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twitter怎么锁自己主页(推特怎么锁主页)

Twitter是全球最大的社交网络之一,如果让我们从0开始设计twitter的系统架构,该怎么做呢?有哪些服务是必须的?有哪些点需要提前考虑?这篇文章简单介绍了设计类twitter系统的思路并在最后给出了参考设计。原文:Twitter System Architecture

Twitter是全球领先的在线社交网络服务,用户可以在这里发布和阅读被称为“推文”的短消息。在系统架构设计面试过程中,当被问及如何设计Twitter时,大多数候选人都会将其设计为单体服务。然而,将Twitter这样的大型服务设计为单体,表明候选人缺乏设计分布式系统的经验。从微服务甚至lambda(或函数)的角度来设计分布式系统在今天是很正常的选择。目前的趋势是,没有人会将新服务设计为单体,公司正逐渐将其庞大的单体服务转换为一组微服务。因此,候选人应该以微服务的方式设计Twitter。

功能需求
  1. 用户可以发布或分享新的推文
  2. 每条推文最多不超过140个字符
  3. 用户可以删除推文,但不能更新/编辑发布的推文(写操作)
  4. 户可以标记喜欢的推文(写操作)
  5. 用户可以关注或取消关注另一个用户(写操作),关注一个用户意味着用户可以看到其他用户在他的时间线上的推文
  6. 可以生成两种类型的时间线(读操作),用户时间线由他最后N个推文组成,主页时间线由他正在关注的用户的热门推文按照时间降序生成
  7. 用户可以根据关键字搜索推文(读操作)
  8. 用户需要有一个帐户来发布或读取推文(暂时使用外部身份服务)
  9. 用户可以注册和删除帐户
  10. Twitter支持包含文字和图片/视频的推文,但在我们当前的设计中,将只支持文本
  11. 分析/监视服务,以确定其负载、运行状况和功能
  12. 分析还可为用户提供关于关注谁、推文通知、热门话题、推送通知和分享推文的意见或建议

非功能需求
  1. 服务的高可用是最重要的需求,这意味着用户可以在自己的主页时间线上阅读推文,而感受不到任何停顿
  2. 生成时间线的时间最长不得超过半秒
  3. 不需要强一致性,只需要最终一致性,可以使用关键词数据库用于搜索基于关键词的推文
  4. 随着用户和推文的增加,系统负载也在增加,因此系统应该具有可伸缩性
  5. 持久化用户数据

现在我们来做一些计算。

  • 日活跃用户平均请求/天 = 150M*60/86400 = 100k /秒
  • 峰值用户 = 平均并发用户* 3 = 300k
  • 三月内最大峰值用户数 = 峰值用户数*2 = 600k
  • 读QPS = 300k
  • 写QPS = 5k


twitter服务的概要设计

由于系统的复杂性,可以将其划分为若干个服务,其中包括若干个微服务。

  1. 推文服务
  2. 用户时间线服务
  3. 扇出服务
  4. 主页时间线服务
  5. 社交网络服务
  6. 搜索服务

下面是twitter服务中不同逻辑组件或微服务架构。

twitter服务的详细设计

所有微服务都可以被称为模块。

1. 推文服务
  • 接收用户推文,转发用户推文到关注者时间线和搜索服务
  • 存储用户信息,推文信息,包括用户的推文数量以及用户喜欢的状态
  • 包括应用服务器、分布式的内存缓存以及后端的分布式数据库,或者使用直接由数据库(例如Redis)支持的内存缓存

然后我们看一下tweet服务的数据库表结构。

用户表包含用户的所有信息,推文表存储所有推文,Favorite_tweet表存储了喜欢的推文记录,也就是说,每当用户喜欢一条推文时,就会在Favorite_tweet表中插入一条记录。

2. 生成唯一的推文Id

当用户调用postTweet()时,调用会发送给应用服务器。应用服务器为该推文生成一个唯一的id,同样的机制也可以用来为推文生成短URL。另一个方式是基于应用服务器的UUID。推文ID生成后,应用服务器将该推文插入分布式缓存和数据库的tweet表中。由于需要在执行推文的创建/更新/删除操作的同时更新缓存和数据库,所以我们使用缓存透写机制。

3. 可扩展性设计
  • 我们可以将分布式缓存和数据库划分为多个分区和副本。
    • 基于用户ID分片
    • 基于推文ID分片
    • 基于用户ID和推文ID进行两层/级别分片

4. 社交网络服务
  • 实现Following API,跟踪用户之间的关注关系
  • 包括应用服务器、分布式缓存和数据库
  • 用于存储用户关系的数据库表结构

