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又拍网是一个照片分享社区，从2005年6月至今积累了260万用户，1.1亿张照片，目前的日访问量为200多万。5年的发展历程里经历过许多起伏，也积累了一些经验，在这篇文章里，我要介绍一些我们在技术上的积累。
又拍网和大多数Web2.0站点一样，构建于大量开源软件之上，包括MySQL、php、nginx、Python、memcached、redis、Solr、Hadoop和RabbitMQ等等。又拍网的服务器端开发语言主要是php和Python，其中php用于编写Web逻辑（通过HTTP和用户直接打交道）， 而Python则主要用于开发内部服务和后台任务。在客户端则使用了大量的Javascript， 这里要感谢一下MooTools这个JS框架，它使得我们很享受前端开发过程。 另外，我们把图片处理过程从php进程里独立出来变成一个服务。这个服务基于nginx，但是是作为nginx的一个模块而开放REST API。
图1：开发语言
由于php的单线程模型，我们把耗时较久的运算和I/O操作从HTTP请求周期中分离出来， 交给由Python实现的任务进程来完成，以保证请求响应速度。这些任务主要包括：邮件发送、数据索引、数据聚合和好友动态推送（稍候会有介绍）等等。通常这些任务由用户触发，并且，用户的一个行为可能会触发多种任务的执行。 比如，用户上传了一张新的照片，我们需要更新索引，也需要向他的朋友推送一条新的动态。php通过消息队列（我们用的是RabbitMQ）来触发任务执行。
数据库一向是网站架构中最具挑战性的，瓶颈通常出现在这里。又拍网的照片数据量很大，数据库也几度出现严重的压力问题。 因此，这里我主要介绍一下又拍网在分库设计这方面的一些尝试。
分库设计
和很多使用MySQL的2.0站点一样，又拍网的MySQL集群经历了从最初的一个主库一个从库、到一个主库多个从库、 然后到多个主库多个从库的一个发展过程。
图3：数据库的进化过程
最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库，一般情况下，从库不作读写操作（同步除外）。随着压力的增加，我们加上了memcached，当时只用其缓存单行数据。 但是，单行数据的缓存并不能很好地解决压力问题，因为单行数据的查询通常很快。所以我们把一些实时性要求不高的Query放到从库去执行。后面又通过添加多个从库来分流查询压力，不过随着数据量的增加，主库的写压力也越来越大。
在参考了一些相关产品和其它网站的做法后，我们决定进行数据库拆分。也就是将数据存放到不同的数据库服务器中，一般可以按两个纬度来拆分数据:
垂直拆分：是指按功能模块拆分，比如可以将群组相关表和照片相关表存放在不同的数据库中，这种方式多个数据库之间的表结构不同。
水平拆分：而水平拆分是将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。
拆分方式
一般都会先进行垂直拆分，因为这种方式拆分方式实现起来比较简单，根据表名访问不同的数据库就可以了。但是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问题，另外，也要看应用类型是否合适这种拆分方式。如果合适的话，也能很好的起到分散数据库压力的作用。比如对于豆瓣我觉得比较适合采用垂直拆分， 因为豆瓣的各核心业务/模块（书籍、电影、音乐）相对独立，数据的增加速度也比较平稳。不同的是，又拍网的核心业务对象是用户上传的照片，而照片数据的增加速度随着用户量的增加越来越快。压力基本上都在照片表上，显然垂直拆分并不能从根本上解决我们的问题，所以，我们采用水平拆分的方式。
拆分规则
水平拆分实现起来相对复杂，我们要先确定一个拆分规则，也就是按什么条件将数据进行切分。 一般2.0网站都以用户为中心，数据基本都跟随用户，比如用户的照片、朋友和评论等等。因此一个比较自然的选择是根据用户来切分。每个用户都对应一个数据库，访问某个用户的数据时， 我们要先确定他/她所对应的数据库，然后连接到该数据库进行实际的数据读写。
