Facebook 的系统架构

根据我现有的阅读和谈话，我所理解的今天Facebook的架构如下：

• Web 前端是由 PHP 写的。Facebook 的 HipHop [1] 会把PHP转成 C++ 并用 g++编译，这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能。

• 业务逻辑以Service的形式存在，其使用[2]。这些Service根据需求的不同由PHP，C++或Java实现（也可以用到了其它的一些语言……）

• 用Java写的Services没有用到任何一个企业级的应用服务器，但用到了Facebook自己的定制的应用服务器。看上去好像是重新发明轮子，但是这些Services只被暴露给Thrift使用（绝大所数是这样），Tomcat太重量级了，即使是Jetty也可能太过了点，其附加值对Facebook所需要的没有意义。

• 持久化由MySQL, [3], Facebook 的 [4], Hadoop 的 [5] 完成。Memcached 使用了MySQL的内存Cache。Facebook 工程师承认他们的Cassandra 使用正在减少，因为他们更喜欢HBase，因为它的更简单的一致性模型，以到其MapReduce能力。

• 离线处理使用Hadoop 和 Hive。

• 日志，点击，feeds数据使用[6]，把其聚合并存在 HDFS，其使用Scribe-HDFS [7]，因而允许使用MapReduce进行扩展分析。

• [8] 是他们的定制技术，用来加速页面显示。

• [9]用作HTTP代理。他们用这个的原因是高速和有效率。 [10].

• 用来搞定用户，其由Haystack处理，Facebook自己开发了一个Ad-Hoc存储方案，其主要做了一些低层优化和“仅追加”写技术 [11].

• Facebook Messages 使用了自己的架构，其明显地构建在了一个动态集群的基础架构上。业务逻辑和持久化被封装在一个所谓的’Cell’。每个‘Cell’都处理一部分用户，新的‘Cell’可以因为访问热度被添加[12]。 持久化归档使用HBase [13]。

• Facebook Messages 的搜索引擎由存储在HBase中的一个倒置索引的构建。 [14]

• Facebook 搜索引擎实现细节据我所知目前是未知状态。

• Typeahead 搜索使用了一个定制的存储和检索逻辑。 [15]

• Chat 基于一个Epoll 服务器，这个服务器由Erlang 开发，由Thrift存取 [16]

关于那些供给给上述组件的资源，下面是一些信息和数量，但是有一些是未知的：

• Facebook估计有超过60,000 台服务器[16]。他们最新的数据中心在俄勒冈州的Prineville，其基于完全自定设计的硬件[17] 那是最近才公开的 [18]。

• 300 TB 的数据存在 Memcached 中处理 [19]

• 他们的Hadoop 和 Hive 集群由3000 服务器组成，每台服务器有8个核，32GB的内存，12TB的硬盘，全部有2万4千个CPU的核，96TB内存和36PB的硬盘。 [20]

• 每天有1000亿的点击量，500亿张照片， 3 万亿个对象被 Cache，每天130TB的日志（） [21]

参考引用

[1] HipHop for PHP: http://developers.facebook.com/blog/post/358
[2] Thrift:
[3] Memcached:
[4] Cassandra:
[5] HBase:
[6] Scribe:
[7] Scribe-HDFS: http://hadoopblog.blogspot.com/2009/06/hdfs-scribe-integration.html
[8] BigPipe:
[9] Varnish Cache:
[10] Facebook goes for Varnish: http://www.varnish-software.com/customers/facebook
[11] Needle in a haystack: efficient storage of billions of photos:
[12] Scaling the Messages Application Back End:
[13] The Underlying Technology of Messages:
[14] The Underlying Technology of Messages Tech Talk:
[15] Facebook’s typeahead search architecture:
[16] Facebook Chat:
[17] Who has the most Web Servers?:
[18] Building Efficient Data Centers with the Open Compute Project:
[19] Open Compute Project:
[20] Facebook’s architecture presentation at Devoxx 2010: http://www.devoxx.com
[21] Scaling Facebook to 500 millions users and beyond:

（全文完）