有哪些支撐StackOverflow運(yùn)營的網(wǎng)站硬件配置

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問答社區(qū)網(wǎng)絡(luò) StackExchange 由 100 多個(gè)網(wǎng)站構(gòu)成，其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow。StackExchang 有 400 萬用戶，每月 5.6 億 PV，但只用 25 臺服務(wù)器，并且 CPU 負(fù)荷并不高。

它沒有使用云計(jì)算，因?yàn)樵朴?jì)算可能會拖慢速度，更難優(yōu)化和更難排除系統(tǒng)故障。

StackOverflow 仍然使用微軟的架構(gòu)，它非常實(shí)際，微軟的基礎(chǔ)設(shè)施能有效工作，又足夠廉價(jià)，沒有令人信服的理由需要做出改變。但這并不表示它不使用 Linux，它將 Linux 用在有意義的地方。

它的 Windows 服務(wù)器運(yùn)行的操作系統(tǒng)版本是 Windows 2012 R2，Linux 服務(wù)器運(yùn)行 Centos 6.4。

網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫 MS SQL 大小 2TB，全都儲存在 SSD 上，它有 11 臺運(yùn)行 IIS 的 Web 服務(wù)器，2 臺運(yùn)行 HAProxy 的負(fù)載均衡服務(wù)器，2 臺運(yùn)行 Redis 的緩存服務(wù)器。

StackOverflow 是一個(gè) IT 技術(shù)問答網(wǎng)站，用戶可以在網(wǎng)站上提交和回答問題。當(dāng)下的 StackOverflow 已擁有 400 萬個(gè)用戶，4000 萬個(gè)回答，月 PV5.6 億，世界排行第 54。然而值得關(guān)注的是，支撐他們網(wǎng)站的全部服務(wù)器只有 25 臺，并且都保持著非常低的資源使用率，這是一場高有效性、負(fù)載均衡、緩存、數(shù)據(jù)庫、搜索及高效代碼上的較量。近日，High Scalability 創(chuàng)始人 Todd Hoff 根據(jù) Marco Cecconi 的演講視頻“ The architecture of StackOverflow”以及 Nick Craver 的博文“ What it takes to run Stack Overflow”總結(jié)了 StackOverflow 的成功原因。

意料之中，也是意料之外，Stack Overflow 仍然重度使用著微軟的產(chǎn)品。他們認(rèn)為既然微軟的基礎(chǔ)設(shè)施可以滿足需求，又足夠便宜，那么沒有什么理由去做根本上的改變。而在需要的地方，他們同樣使用了 Linux。究其根本，一切都是為了性能。

另一個(gè)值得關(guān)注的地方是，Stack Overflow 仍然使用著縱向擴(kuò)展策略，沒有使用云。他們使用了 384GB 的內(nèi)存和 2TB 的 SSD 來支撐 SQL Servers，如果使用 AWS 的話，花費(fèi)可想而知。沒有使用云的另一個(gè)原因是 Stack Overflow 認(rèn)為云會一定程度上的降低性能，同時(shí)也會給優(yōu)化和排查系統(tǒng)問題增加難度。此外，他們的架構(gòu)也并不需要橫向擴(kuò)展。峰值期間是橫向擴(kuò)展的殺手級應(yīng)用場景，然而他們有著豐富的系統(tǒng)調(diào)整經(jīng)驗(yàn)去應(yīng)對。該公司仍然堅(jiān)持著 Jeff Atwood 的名言——硬件永遠(yuǎn)比程序員便宜。

Marco Ceccon 曾提到，在談及系統(tǒng)時(shí)，有一件事情必須首先弄明白——需要解決問題的類型。首先，從簡單方面著手，StackExchange 究竟是用來做什么的——首先是一些主題，然后圍繞這些主題建立社區(qū)，最后就形成了這個(gè)令人敬佩的問答網(wǎng)站。

其次則是規(guī)模相關(guān)。StackExchange 在飛速增長，需要處理大量的數(shù)據(jù)傳輸，那么這些都是如何完成的，特別是只使用了 25 臺服務(wù)器，下面一起追根揭底：

狀態(tài)

