地去傾向某一個。這兩個都是非常優秀的Web Server，都很輕量，都很高效。最開始的時候我們用的是lighttpd，然后是因為出現過一些問題，其實不是lighttpd的問題，但當時我們懷疑可能是lighttpd有問題，就嘗試了一下nginx，覺得這個也不錯，然后這個結構就保留下來了。nginx對開發者和用戶的友好性都更好一些。我舉個例子，比如說重啟，其實在豆瓣的Web Server是經常要重啟的，我們會有一個健康檢查的腳本，定時的檢查網站是不是正常，如果覺得不正常的話，就會做一些保護措施，其中就包括重啟。lighttpd的重啟，是一個很粗暴的Kill。Nginx是一個reload的方案，會先把手頭的事情做完了再重啟。這樣會好很多，而且它會在重啟之前會幫你做一些好的事情。所以，現在我們用Nginx越來越多。Nginx的配置文件也比lighttpd寫起來更舒服一些。

在豆瓣專門有一個算法團隊，他們的主要工作就是數據挖掘。這邊講技術實現的話，可能就講不完了。只能講一些大概，數據挖掘是怎么和前端結合起來的，讓用戶看見的。每天用戶在豆瓣上的操作都會產生很多數據，在豆瓣上面看到的東西，收藏的東西，都會存在數據庫或是訪問日志。每天這些信息都會傳到算法團隊的機器上，然后會從這個數據中建立一個稀疏矩陣，你看過什么，干過什么。他們維護了一個很高效的稀疏矩陣運算庫，然后用它來做各種各樣的嘗試，去看是否能得到好的結果，一旦發現這個結果很好，就會把它寫到數據庫里面。然后用戶在訪問的時候，前端從數據庫中取出推薦給你的數據，然后把這些數據做一些過濾（比如你讀過的東西就不再給你展現了）、調整，最后展現給用戶。基本上是這么一個邏輯。

全部是開源的。

是有的，我們最大的回饋形式是patch。我們用很多的開源軟件，這當中就不可避免的有各種各樣的問題，我們會嘗試通過自己的努力解決這些問題，把我們的解決方案反饋給開發者。比較典型的像libmemcached，是一個C的memcached客戶端。現在也是非常火的，基本是一個官方的C的客戶端。它其實有很多bug，我們在使用的時候發現，去修正它。現在我們的團隊成員里面有直接就是它的開發成員。比如說像Python的Mako模板，也是用的人非常多的模板。我們也在使用，使用起來發現它的性能稍微弱一些，我們也花了精力對它進行了優化，這個優化現在也是被接受了，在Mako的后來版本發布出來了。然后豆瓣自己也有一些開源的項目，最主要的開源的項目是豆瓣API的訪問客戶端，這個是在google code上面，也有很多志愿者參與進來，幫我們一起修改。然后從另外一個方面來說，豆瓣和國內的開源社區也有緊密的聯系。豆瓣的上線通知就是發在開源組織CPUG的郵件列表里面的，豆瓣的很多成員也是CPUG的成員，會在郵件列表里面去幫助回答問題，討論問題，這也是一種回饋的方式。

我們現在開發團隊這邊是11個人，有全職有兼職，還是比較放松。我們采用的是敏捷的方法，但是也不是完全的一模一樣的方式。在豆瓣內部，我們盡可能地去發揮每個人的創造力。比如，在豆瓣作息是自由的，你可以自己決定什么時候來，什么時候走。比如你想在家里面靜下心來寫code，你可以往郵件列表里面發條消息說，我今天不過來了，就可以在家里面。每天會有很多的討論，我們在豆瓣的辦公室是一個獨立的區域。在這個區域里面有白板，大家可以隨時討論。然后每周我們會有一個技術交流會議，大家輪流來發表一下自己最近在看一些什么東西，有什么心得，跟大家分享一下，這些都促進團隊的溝通與發展的，很有用的東西。

我們希望一直保持這樣的樣子。

我們是有這個計劃的。比如說DoubanDB，實際上我們在創立這個項目的時候，就是說這個項目我們做出來后是要開源的，到現在還沒開源，是因為這個項目還在變化之中。由于開發的時間上的限制，所以現在還和豆瓣本身的數據綁得太緊，我們而且也是在不斷地調整，現在還在調整的過程當中。找一個合適時機，我們會把它跟的豆瓣的數據剝離出來，成為一個可以獨立地去安裝、運行的應用的時候，就會把它拿出來，我想應該很快就能夠做到這點。

謝謝。