使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL支撐10億請求每周架構細節

jopen 10年前發布 | 27K 次閱讀 PHP Redis MySQL 軟件架構 HAproxy

【編者按】在公司的發展中，保證服務器的可擴展性對于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就能支撐每周10億請求。同時，你還能了解項目未來的橫向擴展途徑及常見的模式。

以下為譯文：

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支撐每周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
</li> </ul>
1. 3個應用程序節點
  </li>
2. 2個MySQL+1個備份
  </li>
3. 2個Redis
  </li> </ol>
  - 應用程序
    </li> </ul>
    1. 應用程序每周處理10億請求
      </li>
    2. 峰值700請求每秒的單Symfony2實例（平均工作日約550請求每秒）
      </li>
    3. 平均響應時間30毫秒
      </li>
    4. Varnish，每秒請求超過1.2萬次（壓力測試過程中獲得）
      </li> </ol>
      - 數據存儲
        </li> </ul>
        
        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
        </li>
        
        MySQL儲存了3億記錄，數據體積大約300GB，通常情況下它作為三級緩存層
        </li> </ol>
        
        平臺：
        
        監視：
        </li> </ul>
        
        Icinga
        </li>
        
        Collectd
        </li> </ol>
        
        應用程序
        </li> </ul>
        
        HAProxy + Keepalived
        </li>
        
        Varnish
        </li>
        
        PHP（PHP-FPM）+ Symfony2 Framework
        </li> </ol>
        
        數據存儲
        </li> </ul>
        
        MySQL（主從配置），使用HAProxy做負載均衡
        </li>
        
        Redis （主從配置）
        </li> </ol>
        
        背景
        
        大約1年前，一個朋友找到我并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。介于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，那么這些技術必須足夠簡單，不會存在太多架構上的復雜性；那么，他們當下的技術團隊就可以對應用進行長期的維護。
        
        為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，底層是一些基于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，并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：因為隨著業務的發展，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，這該歸結于項目管理問題，管理員必須對橫跨多個代碼庫的那些代碼負責。基于這個觀點，整改第一步就是提取核心的業務關鍵功能，并將之拆分為獨立的服務（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，響應則基于JSON格式。為了簡單起見，我們選擇了SOAP，一個開發者比較無愛的協議，因為誰都不愿意解析一堆的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，因為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。
        </li>
        
        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。
        </li>
        
        業務邏輯被區分，不同的前端網站不會再存在功能冗余。
        </li>
        
        顯著地提高了服務的可用性。
        </li> </ul>
        
        共生的缺點：
        
        為系統管理員帶來更大的工作量。鑒于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。
        
        很難保持向后兼容。在一年的維護之后，API方法中發生了數不盡的變化。因此問題發生了，它們必將破壞向后兼容，因為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，一年后，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
        
        著眼請求工作流，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，隨后負載均衡器將把他分給不同的節點。
        
        應用程序節點配置
        
        Xeon E5-1620@3.60GHz，64GB RAM，SATA
        </li>
        
        Varnish
        </li>
        
        Apache2
        </li>
        
        PHP 5.4.X（PHP-FPM），使用APC字節碼緩存
        </li> </ul>
        
        我們購買了3個這樣的服務器，N+1冗余配置的active-active模式，備份服務器同樣處理請求。因為性能不是首要因素，我們為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。因為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，管理員不會困擾于太多新加入的技術。
        
        Symfony2應用程序
        
        應用程序本身基于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。作為基于復雜框架的典型REST服務可能受到很多人質疑，這里為你細說：
        
        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，因為業務系統必須做長時間的維護。
        </li>
        
        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，因為對他們來說代碼非常友好。
        </li>
        
        許多現成的組件。遵循DRY思想……沒有人愿意花力氣去做重復的工作，我們也不例外。我們使用了大量的Symfony2 Console Component，這個框架非常有利于做CLI命令，以及應用程序性能分析（debug工具欄）、記錄器等。
        </li> </ul>
        
        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，并使用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這樣復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。
        
        冗長的日志同樣是不可缺少的一部分，我們使用PHP Monolog庫把這些日志處理成優雅的log-lines，便于開發者和管理員理解。這里需要注意的是盡可能多地添加細節，越詳細越好，我們使用了不同的日志等級：
        
        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；事情發生后從API調用響應。
        </li>
        
        Error，當錯誤發生時請求流并未被終止，比如第三方API的錯誤響應。
        </li>
        
        Critical，應用程序崩潰的瞬間。
        </li> </ul>
        
        因此，你可以清晰地了解Error和Critical信息。而在開發/測試環境中，Debug信息同樣被記錄。同時，日志被存儲在不同的文件中，也就是 Monolog庫下的“channels”。系統中有一個主日志文件，記錄了所有應用程序級錯誤，以及各個channel的短日志，從單獨的文件中記錄了來自各個channel的詳細日志。
        
        擴展性
        
        擴展平臺的應用程序層并不困難，HAProxy性能并不會在短時間耗盡，唯一需要考慮的就是如何冗余以避免單點故障。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更多作為三級緩存層，而Redis則是系統的主要數據存儲。
        
        Redis
        
        在系統設計時，我們基于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
        </li>
        
        通常情況下多是基于特定資源的簡單GET請求，沒有查找及復雜的SELECT操作
        </li>
        
        在單請求時盡可能多的獲得資源以降低延時
        </li> </ul>
        
        在經過一些調查后，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）復雜性， N是需要檢索鍵的數量，這意味著keyspace大小并不會影響性能。
        </li>
        
        通常情況下會使用MGET命令行同時檢索100個以上的鍵，這樣可以盡可能的避免網絡延時，而不是在循環中做多重GET操作。
        </li> </ul>
        
        我們當下擁有兩個Redis服務器，使用主從復制模式。這兩個節點的配置相同，都是Xeon E5-2650v2@2.60GHz，128GB，SSD。內存限制被設置為100GB，通常情況下使用率都是100%。
        
        在應用程序并沒有耗盡單個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，復制同樣被執行——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，大約占90% keyspace，剩余資源被全部被用于TTL過期緩存。當下，keyspace已經被分為兩個部分：一個是TTL集（緩存），另一個則是用于持久化數據。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？這里使用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。
        
        在一年后，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。但是區別于他人，我們通常使用它作為三級緩存層。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。這里沒有什么可說道的地方，我們只是盡可能地讓其保持簡單。我們使用了兩個MySQL服務器，配置是Xeon E5-1620@3.60GHz，64GB RAM，SSD。兩個服務器使用本地、異步的主-主復制。此外，我們使用一個單獨的從節點作為備份。
        
        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，這里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也并不困難。當然，這樣的服務器也存在劣勢，比如快照，又或是是簡單的啟動—— Redis服務器啟動需要很長的時間。
        
        在縱向擴展失效后進行的必然是橫向擴展，值得高興的是，項目開始時我們就為數據準備了一個易于分片的結構：
        
        在Redis中，我們為記錄使用了4個“heavy”類型。基于數據類型，它們可以分片到4個服務器上。我們避免使用哈希分片，而是選擇基于記錄類型分片。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于向另一臺服務器上遷移——同樣基于記錄類型（表格）。當然，一旦基于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。
        </li>
        
        日志越詳細越好。如果log-lines中沒有足夠的信息，快速Debug問題定位將成為難點。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。
        </li>
        
        架構中使用復雜的框架并不意味著低性能。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，其秘訣在于更聰明的使用工具，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。
        </li> </ul> 原文地址：http://www.csdn.net/article/2014-08-14/2821203