大概是2009年，我和兩個好哥們聊天，覺得智能手機可能是風口，商量著要弄一個照片分享網(wǎng)站。

用戶可以用手機把隨手拍的照片放到網(wǎng)上分享，名稱都起好了，叫InstantPost。

可是我們的執(zhí)行力太差了，聚了兩次，做了一點兒技術(shù)驗證，就沒有下文了。

過了幾年，我看到美國一個叫Instagram的火了，不由地一拍大腿：臥槽！這不就是我們當年要做的事兒嗎？！

后來我看到Instagram初期的故事，他們也是三個程序員，從2010年10月到2011年12月，在一年多的時間內(nèi)，就把用戶數(shù)量從0增長到了1400萬！

看完他們的架構(gòu)設計，我就釋然了，拋開執(zhí)行力，在2009年那個時間點，我們確實不行。

Instagram制定的架構(gòu)指導準則是：

1.保持簡單

2.不要重新發(fā)明輪子

3.盡可能使用經(jīng)過驗證的可靠技術(shù)

所以早期的Instagram跑在云上，使用EC2和Ubuntu Linux 11.04。

接下來，站在一個用戶會話(Session)的角度，來看看Instagram的處理過程。

前端

Session：用戶打開了Instagram APP。

2010年，Instagram開發(fā)了一個iOS app，正式推出。

因為這時候Swift還沒有發(fā)布，他們用了Objective-C，UIKit等技術(shù)。

負載均衡

Session：打開App后，會向后端發(fā)起一個請求（獲取主界面的“信息流”），這個請求會首先到達Instagram的負載均衡。

Instagram 最早使用2個Nginx并在它們之間進行DNS Round-Robin，這種方法的缺點是，如果某一個機器出現(xiàn)故障，DNS的更新需要時間。

后來他們選擇了Amazon的Elastic Load Balancer，這里有三個NGINX實例，可以換入換出。

后端

Session：負載均衡會把請求轉(zhuǎn)發(fā)給應用服務器

Instagram用Django作為后端服務，運行在 Amazon High-CPU Extra-Large 上，因為這三個程序員發(fā)現(xiàn)，后端服務是CPU密集型的。

用Gunicorn做WSGI Server。

應用運行在超過25臺亞馬遜虛擬機中，這些應用都是無狀態(tài)的，可以在需要的時候進行擴展。

為了在多臺機器上運行命令（例如部署代碼），Instagram使用了Fabric，它有一個很好用的并行模式，部署只需要幾秒鐘。

數(shù)據(jù)存儲

Session: 用戶請求到達了應用服務器，接下來它需要獲得這些數(shù)據(jù)：

1.最新的Photo IDs

2.這些Photo ID對應的實際照片

3.這些照片的用戶數(shù)據(jù)

Database: PostgreSQL

Session: 應用服務器從PostgreSQL獲取最新的Photo ID，這里保存著用戶和照片的元數(shù)據(jù)。

大部分的數(shù)據(jù)，如用戶，照片元數(shù)據(jù)，標簽等都保存在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中。

因為數(shù)據(jù)量不小，每秒鐘有25個照片上傳，并且有90個贊，Instagram對數(shù)據(jù)做了分片。

分片系統(tǒng)由數(shù)千個邏輯分片組成，這些分片在代碼中被映射到少得多的物理分片，用這種辦法，可以從少量的數(shù)據(jù)庫開始，擴展到更多的數(shù)據(jù)庫。

當擴展時，只需要把邏輯分片從一個數(shù)據(jù)庫“指向”另外一個即可，無需挪動任何數(shù)據(jù)。

一個挑戰(zhàn)是：Instagram如何解決Photo ID問題，因為需要能按時間排序，而無需獲得有關(guān)照片的更多信息，理想情況下，ID應該是64位的。

