# 易趣建筑
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2008/5/27/ebay-architecture.html](http://highscalability.com/blog/2008/5/27/ebay-architecture.html)
**更新 2:** eBay 的 Randy Shoup 在可伸縮性[最佳做法:eBay](http://www.infoq.com/articles/ebay-scalability-best-practices) 上的 InfoQ 上講了如何為每天服務數億用戶和超過 20 億頁面瀏覽量的秘密。 做法:按功能劃分,水平拆分,避免分布式事務,異步解耦功能,將處理移至異步流,在各個級別進行虛擬化,適當地緩存。
**更新:** [eBay 每月提供 50 億個 API 調用](http://blog.programmableweb.com/2007/11/19/ebay-serves-5-billion-api-calls-each-month/)。 我們不是看到開放式 API 之上的混搭驅動了越來越多的流量嗎? API 不再是束縛,而是您的應用程序。 從體系結構上講,開發人員和用戶使用相同的 API 來實現自己的應用程序。
誰不知道 eBay 的業務如何? 作為世界上負載最大的網站之一,這并不容易。 演講的字幕暗示了如何創建這樣一個龐然大物的系統需要真正的工程:在站點穩定性,特征速度,性能和成本之間取得平衡。
您可能無法模仿 eBay 如何擴展其系統,但是值得學習的問題和可能的解決方案。
網站:http://ebay.com
## 信息來源
* [eBay 架構](http://www.addsimplicity.com/downloads/eBaySDForum2006-11-29.pdf)-在網站穩定性,功能速度,性能和成本之間取得平衡。* [播客:eBay 的大規模交易](http://www.uie.com/BSAL/BSAL010_Rohrer_eBayScale_WAS.mp3)* [Dan Pritchett 在 eBay 上的建筑](http://www.infoq.com/interviews/dan-pritchett-ebay-architecture)接受 InfoQ 的采訪
## 平臺
* 爪哇* 甲骨文* WebSphere,servlet* 水平縮放* 分片* Mix of Windows and Unix
## 里面有什么?
This information was adapted from Johannes Ernst's [Blog](http://netmesh.info/jernst/Comments/sdforum-ebay-architecture.html)
### 統計資料
* 平均每天,它會處理 260 億條 SQL 查詢,并保持 1 億個可供購買的商品的標簽。* 注冊用戶 2.12 億,照片 10 億* 每天 10 億次頁面瀏覽,1.05 億個列表,2 PB 數據,每月 30 億次 API 調用* 從 1999 年 6 月到 2006 年第 3 季度,頁面瀏覽量,發送的電子郵件和帶寬之類的因素大約為 35。* 99.94%的可用性,衡量為“網站的所有部分對每個人都起作用”與網站的至少一部分對某些地方的某些用戶不起作用* 該數據庫已虛擬化,并且跨越了 100 多個服務器群集中的 600 個生產實例。* 15,000 個應用程序服務器,全部為 J2EE。 約有 100 組功能,也稱為“應用程序”。 “池”的概念:“處理銷售的所有機器” ...
### 架構
* 一切都計劃在問題“如果負載增加 10 倍會怎樣”。 僅縮放水平,不縮放垂直:許多平行的盒子。* 架構嚴格分為幾層:數據層,應用程序層,搜索,操作,* 利用用于表示層的 MSXML 框架(即使在 Java 中)* Oracle 數據庫,WebSphere Java(仍為 1.3.1)* 按主訪問路徑(以鍵為模)拆分數據庫。* 每個數據庫至少有 3 個在線數據庫。 分布在 8 個數據中心* 一些數據庫副本會在 15 分鐘后,4 小時后運行* 數據庫按功能進行細分:用戶,物料帳戶,反饋,交易,共有 70 多個。* 沒有使用存儲過程。 有一些非常簡單的觸發器。* 將 cpu 密集型工作從數據庫層移到應用程序應用程序層:引用完整性,聯接,排序在應用程序層完成! 推理:應用服務器便宜,數據庫是瓶頸。* 沒有客戶端交易。 沒有分布式交易* J2EE:使用 servlet,JDBC,連接池(帶有重寫)。 沒什么。* 應用程序層中沒有狀態信息。 Cookie 或暫存數據庫中保持的瞬態狀態。* 應用服務器之間不會互相通信-嚴格的架構分層* 搜索,在 2002 年:9 小時來更新運行在可用的最大 Sun 盒上的索引-不跟上。* 網站上的普通商品在出售前會更改其搜索數據 5 次(例如價格),因此實時搜索結果非常重要。* “旅行者”:由 eBay 建立的實時饋送器基礎結構。使用從主數據庫到搜索節點的可靠多播,內存中搜索索引,水平分段,N 個切片,M 個實例上的負載均衡,緩存查詢。
