转载Flickr 网站架构分析
Flickr.com 是網(wǎng)上最受歡迎的照片共享網(wǎng)站之一，還記得那位給Windows Vista拍攝壁紙的Hamad Darwish嗎？他就是將照片上傳到Flickr，后而被微軟看中成為Vista壁紙御用攝影師。
Flickr.com 是最初由位于溫哥華的Ludicorp公司開發(fā)設(shè)計并于2004年2月正式發(fā)布的，由于大量應(yīng)用了WEB 2.0技術(shù)，注重用戶體驗，使得其迅速獲得了大量的用戶，2007年11月，Flickr迎來了第20億張照片，一年后，這個數(shù)字就達(dá)到了30億，并且還在以加速度增長。 2005年3月，雅虎公司以3千500萬美元收購了Ludicorp公司和Flickr.com。雖然Flickr并不是最大的照片共享網(wǎng)站（Facebook以超過100億張照片排名第一），但這筆收購仍然被認(rèn)為是WEB 2.0浪潮中最精明的收購，因為僅僅一年后，Google就以16億美元的高價收購了YouTube，而2007年10月，微軟斥資2.4億美元收購 Facebook 1.6%股份，此舉使Facebook估值高達(dá)150億美元。估計Ludicorp公司的創(chuàng)始人Stewart Butterfield和Caterina Fake夫婦現(xiàn)在還在后悔吧。
在2005年溫哥華PHP協(xié)會的簡報以及隨后的一系列會議上，Flickr的架構(gòu)師Cal Henderson公開了大部分Flickr所使用的后臺技術(shù)，使得我們能有機(jī)會來分享和研究其在構(gòu)建可擴(kuò)展Web站點(diǎn)的經(jīng)驗。本文大部分資料來自互聯(lián)網(wǎng)和自己的一點(diǎn)點(diǎn)心得，歡迎大家參與討論，要是能夠起到拋磚引玉的作用，本人將不勝榮幸。
Flickr整體框架圖
在討論Flickr 網(wǎng)站架構(gòu)之前，讓我們先來看一組統(tǒng)計數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：April 2007 MySQL Conf and Expo和Flickr網(wǎng)站）
這張是Flickr的網(wǎng)站架構(gòu)圖，我們這里只作一些簡要的描述，具體的分析請靜待后續(xù)文章。
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－ 運(yùn)行REDHAT LINUX,Apache上的PHP應(yīng)用，Flickr網(wǎng)站的主體是大約6萬行PHP代碼
－ 沒有使用PHP session, 應(yīng)用是stateless,便于擴(kuò)展，并避免PHP Server故障所帶來的Session失效。
－ 每個頁面有大約27～35個查詢（不知道為什么這么設(shè)計，個人覺得沒有必要）
－ 另有專門的Apache Web Farm 服務(wù)于靜態(tài)文件（HTML和照片）的訪問
－ MySQL 數(shù)據(jù)庫，存放用戶表，記錄的信息是用戶主鍵以及此用戶對以的數(shù)據(jù)庫Shard區(qū)，從中心用戶表中查出用戶數(shù)據(jù)所在位置，然后直接從目標(biāo)Shard中取出數(shù)據(jù)。
－ “Dual Tree"架構(gòu)是”Master－Master"和“Master-Slave"的有效結(jié)合，雙Master 避免了“單點(diǎn)故障”，Master－Slave又提高了讀取速度，因為用戶表的操作90％以上是讀。
－ MySQL 數(shù)據(jù)庫，存儲實際的用戶數(shù)據(jù)和照片的元數(shù)據(jù)（Meta Data)，每個Shard 大約40萬個用戶，120GB 數(shù)據(jù)。每個用戶的所有數(shù)據(jù)存放在同一個shard中。
－ Shard中的每一個server的負(fù)載只是其可最大負(fù)載的50％，這樣在需要的時候可以O(shè)nline停掉一半的server進(jìn)行升級或維護(hù)而不影響系統(tǒng)性能。
－ 為了避免跨Shard查詢所帶來的性能影響，一些數(shù)據(jù)有在不同的Shard有兩份拷貝，比如用戶對照片的評論，通過事務(wù)來保證其同步。
- 復(fù)制部分Shard數(shù)據(jù)（Owner’s single tag）到Search Engine Farm以響應(yīng)實時的全文檢索。
- 其他全文檢索請求利用Yahoo的搜索引擎處理（Flickr是Yahoo旗下的公司）
- Intel或AMD 64位CPU，16GB RAM
- 6-disk 15K RPM RAID-10.
