從0到100——知乎架構變遷史

　　許很多人還不知道，知乎在規模上是僅次於百度貼吧和豆瓣的中文網際網路最大的UGC(使用者生成內容)社群。知乎創業三年來，從0開始，到現在已經有了100多臺伺服器。目前知乎的註冊使用者超過了1100萬，每個月有超過8000萬人使用；網站每個月的PV超過2.2億，差不多每秒鐘的動態請求超過2500。

　　在ArchSummit北京2014大會上，知乎聯合創始人兼 CTO 李申申帶來了知乎創業三年多來的首次全面技術分享（幻燈片下載）。本文系根據演講內容整理而成。

　初期架構選型

　　在2010年10月真正開始動手做知乎這個產品時，包含李申申在內，最初只有兩位工程師；到2010年12月份上線時，工程師是四個。

　　知乎的主力開發語言是Python。因為Python簡單且強大，能夠快速上手，開發效率高，而且社群活躍，團隊成員也比較喜歡。

　　知乎使用的是Tornado框架。因為它支援非同步，很適合做實時Comet應用，而且簡單輕量，學習成本低，再就是有FriendFeed 的成熟案例，Facebook 的社群支援。知乎的產品有個特性，就是希望跟瀏覽器端建立一個長連線，便於實時推送Feed和通知，所以Tornado比較合適。

　　最初整個團隊的精力全部放在產品功能的開發上，而其他方面，基本上能節約時間、能省的都用最簡單的方法來解決，當然這在後期也帶來了一些問題。

　　最初的想法是用雲主機，節省成本。知乎的第一臺伺服器是512MB記憶體的Linode主機。但是網站上線後，內測受歡迎程度超出預期，很多使用者反饋網站很慢。跨國網路延遲比想象的要大，特別是國內的網路不均衡，全國各地使用者訪問的情況都不太一樣。這個問題，再加上當時要做域名備案，知乎又回到了自己買機器找機房的老路上。

　　買了機器、找了機房之後又遇到了新的問題，服務經常宕掉。當時服務商的機器記憶體總是出問題，動不動就重啟。終於有一次機器宕掉起不來了，這時知乎就做了Web和資料庫的高可用。創業就是這樣一個情況，永遠不知道明早醒來的時候會面臨什麼樣的問題。

　　這是當時那個階段的架構圖，Web和資料庫都做了主從。當時的圖片服務託管在又拍雲上。除了主從，為了效能更好還做了讀寫分離。為解決同步問題，又新增了一個伺服器來跑離線指令碼，避免對線上服務造成響應延遲。另外，為改進內網的吞吐量延遲，還更換了裝置，使整個內網的吞吐量翻了20倍。

　　在2011年上半年時，知乎對Redis已經很依賴。除了最開始的佇列、搜尋在用，後來像Cache也開始使用，單機儲存成為瓶頸，所以引入了分片，同時做了一致性。

　　知乎團隊是一個很相信工具的團隊，相信工具可以提升效率。工具其實是一個過程，工具並沒有所謂的最好的工具，只有最適合的工具。而且它是在整個過程中，隨著整個狀態的變化、環境的變化在不斷髮生變化的。知乎自己開發或使用過的工具包括Profiling（函式級追蹤請求，分析調優）、Werkzeug（方便除錯的工具）、Puppet（配置管理）和Shipit（一鍵上線或回滾）等。

　日誌系統

　　知乎最初是邀請制的，2011年下半年，知乎上線了申請註冊，沒有邀請碼的使用者也可以通過填寫一些資料申請註冊知乎。使用者量又上了一個臺階，這時就有了一些發廣告的賬戶，需要掃除廣告。日誌系統的需求提上日程。

　　這個日誌系統必須支援分散式收集、集中儲存、實時、可訂閱和簡單等特性。當時調研了一些開源系統，比如Scribe總體不錯，但是不支援訂閱。Kafka是Scala開發的，但是團隊在Scala方面積累較少，Flume也是類似，而且比較重。所以開發團隊選擇了自己開發一個日誌系統——Kids（Kids Is Data Stream）。顧名思義，Kids是用來彙集各種資料流的。

　　Kids參考了Scribe的思路。Kdis在每臺伺服器上可以配置成Agent或Server。Agent直接接受來自應用的訊息，把訊息彙集之後，可以打給下一個Agent或者直接打給中心Server。訂閱日誌時，可以從Server上獲取，也可以從中心節點的一些Agent上獲取。