StackExchange 擁有 110 個(gè)站點(diǎn)，以每個(gè)月 3 到 4 個(gè)的速度增長。
400 萬用戶
800 萬問題
4000 萬答案
世界排名 54 位
每年增長 100%
月 PV 5.6 億萬
大多數(shù)工作日期間峰值為 2600 到 3000 請求每秒，作為一個(gè)編程相關(guān)網(wǎng)站，一般情況下工作日的請求都會高于周末
25 臺服務(wù)器
SSD 中儲存了 2TB 的 SQL 數(shù)據(jù)
每個(gè) web server 都配置了 2 個(gè) 320G 的 SSD，使用 RAID 1
每個(gè) ElasticSearch 主機(jī)都配備了 300GB 的機(jī)械硬盤，同時(shí)也使用了 SSD
Stack Overflow 的讀寫比是 40:60
DB Server 的平均 CPU 利用率是 10%
11 個(gè) web server，使用 IIS
2 個(gè)負(fù)載均衡器，1 個(gè)活躍，使用 HAProxy
4 個(gè)活躍的數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)，使用 MS SQL
3 臺實(shí)現(xiàn)了 tag engine 的應(yīng)用程序服務(wù)器，所有搜索都通過 tag
3 臺服務(wù)器通過 ElasticSearch 做搜索
2 臺使用了 Redis 的服務(wù)器支撐分布式緩存和消息
2 臺 Networks（Nexus 5596 + Fabric Extenders）
2 Cisco 5525-X ASAs
2 Cisco 3945 Routers
主要服務(wù) Stack Exchange API 的 2 個(gè)只讀 SQL Servers
VM 用于部署、域控制器、監(jiān)控、運(yùn)維數(shù)據(jù)庫等場合

平臺

ElasticSearch
Redis
HAProxy
MS SQL
Opserver
TeamCity
Jil——Fast .NET JSON Serializer，建立在 Sigil 之上
Dapper——微型的 ORM
UI

UI 擁有一個(gè)信息收件箱，用于新徽章獲得、用戶發(fā)送信息、重大事件發(fā)生時(shí)的信息收取，使用 WebSockets 實(shí)現(xiàn)，并通過 Redis 支撐。
搜索箱通過 ElasticSearch 實(shí)現(xiàn)，使用了一個(gè) REST 接口。
因?yàn)橛脩籼岢鰡栴}的頻率很高，因此很難顯示最新問題，每秒都會有新的問題產(chǎn)生，從而這里需要開發(fā)一個(gè)關(guān)注用戶行為模式的算法，只給用戶顯示感興趣的問題。它使用了基于 Tag 的復(fù)雜查詢，這也是開發(fā)獨(dú)立 Tag Engine 的原因。
服務(wù)器端模板用于生成頁面。

服務(wù)器

25 臺服務(wù)器并沒有滿載，CPU 使用率并不高，單計(jì)算 SO（Stack Overflow）只需要 5 臺服務(wù)器。
數(shù)據(jù)庫服務(wù)器資源利用率在 10% 左右，除下執(zhí)行備份時(shí)。
為什么會這么低？因?yàn)閿?shù)據(jù)庫服務(wù)器足足擁有 384GB 內(nèi)存，同時(shí) web server 的 CPU 利用率也只有 10%-15%。
縱向擴(kuò)展還沒有遇到瓶頸。通常情況下，如此流量使用橫向擴(kuò)展大約需要 100 到 300 臺服務(wù)器。
簡單的系統(tǒng)?；?.Net，只用了 9 個(gè)項(xiàng)目，其他系統(tǒng)可能需要 100 個(gè)。之所以使用這么少系統(tǒng)是為了追求極限的編譯速度，這點(diǎn)需要從系統(tǒng)開始時(shí)就進(jìn)行規(guī)劃，每臺服務(wù)器的編譯時(shí)間大約是 10 秒。
11 萬行代碼，對比流量來說非常少。
使用這種極簡的方式主要基于幾個(gè)原因。首先，不需要太多測試，因?yàn)?Meta.stackoverflow 本來就是一個(gè)問題和 bug 討論社區(qū)。其次，Meta.stackoverflow 還是一個(gè)軟件的測試網(wǎng)站，如果用戶發(fā)現(xiàn)問題的話，往往會提出并給予解決方案。
紐約數(shù)據(jù)中心使用的是 Windows 2012，已經(jīng)向 2012 R2 升級（Oregon 已經(jīng)完成了升級），Linux 系統(tǒng)使用的是 Centos 6.4。

