開始時，Picnik使用了一個開源項目，Mogilefs，用于文件存儲。我們的大部分服務(wù)器都有幾個空閑的驅(qū)動器插槽，我們在這些插槽上接入大容量的SATA驅(qū)動器，用于 Mogilefs文件存儲。大部分后臺服務(wù)都是CPU密集型的，所以與這些I/O密集型的存儲配合得相當(dāng)好。這個策略工作得很好，但存儲需求超過CPU需求之后，就不行了，這時候，Amazon的S3服務(wù)看起來好像是我們擴(kuò)展存儲的最容易也最便宜的方法。
在測試S3之前，我們實(shí)際上并沒有對費(fèi)用用做多少評估，一方面是當(dāng)時并沒有太多的云計算可供選擇，另外就是一些令人尊敬的工程師也極力推薦S3，最后，我們從來就沒指望會大量使用。
因為開發(fā)者的機(jī)器沒有使用Mogile，所以已經(jīng)有一個框架用于接口不同的文件存儲系統(tǒng)，這樣一來，增加S3的支持就相對容易些。事實(shí)上，僅用了大約一天就實(shí)現(xiàn)了S3支持，又測試了一兩天，然后就將其打包到我們的每周例行發(fā)布中了。這種實(shí)現(xiàn)的簡易性也是我們選擇S3的另一個關(guān)鍵因素。
最初，我們計劃只將最早的文件遷移到S3，這些文件是從2007年12月份開始的，因為這些文件訪問頻率比較低，不用怎么擔(dān)心性能和可用性方面的問題。這個模式非常棒，S3看起來性能也很好。
唯一的不足，我們從Mogilefs中遷移文件的速度不夠快，沒有跟上文件增長的速度。而且 Mogilefs也開始出現(xiàn)一些性能問題了。我們的解決方案跟其他幾家大型網(wǎng)站一樣:將文件直接存儲到S3。開始時，只將一小部分新文件直接存儲到S3，然后逐漸增加，一直到絕大部分新文件都流向Amazon。這樣，事情又搞定了，我們就轉(zhuǎn)去解決其他問題了。
雖然S3已經(jīng)相當(dāng)可靠了，仍然出現(xiàn)了一些值得注意的問題。我們遇到的第一個問題是最終一致性(eventual consistency)問題，基本上，這意味著不能保證立即讀取剛寫入的文件，在寫入到西雅圖的S3集群后，再試圖從EC2中讀，這個問問題會更嚴(yán)重。通過將所有的文件訪問都從我們在西雅圖的數(shù)據(jù)中心代理而使這個問題有所緩和，但這樣一來，我們的帶寬就增加了。
我們遇到的第二個問題是Amazon?返回HTTP500錯誤，我們的代碼能夠?qū)Σ怀晒Φ恼埱筮M(jìn)行重試，這在大多數(shù)情況下工作良好。每一兩周，我們都會遇到錯誤突然爆發(fā)，以至于重試邏輯都不起作用了。這種爆發(fā)會持續(xù)一小時左右。一天，我正在查看發(fā)生錯誤的關(guān)鍵字(keys)，注意到這些關(guān)鍵字都有相同的前綴!結(jié)果證明，S3是基于關(guān)鍵字的范圍對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)的，這意味著維護(hù)(如增減某個分區(qū)容量)會導(dǎo)致某個范圍內(nèi)的關(guān)鍵字大量出錯。Amazon這樣做是為了保持S3的高性能。對我們而言，這種突發(fā)性錯誤更大程度上是種煩惱，因為我們還有Mogilefs在起作用，如果寫到S3失敗，將其寫到Mogile:就是了。隨著增長率趨于穩(wěn)定，這個問題現(xiàn)在已經(jīng)很少出現(xiàn)了，但Mogile仍然在發(fā)揮作用。
其實(shí)我們遇到的這些問題是構(gòu)建大規(guī)模系統(tǒng)必然會發(fā)生的，所以 Amazon也用不著掩飾什么。人們很容易忘記，這其實(shí)是一個有著很多用戶的規(guī)模巨大的分布式系統(tǒng)。
隨著流量的增長，我們越來越依賴于S3。要是S3宕掉了，一天的大部分時間里，我們的Mogl都無法處理龐大的請求。幸運(yùn)的是，S3大部分問題都不是發(fā)生在我我們網(wǎng)站的高峰時間，所以 Mogilev還能夠應(yīng)付。我也應(yīng)該提到的是，Mogile在兩種情況下會宕機(jī)幾個小時，種情況是修改 MYSQL的表結(jié)構(gòu)，還有就是調(diào)試Mogilev的Perl代碼。這種時候，1009%的流量都會壓到S3上，而我們的用戶則從來不知道發(fā)生了什么。
