Латера Софтвер
Компания
51,84
рейтинг
8 сентября 2015 в 16:04

Разное → Краткая история масштабирования LinkedIn перевод

Примечание переводчика: Мы в «Латере» занимаемся созданием биллинга для операторов связи. Мы будем писать об особенностях системы и деталях ее разработки в нашем блоге на Хабре (например, об обеспечении отказоустойчивости), но почерпнуть что-то интересное можно и из опыта других компаний. Сегодня мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод заметки главного инженера LinkedIn Джоша Клемма о процессе масштабирования инфраструктуры социальной сети.



Сервис LinkedIn был запущен в 2003 году с целью создания и поддержания сети деловых контактов и расширения возможностей поиска работы. За первую неделю в сети зарегистрировалось 2 700 человек. Спустя несколько лет число продуктов, клиентская база и нагрузка на серверы заметно выросли.

Сегодня в LinkedIn насчитывается более 350 миллионов пользователей по всему миру. Мы проверяем десятки тысяч веб-страниц каждую секунду, каждый день. На мобильные устройства сейчас приходится более 50% нашего трафика по всему миру. Пользователи запрашивают данные из наших бэкенд-систем, которые, в свою очередь, обрабатывают по несколько миллионов запросов в секунду. Как же мы этого добились?

Ранние годы: Leo


Мы начали создавать сайт LinkedIn так же, как сегодня создаются многие другие сайты – в виде монолитного приложения, которое справляется со всеми задачами. Это приложение получило название Leo. На нем размещались веб-сервлеты, которые обслуживали все веб-страницы, учитывали бизнес-логику и обеспечивали связь с несколькими базами данных LinkedIn.



Старая добрая разработка веб-сайтов – все так легко и просто

Граф пользователей


В социальной сети, прежде всего, необходимо наладить связь между ее пользователями. Для повышения эффективности и производительности нам нужно было создать систему, которая бы запрашивала данные о связях в имеющемся графе, а сама хранилась в памяти сети. При таком новом подходе к использованию профилей, систему необходимо было масштабировать независимо от Leo. Так у нас появилась отдельная система для нашего графа пользователей, которую мы назвали Cloud: она стала первым сервисом LinkedIn. Этот отдельный сервис и приложение Leo мы связали при помощи технологии RPC (удаленный вызов процедур), реализованной на Java.

Примерно в это же время мы задумались о необходимости создания поисковой системы. Наш сервис на основе графа пользователей стал передавать информацию в новую поисковую службу на базе Lucene.

Копии базы данных


По мере роста сайта рос и Leo: наряду с его значимостью и влиянием увеличивалась и сложность приложения. К снижению сложности привело распределение нагрузки, так как в работе находилось несколько экземпляров Leo. Тем не менее, повышенная нагрузка влияла на работу важнейшей системы LinkedIn – базы данных профилей ее пользователей.

Самым простым решением было обычное вертикальное масштабирование: мы добавили больше процессоров и памяти в систему. Так мы выиграли немного времени, но нужно было проводить дальнейшее масштабирование. База данных профилей отвечала как за чтение данных, так и за их запись, поэтому было создано несколько дочерних копий (Slave) базы данных, которые синхронизировались с основной базой данных (Master) при помощи самой первой версии Databus (теперь и с открытым исходным кодом). Эти копии были предназначены для чтения всех данных, и мы выстроили логику для того, чтобы определять, когда безопаснее и целесообразнее считывать данные с реплики, чем с основной базы данных.



* В связи с тем, что модель Master-Slave являлась среднесрочным решением, мы решили провести секционирование баз данных

Наш сайт привлекал все больше и больше трафика, в связи с чем наше монолитное приложение Leo стало часто зависать. Найти и устранить причину, а также отладить приложение с новым кодом было не так-то просто. Высокая отказоустойчивость очень важна для LinkedIn. Поэтому было ясно, что нам необходимо «убить Leo» и разбить его на множество мелких сервисов, обладающих рядом функций и при этом не хранящих информацию о предыдущем состоянии.



