[转]Instagram 架构分析笔记

这是一篇旧文，值得一读， 就转来了：

7 D  f5 q; Z' P1 w2012 年4月10日凌晨消息，Instagram 被 Facebook 以10亿美金收购。团队规模：13 人。

Instagram 团队上个月才迎来第 7 名员工，是的，7个人的团队。作为 iPhone 上最火爆的图片类工具，instagram 用户数量已经超过 1400 万，图片数量超过 1.5 亿张。不得不说，这真他妈是个业界奇迹。
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几天前，只有三个人的 Instagram 工程师团队发布了一篇文章：What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies，披露了 Instagram 架构的一些信息，足够勾起大多数人的好奇心。读罢做点笔记，各种线索还是有一定参考价值的。能打开原文的建议直接读原文。
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/ C, \( i$ A6 {5 [. h( u* K$ _$ P" a Instagram 开发团队奉行的三个核心原则：
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0 G/ R' {5 ?( E+ E  r    Keep it very simple (极简主义)
- a- F& p: c* ~2 m, G/ ?4 M     Don't re-invent the wheel (不重复发明轮子)
     Go with proven and solid technologies when you can(能用就用靠谱的技术)
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OS/主机
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操作系统的选择，在Amazon EC2上跑 Ubuntu Linux 11.04 (Natty Narwhal) ，这个版本经过验证在 EC2 上够稳定。因为只有三名工程师，只有三名工程师，所以自己部署机器到 IDC 是不靠谱的事情。幸好有亚马逊。
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负载均衡
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此前曾用过两台 Nginx 做 DNS 轮询承载前端请求，这样做会有副作用，现在已经迁移到Amazon的ELB(Elastic Load Balancer)，起了三个 Nginx 实例，在 ELB 层停掉了 SSL , 以缓解 CPU 压力。DNS 服务使用 Amazon Route53 服务。
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! O+ l4 @+ T& w7 Y  \) }. M( g3 Q 应用服务器
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8 l- H' |3 ]- x* F& h7 C/ e 启用了 25 个 Django 实例，运行在 High-CPU Extra-Large 类型的服务器实例上，之所以用 High-CPU Extra-Large 实例是因为应用请求是 CPU 密集型而非 IO 密集型。
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0 L( z8 }" B& Y$ ^7 C' {% q 使用 Gunicorn 作为 WSGI 服务器。过去曾用过 Apache 下的 mod_wsgi 模块，不过发现 Gunicorn 更容易配置并且节省 CPU 资源。使用 Fabric 加速部署。

数据存储

) f# e2 n; o( q6 g. C# g 用户信息、图片元数据、标签等大部分数据存储在 PostgreSQL 中。主要的 Shard 数据库集群有 12个节点。

实践中发现 Amazon 的网络磁盘系统单位时间内寻道能力不行，所以有必要将数据尽量放到内存中。创建了软 RAID 以提升 IO 能力，使用的 Mdadm 工具进行 RAID 管理。
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管理内存中的数据，vmtouch 这个小工具值得推荐。
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PostgreSQL 设置为 Master-Replica 方式，流复制模式。利用 EBS 的快照进行数据库备份。使用 XFS 文件系统，以便和快照服务充分配合。 使用 repmgr 这个小工具做 PostgreSQL 复制管理器器。
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连接池管理，用了 Pgbouncer。Christophe Pettus 的文章包含了不少 PostgreSQL 数据库的信息。
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TB 级别的海量图片存储在 Amazon S3 上，CDN 采用的也是 Amazon 的服务，CloudFront。

Instagram 也是 Redis 的重度用户，Feed 以及 Session 信息都用 Redis 处理，Redis 也是以 Master-Replica 方式部署。在 Replica 节点上进行数据备份。
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7 [9 ~6 M8 i* B! W/ ]6 u 使用了 Apache Solr 承担 Geo-search API 的工作，Solr 简单的 JSON 接口也不错。
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缓存使用了 6 个 Memcached 实例，库使用 pylibmc 和 libmemcached。亚马逊也提供缓存服务－Elastic Cache service ，Instagram 也有尝试，不过不便宜。

% z+ S) K- L: C4 V. ~/ s) t 任务队列/发布通知
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. _9 e3 P4 q+ T8 J0 I6 h6 q 队列服务使用 Gearman ，通知系统则使用 pyapns 来实现。

& K& C; z) X/ \5 ]4 G' V 监控

- u+ ]; G: X+ \# J" M2 K2 d6 c 前面提及的服务器实例数量加起来，的确有100多个，有效的监控是相当有必要的。使用 Munin 作为主要监控工具 , 也写了不少定制插件，外部监控用 Pingdom 的服务。通知服务使用PagerDuty。

7 `$ H% ^% m8 J) K4 @9 N 对于 Python 的错误报告，使用 Disqus 团队开源的 Sentry 来处理。
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几个感想

0）轻装上阵说起来容易，做起来非常难。这也是 Instagram 团队目前最令人着迷的地方；
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1）Python 社区已经足够成熟，各个环节上都已经有不错的解决方案了。
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2）如果要问我最大的一个感慨，我要说：Amazon 真是一家伟大的公司，甚至比 Google 还伟大


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