“無限”存儲的一個危險是很容易造成浪費(fèi)。對我們來說，我并沒怎么注意刪除無用文件的后臺作業(yè)業(yè)，對于創(chuàng)建的文件，最終會刪除掉近75%，而無用文件增長起來是很快的。
即使我們曾經(jīng)注意到了這個問題，我們事實(shí)上還是決定忽略它。Picnik的每一個人都很忙，而且這看起來也不是什么大不了的問題，再說了，還有更棒的新功能或其他的伸縮性問題需要我們?nèi)リP(guān)注。有趣的是，S3讓我們選擇或者雇用和訓(xùn)練更多的人，或者更簡單，寫張支票就行了。在我們的信用卡月度額度快用光的時候，一切都變了。
經(jīng)過幾個月的調(diào)整、分析和重寫代碼，我們最后拿出了一份清理無用文件的可伸縮方案。首先是數(shù)據(jù)庫對無用文件記錄進(jìn)行清理，然后在數(shù)據(jù)庫的文件記錄和S3上的關(guān)鍵字列表之間做一個大型的連接操作(a large merge-join)，以執(zhí)行實(shí)際的刪除。
在實(shí)現(xiàn)更好的清理系統(tǒng)的過程中間，我們開始意識到，S3對我們的工作負(fù)荷(workload)來說，實(shí)際上是非常昂貴的。先前的成本分析完全沒有考慮PUT操作的成本。很多S3的負(fù)荷中，存儲成本占了大頭，因為文件上載以后，在隨后的一個很長時段內(nèi)，只是偶爾訪問下。正如前面所提到的，我們的負(fù)荷是創(chuàng)建大量文件，然后在隨后的幾天里就刪掉了這意味著PUT操作的成本上升了。
意識到這點(diǎn)以后，我們開始努力優(yōu)化Mogilefsl的性能，并且研究高性能的NAS產(chǎn)品。最后，我們實(shí)現(xiàn)了一個基于Linux的NFS概念系統(tǒng)作為前端存儲，這意味著只需要在S3上存儲超過1周的大約25%的文件，這些留下來的文件也有了一個對S3來說更加友好的存取模式。
有很長一段時間，我們都不清楚S3是不是仍然合適。盡管更為傳統(tǒng)的NAS硬件看起來貴了點(diǎn)，但如果你對長期存儲需求有信心的話，可以在一年或兩年內(nèi)分期付款。而另一方面，許多創(chuàng)業(yè)公司的CFO(包括我們自己的)都會告訴你，為了保持靈活性和一定程度的自由，多花點(diǎn)兒錢也值得一一這種靈活與自由就是S3提供的。當(dāng)然，這種靈活性比將此花費(fèi)算做運(yùn)維費(fèi)用還是資本費(fèi)用更為重要。至于我們所關(guān)心的，就只是運(yùn)維費(fèi)用了，因為這直接與流量和功能有關(guān)。
混合計算
Picnik主要的服務(wù)端組件之一是我們的渲染場(render farm)。用戶在Picnik上保存圖片時，經(jīng)常需要在服務(wù)端重建這個圖片。這時，客戶端會向服務(wù)器發(fā)送一大段XML文本描述用戶的編輯操作。Web服務(wù)器收到后，會將所需要的圖片連同XML文本一起打包，并將其加入到渲染作業(yè)隊列中。渲染服務(wù)器獲取該作業(yè)，重建圖片，然后將結(jié)果圖片返回給Web服務(wù)器。此時，客戶端處于阻塞狀態(tài)，等待服務(wù)器的響應(yīng)。大多數(shù)時間，客戶只需要等待幾秒鐘。
雖然這是可伸縮系統(tǒng)的典型架構(gòu)，我們在設(shè)計時仍然考慮到了未來對云計算的需求。這時的渲染服務(wù)器不需要訪問任何內(nèi)部服務(wù)，如數(shù)據(jù)庫或存儲服務(wù)器。簡言之，它們非常適合于運(yùn)行在EC2上，另外，我們已有了一個自己開發(fā)的配置管理和代碼部署系統(tǒng)，稱為Server manager。
像S3一樣，實(shí)際實(shí)現(xiàn)起來既簡單又快速。內(nèi)部的渲染場已經(jīng)考慮到了運(yùn)行在Xen之上的WM了，所以我需要做的就是一些簡單修改，使渲染服務(wù)器的VM映像適合于EC2的Xen找，然后將其打包為AMI。在映像啟啟動時，首先連接Server manager?獲取需要安裝和運(yùn)行的組件列表，其中之一是Renderserver，Renderserver用于連接渲染隊列以獲取渲染作業(yè)。我要做的第一件事就是激活兩個實(shí)例運(yùn)行一下看看怎么樣一一棒極了!
