Tumblr：150亿月浏览量背后的架构挑战

为Dashboard收件箱设计的Cell架构

现在支持Dashboard的功能的分散-集中架构非常受限，这种状况不会持续很久。

解决方法是采用基于Cell架构的收件箱模型，与Facebook Messages非常相似。

收件箱与分散-集中架构是对立的。每一位用户的dashboard都是由其追随者的发言和行动组成的，并按照时间顺序存储。

就因为是收件箱就解决了分散-集中的问题。你可以会问到底在收件箱中放了些什么，让其如此廉价。这种方式将运行很长时间。

重写Dashboard非常困难。数据已经分布，但是用户局部升级产生的数据交换的质量还没有完全搞定。

数据量是非常惊人的。平均每条消息转发给上百个不同的用户，这比Facebook面对的困难还要大。大数据+高分布率+多个数据中心。

每秒钟上百万次写入，5万次读取。没有重复和压缩的数据增长为2.7TB，每秒百万次写入操作来自24字节行键。

已经流行的应用按此方法运行。

cell

每个cell是独立的，并保存着一定数量用户的全部数据。在用户的Dashboard中显示的所有数据也在这个cell中。

用户映射到cell。一个数据中心有很多cell。

每个cell都有一个HBase的集群，服务集群，Redis的缓存集群。

用户归属到cell，所有cell的共同为用户发言提供支持。

每个cell都基于Finagle（Twitter推出的异步的远程过程调用库），建设在HBase上，Thrift用于开发与firehose和各种请求与数据库的链接。(请纠错)

一个用户进入Dashboard，其追随者归属到特定的cell，这个服务节点通过HBase读取他们的dashboard并返回数据。

后台将追随者的dashboard归入当前用户的table，并处理请求。

Redis的缓存层用于cell内部处理用户发言。

请求流：用户发布消息，消息将被写入firehose，所有的cell处理这条消息并把发言文本写入数据库，cell查找是否所有发布消息追随者都在本cell内，如果是的话，所有追随者的收件箱将更新用户的ID。（请纠错）

cell设计的优点：

大规模的请求被并行处理，组件相互隔离不会产生干扰。 cell是一个并行的单位，因此可以任意调整规格以适应用户群的增长。

cell的故障是独立的。一个Cell的故障不会影响其他cell。

cell的表现非常好，能够进行各种升级测试，实施滚动升级，并测试不同版本的软件。

关键的思想是容易遗漏的：所有的发言都是可以复制到所有的cell。

（编辑：淮北站长网）

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