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Twitter系統運維經驗

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最近看到的另外一個介紹Twitter技術的視頻[ Slides ] [ Video (GFWed)],這是Twitter的John Adams在 Velocity 2009 的一個演講,主要介紹了Twitter在系統運維方面一些經驗。 本文大部分整理的觀點都在Twitter(@ xmpp )上發過,這里全部整理出來并補充完整。

Twitter沒有自己的硬件,都是由NTTA來提供,同時NTTA負責硬件相關的網絡、帶寬、負載均衡等業務,Twitter operations team 只關注核心的業務,包括Performance,Availability,Capacity Planning容量規劃,配置管理 等,這個可能跟國內一般的互聯網公司有所區別。

1. 運維經驗

* Metrics

Twitter的監控后臺幾乎都是圖表(critical metrics),類似駕駛室的轉速表,時速表,讓操作者可以迅速的了解系統當前的運作狀態。聯想到我們做的類似監控后臺,數據很多,但往往還需要瀏覽者 做二次分析判斷,像這樣滿屏都是圖表的方法做得還不夠,可以學習下這方面經驗。 據John介紹可以從圖表上看到系統的瓶頸-系統最弱的環節(web, mq, cache, db?)
根據圖表可以科學的制定系統容量規劃,而不是事后救火。 Twitter operation dashboard

* 配置管理

每個系統都需要一個自動配置管理系統,越早越好,這條一整理發到Twitter上去之后引起很多回應。

* Darkmode

配置界面可以enable/disable 高計算消耗或高I/O的功能,也相當于優雅降級,系統壓力過大時取消一些非核心但消耗資源大的功能。

* 進程管理

Twitter做了一個”Seppaku” patch, 就是將Daemon在完成了n個requests之后主動kill掉,以保持健康的low memory狀態,這種做法據了解國內也有不少公司是這樣做。

* 硬件

Twitter將CPU由AMD換成Xeon之后,獲得30%性能提升,將CPU由雙核/4核換成8核之后,減少了40%的CPU, 不過John也說,這種升級不適合自己購買硬件的公司。

2. 代碼協同經驗

* Review制度

Twitter有上百個模塊,如果沒有一個好的制度,容易引起代碼修改沖突,并把問題帶給最終用戶。所以Twitter有一強制的source code review制度, 如果提交的代碼的svn comment沒有”reviewed by xxx”, 則pre-commit腳本會讓提交失敗, review過的代碼提交后會通過自動配置管理系統應用到上百臺服務器上。 有@xiaomics同學在Twitter上馬上就問,時間成本能否接受?如果有緊急功能怎么辦?個人認為緊急修改時有兩人在場,一人修改一人 review也不是什么難事。

* 部署管理

從部署圖表可以看到每個發布版本的CPU及latency變化,如果某個新版本latency圖表有明顯的向上跳躍,則說明該發布版本存在問題。另外在監控首頁列出各個模塊最后deploy版本的時間,可以清楚的看到代碼庫的現狀。

* 團隊溝通

Campfire來協同工作,campfire有點像群,但是更適合協同工作。對于Campfire就不做更多介紹,可參考 Campfire 官方說明。

3. cache

  • Memcache key hash, 使用FNV hash 代替 MD5 hash,因為FNV更快。
  • 開發了Cache Money plugin(Ruby), 給應用程序提供 read-through, write-through cache , 就像一個db訪問的鉤子,當讀寫數據庫的時候會自動更新cache, 避免了繁瑣的cache更新代碼。
  • “Evictions make the cache unreliable for important configuration data”,Twitter使用memcache的一條經驗是,不同類型的數據需放在不同的mc,避免eviction,跟作者前文 Memcached數據被踢(evictions>0)現象分析 中的一些經驗一致。
  • Memcached SEGVs, Memcached崩潰(cold cache problem)據稱會給這種高度依賴Cache的Web 2.0系統帶來災難,不知道Twitter具體怎么解決。
  • 在Web層Twitter使用了Varnish作為反向代理,并對其評價較高。
轉自:http://timyang.net/

Twitter系統運維經驗


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