- 2U boxes.
166 DB servers, 244 web servers(不知道是否包括 squid server？), 14 Memcached servers
數(shù)據(jù)庫最初的擴(kuò)展-Replication
也許有人不相信，不過Flickr確實是從一臺服務(wù)器起步的，即Apache/PHP和MySQL是運(yùn)行在同一臺服務(wù)器上的，很快MySQL服務(wù)器就獨(dú)立 了出來，成了雙服務(wù)器架構(gòu)。隨著用戶和訪問量的快速增長，MySQL數(shù)據(jù)庫開始承受越來越大的壓力，成為應(yīng)用瓶頸，導(dǎo)致網(wǎng)站應(yīng)用響應(yīng)速度變慢,MySQL 的擴(kuò)展問題就擺在了Flickr的技術(shù)團(tuán)隊面前。
不幸的是，在當(dāng)時，他們的選擇并不多。一般來說，數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展無外是兩條路，Scale-Up和Scale-Out,所謂Scale-Up，簡單的說就是 在同一臺機(jī)器內(nèi)增加CPU,內(nèi)存等硬件來增加數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的處理能力，一般不需要修改應(yīng)用程序；而Scale-Out,就是我們通常所說的數(shù)據(jù)庫集群方式， 即通過增加運(yùn)行數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的數(shù)量來提高系統(tǒng)整體的能力，而應(yīng)用程序則一般需要進(jìn)行相應(yīng)的修改。在常見的商業(yè)數(shù)據(jù)庫中，Oracle具有很強(qiáng)的 Scale-Up的能力，很早就能夠支持幾十個甚至數(shù)百個CPU，運(yùn)行大型關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用；而微軟的SQL SERVER，早期受Wintel架構(gòu)所限，以Scale-Out著稱，但自從幾年前突破了Wintel體系架構(gòu)8路CPU的的限制，Scale-Up的 能力一路突飛猛進(jìn)，最近更是發(fā)布了SQL 2008在Windows 2008 R2版運(yùn)行256個CPU核心(core)的測試結(jié)果，開始挑戰(zhàn)Oracle的高端市場。而MySQL，直到今年4月，在最終采納了GOOGLE公司貢獻(xiàn) 的SMP性能增強(qiáng)的代碼后，發(fā)布了MySQL5.4后，才開始支持16路CPU的X86系統(tǒng)和64路CPU的CMT系統(tǒng)(基于Sun UltraSPARC 的系統(tǒng)）。
從另一方面來說，Scale-Up受軟硬件體系的限制，不可能無限增加ＣＰＵ和內(nèi)存，相反Scale-Out卻是可以"幾乎"無限的擴(kuò)展,以Google 為例，２006年Google一共有超過４５萬臺服務(wù)器（誰能告訴我現(xiàn)在他們有多少？！）；而且大型ＳＭＰ服務(wù)器的價格遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過普通的雙路服務(wù)器，對于很 多剛剛起步或是業(yè)務(wù)增長很難預(yù)測的網(wǎng)站來說，不可能也沒必要一次性投資購買大型的硬件設(shè)備，因而雖然Scale-Out會隨著服務(wù)器數(shù)量的增多而帶來管 理，部署和維護(hù)的成本急劇上升，但確是大多數(shù)大型網(wǎng)站當(dāng)然也包括Flickr的唯一選擇。
經(jīng)過統(tǒng)計，Flickr的技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，查詢即SELECT語句的數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于添加，更新和
刪除的數(shù)量，比例達(dá)到了大約13：1甚至更多，所以他們采用了“Master-Slave”的復(fù)制模式，即所有的“寫”操作都在發(fā)生在“Master"， 然后”異步“復(fù)制到一臺或多臺“Slave"上，而所有的”讀“操作都轉(zhuǎn)到”Slave"上運(yùn)行，這樣隨著“讀”交易量的增加，只需增加Slave服務(wù)器 就可以了。??