　　具體細節如下圖所示：

　　知乎還基於Kids做了一個Web小工具（Kids Explorer），支援實時看線上日誌，現在已經成為除錯線上問題最主要的工具。

　　Kids已經開源，放到了Github上。

　事件驅動的架構

　　知乎這個產品有一個特點，最早在新增一個答案後，後續的操作其實只有更新通知、更新動態。但是隨著整個功能的增加，又多出了一些更新索引、更新計數、內容審查等操作，後續操作五花八門。如果按照傳統方式，維護邏輯會越來越龐大，維護性也會非常差。這種場景很適合事件驅動方式，所以開發團隊對整個架構做了調整，做了事件驅動的架構。

　　這時首先需要的是一個訊息佇列，它應該可以獲取到各種各樣的事件，而且對一致性有很高的要求。針對這個需求，知乎開發了一個叫Sink的小工具。它拿到訊息後，先做本地的儲存、持久化，然後再把訊息分發出去。如果那臺機器掛掉了，重啟時可以完整恢復，確保訊息不會丟失。然後它通過Miller開發框架，把訊息放到任務佇列。Sink更像是序列訊息訂閱服務，但任務需要並行化處理， Beanstalkd就派上了用場，由其對任務進行全週期管理。架構如下圖所示：

　　舉例而言，如果現在有使用者回答了問題，首先系統會把問題寫到MySQL裡面，把訊息塞到Sink，然後把問題返回給使用者。Sink通過Miller把任務發給 Beanstalkd，Worker自己可以找到任務並處理。

　　最開始上線時，每秒鐘有10個訊息，然後有70個任務產生。現在每秒鐘有100個事件，有1500個任務產生，就是通過現在的事件驅動架構支撐的。

　頁面渲染優化

　　知乎在2013年時每天有上百萬的PV，頁面渲染其實是計算密集型的，另外因為要獲取資料，所以也有IO密集型的特點。這時開發團隊就對頁面進行了元件化，還升級了資料獲取機制。知乎按照整個頁面元件樹的結構，自上而下分層地獲取資料，當上層的資料已經獲取了，下層的資料就不需要再下去了，有幾層基本上就有幾次資料獲取。

　　結合這個思路，知乎自己做了一套模板渲染開發框架——ZhihuNode。

　　經歷了一系列改進之後，頁面的效能大幅度提升。問題頁面從500ms 減少到150ms，Feed頁面從1s減少到600ms。

　面向服務的架構（SOA）

　　隨著知乎的功能越來越龐雜，整個系統也越來越大。知乎是怎麼做的服務化呢？

　　首先需要一個最基本的RPC框架，RPC框架也經歷了好幾版演進。

　　第一版是Wish，它是一個嚴格定義序列化的模型。傳輸層用到了STP，這是自己寫的很簡單的傳輸協議，跑在TCP上。一開始用的還不錯，因為一開始只寫了一兩個服務。但是隨著服務增多，一些問題開始出現，首先是ProtocolBuffer會 生成一些描述程式碼，很冗長，放到整個庫裡顯得很醜陋。另外嚴格的定義使其不便使用。這時有位工程師開發了新的RPC框架——Snow。它使用簡單的JSON做資料序列化。但是鬆散的資料定義面對的問題是，比如說服務要去升級，要改寫資料結構，很難知道有哪幾個服務在使用，也很難通知它們，往往錯誤就發生了。於是又出了第三個RPC框架，寫RPC框架的工程師，希望結合前面兩個框架的特點，首先保持Snow簡單，其次需要相對嚴格的序列化協議。這一版本引入了 Apache Avro。同時加入了特別的機制，在傳輸層和序列化協議這一層都做成了可插拔的方式，既可以用JSON，也可以用Avro，傳輸層可以用STP，也可以用二進位制協議。

　　再就是搭了一個服務註冊發現，只需要簡單的定義服務的名字就可以找到服務在哪臺機器上。同時，知乎也有相應的調優的工具，基於Zipkin開發了自己的 Tracing系統。

　　按照呼叫關係，知乎的服務分成了3層：聚合層、內容層和基礎層。按屬性又可以分成3類：資料服務、邏輯服務和通道服務。資料服務主要是一些要做特殊資料型別的儲存，比如圖片服務。邏輯服務更多的是CPU密集、計算密集的操作，比如答案格式的定義、解析等。通道服務的特點是沒有儲存，更多是做一個轉發，比如說Sink。

　　這是引入服務化之後整體的架構。

　　演講中還介紹了基於AngularJS開發知乎專欄的新實踐。後續我們將在網站上釋出演講視訊，敬請期待。