«Убить Leo» – таков был девиз нашей компании на протяжении нескольких лет…

Сервис-ориентированная архитектура


В ходе разработки стали выделяться микросервисы для связи API-интерфейсов и бизнес-логики – примером служат наши платформы для поиска, общения и создания профилей и групп. Позднее для таких областей, как подбор персонала и общий профиль, были выделены уровни представления. Вне приложения Leo были созданы абсолютно новые сервисы для новых продуктов. С течением времени в каждой функциональной области формируется свой вертикальный стек.

Мы установили фронтенд-серверы, чтобы можно было извлекать данные из разных доменов, учитывать логику представления и создавать HTML-страницы с помощью технологии JSP (JavaSever Pages). Кроме того, мы разработали сервисы на промежуточном уровне, чтобы с их помощью предоставлять доступ к данным через API, и бэкенд-сервисы хранения данных пользователей, чтобы обеспечить надежный доступ к базе/базам данных. К 2010 году у нас уже насчитывалось более 150 отдельных сервисов. Сегодня их число превышает 750.



Пример сервис-ориентированной архитектуры в LinkedIn

Так как состояния не сохраняются, масштабирование можно провести путем запуска новых экземпляров любого из сервисов и использования выравнивателя нагрузки. Мы начали активно следить за тем, какую нагрузку может выдержать каждый из сервисов, предварительно выделив все необходимые ресурсы и подготовив средства наблюдения за производительностью.

Кэширование


Компания переживала бурный рост и планировала расширяться дальше. Мы знали, что можем снизить общую нагрузку, увеличив число уровней кэш-памяти. Во многих приложениях стали вводиться промежуточные уровни кэша, как, например, в случаях с Memcached и Couchbase. Также мы увеличили кэш наших баз данных и стали пользоваться хранилищем Voldemort с предварительно вычисляемыми результатами, когда это было необходимо.

Со временем мы удалили многие промежуточные уровни кэша. В них хранились данные, извлеченные из различных доменов. На первый взгляд кэширование кажется очевидным способом снижения нагрузки, однако сложность инвалидации и структуры графа вызовов оказывается чрезмерно высокой. Максимально близкое расположение кэш-памяти к хранилищам данных сокращает время ожидания, позволяет проводить горизонтальное масштабирование и снижает когнитивную нагрузку.

Kafka


Чтобы собрать растущие объемы данных воедино, LinkedIn разработал несколько типов конвейеров для передачи потока данных и их организации в очереди. К примеру, нам нужно было передавать данные в хранилище, отправлять пакеты данных между рабочими процессами Hadoop для проведения анализа, собирать логи каждого сервиса и различные статистические показатели, например, количество просмотров страниц, создать систему очередей в своей системе обмена сообщениями inMail, а также выдавать актуальную информацию о пользователях сразу после обновления их профилей.

По мере расширения сайта появлялось все больше конвейеров. Сайт нуждался в масштабировании, следовательно, и каждый отдельный конвейер также нуждался в масштабировании. Чем-то нужно было жертвовать. В итоге мы разработали распределенную систему обмена сообщениями под названием Kafka. Она стала универсальным конвейером, основанным на принципе хранения проведенных операций и учитывающим возможность увеличения скорости и масштабируемость. Kafka предоставляла практически моментальный доступ к любому хранилищу данных, помогала в работе с вакансиями при помощи Hadoop, позволяла нам проводить анализ в режиме реального времени, значительно улучшила мониторинг нашего сайта и систему оповещения, а также дала возможность визуально отображать графы вызовов и следить за их изменениями. Сегодня Kafka обрабатывает более 500 миллиардов запросов в день.