## 得到教訓
* **橫向擴展,不向上擴展**
–每層的水平擴展。
–功能分解。
* **首選異步集成**
–最小化可用性耦合。
–改進縮放選項。
* **虛擬化組件**
–減少物理依賴性。
–提高部署靈活性。
* **故障設計**
–自動故障檢測和通知。
–業務功能的“ Limp 模式”操作。
* **因為數據庫是瓶頸**,所以將工作從數據庫移到應用程序中。 Ebay 做到了這一點。 我們在使用緩存和文件系統的其他體系結構中看到了這一點,但是 eBay 甚至在應用程序中執行了許多傳統的數據庫操作(例如聯接)。
* **使用喜歡的東西,扔掉不需要的東西**。 Ebay 并沒有強迫使用完整的 J2EE 堆棧。 他們喜歡 Java 和 Servlet,因此僅此而已。 您不必完全購買任何框架。 只需使用對您有用的東西。
* **不要害怕建立滿足您需求并不斷發展的解決方案**。 每種現成的解決方案都會使您失望。 您必須自己走其余的路。
* **隨著您的成長**,操作控件將成為可伸縮性越來越大的一部分。 如何升級,配置和監視將運行實時系統的數千臺計算機?
* **體系結構不斷發展。** 您需要能夠更改,完善和開發新系統,同時保持現有站點的運行狀態。 這是任何成長中的網站的主要挑戰。
* **從一開始就過于擔心可伸縮性是一個錯誤。 不要因分析而陷入癱瘓,也不必擔心流量永遠不會到來。** * **完全不擔心可伸縮性**也是一個錯誤。 您需要建立一個能夠應對架構演變的組織。 了解您永遠不會完成。 您的系統將始終在發展和變化。 從一開始就將這些期望和功能融入您的業務中。 不要讓人和組織成為您網站失敗的原因。 許多人會認為該系統從一開始就應該是完美的。 那樣行不通。 為了應對實際問題和關注,加班開發了一個好的系統。 期待變化并適應變化。
另一個有趣的問題是:eBay 的體系結構是他們使用 Akamai 托管其靜態內容。 這顯然不是秘密,但在他們的體系結構幻燈片中并未提及。
nslookup pics.ebaystatic.com
服務器:10.10.1.140
地址:10.10.1.140#53
非權威性答案:
pics.ebaystatic.com 規范名稱= pics.ebaystatic.georedirector.akadns.net。
pics.ebaystatic.georedirector.akadns.net 規范名稱= pics.ebaystatic.com.edgesuite.net。
pics.ebaystatic.com.edgesuite.net 規范名稱= a1654.g.akamai.net。
名稱:a1654.g.akamai.net
地址:69.8.201.99
名稱:a1654.g.akamai.net
地址:69.8.201.104
我看到您在一開始就提到過:“ Windows 和 Unix 的混合體”
,但是后來對于使用 Windows 用于...的想法卻沒有定論。
我想所有的 Web 服務器,DB 都是 在 Linux 上。
有什么想法嗎?
---
[http://iphone.mybuywatcher.com](http://iphone.mybuywatcher.com)
在 Ido 的體系結構部分中,有一個項目“利用用于表示層的 MSXML 框架(甚至在 Java 中)”-這可能意味著 Windows 在應用程序服務器上使用。
Windows 將成為可擴展性恕我直言的瓶頸。
我不同意 Windows 是瓶頸。 特別是如果做對了。 看看“豐盛的魚”文章。
-
您編碼嗎? 和我們一起出去玩吧!
[http://codershangout.com](http://codershangout.com)
I saw that you mention in the beginning: "Mix of Windows and Unix"
But later on there is no idecation for what windows is being used for...
I would guess that all the web servers, DB are on Linux.