SSD

默認(rèn)使用的是 Intel 330（Web 層等）
Intel 520 用于中間層寫入，比如 Elastic Search
數(shù)據(jù)層使用 Intel 710 和 S3700
系統(tǒng)同時(shí)使用了 RAID 1 和 RAID 10（任何4+ 以上的磁盤都使用 RAID 10）。不畏懼故障發(fā)生，即使生產(chǎn)環(huán)境中使用了上千塊 2.5 英寸 SSD，還沒碰到過一塊失敗的情景。每個(gè)模型都使用了 1 個(gè)以上的備件，多個(gè)磁盤發(fā)生故障的情景不在考慮之中。
ElasticSearch 在 SSD 上表現(xiàn)的異常出色，因?yàn)?SO writes/re-indexes 的操作非常頻繁。
SSD 改變了搜索的使用方式。因?yàn)殒i的問題，Luncene.net 并不能支撐 SO 的并發(fā)負(fù)載，因此他們轉(zhuǎn)向了 ElasticSearch。在全 SSD 環(huán)境下，并不需要圍繞 Binary Reader 建立鎖。

高可用性

異地備份——主數(shù)據(jù)中心位于紐約，備份數(shù)據(jù)中心在 Oregon。
Redis 有兩個(gè)從節(jié)點(diǎn)，SQL 有 2 個(gè)備份，Tag Engine 有 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)，elastic 有 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)，冗余一切，并在兩個(gè)數(shù)據(jù)中心同時(shí)存在。
Nginx 是用于 SSL，終止 SSL 時(shí)轉(zhuǎn)換使用 HAProxy。
并不是主從所有，一些臨時(shí)的數(shù)據(jù)只會放到緩存中
所有 HTTP 流量發(fā)送只占總流量的 77%，還存在 Oregon 數(shù)據(jù)中心的備份及一些其他的 VPN 流量。這些流量主要由 SQL 和 Redis 備份產(chǎn)生。

數(shù)據(jù)庫

MS SQL Server
Stack Exchange 為每個(gè)網(wǎng)站都設(shè)置了數(shù)據(jù)庫，因此 Stack Overflow 有一個(gè)、Server Fault 有一個(gè)，以此類推。
在紐約的主數(shù)據(jù)中心，每個(gè)集群通常都使用 1 主和 1 只讀備份的配置，同時(shí)還會在 Oregon 數(shù)據(jù)中心也設(shè)置一個(gè)備份。如果是運(yùn)行的是 Oregon 集群，那么兩個(gè)在紐約數(shù)據(jù)中心的備份都會是只讀和同步的。
為其他內(nèi)容準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫。這里還存在一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)范圍”的數(shù)據(jù)庫，用于儲存登陸憑證和聚合數(shù)據(jù)（大部分是 stackexchange.com 用戶文件或者 API）。
Careers Stack Overflow、stackexchange.com 和 Area 51 等都擁有自己獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫模式。
模式的變化需要同時(shí)提供給所有站點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫，它們需要向下兼容，舉個(gè)例子，如果需要重命名一個(gè)列，那么將非常麻煩，這里需要進(jìn)行多個(gè)操作：增加一個(gè)新列，添加作用在兩個(gè)列上的代碼，給新列寫數(shù)據(jù)，改變代碼讓新列有效，移除舊列。
并不需要分片，所有事情通過索引來解決，而且數(shù)據(jù)體積也沒那么大。如果有 filtered indexes 需求，那么為什么不更高效的進(jìn)行？常見模式只在 DeletionDate = Null 上做索引，其他則通過為枚舉指定類型。每項(xiàng) votes 都設(shè)置了 1 個(gè)表，比如一張表給 post votes，1 張表給 comment votes。大部分的頁面都可以實(shí)時(shí)渲染，只為匿名用戶緩存，因此，不存在緩存更新，只有重查詢。
Scores 是非規(guī)范化的，因此需要經(jīng)常查詢。它只包含 IDs 和 dates，post votes 表格當(dāng)下大約有 56454478 行，使用索引，大部分的查詢都可以在數(shù)毫秒內(nèi)完成。
Tag Engine 是完全獨(dú)立的，這就意味著核心功能并不依賴任何外部應(yīng)用程序。它是一個(gè)巨大的內(nèi)存結(jié)構(gòu)數(shù)組結(jié)構(gòu)，專為 SO 用例優(yōu)化，并為重負(fù)載組合進(jìn)行預(yù)計(jì)算。Tag Engine 是個(gè)簡單的 windows 服務(wù)，冗余的運(yùn)行在多個(gè)主機(jī)上。CPU 使用率基本上保持在2-5%，3 個(gè)主機(jī)專門用于冗余，不負(fù)責(zé)任何負(fù)載。如果所有主機(jī)同時(shí)發(fā)生故障，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器將把 Tag Engine 加載到內(nèi)存中持續(xù)運(yùn)行。
關(guān)于 Dapper 無編譯器校驗(yàn)查詢與傳統(tǒng) ORM 的對比。使用編譯器有很多好處，但在運(yùn)行時(shí)仍然會存在 fundamental disconnect 問題。同時(shí)更重要的是，由于生成 nasty SQL，通常情況還需要去尋找原始代碼，而 Query Hint 和 parameterization 控制等能力的缺乏更讓查詢優(yōu)化變得復(fù)雜。
編碼