Kafka как универсальное средство передачи данных

InVersion


Масштабирование можно рассматривать с разных точек зрения, в том числе с организационной. В конце 2011 года LinkedIn запустил внутренний проект под названием InVersion. Благодаря ему мы приостановили разработку отдельных функций: он позволил всей компании сосредоточиться на оборудовании, инфраструктуре, внедрении и продуктивности разработчиков. В результате мы достигли определенного уровня гибкости, необходимой для разработки новых масштабируемых продуктов, которые у нас есть сегодня.

Наши дни: Rest.li


После того, как мы перешли с Leo на сервис-ориентированную архитектуру, API-интерфейсы наших команд, доступ к которым осуществлялся через RPC на Java, оказались несовместимыми и тесно связанными с уровнем представления. Со временем ситуация только ухудшалась. Чтобы решить проблему, мы создали новую модель API и назвали ее Rest.li. Rest.li стала шагом в сторону архитектуры, ориентированной на модель данных. Она строилась на единой модели RESTful API, не хранящей состояния: этой моделью теперь могла пользоваться вся компания.

В итоге наши новые API-интерфейсы на JSON, который стал использоваться вместо HTTP, упростили работу с клиентскими приложениями, написанными не на Java. Сегодня большинство разработчиков LinkedIn программирует на Java, но в компании есть масса клиентов на Python, Ruby, Node.js, и C++, разработанных как штатными сотрудниками, так и программистами из поглощенных LinkedIn компаний.

Отказ от RPC сделал нас менее зависимыми от уровней представления и избавил нас от проблем совместимости с предыдущими версиями. Плюс ко всему, использование службы динамического обнаружения устройств (D2) вместе с Rest.li позволило нам автоматизировать процессы балансировки нагрузки, обнаружения устройств и масштабирования клиентского API каждого сервиса.

На данный момент в LinkedIn имеется более 975 ресурсов на основе модели Rest.li, а наши дата-центры обрабатывают более 100 миллиардов запросов Rest.li в день.



Стек Rest.li R2/D2

Суперблоки


Сервис-ориентированные архитектуры идеально подходят для того, чтобы разделять домены и масштабировать сервисы независимо друг от друга. Но есть и негативный аспект. Многие наши приложения обрабатывают данные самых разных типов, совершая, таким образом, по несколько сотен обращений к клиентской части. Все эти обращения обычно сводят к понятиям «графа вызовов» и «разветвления». К примеру, каждое обращение к странице профиля вызывает не только данные профиля: это и фотографии, и контакты, и группы, а также информация о подписках, публикациях в блоге и степенях связности нашего графа, рекомендации и многое другое. Этим графом было довольно сложно управлять, и сложность его постепенно увеличивалась.

Мы воспользовались принципом суперблока, который заключается в формировании группы бэкенд-сервисов с единым доступом к API. Благодаря этому принципу команда наших специалистов занимается оптимизацией блока, одновременно следя за графом вызовов каждого клиента.

Многопользовательские дата-центры


Будучи международной компанией с растущей клиентской базой, мы должны проводить масштабирование, задействуя в обработке трафика более одного дата-центра. Мы начали решать эту проблему еще несколько лет назад: вначале обслуживанием общих профилей клиентов стали заниматься два дата-центра – в Лос-Анджелесе и Чикаго.

После их испытания мы решили заняться улучшением своих сервисов, чтобы наладить репликацию данных, обратную связь из различных источников, события односторонней репликации данных и соединение пользователя с более близким к нему/ней дата-центром.

Большинство наших баз данных хранятся в Espresso – современном многопользовательском хранилище данных нашей компании. Оно было построено с учетом требований многопользовательских дата-центров. Espresso предоставляет поддержку по принципу Master-Master и отвечает за более сложные технологии репликации.

Наличие нескольких дата-центров чрезвычайно важно для поддержания работы сайта и высокой отказоустойчивости. Нам приходится избегать наличия даже малейших неполадок не только в каждом отдельном сервисе, но и на всем сайте. Сегодня в распоряжении LinkedIn имеется три основных дата-центра и несколько дополнительных точек присутствия по всему миру.