讓我們來看一下應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該如何修改來適應(yīng)這樣的架構(gòu)，除了”讀/寫“分離外，對于”讀“操作最基本的要求是：1）應(yīng)用程序能夠在多個”Slave“上進(jìn) 行負(fù)載均分；2）當(dāng)一個或多個”slave"出現(xiàn)故障時，應(yīng)用程序能自動嘗試下一個“slave”，如果全部“Slave"失效，則返回錯誤。 Flickr曾經(jīng)考慮過的方案是在Web應(yīng)用和”Slave“群之間加入一個硬件或軟件的”Load Balancer“，如下圖
這樣的好處是應(yīng)用所需的改動最小，因為對于應(yīng)用來說，所有的讀操作都是通過一個虛擬的Slave來進(jìn)行，添加和刪除“Slave"服務(wù)器對應(yīng)用透 明，Load Balancer 實現(xiàn)對各個Slave服務(wù)器狀態(tài)的監(jiān)控并將出現(xiàn)故障的Slave從可用節(jié)點(diǎn)列表里刪除，并可以實現(xiàn)一些復(fù)雜的負(fù)載分擔(dān)策略，比如新買的服務(wù)器處理能力要高 過Slave群中其他的老機(jī)器，那么我們可以給這個機(jī)器多分配一些負(fù)載以最有效的利用資源。一個簡單的利用Apache proxy_balancer_module的例子如下：
最終，Flickr采用了一種非常“輕量”但有效的“簡易”PHP實現(xiàn)，基本的代碼只有10幾行：
function db_connect($hosts, $user, $pass){ shuffle($hosts); //shuffle()是PHP函數(shù)，作用是將數(shù)組中每個元素的順序隨機(jī)打亂。 foreach($hosts as $host){ debug("Trying to connect to $host..."); $dbh = @mysql_connect($host, $user, $pass, 1); if ($dbh){ debug("Connected to $host!"); return $dbh; } debug("Failed to connect to $host!"); } debug("Failed to connect to all hosts in list - giving up!"); return 0; }在上述代碼中，如果需要對特定的Slave賦予更高的負(fù)載，只要在$hosts中多出現(xiàn)一次或多次就可以了。這段代碼只要稍稍改進(jìn)，就可以實現(xiàn)更復(fù)雜的功能，如當(dāng)connect失敗時自動將host從hosts列表中去除等。
“Master”-"Slave"模式的缺點(diǎn)是它并沒有對于“寫'操作提供擴(kuò)展能力，而且存在單點(diǎn)故障，即一旦Master故障，整個網(wǎng)站將喪失“更新” 的能力。解決的辦法采用“Master"-"Master"模式，即兩臺服務(wù)器互為”Master“-"Slave",這樣不僅”讀/寫“能力擴(kuò)展了一 倍，而且有效避免了”單點(diǎn)故障“，結(jié)合已有的“Master"-"Slave",整個數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)就變成了下面的”雙樹“結(jié)構(gòu)，
“雙樹”架構(gòu)并沒有支撐太久的時間，大概6個月后，隨著用戶的激增，系統(tǒng)再一次達(dá)到了極限，不僅”寫”操作成為了瓶頸，而且“異步復(fù)制"也由于 ”Slave“服務(wù)器過于繁忙而出現(xiàn)了嚴(yán)重的滯后而造成讀數(shù)據(jù)的不一致。那么，能不能在現(xiàn)有架構(gòu)加以解決，比如說增加新的”Master“服務(wù)器和考慮采 用”同步復(fù)制“呢？答案是否定的，在Master超過兩臺的設(shè)置中，只能采用”閉環(huán)鏈“的方式進(jìn)行復(fù)制，在大數(shù)據(jù)量的生產(chǎn)環(huán)境中，很容易造成在任意時刻沒 有一個Master或Slave節(jié)點(diǎn)是具有全部最新數(shù)據(jù)的（有點(diǎn)類似于”人一次也不能踏進(jìn)同一條河“？），這樣很難保障數(shù)據(jù)的一致性，而且一旦其中一個Master出現(xiàn)故障，將中斷整個復(fù)制鏈；而對于”同步復(fù)制“，當(dāng)然這是消除”復(fù)制滯后“的最好辦法，不過在當(dāng)時MySQL的同步復(fù)制還遠(yuǎn)沒有成熟到可以運(yùn)用在投產(chǎn)環(huán)境中。