后來的解決方案是這樣的：

41位：記錄毫秒時間

13位：邏輯分片ID

10位：自動增長的序列，模數(shù)1024，這意味著每毫秒，每個分片可以生成1024個ID

最終結(jié)果是個64為整數(shù)，可以被PostgreSQL排序，找到最新的照片。

照片的存儲：S3 和Cloudfront

Session: 獲取了Photo ID以后，應用服務器要獲取真正的照片，快速發(fā)給用戶

照片保存在Amazon S3中 ，存儲了幾個TB的數(shù)據(jù)，通過使用CDN（Amazon CloudFront ），照片可以快速分發(fā)給世界各地的用戶（例如日本，是Instagram第二大受歡迎的國家）

緩存

Instagram 需要將大約 3 億張照片(ID)和創(chuàng)建它們的用戶ID的映射保存起來，以便知道查詢那個分片。

他們選擇了Redis后發(fā)現(xiàn)，為了保存這些映射，Redis需要21GB內(nèi)存，這已經(jīng)大于 Amazon EC2 上的 17GB 實例類型。

后來他們向Redis的核心開發(fā)人員Pieter Noordhuis求助，Pieter建議使用Redis Hash，最終通過巧妙的設計，這些映射僅需不到5G的內(nèi)存。

對于其他緩存（如session），Instagram使用Memcached，當時有6個實例。

數(shù)據(jù)備份

無論是PostGreSQL還是Redis，都會使用Amazon EBS經(jīng)常性進行數(shù)據(jù)備用

通知和異步任務

Session: 用戶關(guān)閉了App，但是朋友發(fā)送了一張照片，需要發(fā)送一個通知。

Instagram的推送服務用的是 pyapns, 這是一個開源的、通用的蘋果推送服務提供商，運行非常穩(wěn)定，為Instagram處理了超過10億條推送通知。

Session:用戶非常喜歡這張照片! 他決定在Twitter何Facebook上分享。

在后臺, 任務被推送到了Gearman, 這個任務隊列會保存任務，Instagram有大約200 Python workers 來處理這些任務。

監(jiān)控

Session: Uh oh! 服務器端發(fā)生了錯誤，Instagram崩潰了，那三個程序員需要收到告警，馬上進行處理。

Instagram 使用 Sentry這個開源的應用來實時監(jiān)控Python錯誤。

使用Munin來繪制各種系統(tǒng)指標的圖表，如果有任何情況超出正常范圍，就會向程序員發(fā)出異常告警。Instagram 有一堆自定義 Munin 插件來跟蹤應用程序級別的指標，例如每秒發(fā)布的照片、每分鐘注冊人數(shù)等。

對于外部服務的監(jiān)控，使用了Pingdom ，PagerDuty 用于處理事件和通知。

最終的架構(gòu)

反思

2009年，我們?nèi)齻€都在比較傳統(tǒng)的軟件公司，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)用得比較少。

像負載均衡、分庫分表、緩存也是剛剛開始接觸，還沒有在生產(chǎn)系統(tǒng)中大規(guī)模使用的經(jīng)驗。

iPhone還沒在國內(nèi)上市，我們仨手頭都沒有，還在用諾基亞的“智能機”做測試。

國內(nèi)市場也沒有很好的云服務作為基礎設施，當時李彥宏表示，云計算只不過是新瓶裝舊酒，15年來沒有新東西，馬化騰則認為云計算要像水電一樣用還為時尚早。

如果執(zhí)行力強的話，InstantPost應該能做出來，但肯定會遇到很多的坑，想取得一年1000多萬用戶肯定是癡心妄想。

當然，這僅僅說明是我們?nèi)齻€比較菜，不是中國程序員不行，中國程序員在互聯(lián)網(wǎng)時代也創(chuàng)造了很多優(yōu)秀的產(chǎn)品，甚至殺到了美國大本營。

我想說的是，很多看起來是風口的東西，我們是抓不住的，因為：

我們不是局內(nèi)人。

（強烈推薦這篇文章《》）

全文完，覺得不錯的話點個贊或者在看吧！

參考資料：

https://engineercodex.substack.com/p/how-instagram-scaled-to-14-million （本文主體內(nèi)容的來源）

https://instagram-engineering.com/what-powers-instagram-hundreds-of-instances-dozens-of-technologies-adf2e22da2ad

https://instagram-engineering.com/sharding-ids-at-instagram-1cf5a71e5a5c