Расположение разных типов оборудования LinkedIn по состоянию на 2015 год (кружочками обозначены дата-центры, ромбиками – точки присутствия)

Чего еще мы добились?


Как вы понимаете, на деле провести масштабирование гораздо сложнее. За эти несколько лет наши команды разработчиков и инженеров проделали титаническую работу, из которой стоит выделить несколько отдельных проектов.

Многие особо важные системы нашей компании имеют свою богатую историю развития в процессе масштабирования. Отдельно стоит выделить граф пользователей (наш первый сервис вне приложения Leo), поиск (наш второй сервис), новостную ленту, платформу для общения и серверное приложение для отображения профилей пользователей.

Мы разработали информационную инфраструктуру для долгосрочного роста. Впервые мы это ощутили после создания Databus и Kafka. Затем появились Samza для работы с потоками данных, Espresso и Voldemort в качестве инструментов для хранения, Pinot для анализа наших систем и другие пользовательские решения. Помимо прочего, наше оборудование стало значительно лучше, так что разработчики теперь могут самостоятельно пользоваться этой инфраструктурой.

Мы разработали оффлайн-систему управления бизнес-процессами, используя Hadoop и хранилища данных Voldemort, чтобы заранее предоставлять такую информацию, как «Люди, которых вы можете знать», «Похожие профили», «Успешные выпускники» и местонахождение профиля.

Мы пересмотрели свой подход к фронтенду, добавив шаблоны клиентской части («Страница профиля», «Страницы университетов»). Они добавляют интерактивности приложениям, запрашивая с серверов только те объекты, которые частично или полностью написаны на JSON. Кроме этого, шаблоны попадают в кэш сети CDN (сеть доставки контента) и браузера. Мы также начали использовать BigPipe и фреймворк Play, изменив свою модель с потокового веб-сервера на неблокирующий и асинхронный.

Поверх кода приложений мы ввели несколько уровней прокси-серверов, используя Apache Traffic Server и HAProxy для балансировки нагрузки, соединения с дата-центром, безопасности, «умной» маршрутизации, рендеринга серверной части и много другого.

И вдобавок ко всему мы продолжаем увеличивать производительность своих серверов, оптимизируя оборудование, проводя настройку усовершенствованной системы памяти и используя новейшие среды выполнения Java.
Автор: @BillingMan Josh Clemm
Латера Софтвер
рейтинг 51,84
Компания прекратила активность на сайте

Комментарии (5)

  • +1
    Ах, SOA и REST — мои любимые инструменты :) 975 ресурсов — респект парням!

    Очень любопытно, почему отказавшись от концепции прямых вызовов RPC, они не перешли на очереди. Так как в отличие от REST (я имею в виду традиционно over http — ожидающего ответ в цикле запроса), очереди позволили бы отправлять ответ асинхронно, добавив ещё одну нотку к отказоустойчивости.
    • 0
      Наверно потому, что большинство вызовов синхронны по своей природе. Очереди подразумевают предварительную буферизацию и задержки доставки. Очереди подходят для конвееризации обработки данных, но аж никак не для интерактивных приложений (кроме случаев постоянного обновления контента).
  • +15
    А вы каждую статью в своем корпоративном блоге будете начинать фразой «Мы в Латере занимаемся некой фигней, но эта статья про другую фигню»?
  • +1
    возможно, полгода назад я застал тот период, когда ребята из линкедина отлаживали своё мега-кеширование или занимались убийством Лео, не знаю) но тогда оттолкнуло как раз то, что половина моих изменений (добавление входящих друзей и проч.) сохранялась раза с четвёртого)
  • 0
    Тут бы график роста доставучести сервиса привести. От простой соцсети до дергания юзера по любому поводу, что выливается, конечно, в рост посещения сайта, но и отношение к такой соцсети губит на корню.

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Самое читаемое Разное