转自： Archfan
参考： Instagram的技术探索
Instagram是一款免费照片分享移动应用，目前支持IOS和Android。在1年多的时间里，Instagram发展到140万个用户，1.5亿张图片(几个TB)，仅有3个工程师，以10亿美元的天价被Facebook收购。不得不说，Instagram是业界的一个神话。今天我们就来看看到底是什么样的技术架构支撑着这个10亿美元的公司。
Instagram团队之前发表过一篇文章： What Powers Instagram:Hundreds of Instances,Dozens of Technologies。这篇文章中提到的技术架构堪称经典，很适合初创项目的快速启动。
这个小团队使用了很多不同的技术和策略，保证他们能轻松的应付快速增长带来的压力。他们混合使用SQL、NoSQL，一堆开源项目，和云服务；云服务他们选择了Amazon，他们认为Amazon要比他们自己部署IDC更有优势；用异步队列来串联组件；系统架构在众多的对外API和内部Services之上；数据存储在内存和云端；大部分代码是动态语言；等等等等。非常时髦的一个架构，基于这个架构之上他们得以快速前进，并且保持精简。
那篇文章非常值得一读，有兴趣的同学可以直接看原文。这里我列出一些要点：
- 架构原则:1.保持简单;2.不重复造轮子;3.尽量使用成熟稳定的技术
- 3个工程师
- 大量使用Amazon服务，工程师不用耗费时间自己维护服务器
- 100+个EC2实例用于各种用途
- Ubuntu Linux 11.04(“Natty Narwhal”)，他们认为这个版本更加稳定
- Amazon的ELB(Elastic Load Balancer)路由请求，ELB后面起了3个Nginx实例
- ELB上关闭了SSL，因为它降低了CPU的使用率
- DNS使用Amazon的Route53
- 25+个Django应用服务运行在High-CPU Extra-Large类型的机器上
- CPU使用比内存使用更加容易达到边界值，所以使用High-CPU Extra-Large的实例来平衡内存和CPU
- Gunicorn是他们的WSGI服务器。Apache更难配置，更耗CPU
- Fabric被用来在所有机器上并行执行命令。部署花费更少的时间。
- PostgreSQL(存储用户，照片元数据，标签等)运行在12个Quadruple Extra-Large Memory实例上
- 12个PostgreSQL副本运行在不同的节点上
- PostgreSQL的Master-Replica使用 流复制模式，利用EBS的快照来频繁备份
- EBS部署在软件RAID上，使用 mdadm以获取适当的IO
- 将所有工作中的数据集存储在内存中，因为EBS每秒磁盘寻道次数有限
- Vmtouch(轻量级的文件系统缓存诊断工具)被用来管理内存数据，尤其是当 故障转移时目标机器没有足够空余的内存
- 用XFS做文件系统，保证数据快照时RAID阵列上数据的一致性
- Pgbouncer用作 PostgreSQL的连接池
- 有几个TB的照片存在Amazon S3上
- 用Amazon CloudFront做CDN
- Redis用来支撑feed，活动消息，session系统和 其它服务
- Redis运行在几台Quadruple Extra-Large Memory实例上，偶尔也会做下切分
- Redis也是Master-Replica，副本持久化到磁盘上，并由EBS通过快照备份（这么搞是因为他们发现直接在Master上做dump相当吃力）
- Geo-Search使用Solr，Solr提供的JSON接口也很简单易用
- 6个memcached实例做缓存，因为Amazon Elastic Cache服务并不便宜，mmc客户端使用pylibmc和libmemcached
- Gearman用做:向Twitter,Facebook等平台异步分享照片；新照片发布的通知；feed的反送
- 200个Python进程处理Gearman的任务队列
- Pyapns处理超过10亿条Apple的push通知，异常稳定
- Munin用做监控和系统度量工具，用 Python-Munin写了很多图表插件，如每分钟注册人数，每秒钟图片发表数等等
- Pingdom做内部服务的监控
- PagerDuty用来处理通知和事件
- Sentry用来做Python的错误报告
以上就是Instagram的博文里面提到的技术要点，怎么样，准备好构建下一个10亿美元的应用了么？
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