這篇文章主要介紹了YouTube網(wǎng)站用到的技術架構(gòu)及擴展經(jīng)驗,作為全球最大在線視頻網(wǎng)站的YouTube一直堅持簡潔的架構(gòu)原則并且在可擴展性方面做得相當出色,需要的朋友可以參考下

YouTube發(fā)展迅速，每天超過1億的視頻點擊量，但只有很少人在維護站點和確保伸縮性。這點和PlentyOfFish類似，少數(shù)人維護龐大系統(tǒng)。是什么原因呢？放心絕對不是靠人品，也不是靠寂寞，下面就來看看YouTube的整體技術架構(gòu)吧。

平臺

Apache

Python

Linux(SuSe)

MySQL

psyco，一個動態(tài)的Python到C的編譯器

lighttpd代替Apache做視頻查看</strong>

狀態(tài)

支持每天超過1億的視頻點擊量

成立于2005年2月

于2006年3月達到每天3千萬的視頻點擊量

于2006年7月達到每天1億的視頻點擊量

2個系統(tǒng)管理員，2個伸縮性軟件架構(gòu)師

2個軟件開發(fā)工程師，2個網(wǎng)絡工程師，1個DBA</strong>

Web服務器

1，NetScaler用于負載均衡和靜態(tài)內(nèi)容緩存

2，使用mod_fast_cgi運行Apache

3，使用一個Python應用服務器來處理請求的路由

4，應用服務器與多個數(shù)據(jù)庫和其他信息源交互來獲取數(shù)據(jù)和格式化html頁面

5，一般可以通過添加更多的機器來在Web層提高伸縮性

6，Python的Web層代碼通常不是性能瓶頸，大部分時間阻塞在RPC

7，Python允許快速而靈活的開發(fā)和部署

8，通常每個頁面服務少于100毫秒的時間

9，使用psyco(一個類似于JIT編譯器的動態(tài)的Python到C的編譯器)來優(yōu)化內(nèi)部循環(huán)

10，對于像加密等密集型CPU活動，使用C擴展

11，對于一些開銷昂貴的塊使用預先生成并緩存的html

12，數(shù)據(jù)庫里使用行級緩存

13，緩存完整的Python對象

14，有些數(shù)據(jù)被計算出來并發(fā)送給各個程序，所以這些值緩存在本地內(nèi)存中。這是個使用不當?shù)牟呗浴?/P>

應用服務器里最快的緩存將預先計算的值發(fā)送給所有服務器也花不了多少時間。只需弄一個代理來監(jiān)聽更改，預計算，然后發(fā)送。

視頻服務

1，花費包括帶寬，硬件和能源消耗

2，每個視頻由一個迷你集群來host，每個視頻被超過一臺機器持有

3，使用一個集群意味著：

-更多的硬盤來持有內(nèi)容意味著更快的速度

-failover。如果一臺機器出故障了，另外的機器可以繼續(xù)服務

-在線備份

4，使用lighttpd作為Web服務器來提供視頻服務：

-Apache開銷太大

-使用epoll來等待多個fds

-從單進程配置轉(zhuǎn)變?yōu)槎噙M程配置來處理更多的連接

5，大部分流行的內(nèi)容移到CDN：

-CDN在多個地方備份內(nèi)容，這樣內(nèi)容離用戶更近的機會就會更高

-CDN機器經(jīng)常內(nèi)存不足，因為內(nèi)容太流行以致很少有內(nèi)容進出內(nèi)存的顛簸

6，不太流行的內(nèi)容(每天1-20瀏覽次數(shù))在許多colo站點使用YouTube服務器

-長尾效應。一個視頻可以有多個播放，但是許多視頻正在播放。隨機硬盤塊被訪問

-在這種情況下緩存不會很好，所以花錢在更多的緩存上可能沒太大意義。

-調(diào)節(jié)RAID控制并注意其他低級問題

-調(diào)節(jié)每臺機器上的內(nèi)存，不要太多也不要太少 </strong>

視頻服務關鍵點

1，保持簡單和廉價

2，保持簡單網(wǎng)絡路徑，在內(nèi)容和用戶間不要有太多設備

3，使用常用硬件，昂貴的硬件很難找到幫助文檔

4，使用簡單而常見的工具，使用構(gòu)建在Linux里或之上的大部分工具

5，很好的處理隨機查找(SATA，tweaks)

縮略圖服務

1，做到高效令人驚奇的難

2，每個視頻大概4張縮略圖，所以縮略圖比視頻多很多

3，縮略圖僅僅host在幾個機器上

4，持有一些小東西所遇到的問題：

-OS級別的大量的硬盤查找和inode和頁面緩存問題

-單目錄文件限制，特別是Ext3，后來移到多分層的結(jié)構(gòu)。內(nèi)核2.6的最近改進可能讓 Ext3允許大目錄，但在一個文件系統(tǒng)里存儲大量文件不是個好主意

-每秒大量的請求，因為Web頁面可能在頁面上顯示60個縮略圖

-在這種高負載下Apache表現(xiàn)的非常糟糕

-在Apache前端使用squid，這種方式工作了一段時間，但是由于負載繼續(xù)增加而以失敗告終。它讓每秒300個請求變?yōu)?0個

-嘗試使用lighttpd但是由于使用單線程它陷于困境。遇到多進程的問題，因為它們各自保持自己單獨的緩存

-如此多的圖片以致一臺新機器只能接管24小時

-重啟機器需要6-10小時來緩存

5，為了解決所有這些問題YouTube開始使用Google的BigTable，一個分布式數(shù)據(jù)存儲：

-避免小文件問題，因為它將文件收集到一起

-快，錯誤容忍

-更低的延遲，因為它使用分布式多級緩存，該緩存與多個不同collocation站點工作

-更多信息參考Google Architecture，GoogleTalk Architecture和BigTable

數(shù)據(jù)庫

1，早期

-使用MySQL來存儲元數(shù)據(jù)，如用戶，tags和描述

-使用一整個10硬盤的RAID 10來存儲數(shù)據(jù)