流程
大部分程序員都是遠(yuǎn)程工作，自己選擇編碼地點(diǎn)
編譯非?？?br/>然后運(yùn)行少量的測試
一旦編譯成功，代碼即轉(zhuǎn)移至開發(fā)交付準(zhǔn)備服務(wù)器
通過功能開關(guān)隱藏新功能
在相同硬件上作為其他站點(diǎn)測試運(yùn)行
然后轉(zhuǎn)移至 Meta.stackoverflow 測試，每天有上千個(gè)程序員在使用，一個(gè)很好的測試環(huán)境
如果通過則上線，在更廣大的社區(qū)進(jìn)行測試
大量使用靜態(tài)類和方法，為了更簡單及更好的性能
編碼過程非常簡單，因?yàn)閺?fù)雜的部分被打包到庫里，這些庫被開源和維護(hù)。.Net 項(xiàng)目數(shù)量很低，因?yàn)槭褂昧松鐓^(qū)共享的部分代碼。
開發(fā)者同時(shí)使用 2 到 3 個(gè)顯示器，多個(gè)屏幕可以顯著提高生產(chǎn)效率。
緩存

緩存一切
5 個(gè)等級的緩存
1 級是網(wǎng)絡(luò)級緩存，緩存在瀏覽器、CDN 以及代理服務(wù)器中。
2 級由 .Net 框架 HttpRuntime.Cache 完成，在每臺服務(wù)器的內(nèi)存中。
3 級 Redis，分布式內(nèi)存鍵值存儲，在多個(gè)支撐同一個(gè)站點(diǎn)的服務(wù)器上共享緩存項(xiàng)。
4 級 SQL Server Cache，整個(gè)數(shù)據(jù)庫，所有數(shù)據(jù)都被放到內(nèi)存中。
5 級 SSD。通常只在 SQL Server 預(yù)熱后才生效。
舉個(gè)例子，每個(gè)幫助頁面都進(jìn)行了緩存，訪問一個(gè)頁面的代碼非常簡單：
使用了靜態(tài)的方法和類。從 OOP 角度來看確實(shí)很糟，但是非?？觳⒂欣诤啙嵕幋a。
緩存由 Redis 和 Dapper 支撐，一個(gè)微型 ORM
為了解決垃圾收集問題，模板中 1 個(gè)類只使用 1 個(gè)副本，被建立和保存在緩存中。監(jiān)測一切，包括 GC 操。據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，間接層增加 GC 壓力達(dá)到了某個(gè)程度時(shí)會顯著的降低性能。
CDN Hit 。鑒于查詢字符串基于文件內(nèi)容進(jìn)行哈希，只在有新建立時(shí)才會被再次取出。每天 3000 萬到 5000 萬 Hit，帶寬大約為 300GB 到 600GB。
CDN 不是用來應(yīng)對 CPU 或I/O負(fù)載，而是幫助用戶更快的獲得答案
部署

每天 5 次部署，不去建立過大的應(yīng)用。主要因?yàn)?br/>可以直接的監(jiān)視性能
盡可能最小化建立，可以工作才是重點(diǎn)
產(chǎn)品建立后再通過強(qiáng)大的腳本拷貝到各個(gè)網(wǎng)頁層，每個(gè)服務(wù)器的步驟是：
通過 POST 通知 HAProxy 下架某臺服務(wù)器
延遲 IIS 結(jié)束現(xiàn)有請求（大約 5 秒）
停止網(wǎng)站（通過同一個(gè) PSSession 結(jié)束所有下游）
Robocopy 文件
開啟網(wǎng)站
通過另一個(gè) POST 做 HAProxy Re-enable
幾乎所有部署都是通過 puppet 或 DSC，升級通常只是大幅度調(diào)整 RAID 陣列并通過 PXE boot 安裝，這樣做非?？焖?。
協(xié)作

