Linux:使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL支撑每周10亿请求

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在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求。Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求。同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式。

Linux:使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL支撑每周10亿请求

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状态

  • 服务器
    • 3个应用程序节点
    • 2个MySQL+1个备份
    • 2个Redis
  • 应用程序
    • 应用程序每周处理10亿请求
    • 峰值700请求/秒的单Symfony2实例(平均工作日约550请求/秒)
    • 平均响应时间30毫秒
    • Varnish,每秒请求超过1.2万次(压力测试过程中获得)
  • 数据存储
    • Redis储存了1.6亿记录,数据体积大约100GB,同时它是我们的主要数据存储
    • MySQL储存了3亿记录,数据体积大约300GB,通常情况下它作为三级缓存层

平台

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  • 监视:
    • Icinga
    • Collectd
  • 应用程序
    • HAProxy + Keepalived
    • Varnish
    • PHP(PHP-FPM)+ Symfony2 Framework
  • 数据存储
    • MySQL(主从配置),使用HAProxy做负载均衡
    • Redis (主从配置)

背景

大约1年前,一个朋友找到我并提出了一个苛刻的要求:它们是一个飞速发展的电子商务初创公司,而当时已经准备向国际发展。介于那个时候他们仍然是一个创业公司,初始解决方案必须符合所谓的成本效益,因此也就无法在服务器上投入更多的资金。遗留系统使用了标准的LAMP堆栈,因此他们拥有一个强力的PHP开发团队。如果必须引入新技术的话,那么这些技术必须足够简单,不会存在太多架构上的复杂性;那么,他们当下的技术团队就可以对应用进行长期的维护。

为了满足他们扩展到下一个市场的需求,架构师必须使用可扩展理念进行设计。首先,我们审视了他们的基础设施:

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老系统使用了单模块化设计思路,底层是一些基于PHP的Web应用程序。这个初创公司有许多所谓的前端网站,它们大多都使用了独立的数据库,并共享了一些支撑业务逻辑的通用代码。毫不客气的说,长期维护这种应用程序绝对是一个噩梦:因为随着业务的发展,有些代码必须被重写,这样的话,修改某个网站将不可避免导致业务逻辑上的不一致,这样一来,他们不得不在所有Web应用程序上做相同的修改。

通常情况下,这该归结于项目管理问题,管理员必须对横跨多个代码库的那些代码负责。基于这个观点,整改第一步就是提取核心的业务关键功能,并将之拆分为独立的服务(这也是本文的一个重点部分),也就是所谓的面向服务架构,在整个系统内遵循“separation of concern”原则。每个服务只负责一个业务逻辑,同时也要明确更高等级的业务功能。举个形象的例子也就是,这个系统可能是个搜索引擎、一个销售系统等。

前端网站通过REST API与服务交互,响应则基于JSON格式。为了简单起见,我们没有选择SOAP,一个开发者比较无爱的协议,因为谁都不愿意解析一堆的XML。

提取一些不会经常处理的服务,比如身份验证和会话管理。这是非常必要的一个环节,因为它们的处理等级比较高。前端网站负责这个部分,只有它们可以识别用户。这样一来我们可以保持服务的足够简单,在处理扩展和代码相关问题时都具有巨大的优势,可谓各司其职,完美无缺。

带来的好处:

  • 独立子系统(服务)可以便捷的在不同团队中开发,开发者互不干涉,效率理所当然提升。
  • 身份验证和会话不会通过它们来管理,因此它们造成的扩展问题不翼而飞。
  • 业务逻辑被区分,不同的前端网站不会再存在功能冗余。
  • 显著地提高了服务的可用性。 

共生的缺点:

为系统管理员带来更大的工作量。鉴于服务都使用了独立的基础设施,这将给管理员带来更多需要关注的地方。

很难保持向后兼容。在一年的维护之后,API方法中发生了数不尽的变化。因此问题发生了,它们必将破坏向后兼容,因为每个网站的代码都可能发生变化,还可能存在许多技术人员同时修改一个网站的情况……然而,一年后,所有方法匹配的仍然是项目开始时建立的文档。

