【編者按】在公司的發展中，保證服務器的可擴展性對於擴大企業的市場需要具有重要作用，因此，這對架構師提出了一定的要求。Octivi聯合創始人兼軟件架構師Antoni Orfin將向你介紹一個非常簡單的架構，使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL就能支撐每週10億請求。同時，你還能瞭解項目未來的橫向擴展途徑及常見的模式。
以下爲譯文：
在這篇文章中，我將展示一個非常簡單的架構，使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL支撐每週10億請求。除此之外，我還將展示項目未來的橫向擴展途徑及常見的模式，下面我們一起看細節。
狀態：
服務器
3個應用程序節點
2個MySQL+1個備份
2個Redis
應用程序
應用程序每週處理10億請求
峯值700請求每秒的單Symfony2實例（平均工作日約550請求每秒）
平均響應時間30毫秒
Varnish，每秒請求超過1.2萬次（壓力測試過程中獲得）
數據存儲
Redis儲存了1.6億記錄，數據體積大約100GB，同時它是我們的主要數據存儲
MySQL儲存了3億記錄，數據體積大約300GB，通常情況下它作爲三級緩存層
平臺：
監視：
Icinga
Collectd
應用程序
HAProxy + Keepalived
Varnish
PHP（PHP-FPM）+ Symfony2 Framework
數據存儲
MySQL（主從配置），使用HAProxy做負載均衡
Redis （主從配置）
背景
大約1年前，一個朋友找到我並提出了一個苛刻的要求：它們是一個飛速發展的電子商務初創公司，而當時已經準備向國際發展。介於那個時候他們仍然是一個創業公司，初始解決方案必須符合所謂的成本效益，因此也就無法在服務器上投入更多的資金。遺留系統使用了標準的LAMP堆棧，因此他們擁有一個強力的PHP開發團隊。如果必須引入新技術的話，那麼這些技術必須足夠簡單，不會存在太多架構上的複雜性；那麼，他們當下的技術團隊就可以對應用進行長期的維護。
爲了滿足他們擴展到下一個市場的需求，架構師必須使用可擴展理念進行設計。首先，我們審視了他們的基礎設施：
老系統使用了單模塊化設計思路，底層是一些基於PHP的Web應用程序。這個初創公司有許多所謂的前端網站，它們大多都使用了獨立的數據庫，並共享了一些支撐業務邏輯的通用代碼。毫不客氣的說，長期維護這種應用程序絕對是一個噩夢：因爲隨着業務的發展，有些代碼必須被重寫，這樣的話，修改某個網站將不可避免導致業務邏輯上的不一致，這樣一來，他們不得不在所有Web應用程序上做相同的修改。
通常情況下，這該歸結於項目管理問題，管理員必須對橫跨多個代碼庫的那些代碼負責。基於這個觀點，整改第一步就是提取核心的業務關鍵功能，並將之拆分爲獨立的服務（這也是本文的一個重點部分），也就是所謂的面向服務架構，在整個系統內遵循“separation of concern”原則。每個服務只負責一個業務邏輯，同時也要明確更高等級的業務功能。舉個形象的例子也就是，這個系統可能是個搜索引擎、一個銷售系統等。
前端網站通過REST API與服務交互，響應則基於JSON格式。爲了簡單起見，我們沒有選擇SOAP，一個開發者比較無愛的協議，因爲誰都不願意解析一堆的XML。
提取一些不會經常處理的服務，比如身份驗證和會話管理。這是非常必要的一個環節，因爲它們的處理等級比較高。前端網站負責這個部分，只有它們可以識別用戶。這樣一來我們可以保持服務的足夠簡單，在處理擴展和代碼相關問題時都具有巨大的優勢，可謂各司其職，完美無缺。
帶來的好處：
獨立子系統（服務）可以便捷的在不同團隊中開發，開發者互不干涉，效率理所當然提升。
身份驗證和會話不會通過它們來管理，因此它們造成的擴展問題不翼而飛。
業務邏輯被區分，不同的前端網站不會再存在功能冗餘。
顯著地提高了服務的可用性。
共生的缺點：
爲系統管理員帶來更大的工作量。鑑於服務都使用了獨立的基礎設施，這將給管理員帶來更多需要關注的地方。