Flickr網(wǎng)站的架構(gòu)，需要一次大的變化來解決長期持續(xù)擴(kuò)展的問題。
Shard - 大型網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的終極武器？
2005年７月，另一位大牛(MySQL 2005、2006年度 "Application of the Year Award"獲得者)Dathan Pattishall加入了Flickr團(tuán)隊。一個星期之內(nèi)，Dathan解決了Flickr數(shù)據(jù)庫40%的問題，更重要的是，他為Flickr引進(jìn)了 Shard架構(gòu)，從而使Flickr網(wǎng)站具備了真正“線性”Scale-Out的增長能力，并一直沿用至今，取得了巨大的成功。
Shard主要是為了解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫Master/Slave模式下單一Master數(shù)據(jù)庫的“寫”瓶頸而出現(xiàn)的，簡單的說Shard就是將一個大表分 割成多個小表，每個小表存儲在不同機(jī)器的數(shù)據(jù)庫上，從而將負(fù)載分散到多個機(jī)器并行處理而極大的提高整個系統(tǒng)的“寫”擴(kuò)展能力。相比傳統(tǒng)方式，由于每個數(shù)據(jù) 庫都相對較小，不僅讀寫操作更快，甚至可以將整個小數(shù)據(jù)庫緩存到內(nèi)存中，而且每個小數(shù)據(jù)庫的備份，恢復(fù)也變得相對容易，同時由于分散了風(fēng)險，單個小數(shù)據(jù)庫 的故障不會影響其他的數(shù)據(jù)庫，使整個系統(tǒng)的可靠性也得到了顯著的提高。
對于大多數(shù)網(wǎng)站來說，以用戶為單位進(jìn)行Shard分割是最合適不過的，常見的分割方法有按地域（比如郵編），按Key值（比如Hash用戶ID),這些 方法可以簡單的通過應(yīng)用配置文件或算法來實現(xiàn)，一般不需要另外的數(shù)據(jù)庫，缺點(diǎn)是一旦業(yè)務(wù)增加，需要再次分割Shard時要修改現(xiàn)有的應(yīng)用算法和重新計算所 有的Shard KEY值；而最為靈活的做法是以“目錄”服務(wù)為基礎(chǔ)的分割，即在Shard之前加一個中央數(shù)據(jù)庫（Global Lookup Cluster），應(yīng)用要先根據(jù)用戶主鍵值查詢中央數(shù)據(jù)庫，獲得用戶數(shù)據(jù)所在的Shard，隨后的操作再轉(zhuǎn)向Shard所在數(shù)據(jù)庫，例如下圖：
?
而應(yīng)用的主要修改在于要添加一個Lookup訪問層，例如將以下的代碼：
string connectionString = @"Driver={MySQL};SERVER=dbserver;DATABASE=CustomerDB;"; OdbcConnection conn = new OdbcConnection(connectionString); conn.Open();變?yōu)?#xff1a;
string connectionString = GetDatabaseFor(customerId); OdbcConnection conn = new OdbcConnection(connectionString); conn.Open();GetDatabaseFor()函數(shù)完成根據(jù)用戶ID獲取Shard connectionString的作用。
對應(yīng)我們前面所提到過的Flickr架構(gòu)
Dual Tree Central Database就是中央數(shù)據(jù)庫，存放用戶表，記錄的信息是用戶主鍵以及此用戶對以的數(shù)據(jù)庫Shard區(qū)；而Master-Master Shards就是一個個的Shard用戶數(shù)據(jù)庫，存儲實際的用戶數(shù)據(jù)和照片的元數(shù)據(jù)（Meta Data)。
Flickr Shard的設(shè)計我們在Flickr 網(wǎng)站架構(gòu)研究（１）中已經(jīng)總結(jié)過了，在此不再贅述。我們在此談一下Shard架構(gòu)的主要問題和Flickr的解決辦法：１）Shard只適用于不需要 join操作的表，因為跨Shard join操作的開銷太大，解決的辦法是將一個用戶的所有數(shù)據(jù)全部存放在同一個Shard里，對于一些傳統(tǒng)方式下需要 跨Shard查詢的數(shù)據(jù)，只能采取冗余的方法，比如Shard1的用戶A對Shard2的用戶B的照片進(jìn)行了評論，那么這條評論將同時存放在Shard1 和Shard2中。