團(tuán)隊(duì)
SRE （System Reliability Engineering）：5 人
Core Dev（Q&A site）6-7 人
Core Dev Mobile：6 人
Careers 團(tuán)隊(duì)專門負(fù)責(zé) SO Careers 產(chǎn)品開發(fā)：7 人
Devops 和開發(fā)者結(jié)合的非常緊密
團(tuán)隊(duì)間變化很大
大部分員工遠(yuǎn)程工作
辦公室主要用于銷售，Denver 和 London 除外
一切平等，些許偏向紐約工作者，因?yàn)槊鎸γ嬗兄诠ぷ鹘涣鳎窃诰€工作影響也并不大
對比可以在同一個(gè)辦公室辦公，他們更偏向熱愛產(chǎn)品及有才華的工程師，他們可以很好的衡量利弊
許多人因?yàn)榧彝ザx擇遠(yuǎn)程工作，紐約是不錯，但是生活并不寬松
辦公室設(shè)立在曼哈頓，那是個(gè)人才的誕生地。數(shù)據(jù)中心不能太偏，因?yàn)榻?jīng)常會涉及升級
打造一個(gè)強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)，偏愛極客。早期的微軟就聚集了大量極客，因此他們征服了整個(gè)世界
Stack Overflow 社區(qū)也是個(gè)招聘的地點(diǎn)，他們在那尋找熱愛編碼、樂于助人及熱愛交流的人才。

編制預(yù)算

預(yù)算是項(xiàng)目的基礎(chǔ)。錢只花在為新項(xiàng)目建立基礎(chǔ)設(shè)施上，如此低利用率的 web server 還是 3 年前數(shù)據(jù)中心建立時(shí)購入。
測試

快速迭代和遺棄
許多測試都是發(fā)布隊(duì)伍完成的。開發(fā)擁有一個(gè)同樣的 SQL 服務(wù)器，并且運(yùn)行在相同的 Web 層，因此性能測試并不會糟糕。
非常少的測試。Stack Overflow 并沒有進(jìn)行太多的單元測試，因?yàn)樗麄兪褂昧舜罅康撵o態(tài)代碼，還有一個(gè)非?；钴S的社區(qū)。
基礎(chǔ)設(shè)施改變。鑒于所有東西都有雙份，所以每個(gè)舊配置都有備份，并使用了一個(gè)快速故障恢復(fù)機(jī)制。比如，keepalived 可以在負(fù)載均衡器中快速回退。
對比定期維護(hù)，他們更愿意依賴冗余系統(tǒng)。SQL 備份用一個(gè)專門的服務(wù)器進(jìn)行測試，只為了可以重存儲。計(jì)劃做每兩個(gè)月一次的全數(shù)據(jù)中心故障恢復(fù)，或者使用完全只讀的第二數(shù)據(jù)中心。
每次新功能發(fā)布都做單元測試、集成測試盒 UI 測試，這就意味著可以預(yù)知輸入的產(chǎn)品功能測試后就會推送到孵化網(wǎng)站，即 meta.stackexchange（原 meta.stackoverflow）。
監(jiān)視/日志

當(dāng)下正在考慮使用 http://logstash.net/做日志管理，目前使用了一個(gè)專門的服務(wù)將 syslog UDP 傳輸?shù)?SQL 數(shù)據(jù)庫中。網(wǎng)頁中為計(jì)時(shí)添加 header，這樣就可以通過 HAProxy 來捕獲并且融合到 syslog 傳輸中。
Opserver 和 Realog 用于顯示測量結(jié)果。Realog 是一個(gè)日志展示系統(tǒng)，由 Kyle Brandt 和 Matt Jibson 使用 Go 建立。
日志通過 HAProxy 負(fù)載均衡器借助 syslog 完成，而不是 IIS，因?yàn)槠涔δ鼙?IIS 更豐富。
關(guān)于云

還是老生常談，硬件永遠(yuǎn)比開發(fā)者和有效率的代碼便宜?；谀就靶?yīng)，速度肯定受限于某個(gè)短板，現(xiàn)有的云服務(wù)基本上都存在容量和性能限制。
如果從開始就使用云來建設(shè) SO 說不定也會達(dá)到現(xiàn)在的水準(zhǔn)。但毫無疑問的是，如果達(dá)到同樣的性能，使用云的成本將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于自建數(shù)據(jù)中心。
性能至上