应用程序层

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着眼请求工作流,第一层是应用程序。HAProxy负载均衡器、Varnish和Symfony2应用程序都在这一层。来自前端网站的请求首先会传递给HAProxy,随后负载均衡器将把他分给不同的节点。

应用程序节点配置

  • Xeon E5-1620@3.60GHz,64GB RAM,SATA
  • Varnish
  • Apache2
  • PHP 5.4.X(PHP-FPM),使用APC字节码缓存

我们购买了3个这样的服务器,N+1冗余配置的active-active模式,备份服务器同样处理请求。因为性能不是首要因素,我们为每个节点配置独立的Varnish以降低缓存hit,同时也避免了单点故障(SPOF)。在这个项目中,我们更重视可用性。因为一个前端网站服务器中使用了Apache 2,我们保留了这个堆栈。这样一来,管理员不会困扰于太多新加入的技术。

Symfony2应用程序

应用程序本身基于Symfony2建立,这是一个PHP全堆栈框架,提供了大量加速开发的组件。作为基于复杂框架的典型REST服务可能受到很多人质疑,这里为你细说:

  • 对 PHP/Symfony 开发者友好。客户端IT团队由PHP开发者组成,添加新技术将意味必须招聘新的开发者,因为业务系统必须做长时间的维护。
  • 清晰的项目结构。 PHP/Symfony虽然从来都不是必需品,但却是许多项目的默认选择。引入新的开发者将非常方便,因为对他们来说代码非常友好。
  • 许多现成的组件。遵循DRY思想……没有人愿意花力气去做重复的工作,我们也不例外。我们使用了大量的Symfony2 Console Component,这个框架非常有利于做CLI命令,以及应用程序性能分析(debug工具栏)、记录器等。

在选用Symfony2之前,我们做了大量的性能测试以保证应用程序可以支撑计划流量。我们制定了概念验证,并使用JMeter执行,我们得到了让人满意的结果——每秒700请求时响应时间可以控制在50毫秒。这些测试给了我们足够的信心,让我们坚信,即使Symfony2这样复杂的框架也可以得到理想的性能。

应用程序分析与监控

我们使用Symfony2工具来监视应用程序,在收集指定方法执行时间上表现的非常不错,特别是那些与第三方网络服务交互的操作。这样一来,我们可以发现架构中潜在的弱点,找出应用程序中最耗时的部分。

冗长的日志同样是不可缺少的一部分,我们使用PHP Monolog库把这些日志处理成优雅的log-lines,便于开发者和管理员理解。这里需要注意的是尽可能多地添加细节,越详细越好,我们使用了不同的日志等级:

  • Debug,可能会发生的事情。比如,请求信息在调用前会传送给一个外部Web服务;事情发生后从API调用响应。
  • Error,当错误发生时请求流并未被终止,比如第三方API的错误响应。
  • Critical,应用程序崩溃的瞬间。

因此,你可以清晰地了解Error和Critical信息。而在开发/测试环境中,Debug信息同样被记录。同时,日志被存储在不同的文件中,也就是Monolog库下的“channels”。系统中有一个主日志文件,记录了所有应用程序级错误,以及各个channel的短日志,从单独的文件中记录了来自各个channel的详细日志。

扩展性

扩展平台的应用程序层并不困难,HAProxy性能并不会在短时间耗尽,唯一需要考虑的就是如何冗余以避免单点故障。因此,当下需要做的只是添加下一个应用程序节点。

数据层

我们使用Redis和MySQL存储所有的数据,MySQL更多作为三级缓存层,而Redis则是系统的主要数据存储。

Redis

在系统设计时,我们基于以下几点来选择满足计划需求的数据库:

  • 在存储大量数据时不会影响性能,大约2.5亿记录
  • 通常情况下多是基于特定资源的简单GET请求,没有查找及复杂的SELECT操作
  • 在单请求时尽可能多的获得资源以降低延时

在经过一些调查后,我们决定使用Redis 

  • 大部分我们执行的操作都具有 O(1)或O(N)复杂性, N是需要检索键的数量,这意味着keyspace大小并不会影响性能。
  • 通常情况下会使用MGET命令行同时检索100个以上的键,这样可以尽可能的避免网络延时,而不是在循环中做多重GET操作。 

