使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL支撐每週10億請求

在公司的發展中，保證伺服器的可擴充套件性對於擴大企業的市場需要具有重要作用，因此，這對架構師提出了一定的要求。Octivi聯合創始人兼軟體架構師Antoni Orfin將向你介紹一個非常簡單的架構，使用HAProxy、PHP、Redis和MySQL就能支撐每週10億請求。同時，你還能瞭解專案未來的橫向擴充套件途徑及常見的模式。

狀態

• 伺服器
  • 3個應用程式節點
  • 2個MySQL+1個備份
  • 2個Redis
• 應用程式
  • 應用程式每週處理10億請求
  • 峰值700請求/秒的單Symfony2例項（平均工作日約550請求/秒）
  • 平均響應時間30毫秒
  • Varnish，每秒請求超過1.2萬次（壓力測試過程中獲得）
• 資料儲存
  • Redis儲存了1.6億記錄，資料體積大約100GB，同時它是我們的主要資料儲存
  • MySQL儲存了3億記錄，資料體積大約300GB，通常情況下它作為三級快取層

平臺

• 監視：
  • Icinga
  • Collectd

• 應用程式
  • HAProxy + Keepalived
  • Varnish
  • PHP（PHP-FPM）+ Symfony2 Framework
• 資料儲存
  • MySQL（主從配置），使用HAProxy做負載均衡
  • Redis （主從配置）

背景

大約1年前，一個朋友找到我並提出了一個苛刻的要求：它們是一個飛速發展的電子商務初創公司，而當時已經準備向國際發展。介於那個時候他們仍然是一個創業公司，初始解決方案必須符合所謂的成本效益，因此也就無法在伺服器上投入更多的資金。遺留系統使用了標準的LAMP堆疊，因此他們擁有一個強力的PHP開發團隊。如果必須引入新技術的話，那麼這些技術必須足夠簡單，不會存在太多架構上的複雜性；那麼，他們當下的技術團隊就可以對應用進行長期的維護。

為了滿足他們擴充套件到下一個市場的需求，架構師必須使用可擴充套件理念進行設計。首先，我們審視了他們的基礎設施：

老系統使用了單模組化設計思路，底層是一些基於PHP的Web應用程式。這個初創公司有許多所謂的前端網站，它們大多都使用了獨立的資料庫，並共享了一些支撐業務邏輯的通用程式碼。毫不客氣的說，長期維護這種應用程式絕對是一個噩夢：因為隨著業務的發展，有些程式碼必須被重寫，這樣的話，修改某個網站將不可避免導致業務邏輯上的不一致，這樣一來，他們不得不在所有Web應用程式上做相同的修改。

通常情況下，這該歸結於專案管理問題，管理員必須對橫跨多個程式碼庫的那些程式碼負責。基於這個觀點，整改第一步就是提取核心的業務關鍵功能，並將之拆分為獨立的服務（這也是本文的一個重點部分），也就是所謂的面向服務架構，在整個系統內遵循“separation of concern”原則。每個服務只負責一個業務邏輯，同時也要明確更高等級的業務功能。舉個形象的例子也就是，這個系統可能是個搜尋引擎、一個銷售系統等。

前端網站通過REST API與服務互動，響應則基於JSON格式。為了簡單起見，我們沒有選擇SOAP，一個開發者比較無愛的協議，因為誰都不願意解析一堆的XML。

提取一些不會經常處理的服務，比如身份驗證和會話管理。這是非常必要的一個環節，因為它們的處理等級比較高。前端網站負責這個部分，只有它們可以識別使用者。這樣一來我們可以保持服務的足夠簡單，在處理擴充套件和程式碼相關問題時都具有巨大的優勢，可謂各司其職，完美無缺。

帶來的好處：

• 獨立子系統（服務）可以便捷的在不同團隊中開發，開發者互不干涉，效率理所當然提升。
• 身份驗證和會話不會通過它們來管理，因此它們造成的擴充套件問題不翼而飛。
• 業務邏輯被區分，不同的前端網站不會再存在功能冗餘。
• 顯著地提高了服務的可用性。 

共生的缺點：

為系統管理員帶來更大的工作量。鑑於服務都使用了獨立的基礎設施，這將給管理員帶來更多需要關注的地方。

很難保持向後相容。在一年的維護之後，API方法中發生了數不盡的變化。因此問題發生了，它們必將破壞向後相容，因為每個網站的程式碼都可能發生變化，還可能存在許多技術人員同時修改一個網站的情況……然而，一年後，所有方法匹配的仍然是專案開始時建立的文件。