Any idea?
e-bay 架構極大地改善了其技術,并購買了 gittigidiyor.com
哇,我知道 ebay 很大,但我從未意識到它是如此之大。 1 億個物品可供購買...很多物品。 更不用說頁面瀏覽量了。
我將非常有興趣學習 ebay 背后的故事,想法及其開始方式。
易趣是一家了不起的公司。 他們能夠跟蹤每日交易的數量這一簡單事實證明了他們的體系結構。 日常所需的流量和安全性將使大多數公司屈服。
約翰·塔舍爾
說的沒錯。 ebay 僅一天就花在安全方面的費用超過了大多數領先公司的月收入,他們保持了出色的體系結構并實現了預期的目標。
我不知道...雖然我真的很喜歡 eBay 在整個聯屬網絡營銷中的發展方向,但我還是有些懷疑。
Ebay 將被 Google 或 Microsoft 接管。
DBMS2 在[上有新的博客文章,網址為 http://www.dbms2.com/2009/04/30/ebays-two-enormous-data-warehouses/“](<a rel=) > eBay 的兩個巨大的數據倉庫。 有關 eBay 的兩個數據倉庫的詳細信息。
eBay 主要 Teradata 數據倉庫的指標包括:
* 2 PB 以上的用戶數據
* 72 個節點
eBay 的 Greenplum 數據倉庫(或數據集市)的指標包括:
* 6 1/2 PB 用戶數據
* 17 萬億條記錄
* 每天有 1500 億條新記錄,這似乎表明攝取速率遠遠超過了 50 TB /天
* 96 個節點
與 Java 一起使用 MSXML 的優勢如何?
- LiveJournal 體系結構
- mixi.jp 體系結構
- 友誼建筑
- FeedBurner 體系結構
- GoogleTalk 架構
- ThemBid 架構
- 使用 Amazon 服務以 100 美元的價格構建無限可擴展的基礎架構
- TypePad 建筑
- 維基媒體架構
- Joost 網絡架構
- 亞馬遜建筑
- Fotolog 擴展成功的秘訣
- 普恩斯的教訓-早期
- 論文:Wikipedia 的站點內部,配置,代碼示例和管理問題
- 擴大早期創業規模
- Feedblendr 架構-使用 EC2 進行擴展
- Slashdot Architecture-互聯網的老人如何學會擴展
- Flickr 架構
- Tailrank 架構-了解如何在整個徽標范圍內跟蹤模因
- Ruby on Rails 如何在 550k 網頁瀏覽中幸存
- Mailinator 架構
- Rackspace 現在如何使用 MapReduce 和 Hadoop 查詢 TB 的數據
- Yandex 架構
- YouTube 架構
- Skype 計劃 PostgreSQL 擴展到 10 億用戶
- 易趣建筑
- FaceStat 的禍根與智慧贏得了勝利
- Flickr 的聯合會:每天進行數十億次查詢
- EVE 在線架構
- Notify.me 體系結構-同步性
- Google 架構
- 第二人生架構-網格
- MySpace 體系結構
- 擴展 Digg 和其他 Web 應用程序
- Digg 建筑
- 在 Amazon EC2 中部署大規模基礎架構的六個經驗教訓
- Wolfram | Alpha 建筑
- 為什么 Facebook,Digg 和 Twitter 很難擴展?
- 全球范圍擴展的 10 個 eBay 秘密
- BuddyPoke 如何使用 Google App Engine 在 Facebook 上擴展
- 《 FarmVille》如何擴展以每月收獲 7500 萬玩家
- Twitter 計劃分析 1000 億條推文
- MySpace 如何與 100 萬個并發用戶一起測試其實時站點
- FarmVille 如何擴展-后續
- Justin.tv 的實時視頻廣播架構
- 策略:緩存 404 在服務器時間上節省了洋蔥 66%
- Poppen.de 建筑
- MocoSpace Architecture-一個月有 30 億個移動頁面瀏覽量
- Sify.com 體系結構-每秒 3900 個請求的門戶
- 每月將 Reddit 打造為 2.7 億頁面瀏覽量時汲取的 7 個教訓
- Playfish 的社交游戲架構-每月有 5000 萬用戶并且不斷增長
- 擴展 BBC iPlayer 的 6 種策略
- Facebook 的新實時消息系統:HBase 每月可存儲 135 億條消息
- Pinboard.in Architecture-付費玩以保持系統小巧
- BankSimple 迷你架構-使用下一代工具鏈
- Riak 的 Bitcask-用于快速鍵/值數據的日志結構哈希表
- Mollom 體系結構-每秒以 100 個請求殺死超過 3.73 億個垃圾郵件
- Wordnik-MongoDB 和 Scala 上每天有 1000 萬個 API 請求
- Node.js 成為堆棧的一部分了嗎? SimpleGeo 說是的。
- 堆棧溢出體系結構更新-現在每月有 9500 萬頁面瀏覽量
- Medialets 體系結構-擊敗艱巨的移動設備數據
- Facebook 的新實時分析系統:HBase 每天處理 200 億個事件
- Microsoft Stack 是否殺死了 MySpace?
