http://www.infoq.com/cn/presentations/9-months-achieve-large-number-users-scalable-architecture
http://segmentfault.com/a/1190000002924334
在不同阶段选择最适合自己的方案
http://segmentfault.com/a/1190000000383231
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在不同阶段选择最适合自己的方案
首先先从架构上来说，看下美拍经历的几个阶段：
- 极简化设计（快速发布上线）
- 保持简单行设计（产品快速迭代）
- 可扩展和高可用保证（用户量到一定量级）
- 高可扩展和高可用保证
然后我们来看下美拍一路走来遇到的问题：
- MySQL慢查询
- MySQL写入瓶颈
- redis超时
- memcached命中率奇低
- 服务相互依赖
- 监控报警不稳定
- CDN服务各种故障
- 添加字段成本高
- 量级上来后，MySQL继续慢
然后，我们按服务维度把每一个服务拆开，看下每一个服务在美拍架构上的迭代过程。
一、MySQL
MySQL是最重要的一个服务，在美拍架构里经历了多次迭代。在第一版直接就是一个实例，为了保持代码的简单，业务逻辑能在数据库里做的都放到数据库做了，比如Feed功能，直接用MySQL的join查询。
但是后来就出现了一些慢查询的情况，这时候做了主从，做读写分离，多个从库用来做查询。再到后来出现写入也慢的情况，这时候也没有做架构上的优化，而是升级硬件，因为现在正是业务高速发展阶段，需要极简化设计，这个阶段更多精力要放在业务开发上（估计当时也木有招到合适的人:)）。
过了一段时间又开始出现写入慢的情况，这时候才开始做分表。但是等到了重心放在扩展性和可用性上时，又遇到了新的问题，一个很大的问题还是写入慢，另外一个就是随着数据量的增大，添加字段成本特别的高。针对这两个问题做了下面两个方案：
- 异步写入，做到前端永远可写，后面复杂的事情放到队列里面去异步的做
- 索引和数据分离，把需要索引的字段单独拆出来一个表，其他数据用kv存储，value就是所有属性和值的pb二进制数据，解决家字段困难的问题
这个时候针对MySQL的架构优化才告了一段落 :)
二、缓存
缓存主要用到了memcache和redis（redis应该主要是用在队列和计数服务）。在量比较小的时候就是简单粗暴的用，但是很快就遇到了redis超时的问题，这时候对redis扩容，使用多slave架构。然后是rdb dump时影响用户请求的问题，解决方法一是在凌晨访问量低的时候才去dump，二是用不对外服务的机器来做dump。
然后memcached遇到了命中率很低的问题，一个大问题就是容量瓶颈，这没啥好说的，扩容（小军有提到，要随时做好扩容的准备）。另外一个就是slab calcification的问题（又叫slab钙化问题，这个是memcached的内存分配机制导致的，简单来说就是memcached会内存分成N个slab，当新添加一个内存对象时会根据这个对象的大小来选择不同的slab，如果没有合适的就会创建一个slab，那如果这时候剩余内存不足以分配一个slab呢？这时候就出现了钙化问题了），美拍当时的解决办法是核心业务隔离部署，避开这个问题。
到可用性保证阶段，缓存的可用性就更加的非常的重要了，缓存挂了可能就整个系统都挂了，很难收场，所以就要保证缓存的可用性。这时候做了主从的优化，master也承担读查询，以保证缓存热度，slave穿透到master，master穿透到slave，防止单点故障。
三、运维
在初期只是简单的监控告警，有时候出问题了可能收不到告警或者看不到是啥地方出问题，后来逐渐完善监控告警，且监控告警是用配置比较高的服务器，保证监控告警的可用性。然后假如更多监控维度和更多日志，方便定位问题。对依赖的第三方服务和资源做开关，出问题时可以通过服务的开关保证核心路径可用。
四、第三方服务
主要提到的是CDN服务。其中一个很大的问题就是DNS被攻击、被劫持，除了和运营商保持沟通外，还做了多服务商配合的策略，比如同样的数据在多个云服务那里做冗余，客户端在访问时如果出现问题就切换到其他的访问地址，并且在客户端做了服务端可用性探测。这也是个非常有价值的经验。
五、技术栈
整个看下来会发现美拍的架构做的非常的稳，小军也有提到，在项目初期高速发展阶段做架构时要克服对完美架构的欲望、克服对新技术的欲望，先让系统跑起来。
但是在整个迭代过程中，美拍也一直在引入新技术，比如在团队不太熟悉时先在部分业务上使用MongoDB，在注重可扩展和可用性阶段，引入java做业务逻辑，引入c做底层基础服务。