應用程式層

著眼請求工作流，第一層是應用程式。HAProxy負載均衡器、Varnish和Symfony2應用程式都在這一層。來自前端網站的請求首先會傳遞給HAProxy，隨後負載均衡器將把他分給不同的節點。

應用程式節點配置

• Xeon E5-1620@3.60GHz，64GB RAM，SATA
• Varnish
• Apache2
• PHP 5.4.X（PHP-FPM），使用APC位元組碼快取

我們購買了3個這樣的伺服器，N+1冗餘配置的active-active模式，備份伺服器同樣處理請求。因為效能不是首要因素，我們為每個節點配置獨立的Varnish以降低快取hit，同時也避免了單點故障（SPOF）。在這個專案中，我們更重視可用性。因為一個前端網站伺服器中使用了Apache 2，我們保留了這個堆疊。這樣一來，管理員不會困擾於太多新加入的技術。

Symfony2應用程式

應用程式本身基於Symfony2建立，這是一個PHP全堆疊框架，提供了大量加速開發的元件。作為基於複雜框架的典型REST服務可能受到很多人質疑，這裡為你細說：

• 對 PHP/Symfony 開發者友好。客戶端IT團隊由PHP開發者組成，新增新技術將意味必須招聘新的開發者，因為業務系統必須做長時間的維護。
• 清晰的專案結構。 PHP/Symfony雖然從來都不是必需品，但卻是許多專案的預設選擇。引入新的開發者將非常方便，因為對他們來說程式碼非常友好。
• 許多現成的元件。遵循DRY思想……沒有人願意花力氣去做重複的工作，我們也不例外。我們使用了大量的Symfony2 Console Component，這個框架非常有利於做CLI命令，以及應用程式效能分析（debug工具欄）、記錄器等。

在選用Symfony2之前，我們做了大量的效能測試以保證應用程式可以支撐計劃流量。我們制定了概念驗證，並使用JMeter執行，我們得到了讓人滿意的結果——每秒700請求時響應時間可以控制在50毫秒。這些測試給了我們足夠的信心，讓我們堅信，即使Symfony2這樣複雜的框架也可以得到理想的效能。

應用程式分析與監控

我們使用Symfony2工具來監視應用程式，在收集指定方法執行時間上表現的非常不錯，特別是那些與第三方網路服務互動的操作。這樣一來，我們可以發現架構中潛在的弱點，找出應用程式中最耗時的部分。

冗長的日誌同樣是不可缺少的一部分，我們使用PHP Monolog庫把這些日誌處理成優雅的log-lines，便於開發者和管理員理解。這裡需要注意的是儘可能多地新增細節，越詳細越好，我們使用了不同的日誌等級：

• Debug，可能會發生的事情。比如，請求資訊在呼叫前會傳送給一個外部Web服務；事情發生後從API呼叫響應。
• Error，當錯誤發生時請求流並未被終止，比如第三方API的錯誤響應。
• Critical，應用程式崩潰的瞬間。

因此，你可以清晰地瞭解Error和Critical資訊。而在開發/測試環境中，Debug資訊同樣被記錄。同時，日誌被儲存在不同的檔案中，也就是Monolog庫下的“channels”。系統中有一個主日誌檔案，記錄了所有應用程式級錯誤，以及各個channel的短日誌，從單獨的檔案中記錄了來自各個channel的詳細日誌。

擴充套件性

擴充套件平臺的應用程式層並不困難，HAProxy效能並不會在短時間耗盡，唯一需要考慮的就是如何冗餘以避免單點故障。因此，當下需要做的只是新增下一個應用程式節點。

資料層

我們使用Redis和MySQL儲存所有的資料，MySQL更多作為三級快取層，而Redis則是系統的主要資料儲存。

Redis

在系統設計時，我們基於以下幾點來選擇滿足計劃需求的資料庫：

• 在儲存大量資料時不會影響效能，大約2.5億記錄
• 通常情況下多是基於特定資源的簡單GET請求，沒有查詢及複雜的SELECT操作
• 在單請求時儘可能多的獲得資源以降低延時