-依賴于信用卡所以YouTube租用硬件

-YouTube經(jīng)過一個常見的革命：單服務器，然后單master和多read slaves，然后數(shù)據(jù)庫分區(qū)，然后sharding方式

-痛苦與備份延遲。master數(shù)據(jù)庫是多線程的并且運行在一個大機器上所以它可以處理許多工作，slaves是單線程的并且通常運行在小一些的服務器上并且備份是異步的，所以slaves會遠遠落后于master

-更新引起緩存失效，硬盤的慢I/O導致慢備份

-使用備份架構(gòu)需要花費大量的money來獲得增加的寫性能

-YouTube的一個解決方案是通過把數(shù)據(jù)分成兩個集群來將傳輸分出優(yōu)先次序：一個視頻查看池和一個一般的集群

2，后期

-數(shù)據(jù)庫分區(qū)

-分成shards，不同的用戶指定到不同的shards

-擴散讀寫

-更好的緩存位置意味著更少的IO

-導致硬件減少30%

-備份延遲降低到0

-現(xiàn)在可以任意提升數(shù)據(jù)庫的伸縮性

數(shù)據(jù)中心策略

1，依賴于信用卡，所以最初只能使用受管主機提供商

2，受管主機提供商不能提供伸縮性，不能控制硬件或使用良好的網(wǎng)絡協(xié)議

3，YouTube改為使用colocation arrangement?，F(xiàn)在YouTube可以自定義所有東西并且協(xié)定自己的契約

4，使用5到6個數(shù)據(jù)中心加CDN

5，視頻來自任意的數(shù)據(jù)中心，不是最近的匹配或其他什么。如果一個視頻足夠流行則移到CDN

6，依賴于視頻帶寬而不是真正的延遲?？梢詠碜匀魏蝐olo

7，圖片延遲很嚴重，特別是當一個頁面有60張圖片時

8，使用BigTable將圖片備份到不同的數(shù)據(jù)中心，代碼查看誰是最近的

關于擴展性的思考

以下雖然都不是什么新思想，但希望對你有所助益。

分而治之是擴展性技術的靈魂。考慮以層次化的方式完成所有的工作。這也是數(shù)據(jù)分片的癥結(jié)所在。要知道如何將數(shù)據(jù)分區(qū)，以及如何將已分區(qū)的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。總而言之，保持簡單與松散的耦合非常必要。

充分利用Python的動態(tài)特性，構(gòu)建易于擴展的軟件架構(gòu)。

近似的正確性。要相信監(jiān)控系統(tǒng)所報告的系統(tǒng)運行狀態(tài)。如果問題沒有出現(xiàn)，就認為一切良好。

不一致的數(shù)據(jù)模型。例如，閱讀評論的人和寫評論的人對你刷新頁面的動作會有不同的反應，但也不必完全基于事務處理進行系統(tǒng)設計，這會顯得矯枉過正。我們依然需要不一致的數(shù)據(jù)模型。

分布式系統(tǒng)的隨機性。分布式系統(tǒng)就如同氣象系統(tǒng)一樣，對分布式系統(tǒng)進行調(diào)試會存在更多的隨機性。例如，緩存過期。一般情況下，服務器會將流行的視頻緩存24小時。如果一旦出現(xiàn)緩存同時過期的情況，服務器將同時開始緩存，荷載如聞驚雷！

最快的函數(shù)調(diào)用就是不做任何調(diào)用。合理設計事務處理發(fā)生的間隔和次數(shù)。

仔細觀察API，并做到心中有數(shù)。如何定義輸入、輸出？所有的函數(shù)調(diào)用本質(zhì)上都是圍繞數(shù)據(jù)發(fā)生的，那在函數(shù)調(diào)用之后，又會發(fā)生什么？

在Python中運用RPC重定向。程序員是代碼的構(gòu)建者，因此要做好約定。如果代碼不幸失敗了，還可以從RPC輸出中追查原因。

沒有完美的組件。一個組件的運行周期可能持續(xù)1-6個月，具體多久，誰也說不清。隨著時間的推移，我們會用Python和C重寫一些東西，這證明你正在淘汰舊的組件，當你觀察到一個新組件出現(xiàn)的時候，它誕生了。

沒有人了解整個系統(tǒng)的運作機制。因此，我們需要定義組件。視頻轉(zhuǎn)碼和視頻搜索截然不同，建立良好的數(shù)據(jù)規(guī)范非常重要。

效率與擴展性并重。最有效率的是用C實現(xiàn)進程，但這樣的方式缺乏擴展性。

著眼于宏觀層面、組件及其失敗的原因。使用RPC是否明智？內(nèi)聯(lián)如何？進行分解研究，也許會發(fā)現(xiàn)不同之處。

重視算法。與其絞盡腦汁用Python來實現(xiàn)高效的算法，不如用它做些更有實用價值的事。在這方面，C語言有它的優(yōu)勢。

我們很少從事面向?qū)ο笤O計。我們使用了大量的名稱空間，使用類來組織數(shù)據(jù)，但極少面向?qū)ο蟆?/P>

我樂意用下面的詞匯來形容我們的代碼樹：簡單、實用、優(yōu)雅、正交、可組合，這是我們的追求。

總結(jié)

YouTube解決問題的哲學只有一個詞：簡單。許多YouTube的產(chǎn)品最初只是源于一個簡單的Python腳本。這正是應了我們的一句老話，不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。