- Viddler Architecture-每天嵌入 700 萬個和 1500 Req / Sec 高峰
- Facebook:用于擴展數十億條消息的示例規范架構
- Evernote Architecture-每天有 900 萬用戶和 1.5 億個請求
- TripAdvisor 的短
- TripAdvisor 架構-4,000 萬訪客,200M 動態頁面瀏覽,30TB 數據
- ATMCash 利用虛擬化實現安全性-不變性和還原
- Google+是使用您也可以使用的工具構建的:閉包,Java Servlet,JavaScript,BigTable,Colossus,快速周轉
- 新的文物建筑-每天收集 20 億多個指標
- Peecho Architecture-鞋帶上的可擴展性
- 標記式架構-擴展到 1 億用戶,1000 臺服務器和 50 億個頁面視圖
- 論文:Akamai 網絡-70 個國家/地區的 61,000 臺服務器,1,000 個網絡
- 策略:在 S3 或 GitHub 上運行可擴展,可用且廉價的靜態站點
- Pud 是反堆棧-Windows,CFML,Dropbox,Xeround,JungleDisk,ELB
- 用于擴展 Turntable.fm 和 Labmeeting 的數百萬用戶的 17 種技術
- StackExchange 體系結構更新-平穩運行,Amazon 4x 更昂貴
- DataSift 體系結構:每秒進行 120,000 條推文的實時數據挖掘
- Instagram 架構:1400 萬用戶,1 TB 的照片,數百個實例,數十種技術
- PlentyOfFish 更新-每月 60 億次瀏覽量和 320 億張圖片
- Etsy Saga:從筒倉到開心到一個月的瀏覽量達到數十億
- 數據范圍項目-6PB 存儲,500GBytes / sec 順序 IO,20M IOPS,130TFlops
- 99designs 的設計-數以千萬計的綜合瀏覽量
- Tumblr Architecture-150 億頁面瀏覽量一個月,比 Twitter 更難擴展
- Berkeley DB 體系結構-NoSQL 很酷之前的 NoSQL
- Pixable Architecture-每天對 2000 萬張照片進行爬網,分析和排名
- LinkedIn:使用 Databus 創建低延遲更改數據捕獲系統
- 在 30 分鐘內進行 7 年的 YouTube 可擴展性課程
- YouPorn-每天定位 2 億次觀看
- Instagram 架構更新:Instagram 有何新功能?
- 搜索技術剖析:blekko 的 NoSQL 數據庫
- Pinterest 體系結構更新-1800 萬訪問者,增長 10 倍,擁有 12 名員工,410 TB 數據
- 搜索技術剖析:使用組合器爬行
- iDoneThis-從頭開始擴展基于電子郵件的應用程序
- StubHub 體系結構:全球最大的票務市場背后的驚人復雜性
- FictionPress:在網絡上發布 600 萬本小說
- Cinchcast 體系結構-每天產生 1,500 小時的音頻
- 棱柱架構-使用社交網絡上的機器學習來弄清您應該在網絡上閱讀的內容
- 棱鏡更新:基于文檔和用戶的機器學習
- Zoosk-實時通信背后的工程
- WordPress.com 使用 NGINX 服務 70,000 req / sec 和超過 15 Gbit / sec 的流量
- 史詩般的 TripAdvisor 更新:為什么不在云上運行? 盛大的實驗
- UltraDNS 如何處理數十萬個區域和數千萬條記錄
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- Spanner-關于程序員使用 NoSQL 規模的 SQL 語義構建應用程序
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- MongoDB 和 GridFS 用于內部和內部數據中心數據復制
- 每天處理 1 億個像素-少量競爭會導致大規模問題
- DuckDuckGo 體系結構-每天進行 100 萬次深度搜索并不斷增長
- SongPop 在 GAE 上可擴展至 100 萬活躍用戶,表明 PaaS 未通過
- Iron.io 從 Ruby 遷移到 Go:減少了 28 臺服務器并避免了巨大的 Clusterf ** ks
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