這樣就存在一個數(shù)據(jù)一致性的問題，常規(guī)的做法是用數(shù)據(jù)庫事務(wù)(Transaction)、”兩階段提交“(2 phase commit)來解決，但做過兩階段提交（2PC）應(yīng)用的都知道，2PC的效率相對較差，而且實際上也不能100%保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性；另外，一旦 由于其中一個Shard故障而提交失敗回滾，用戶只能放棄或再試一遍，用戶體驗較差。Flickr對于數(shù)據(jù)一致性的解決方案是Queue（Flickr用 PHP開發(fā)了一個強(qiáng)大的Queue系統(tǒng)，將所有可以異步的任務(wù)都用Queue來實現(xiàn)，每天處理高達(dá)１千萬以上的任務(wù)。）,事實上當(dāng)用戶A對用戶B的照片進(jìn) 行評論時，他并不關(guān)心這條評論什么時候出現(xiàn)在用戶B的界面上，即將這條評論添加到用戶B的交易是可以異步的，允許一定的遲延，通過Queue處理，既保證 了數(shù)據(jù)的一致性，又縮短了用戶端的相應(yīng)時間，提高了系統(tǒng)性能。２）Shard的另一個主要問題Rebalancing,既當(dāng)現(xiàn)有Shard的負(fù)載達(dá)到一定 的閥值，如何將現(xiàn)有數(shù)據(jù)再次分割，Flickr目前的方式依然是手工的，既人工來確定哪些用戶需要遷移，然后運(yùn)行一個后臺程序進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，遷移的過程用 戶賬戶將被鎖住。（據(jù)說Google做到了完全自動的Rebalancing,本著”薩大“坑里不再挖坑的原則，如果有機(jī)會的話，留到下一個系列再研究 吧）
Memcached的應(yīng)用和爭論
大家應(yīng)該已經(jīng)注意到，Flickr為中央數(shù)據(jù)庫配置了Memcached作為數(shù)據(jù)庫緩存，接下來的問題是，為什么用Memcached?為什么 Shard不需要Memcached?Memcached和Master,Slave的關(guān)系怎樣？筆者將試圖回答這些問題供大家參考，網(wǎng)上的相關(guān)爭論很 多，有些問題尚未有定論。
Memecached是一個高性能的，分布式的，開源的內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，顧名思義，它的主要目的是將經(jīng)常讀取的對象放入內(nèi)存以提高整個系統(tǒng)，尤其是數(shù) 據(jù)庫的擴(kuò)展能力。Memcached的主要結(jié)構(gòu)是兩個Hash Table,Server端的HashTable以key-value pair的方式存放對象值，而Client端的HashTable的則決定某一對象存放在哪一個Memcached Server.舉個例子說，后臺有３個Memecached Server,A、B、C,Client1需要將一個對象名為”userid123456“，值為“魯丁"的存入，經(jīng)過Client1的Hash計 算，"userid123456"的值應(yīng)該放入Memcached ServerB, 而這之后，Client2需要讀取"userid123456"的值，經(jīng)過同樣的Hash計算，得出"userid123456"的值如果存在的話應(yīng)該在 Memcached ServerB，并從中取出。最妙的是Server之間彼此是完全獨(dú)立的，完全不知道對方的存在，沒有一個類似與Master或Admin Server的存在，增加和減少Server只需在Client端"注冊"并重新Hash就可以了。
Memcached作為數(shù)據(jù)庫緩存的作用主要在于減輕甚至消除高負(fù)載數(shù)據(jù)庫情況下頻繁讀取所帶來的Disk I/O瓶頸，相對于數(shù)據(jù)庫自身的緩存來說，具有以下優(yōu)點(diǎn)：１）Memecached的緩存是分布式的，而數(shù)據(jù)庫的緩存只限于本機(jī)；２）Memcached 緩存的是對象，可以是經(jīng)過復(fù)雜運(yùn)算和查詢的最終結(jié)果，并且不限于數(shù)據(jù)，可以是任何小于１MB的對象，比如html文件等；而數(shù)據(jù)庫緩存是以"row"為單 位的，一旦"row"中的任何數(shù)據(jù)更新，整個“row"將進(jìn)行可能是對應(yīng)用來說不必要的更新；３）Memcached的存取是輕量的，而數(shù)據(jù)庫的則相對較 重，在低負(fù)載的情況下，一對一的比較,Memcached的性能未必能超過數(shù)據(jù)庫，而在高負(fù)載的情況下則優(yōu)勢明顯。