StackOverflow 是個(gè)重度的性能控，主頁加載的時(shí)間永遠(yuǎn)控制在 50 毫秒內(nèi)，當(dāng)下的響應(yīng)時(shí)間是 28 毫秒。
程序員熱衷于降低頁面加載時(shí)間以及提高用戶體驗(yàn)。
每個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)提交都予以計(jì)時(shí)和記錄，這種計(jì)量可以弄清楚提升性能需要修改的地方。
如此低資源利用率的主要原因就是高效的代碼。web server 的 CPU 平均利用率在5% 到 15% 之間，內(nèi)存使用為 15.5 GB，網(wǎng)絡(luò)傳輸在 20 Mb/s到 40 Mb/s。SQL 服務(wù)器的 CPU 使用率在5% 到 10% 之間，內(nèi)存使用是 365GB，網(wǎng)絡(luò)傳輸為 100 Mb/s到 200 Mb/s。這可以帶來 3 個(gè)好處：給升級留下很大的空間；在嚴(yán)重錯誤發(fā)生時(shí)可以保持服務(wù)可用；在需要時(shí)可以快速回檔。我更愿意把Stack Overflow看作是能夠運(yùn)行于大規(guī)模數(shù)據(jù)下，但本身并不算大規(guī)模的（running with scale but not at scale）。意思是我們的網(wǎng)站非常有效率，但至少目前為止，我們的規(guī)模還不夠“大”。讓我們通過一些數(shù)字來介紹Stack Overflow當(dāng)前是一個(gè)怎樣的規(guī)模吧。以下是一些核心的數(shù)字，來自于不久前在一整天（24小時(shí)）內(nèi)的統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確說是2013年11月12日。這是一個(gè)典型的工作日，并且只統(tǒng)計(jì)了我們活動的數(shù)據(jù)中心，也就是我們自己的服務(wù)器。那些對CDN節(jié)點(diǎn)的請求和流量被排除在外，因?yàn)樗鼈儾⒉恢苯釉L問我們的網(wǎng)絡(luò)。

負(fù)載均衡器接受了148,084,833次HTTP請求
其中36,095,312次是加載頁面
833,992,982,627 bytes (776 GB) 的HTTP流量用于發(fā)送
總共接收了286,574,644,032 bytes (267 GB) 數(shù)據(jù)
總共發(fā)送了1,125,992,557,312 bytes (1,048 GB) 數(shù)據(jù)
334,572,103次SQL查詢（僅包含來自于HTTP請求的）
412,865,051次Redis請求
3,603,418次標(biāo)簽引擎請求
耗時(shí)558,224,585 ms (155 hours) 在SQL查詢上
耗時(shí)99,346,916 ms (27 hours) 在Redis請求上
耗時(shí)132,384,059 ms (36 hours) 在標(biāo)簽引擎請求上
耗時(shí)2,728,177,045 ms (757 hours) 在ASP.Net程序處理上
（我覺得應(yīng)該發(fā)表一篇文章介紹我們?nèi)绾慰焖俨杉@些數(shù)據(jù)，以及為什么值得耗費(fèi)精力去獲取它們）

注意以上數(shù)字包括了整個(gè)Stack Exchange網(wǎng)絡(luò)，但那并不是我們?nèi)康?。除此之外，這些數(shù)字也僅僅來自于我們?yōu)榱藱z測性能而記錄的HTTP請求?！巴?，一天有這么多個(gè)小時(shí)，你們怎么做到的？”我們把這叫做魔法，當(dāng)然有些人喜歡說成“許多個(gè)有多核處理器的服務(wù)器”，但我們依然堅(jiān)持這是魔法。以下是那個(gè)數(shù)據(jù)中心里運(yùn)行Stack Exchange網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備：

4個(gè)MS SQL 服務(wù)器
11個(gè)IIS服務(wù)器
2個(gè)Redis服務(wù)器
3個(gè)標(biāo)簽引擎服務(wù)（任何針對標(biāo)簽的請求都會訪問它們，比如/questions/tagged/c++）
3個(gè)ElasticSearch服務(wù)器
2個(gè)負(fù)載均衡器（HAProxy）
2個(gè)交換機(jī)（Nexus 5596和Fabric Extenders）
2個(gè)Cisco 5525-X ASA (可看作是防火墻)
2個(gè)Cisco 3945 Router
有圖有真相：