很難保持向後兼容。在一年的維護之後，API方法中發生了數不盡的變化。因此問題發生了，它們必將破壞向後兼容，因爲每個網站的代碼都可能發生變化，還可能存在許多技術人員同時修改一個網站的情況……然而，一年後，所有方法匹配的仍然是項目開始時建立的文檔。
應用程序層
着眼請求工作流，第一層是應用程序。HAProxy負載均衡器、Varnish和Symfony2應用程序都在這一層。來自前端網站的請求首先會傳遞給HAProxy，隨後負載均衡器將把他分給不同的節點。
應用程序節點配置
Xeon [email protected]，64GB RAM，SATA
Varnish
Apache2
PHP 5.4.X（PHP-FPM），使用APC字節碼緩存
我們購買了3個這樣的服務器，N+1冗餘配置的active-active模式，備份服務器同樣處理請求。因爲性能不是首要因素，我們爲每個節點配置獨立的Varnish以降低緩存hit，同時也避免了單點故障（SPOF）。在這個項目中，我們更重視可用性。因爲一個前端網站服務器中使用了Apache 2，我們保留了這個堆棧。這樣一來，管理員不會困擾於太多新加入的技術。
Symfony2應用程序
應用程序本身基於Symfony2建立，這是一個PHP全堆棧框架，提供了大量加速開發的組件。作爲基於複雜框架的典型REST服務可能受到很多人質疑，這裏爲你細說：
對 PHP/Symfony 開發者友好。客戶端IT團隊由PHP開發者組成，添加新技術將意味必須招聘新的開發者，因爲業務系統必須做長時間的維護。
清晰的項目結構。 PHP/Symfony雖然從來都不是必需品，但卻是許多項目的默認選擇。引入新的開發者將非常方便，因爲對他們來說代碼非常友好。
許多現成的組件。遵循DRY思想……沒有人願意花力氣去做重複的工作，我們也不例外。我們使用了大量的Symfony2 Console Component，這個框架非常有利於做CLI命令，以及應用程序性能分析（debug工具欄）、記錄器等。
在選用Symfony2之前，我們做了大量的性能測試以保證應用程序可以支撐計劃流量。我們制定了概念驗證，並使用JMeter執行，我們得到了讓人滿意的結果——每秒700請求時響應時間可以控制在50毫秒。這些測試給了我們足夠的信心，讓我們堅信，即使Symfony2這樣複雜的框架也可以得到理想的性能。
應用程序分析與監控
我們使用Symfony2工具來監視應用程序，在收集指定方法執行時間上表現的非常不錯，特別是那些與第三方網絡服務交互的操作。這樣一來，我們可以發現架構中潛在的弱點，找出應用程序中最耗時的部分。
冗長的日誌同樣是不可缺少的一部分，我們使用PHP Monolog庫把這些日誌處理成優雅的log-lines，便於開發者和管理員理解。這裏需要注意的是儘可能多地添加細節，越詳細越好，我們使用了不同的日誌等級：
Debug，可能會發生的事情。比如，請求信息在調用前會傳送給一個外部Web服務；事情發生後從API調用響應。
Error，當錯誤發生時請求流並未被終止，比如第三方API的錯誤響應。
Critical，應用程序崩潰的瞬間。
因此，你可以清晰地瞭解Error和Critical信息。而在開發/測試環境中，Debug信息同樣被記錄。同時，日誌被存儲在不同的文件中，也就是Monolog庫下的“channels”。系統中有一個主日誌文件，記錄了所有應用程序級錯誤，以及各個channel的短日誌，從單獨的文件中記錄了來自各個channel的詳細日誌。
擴展性
擴展平臺的應用程序層並不困難，HAProxy性能並不會在短時間耗盡，唯一需要考慮的就是如何冗餘以避免單點故障。因此，當下需要做的只是添加下一個應用程序節點。
數據層
我們使用Redis和MySQL存儲所有的數據，MySQL更多作爲三級緩存層，而Redis則是系統的主要數據存儲。
Redis
在系統設計時，我們基於以下幾點來選擇滿足計劃需求的數據庫：
在存儲大量數據時不會影響性能，大約2.5億記錄
通常情況下多是基於特定資源的簡單GET請求，沒有查找及複雜的SELECT操作
在單請求時儘可能多的獲得資源以降低延時
在經過一些調查後，我們決定使用Redis