Memcached并不適用于更新頻繁的數(shù)據(jù)，因為頻繁更新的數(shù)據(jù)導(dǎo)致大量的Memcached更新和較低的緩沖命中率，這可能也是為什么Shard沒 有集成它的原因；Memcached更多的是擴(kuò)展了數(shù)據(jù)庫的”讀“操作，這一點(diǎn)上它和Slave的作用有重疊，以至于有人爭論說應(yīng)該 讓"Relication"回到它最初的目的”O(jiān)nline Backup"數(shù)據(jù)庫上，而通過Memcached來提供數(shù)據(jù)庫的“讀”擴(kuò)展。（當(dāng)然也有人說，考慮到Memcached的對應(yīng)用帶來的復(fù)雜性，還是慎 用。）
然而，在體系架構(gòu)中增加Memecached并不是沒有代價的，現(xiàn)有的應(yīng)用要做適當(dāng)?shù)男薷膩硗組emcached和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，同時Memcached不提供任何冗余和“failover”功能，這些復(fù)雜的控制都需要應(yīng)用來實現(xiàn)。基本的應(yīng)用邏輯如下：
對于讀操作：
$data = memcached_fetch( $id ); return $data if $data $data = db_fetch( $id ); memcached_store( $id, $data ); return $data;對于寫操作：
db_store( $id, $data ); memcached_store( $id, $data );我們看到在每一次數(shù)據(jù)更新都需要更新Memcached，而且數(shù)據(jù)庫或Memcached任何一點(diǎn)寫錯誤應(yīng)用就可能取得“過期”的數(shù)據(jù)而得到錯誤的結(jié)果，如何保證數(shù)據(jù)庫和Memcached的同步呢？
復(fù)制滯后和同步問題的解決
我們知道復(fù)制滯后的主要原因是數(shù)據(jù)庫負(fù)載過大而造成異步復(fù)制的延遲，Shard架構(gòu)有效的分散了系統(tǒng)負(fù)載，從而大大減輕了這一現(xiàn)象，但是并不能從根本上消除，解決這一問題還是要靠良好的應(yīng)用設(shè)計。
當(dāng)用戶訪問并更新Shard數(shù)據(jù)時，Flickr采用了將用戶“粘”到某一機(jī)器的做法，
$id = intval(substr($user_id, -10));
$id % $count_of_hosts_in_shard
即同一用戶每次登錄的所有操作其實都是在Shard中的一個Master上運(yùn)行的，這樣即使復(fù)制到Slave，也就是另一臺Master的時候有延時，也不會對用戶有影響，除非是用戶剛剛更新，尚未復(fù)制而這臺Master就出現(xiàn)故障了，不過這種幾率應(yīng)該很小吧。
對于Central Database的復(fù)制滯后和同步問題，Flickr采用了一種復(fù)雜的“Write Through Cache"的機(jī)制來處理：
"Write Through Cache"就是將所有的數(shù)據(jù)庫”寫“操作都先寫入”Cache"，然后由Cache統(tǒng)一去更新數(shù)據(jù)庫的各個Node,“Write Through Cache"維護(hù)每一個Node的更新狀態(tài)，當(dāng)有讀請求時，即將請求轉(zhuǎn)向狀態(tài)為”已同步“的Node，這樣即避免了復(fù)制滯后和Memcached的同步問 題，但缺點(diǎn)是其實現(xiàn)極為復(fù)雜，“Write Throug Cache"層的代碼需要考慮和實現(xiàn)所有”journal","Transaction“，“failover”，和“recovery"這些數(shù)據(jù)庫已經(jīng) 實現(xiàn)的功能，另外還要考慮自身的"failover"問題。我沒有找到有關(guān)具體實現(xiàn)的說明，只能猜測這一部分的處理可能也是直接利用或是實現(xiàn)了類似于 Flickr的Queue系統(tǒng)吧。
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/muyoushui/archive/2011/11/10/2244321.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的转载Flickr 网站架构分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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