第二階段就是去實(shí)現(xiàn)云操作的終極目標(biāo)(loly Grail)了:自動伸縮(auto-scaling)。我們的自動伸縮實(shí)現(xiàn)起來還是很容易的，因為所有處理都是通過隊列實(shí)現(xiàn)的。由于用戶在等待渲染結(jié)果，所以自動伸縮代碼的目標(biāo)是維護(hù)一個空隊列5。每分鐘都會喚醒Server manager的一個線程，輪詢隊列的統(tǒng)計信息(上一分鐘已做過平衡)，然后進(jìn)行計算，看為了維持閑者和忙者的比例需要做些什么。當(dāng)然，由于流量和網(wǎng)絡(luò)延遲會有小幅波動，為避免不必要的振蕩而對閑忙比例的修正會出現(xiàn)遲滯現(xiàn)象，如EC2實(shí)例有的時候需要幾分鐘才能啟動，我們的代碼也考慮到了這些問題。所有這些經(jīng)驗性的調(diào)整經(jīng)歷了一兩周的時間，系統(tǒng)運(yùn)行起來以后，就非常簡單啦。
自動伸縮并不僅僅是典型的容量需求問題，我們也遇到了諸如到EC2的網(wǎng)絡(luò)延遲加大了，或發(fā)布了一個代碼修正而使得渲染速度變慢了。遇到這些情況時，我們先停止自動伸縮，直到找出背后真正的原因并加以改正為止。我們還修正了一個錯誤，這個錯誤使一小部分用戶的保存操作失敗，這一修正使渲染負(fù)載増加了20%正好在圣誕節(jié)之前。
這種設(shè)置也很適合批處理作業(yè)。一段時間以前，我們要重建一批縮略圖，我就寫了一些代碼，將作業(yè)提交給渲染隊列，然后用新的縮略圖文件更新數(shù)據(jù)庫記錄。我不需要做任何特別的事情來分配空間或?qū)⒆鳂I(yè)設(shè)置在晚上負(fù)載較輕的時候處理，Server manager只是增加新的實(shí)例以適應(yīng)新的負(fù)載需求。
從財務(wù)方面來說，使用EC2比使用S3更清楚。我們試圖擴(kuò)建內(nèi)部渲染以滿足平均的容量需求，同時，將做渲染的CPU轉(zhuǎn)換到做Web服務(wù)的CPU也容易。這意味著將云作為渲染服務(wù)器給Web服務(wù)器帶來了一些動態(tài)特性，這讓我們易于適應(yīng)負(fù)載模式的變化，而且，通過逐漸購買硬件的方式，這也讓我們更有效地使用現(xiàn)有的硬件。例如，可以在數(shù)據(jù)中心訂購個新的機(jī)柜，然后把服務(wù)器上架，而不用擔(dān)心浪費(fèi)大部分的機(jī)柜電力。
一般與EC2有關(guān)的問題主要集中在連接性上。雖然互聯(lián)網(wǎng)作為一個整體是可靠的，但任何兩點(diǎn)之間的連接卻并非如此。通常，如果問題出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心之間，只有一小部分用戶受影響，但是，假如網(wǎng)絡(luò)恰好是云計算提供者，則所有用戶都會受影響。這種類型的宕機(jī)可能非常嚴(yán)重，因為問題可能出在這樣的區(qū)域，就是不論是你還是云計算提供者都沒有為之付費(fèi)，即雙不管的區(qū)域。
在發(fā)生嚴(yán)重問題時(而且是在繁忙時段)，唯一的選擇就是甩掉負(fù)載。過去，我們只有種辦法控制讓多少用戶進(jìn)來，現(xiàn)在我們按優(yōu)先級將用戶分類(游客、免費(fèi)用戶、合作伙伴、金牌用戶)?？汕榈氖牵蠖鄶?shù)情況下，你不得不等待宕機(jī)恢復(fù)。不論哪種情況，我們做的第一件事情就是更新 Twitter信息(fecd)，這些消息也顯示在我們的It's raining onour Picnik”頁面上。我們并不指責(zé)任何人一個用戶才不關(guān)心這些呢。
我們并不像對內(nèi)部服務(wù)器那樣監(jiān)控EC2實(shí)例。Nagiosi通過 Servermanager自動獲取EC2實(shí)例的信息，Nagiost也監(jiān)控隊列深度，因為這是很多問題的預(yù)警器(early indicator)。
Caci以圖示方式顯示運(yùn)行實(shí)例數(shù)(通過EC2API)及集群層層面上的性能數(shù)據(jù)。我們不需要在 Cacti上增加單個實(shí)例的信息，因為它并不實(shí)際處理集群，何況實(shí)例還是動態(tài)變化的。
事實(shí)上，我們并不關(guān)心單個實(shí)例的性能，已經(jīng)知道這些實(shí)例比本地機(jī)器上的要慢一點(diǎn)。沒關(guān)系的，因為自動伸縮系統(tǒng)總能在現(xiàn)有資源的條件下找到平衡。
由于實(shí)例是從隊列中獲取作業(yè)的，EC2實(shí)例稍微慢一點(diǎn)，只是少干點(diǎn)活兒而已，不會躺倒不干。這使我能夠集中精力關(guān)注高層的性能數(shù)據(jù)，如一天中使用EC2實(shí)例的比例是多少。在一天結(jié)束時，只需要針對web服務(wù)器做容量規(guī)劃，從而決定硬件購買決策，而渲染服務(wù)器只是從未使用的容量中獲益。
要想有效使用網(wǎng)站建設(shè)云計算資源，需要對應(yīng)用架構(gòu)和配置管理/自動化有一個合理的“增長”態(tài)度。我們將渲染服務(wù)器設(shè)計為可分解的，以及我們手邊已經(jīng)具備配置管理系統(tǒng)等，這些事實(shí)使得自動伸縮實(shí)現(xiàn)起來既容易又可靠。
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