大部分我們執行的操作都具有 O（1）或O（N）複雜性， N是需要檢索鍵的數量，這意味着keyspace大小並不會影響性能。
通常情況下會使用MGET命令行同時檢索100個以上的鍵，這樣可以儘可能的避免網絡延時，而不是在循環中做多重GET操作。
我們當下擁有兩個Redis服務器，使用主從複製模式。這兩個節點的配置相同，都是Xeon [email protected]，128GB，SSD。內存限制被設置爲100GB，通常情況下使用率都是100%。
在應用程序並沒有耗盡單個Redis服務器的所有資源時，從節點主要作作備份使用，用以保證高有效性。如果主節點宕機，我們可以快速的將應用程序切換到從節點。在維護和服務器遷移時，複製同樣被執行——轉換一個服務器非常簡單。
你可能會猜想當Redis資源被一直耗盡時的情景，所有的鍵都是持久化類型，大約佔90% keyspace，剩餘資源被全部被用於TTL過期緩存。當下，keyspace已經被分爲兩個部分：一個是TTL集（緩存），另一個則是用於持久化數據。感謝“volatile-lru”最大化內存設置的可行性，最不經常使用緩存鍵會被移除。如此一來，系統就可以一直保持單Redis實例同時執行兩個操作——主存儲和通用緩存。
使用這個模式必須一直監視“期滿”鍵的數量：
db.redis1:6379> info keyspace
# Keyspace
db0:keys=16XXXXXXX,expires=11XXXXXX,avg_ttl=0
“期滿”鍵數量越接近0情況越危險，這個時候管理員就需要考慮適當的分片或者是增加內存。
我們如何進行監控？這裏使用Icinga check，儀表盤會顯示數字是否會達到臨界點，我們還使用了Redis來可視化“丟失鍵”的比率。
在一年後，我們已經愛上了Redis，它從未讓我們失望，這一年系統從未發生任何宕機情況。
MySQL
在Redis之外，我們還使用了傳統RDBMS——MySQL。但是區別於他人，我們通常使用它作爲三級緩存層。我們使用MySQL存儲一些不會經常使用對象以降低Redis的資源使用率，因此它們被放到了硬盤上。這裏沒有什麼可說道的地方，我們只是儘可能地讓其保持簡單。我們使用了兩個MySQL服務器，配置是Xeon [email protected]，64GB RAM，SSD。兩個服務器使用本地、異步的主-主複製。此外，我們使用一個單獨的從節點作爲備份。
MySQL的高可用性
在應用程序中，數據庫永遠是最難的瓶頸。當前，這裏還不需要考慮橫向擴展操作，我們多是縱向擴展Redis和MySQL服務器。當下這個策略還存在一定的發展空間，Redis運行在一個126GB內存的服務器上，擴展到256GB也並不困難。當然，這樣的服務器也存在劣勢，比如快照，又或是是簡單的啓動——Redis服務器啓動需要很長的時間。
在縱向擴展失效後進行的必然是橫向擴展，值得高興的是，項目開始時我們就爲數據準備了一個易於分片的結構：
在Redis中，我們爲記錄使用了4個“heavy”類型。基於數據類型，它們可以分片到4個服務器上。我們避免使用哈希分片，而是選擇基於記錄類型分片。這種情況下，我們仍然可以運行MGET，它始終在一種類型鍵上執行。
在MySQL上，結構化的表格非常易於向另一臺服務器上遷移——同樣基於記錄類型（表格）。當然，一旦基於記錄類型的分片不再奏效，我們將轉移至哈希。
學到的知識
不要共享你的數據庫。一旦一個前端網站期望切換會話處理到Redis，Redis緩存空間將被耗盡，同時它會拒絕應用程序保存下一個緩存鍵。這樣一來所有的緩存將轉至MySQL服務器，這將導致大量開銷。
日誌越詳細越好。如果log-lines中沒有足夠的信息，快速Debug問題定位將成爲難點。如此一來，你不得不等待一個又一個問題發生，直到找到根結所在。
架構中使用複雜的框架並不意味着低性能。許多人驚訝我們使用全堆棧框架來支撐如此流量應用程序，其祕訣在於更聰明的使用工具，否則即使是Node.js也可能變得很慢。選擇一個提供良好開發環境的技術，沒有人期望使用一堆不友好的工具，這將降低開發團隊士氣。
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