  • Following API
    • 将被关注用户的时间线异步合并到关注者的信息事件流中
    • 取消关注一个用户后,从关注者的事件流中异步删除他的推文
    • 异步的从信息事件流中挑选推文
    • 之所以需要异步操作,是因为这个过程比较慢,而用户在关注和取消关注其他用户时,希望很快得到反馈
    • 异步的缺点是用户在取消关注后,如果刷新信息事件流,会发现这些信息仍然存在,但最终它们会被删除
5. 用户时间线服务
  • 返回用户的时间线,以降序排列的方式包含用户所有推文。此服务可用于主页时间线或其他用户的时间线。
  • 该服务包括应用服务器和分布式内存缓存,但没有涉及该服务的数据库。
  • 用户时间线是使用包含用户推文链接列表的数据结构设计的

  • 当用户发布一条推文时,tweet服务调用用户时间线服务,将该推文插入到用户时间线的推文列表顶部,运算复杂度为O(1)。
  • 此外,分析仪表板可以配置参数K,表示可以保留的推文个数,K默认为1000,表示保留用户时间线轴中的最后K条推文。
  • 在用户时间线列表中,推文按creationTime降序存储。当用户时间线列表达到最大K条推文时,最老的条目将被删除。
6. 扇出服务
  • 将新推文转发到搜索和主页时间线服务,以及其他组件/微服务,比如趋势服务或通知服务
  • 由多个分布式队列组成
  • 当用户发送一条推文消息时,该服务把消息放入推文队列,社交网络服务必须获得用户的关注者列表,并在第二组队列中插入尽可能多的消息。对于名人用户来说,他们拥有非常多的粉丝,其粉丝数甚至超过了每次推送的阈值。那么,如何处理这个问题呢?
  • 该服务是一个先进先出的任务队列列表,处理共享相同列表的任务,并在完成后反馈给队列服务器。队列服务器是异步任务的重要组成部分,其执行的任务可能不会立即收到响应,但却能够保证最终一致性。
7. 主页时间线服务
  • 显示用户的主页时间线
  • 包括来自其他关注的用户的推文,按照推文的creationTime降序显示。
  • 其设计类似于用户时间线服务。
  • 但是比用户时间线服务稍微复杂一点,因为用户将插入最新的推文,并且当推文数量超过K值时需要删除最老的推文,如果用户关注了很多其他用户,服务还需要一些机制来给不同关注用户的推文赋予不同的权重。
8. 搜索服务
  • 为用户提供搜索查询服务
  • 扇出服务将推文传递给搜索服务

  • Ingester(或ingestion engine):给推文标记上许多标签、术语或关键字。例如这条推文:“我想成为像亚马逊的杰夫·贝索斯一样非常富有的人”,它会过滤掉那些在搜索中没有用的词。除了杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)和亚马逊(Amazon),所有其他词都将被丢弃。Ingester可以通过配置或数据库获得词汇表。
  • 一个叫做“词根提取”的过程对剩下的单词进行分析,以确定它们的词根。Stemming是处理词干、词根或词根的词形变化(或派生)的过程。因此,会在数据库中保存一个查找表。这种方法的优点是可以简单、快速、轻松的处理异常。缺点是新的或不熟悉的单词即使是完全符合规则的,也不会被处理。
  • 传递到搜索索引
  • 搜索索引微服务将创建反向索引,并存储从内容(如单词)到其所在文档或一组文档中的位置的术语映射索引,在我们的例子中,这是一个或一组推文。
  • Blender服务:在twitter平台上为用户提供搜索查询。当请求搜索查询时,首先确定搜索条件,然后进行词干分析,最后使用词根在术语的倒排索引上运行搜索查询。
9. 照片和视频
  • 使用NoSQL数据库
  • 媒体文件(使用文件系统)
  • 数据表格式


twitter的网络

twitter的最终详细设计

系统设计

数据架构

参考文档

  1. http://highscalability.com/blog/2011/11/29/datasift-architecture-realtime-datamining-at-120000-tweets-p.html
  2. https://www.codekarle.com/system-design/Twitter-system-design.html
  3. https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2017/the-infrastructure-behind-twitter-scale
  4. http://highscalability.com/blog/2013/7/8/the-architecture-twitter-uses-to-deal-with-150m-active-users.html

References: Twitter System Architecture: https://medium.com/interviewnoodle/twitter-system-architecture-8dafce16aec4

你好,我是俞凡,在Motorola做过研发,现在在Mavenir做技术工作,对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI等技术始终保持着浓厚的兴趣,平时喜欢阅读、思考,相信持续学习、终身成长,欢迎一起交流学习。来源:微信DeepNoMind

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