我们当下拥有两个Redis服务器,使用主从复制模式。这两个节点的配置相同,都是Xeon E5-2650v2@2.60GHz,128GB,SSD。内存限制被设置为100GB,通常情况下使用率都是100%。

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在应用程序并没有耗尽单个Redis服务器的所有资源时,从节点主要作作备份使用,用以保证高有效性。如果主节点宕机,我们可以快速的将应用程序切换到从节点。在维护和服务器迁移时,复制同样被执行——转换一个服务器非常简单。

你可能会猜想当Redis资源被一直耗尽时的情景,所有的键都是持久化类型,大约占90% keyspace,剩余资源被全部被用于TTL过期缓存。当下,keyspace已经被分为两个部分:一个是TTL集(缓存),另一个则是用于持久化数据。感谢“volatile-lru”最大化内存设置的可行性,最不经常使用缓存键会被移除。如此一来,系统就可以一直保持单Redis实例同时执行两个操作——主存储和通用缓存。

使用这个模式必须一直监视“期满”键的数量:

db.redis1:6379> info keyspace
# Keyspace
db0:keys=16XXXXXXX,expires=11XXXXXX,avg_ttl=0

“期满”键数量越接近0情况越危险,这个时候管理员就需要考虑适当的分片或者是增加内存。

我们如何进行监控?这里使用Icinga check,仪表盘会显示数字是否会达到临界点,我们还使用了Redis来可视化“丢失键”的比率。

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在一年后,我们已经爱上了Redis,它从未让我们失望,这一年系统从未发生任何宕机情况。

MySQL

在Redis之外,我们还使用了传统RDBMS——MySQL。但是区别于他人,我们通常使用它作为三级缓存层。我们使用MySQL存储一些不会经常使用对象以降低Redis的资源使用率,因此它们被放到了硬盘上。这里没有什么可说道的地方,我们只是尽可能地让其保持简单。我们使用了两个MySQL服务器,配置是Xeon E5-1620@3.60GHz,64GB RAM,SSD。两个服务器使用本地、异步的主-主复制。此外,我们使用一个单独的从节点作为备份。

MySQL的高可用性

在应用程序中,数据库永远是最难的瓶颈。当前,这里还不需要考虑横向扩展操作,我们多是纵向扩展Redis和MySQL服务器。当下这个策略还存在一定的发展空间,Redis运行在一个126GB内存的服务器上,扩展到256GB也并不困难。当然,这样的服务器也存在劣势,比如快照,又或是是简单的启动——Redis服务器启动需要很长的时间。

在纵向扩展失效后进行的必然是横向扩展,值得高兴的是,项目开始时我们就为数据准备了一个易于分片的结构:

在Redis中,我们为记录使用了4个“heavy”类型。基于数据类型,它们可以分片到4个服务器上。我们避免使用哈希分片,而是选择基于记录类型分片。这种情况下,我们仍然可以运行MGET,它始终在一种类型键上执行。

在MySQL上,结构化的表格非常易于向另一台服务器上迁移——同样基于记录类型(表格)。当然,一旦基于记录类型的分片不再奏效,我们将转移至哈希。

学到的知识 

  • 不要随便共享你的数据库给别人用。有一次,一个前端网站希望将会话处理切换到Redis,所以就直接连接了一个,它耗尽了Redis的缓存空间,以至于应用程序再也不能保存下一个缓存键了。所有的缓存应该在 MySQL 的结果集占用大量开销时才进行存储。
  • 日志越详细越好。如果log-lines中没有足够的信息,快速Debug问题定位将成为难点。如此一来,你不得不等待一个又一个问题发生,直到找到根结所在。
  • 架构中使用复杂的框架并不意味着低性能。许多人惊讶我们使用全堆栈框架来支撑如此流量应用程序,其秘诀在于更聪明的使用工具,否则即使是Node.js也可能变得很慢。选择一个提供良好开发环境的技术,没有人期望使用一堆不友好的工具,这将降低开发团队士气。

来源:http://www.csdn.net/article/2014-08-14/2821203

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