我們不僅僅運(yùn)行網(wǎng)站，旁邊架子上還有一些運(yùn)行著虛擬機(jī)的服務(wù)器和其他設(shè)備，它們并不直接服務(wù)于網(wǎng)站，而是進(jìn)行部署、域名控制、監(jiān)控、操作數(shù)據(jù)庫等其他工作。上面列表中的兩個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之前一直都是用作備份，直到最近才作為只讀的負(fù)載（主要用于Stack Exchange API），于是我們可以不需要太多考慮便繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模了。Web服務(wù)器有兩個(gè)分別用于開發(fā)和存儲元數(shù)據(jù)，運(yùn)行負(fù)載非常低。

 讓我們再來總結(jié)一下：

核心設(shè)備

如果除去那些多余的設(shè)備，以下是Stack Exchange運(yùn)行需要的（保持目前的性能水平）：

2個(gè)MS SQL服務(wù)器（Stack Overflow在一臺，其他的在另一臺，實(shí)際上只需一臺機(jī)器運(yùn)行還能有富余）
2個(gè)Web服務(wù)器（或許3個(gè)吧，不過我有信心2個(gè)足矣）
1個(gè)Redis服務(wù)器
1個(gè)標(biāo)簽引擎服務(wù)器
1個(gè)ElasticSearch服務(wù)器
1個(gè)負(fù)載均衡器
1個(gè)交換機(jī)
1個(gè)ASA
1個(gè)路由器
（我們真該找個(gè)機(jī)會嘗試這個(gè)配置，關(guān)閉部分設(shè)備，看看極限在哪）

現(xiàn)在還有一些虛擬機(jī)運(yùn)行在后臺，執(zhí)行一些輔助功能，比如域名控制等等。但那都是些相當(dāng)?shù)拓?fù)載的任務(wù)，我們就不做討論了，這里把重心放在Stack Overflow本身，看看它是怎樣全速加載出頁面的。如果你希望更精確全面，可以增加一個(gè)VMware虛擬機(jī)進(jìn)來，用于執(zhí)行所有的輔助工作。這樣看來并不需要很多機(jī)器，但是這些機(jī)器的規(guī)格通常在云上難以實(shí)現(xiàn)，除非你有足夠多的錢。以下是這些“增強(qiáng)型”服務(wù)器簡要的配置介紹：

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器有384GB內(nèi)存和1.8TB的SSD硬盤
Redis服務(wù)器有96GB內(nèi)存
ElasticSearch服務(wù)器有196GB內(nèi)存
標(biāo)簽引擎服務(wù)器有著我們能買得起的最快的處理器
交換機(jī)每個(gè)端口有10Gb的帶寬
Web服務(wù)器不是很特別，有32GB內(nèi)存、2個(gè)4核處理器和300GB的SSD硬盤
有些服務(wù)器有2個(gè)10Gb帶寬的接口（比如數(shù)據(jù)庫），其他有4個(gè)1Gb帶寬的
20Gb的帶寬太多余了？你還真特么說對了，活動的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器平均只利用了20Gb通道中的100-200Mb。然而，像備份、重建等等操作，根據(jù)當(dāng)前內(nèi)存和SSD硬盤的情況，可以使帶寬完全飽和，所以說這樣設(shè)計(jì)還是有意義的。

存儲設(shè)備

我們目前有大約2TB的數(shù)據(jù)庫存儲（第一個(gè)集群有18塊SSD硬盤—— 總共1.63TB，使用1.06TB；第二個(gè)集群由4塊SSD硬盤組成—— 總共1.45TB，使用889GB），這是我們在云服務(wù)器上需要的（嗯哼，又要吐槽價(jià)格了吧），請記住這全部都是SSD硬盤。歸功于存儲器良好的表現(xiàn)，我們數(shù)據(jù)庫的平均寫入時(shí)間是0毫秒，甚至超出我們能度量的精度了。算上內(nèi)存中的數(shù)據(jù)以及兩級緩存，Stack Overflow中實(shí)際的數(shù)據(jù)庫讀寫比例是40:60。你沒看錯，60%是寫操作（點(diǎn)此了解讀寫比）。此外，每個(gè)Web服務(wù)器都有兩塊320GB SSD硬盤組成的RAID1。ElasticSearch在每個(gè)區(qū)塊大約需要300GB的容量，由于我們會非常頻繁的寫入或重建索引，SSD硬盤在這里是更好的選擇。