在經過一些調查後，我們決定使用Redis 

• 大部分我們執行的操作都具有 O（1）或O（N）複雜性， N是需要檢索鍵的數量，這意味著keyspace大小並不會影響效能。
• 通常情況下會使用MGET命令列同時檢索100個以上的鍵，這樣可以儘可能的避免網路延時，而不是在迴圈中做多重GET操作。 

我們當下擁有兩個Redis伺服器，使用主從複製模式。這兩個節點的配置相同，都是Xeon E5-2650v2@2.60GHz，128GB，SSD。記憶體限制被設定為100GB，通常情況下使用率都是100%。

在應用程式並沒有耗盡單個Redis伺服器的所有資源時，從節點主要作作備份使用，用以保證高有效性。如果主節點當機，我們可以快速的將應用程式切換到從節點。在維護和伺服器遷移時，複製同樣被執行——轉換一個伺服器非常簡單。

你可能會猜想當Redis資源被一直耗盡時的情景，所有的鍵都是持久化型別，大約佔90% keyspace，剩餘資源被全部被用於TTL過期快取。當下，keyspace已經被分為兩個部分：一個是TTL集（快取），另一個則是用於持久化資料。感謝“volatile-lru”最大化記憶體設定的可行性，最不經常使用快取鍵會被移除。如此一來，系統就可以一直保持單Redis例項同時執行兩個操作——主儲存和通用快取。

使用這個模式必須一直監視“期滿”鍵的數量：

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

“期滿”鍵數量越接近0情況越危險，這個時候管理員就需要考慮適當的分片或者是增加記憶體。

我們如何進行監控？這裡使用Icinga check，儀表盤會顯示數字是否會達到臨界點，我們還使用了Redis來視覺化“丟失鍵”的比率。

在一年後，我們已經愛上了Redis，它從未讓我們失望，這一年系統從未發生任何當機情況。

MySQL

在Redis之外，我們還使用了傳統RDBMS——MySQL。但是區別於他人，我們通常使用它作為三級快取層。我們使用MySQL儲存一些不會經常使用物件以降低Redis的資源使用率，因此它們被放到了硬碟上。這裡沒有什麼可說道的地方，我們只是儘可能地讓其保持簡單。我們使用了兩個MySQL伺服器，配置是Xeon E5-1620@3.60GHz，64GB RAM，SSD。兩個伺服器使用本地、非同步的主-主複製。此外，我們使用一個單獨的從節點作為備份。

MySQL的高可用性

在應用程式中，資料庫永遠是最難的瓶頸。當前，這裡還不需要考慮橫向擴充套件操作，我們多是縱向擴充套件Redis和MySQL伺服器。當下這個策略還存在一定的發展空間，Redis執行在一個126GB記憶體的伺服器上，擴充套件到256GB也並不困難。當然，這樣的伺服器也存在劣勢，比如快照，又或是是簡單的啟動——Redis伺服器啟動需要很長的時間。

在縱向擴充套件失效後進行的必然是橫向擴充套件，值得高興的是，專案開始時我們就為資料準備了一個易於分片的結構：

在Redis中，我們為記錄使用了4個“heavy”型別。基於資料型別，它們可以分片到4個伺服器上。我們避免使用雜湊分片，而是選擇基於記錄型別分片。這種情況下，我們仍然可以執行MGET，它始終在一種型別鍵上執行。

在MySQL上，結構化的表格非常易於向另一臺伺服器上遷移——同樣基於記錄型別（表格）。當然，一旦基於記錄型別的分片不再奏效，我們將轉移至雜湊。

學到的知識 

• 不要隨便共享你的資料庫給別人用。有一次，一個前端網站希望將會話處理切換到Redis，所以就直接連線了一個，它耗盡了Redis的快取空間，以至於應用程式再也不能儲存下一個快取鍵了。所有的快取應該在 MySQL 的結果集佔用大量開銷時才進行儲存。
• 日誌越詳細越好。如果log-lines中沒有足夠的資訊，快速Debug問題定位將成為難點。如此一來，你不得不等待一個又一個問題發生，直到找到根結所在。
• 架構中使用複雜的框架並不意味著低效能。許多人驚訝我們使用全堆疊框架來支撐如此流量應用程式，其祕訣在於更聰明的使用工具，否則即使是Node.js也可能變得很慢。選擇一個提供良好開發環境的技術，沒有人期望使用一堆不友好的工具，這將降低開發團隊士氣。