[转]Instagram 架构分析笔记

这是一篇旧文，值得一读， 就转来了：

2012 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。
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2 c6 X' S) D( X. lInstagram 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。

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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0 ]; ?4 j4 _; o7 uInstragram.png

Instagram 开发团队奉行的三个核心原则：
- q8 q- j+ K* ^
5 o2 `3 J9 m" \% U* h: R0 N    Keep it very simple (极简主义)
     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)

6 f' l5 v6 F9 v& COS/主机
" N* W3 @2 t, k- K- ~) [4 ~
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。

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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应用服务器

: y7 z3 C0 h* |9 U: r$ M% v 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。

8 v- G6 w6 }% ?4 Z; X 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

% j' Q( y5 P+ w, A* ]2 Y+ {  ` 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。
; b5 I, ~' f( ?: M/ a1 |1 T/ o
2 U; Z. ^1 N( h! }4 Q4 L" u% t 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。

管理内存中的数据，vmtouch 这个小工具值得推荐。
: v/ f7 d* R/ x( G2 i4 g) r
) K1 S. _2 h2 `  gPostgreSQL 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。
# H: J) b8 P  P6 W: i" x+ y
1 ?2 H' v+ |' p0 X0 m( ^# | 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。
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$ E- k& L) q; ?; t. D- ]5 tInstagram 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。

, [+ v; D& D- d9 q& {/ Y 使用了 Apache Solr 承担 Geo-search API 的工作，Solr 简单的 JSON 接口也不错。
% w0 E. K: r( ?
$ p1 m' Y% I, H9 U0 h7 ^1 H 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。
) O( U7 A; |" X( v/ q
9 |  x2 L+ Y6 O/ C4 p) ]: U 任务队列/发布通知
1 ~8 r. r) p! `$ B1 ~; r$ z7 V
队列服务使用 Gearman ，通知系统则使用 pyapns 来实现。

. \% z0 S5 `& J: `- q1 e 监控
: F% v/ M8 @/ R+ x
8 M; _  ~  t% ^* \/ A* y2 T1 T, b 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。

$ U/ E0 y6 ^# e4 {* f 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；

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。

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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