通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图，一为了一饱眼福，领略各类大型网站架构设计的精彩之外，二来也可供闲时反复琢磨体会，何乐而不为呢?特此，总结整理了诸如国外，，！，，，，国内如优酷网等大型网站的技术架构（本文重点分析优酷网的技术架构），以飨读者。

本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义，而图的说明性文字则从简从略。，好好享受此番架构盛宴吧。当然，若有任何建议或问题，欢迎不吝指正。谢谢。

1、技术架构

技术架构图@

来自的数据：峰值每秒钟3万个请求每秒钟3流量,近乎375350台服务器。

：40-",把用户带到近的服务器。在架构中担当重任当然是由的内容性质决定的--面向各个国家，各个地域。

负载均衡：，请看下图：

。

2、架构

搜索功能的架构示意图

细心的读者一定能发现，上副架构图之前出现在此文之中：从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文大的不同是，前文只有几幅，此文系列将有上百幅架构图，任您尽情观赏。

3、!架构

!架构

!架构部署了，用来存储服务相关的数据。

4、技术架构

的整体架构设计图

平台大致由.、手机以及第三方应用构成，如下图所示（其中流量主要以手机和第三方为主要来源）：

缓存在大型项目中起到了举足轻重的作用，毕竟数据越靠近存取速度越快。下图是的缓存架构图：

关于缓存系统，还可以看看下幅图：

5、技术架构

的架构图

简单而言，上述的架构分为如图所示的三个部分：前端，和服务群。

前端包括4个模块：，，，。

是基于技术的分布式数据库，虽然其也可以被理解成为一个服务，但是由于其是整个存储持久化数据的地方，所以其是中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。

整个服务群包括很多服务供调用，比如，图形，用户，抓取和任务队列等。

6、技术架构

的-存储架构图

可能有读者并不熟悉，它现在已经是全球商品品种多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。，下面，咱们来见识下它的架构。

是亚马逊的-模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300内。按分布式系统常用的哈希算法切分数据，分放在不同的上。操作时，也是根据的哈希值寻找对应的。使用了算法，对应的不再是一个确定的值，而是一个值范围，的值落在这个范围内，则顺时针沿找，碰到的个即为所需。

对算法的改进在于：它放在环上作为一个的是一组机器（而不是把一台机器作为），这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。

下图是分布式存储系统的示意图，读者可观摩之：

的云架构图如下：

的云架构图

7、优酷网的技术架构

从一开始，优酷网就自建了一套来解决前端的页面显示，各个模块之间分离得比较恰当，前端可扩展性很好，的分离，让开发与维护变得十分简单和灵活，下图是优酷前端的模块调用关系：

这样，就根据、及来确定调用相对独立的模块，显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图：

优酷的数据库架构也是经历了许多波折，从一开始的单台服务器（）到简单的主从复制、优化、垂直分库、水平分库。

简单的主从复制。

的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其原来图如下：

其主从复制的过程如下图所示：

但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：

写入无法扩展

写入无法缓存

复制延时

锁表率上升

表变大，缓存率下降

那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案。

垂直分区

如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下：

然而，尽管业务之间已经足够独立了，但是有些业务之间或多或少总会有点联系，如用户，基本上都会和每个业务相关联，况且这种分区方式，也不能解决单张表数据量暴涨的问题，因此为何不试试水平呢？

水平分片（）

这是一个非常好的思路，将用户按一定规则（按哈希）分组，并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中，即一个，这样随着用户数量的增加，只要简单地配置一台服务器即可，原理图如下：

如何来确定某个用户所在的呢，可以建一张用户和对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的，再从对应中查询相关数据，如下图所示：但是，优酷是如何解决跨的查询呢，这个是个难点，据介绍优酷是尽量不跨查询，实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎，下策是分布式数据库查询（这个非常麻烦而且耗性能）。

缓存策略

貌似大的系统都对“缓存”情有独钟，从缓存到内存数据缓存，但优酷表示没有用内存缓存，理由如下：

避免内存拷贝，避免内存锁

如接到老大哥通知要把某个视频撤下来，如果在缓存里是比较麻烦的

而且的()用户进程空间有消耗，1.5的(异步/)读取文件到用户内存导致效率也比较低下。

但为何我们访问优酷会如此流畅，与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹？这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络（），它通过多种方式保证分布在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后，优酷网将根据用户所处地区位置，将离用户近、服务状况知名的视频服务器地址传送给用户，从而保证用户可以得到快速的视频体验。这就是带来的优势，就近访问。

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