值得注意的是我們擁有一個(gè)SAN（存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)）連接到核心網(wǎng)絡(luò)，那就是 Equal Logic PS6110X，它有24個(gè)可熱交換的10K SAS磁盤和2個(gè)10Gb的控制器。這個(gè)設(shè)備僅僅被VM服務(wù)器用作共享儲存空間以保證虛擬機(jī)高度的可用性，但并不實(shí)際支撐網(wǎng)站的運(yùn)行。換句話說，如果SAN掛掉了，在一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)站甚至無法察覺（只有虛擬機(jī)中的域名控制器能感知到）。

整合到一起

這所有的設(shè)備在一起是為了什么？性能。我們需要很高的性能，這是一個(gè)對我們來說很重要的特性。所有站點(diǎn)的首頁都是問題頁面，我們內(nèi)部把它親切地稱作Question/Show（路由的名字）。在11月12日，這個(gè)頁面平均渲染時(shí)間是28毫秒，而我們的要求是至多50ms。為了使用戶獲得更好的體驗(yàn)，我們盡一切可能縮短頁面加載的時(shí)間，哪怕只有一毫秒。在和性能有關(guān)的問題上，我們所有的開發(fā)人員都是“錙銖必較”的，這也有助于我們的網(wǎng)站保持快速響應(yīng)。以下是一些Stack Overflow上熱門頁面的平均渲染時(shí)間，數(shù)據(jù)還是來自于前面統(tǒng)計(jì)的那24小時(shí)：

Question/Show: 28 ms (2970萬次點(diǎn)擊)
User Profiles: 39 ms (170萬次點(diǎn)擊)
Question List: 78 ms (110萬次點(diǎn)擊)
Home page: 65 ms (100萬次點(diǎn)擊) （這對我們來說已經(jīng)很慢了，Kevin Montrose正在著手修復(fù)這個(gè)問題）
憑借對每一次請求的時(shí)間線的記錄，我們能夠準(zhǔn)確觀察到頁面加載的過程。我們需要這樣的數(shù)據(jù)，否則難道靠腦補(bǔ)來做決定嗎？有數(shù)據(jù)在手，我們就可以這樣監(jiān)控性能：

如果你對某個(gè)特定頁面的數(shù)據(jù)感興趣，我也很樂意發(fā)布出來。但這里我重點(diǎn)關(guān)注渲染時(shí)間，因?yàn)樗硎疚覀兊姆?wù)器需要多久來生成一個(gè)網(wǎng)頁。網(wǎng)絡(luò)傳輸速度是一個(gè)完全不同的話題了（盡管不得不承認(rèn)它也有很大的關(guān)系），不過將來我會講到的。

增長空間

非常值得一提的是我們這些服務(wù)器運(yùn)行時(shí)的使用率都非常低。比如Web服務(wù)器的CPU平均使用率為5-15%，內(nèi)存只使用了15.5GB，網(wǎng)絡(luò)流量只有20-40Mb/s；而數(shù)據(jù)庫服務(wù)器CPU平均使用率為5-10%，使用了365GB內(nèi)存，以及100-200Mb/s的網(wǎng)絡(luò)。這使我們能做到幾件重要的事情：在網(wǎng)站規(guī)模增大時(shí)不至于需要馬上升級設(shè)備；當(dāng)出現(xiàn)問題時(shí)（錯誤的查詢、代碼以及攻擊等等，無論是什么樣的問題），我們能保持網(wǎng)站始終不掛；在必要的時(shí)候降低功耗。這里有個(gè)我們Web層的監(jiān)控項(xiàng)目：

利用率如此之低的主要原因是高效的代碼。盡管本文的主題并不是這個(gè)，但是高效的代碼對挖掘服務(wù)器的性能也有著決定性的作用。做一件非必要的事情所損失的，居然比無所作為還要多——把這引申到代碼中就是說，你需要把它們改進(jìn)得更高效了。這些損失或者消耗可以是能源、硬件（你需要更多更快的服務(wù)器）、開發(fā)人員理解代碼更困難（平心而論，這個(gè)有兩面性，高效的代碼并不一定那么簡單），以及緩慢的頁面渲染——可能導(dǎo)致用戶更少地瀏覽網(wǎng)站其他頁面甚至再也不訪問你的網(wǎng)站了。低效率代碼帶來的損失可能比你想象的大很多。

到此，關(guān)于“有哪些支撐StackOverflow運(yùn)營的網(wǎng)站硬件配置”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！