那么，怎么样对应用户和数据库呢？我们有这些选择：
按算法对应
最简单的算法是按用户ID的奇偶性来对应，将奇数ID的用户对应到数据库A，而偶数ID的用户则对应到数据库B。这个方法的最大问题是，只能分成两个库。另一个算法是按用户ID所在区间对应，比如ID在0-10000之间的用户对应到数据库A， ID在10000-20000这个范围的对应到数据库B，以此类推。按算法分实现起来比较方便，也比较高效，但是不能满足后续的伸缩性要求，如果需要增加数据库节点，必需调整算法或移动很大的数据集， 比较难做到在不停止服务的前提下进行扩充数据库节点。
按索引/映射表对应
这种方法是指建立一个索引表，保存每个用户的ID和数据库ID的对应关系，每次读写用户数据时先从这个表获取对应数据库。新用户注册后，在所有可用的数据库中随机挑选一个为其建立索引。这种方法比较灵活，有很好的伸缩性。一个缺点是增加了一次数据库访问，所以性能上没有按算法对应好。
比较之后，我们采用的是索引表的方式，我们愿意为其灵活性损失一些性能，更何况我们还有memcached， 因为索引数据基本不会改变的缘故，缓存命中率非常高。所以能很大程度上减少了性能损失。
图4：数据访问过程
索引表的方式能够比较方便地添加数据库节点，在增加节点时，只要将其添加到可用数据库列表里即可。 当然如果需要平衡各个节点的压力的话，还是需要进行数据的迁移，但是这个时候的迁移是少量的，可以逐步进行。要迁移用户A的数据，首先要将其状态置为迁移数据中，这个状态的用户不能进行写操作，并在页面上进行提示。 然后将用户A的数据全部复制到新增加的节点上后，更新映射表，然后将用户A的状态置为正常，最后将原来对应的数据库上的数据删除。这个过程通常会在凌晨进行，所以，所以很少会有用户碰到迁移数据中的情况。
当然，有些数据是不属于某个用户的，比如系统消息、配置等等，我们把这些数据保存在一个全局库中。
问题
分库会给你在应用的开发和部署上都带来很多麻烦。
不能执行跨库的关联查询
如果我们需要查询的数据分布于不同的数据库，我们没办法通过JOIN的方式查询获得。比如要获得好友的最新照片，你不能保证所有好友的数据都在同一个数据库里。一个解决办法是通过多次查询，再进行聚合的方式。我们需要尽量避免类似的需求。有些需求可以通过保存多份数据来解决，比如User-A和User-B的数据库分别是DB-1和DB-2， 当User-A评论了User-B的照片时，我们会同时在DB-1和DB-2中保存这条评论信息，我们首先在DB-2中的photo_comments表中插入一条新的记录，然后在DB-1中的user_comments表中插入一条新的记录。这两个表的结构如下图所示。这样我们可以通过查询photo_comments表得到User-B的某张照片的所有评论， 也可以通过查询user_comments表获得User-A的所有评论。另外可以考虑使用全文检索工具来解决某些需求， 我们使用Solr来提供全站标签检索和照片搜索服务。
图5：评论表结构
不能保证数据的一致/完整性
跨库的数据没有外键约束，也没有事务保证。比如上面的评论照片的例子， 很可能出现成功插入photo_comments表，但是插入user_comments表时却出错了。一个办法是在两个库上都开启事务，然后先插入photo_comments，再插入user_comments， 然后提交两个事务。这个办法也不能完全保证这个操作的原子性。
所有查询必须提供数据库线索
比如要查看一张照片，仅凭一个照片ID是不够的，还必须提供上传这张照片的用户的ID（也就是数据库线索），才能找到它实际的存放位置。因此，我们必须重新设计很多URL地址，而有些老的地址我们又必须保证其仍然有效。我们把照片地址改成/photos/{username}/{photo_id}/的形式，然后对于系统升级前上传的照片ID， 我们又增加一张映射表，保存photo_id和user_id的对应关系。当访问老的照片地址时，我们通过查询这张表获得用户信息, 然后再重定向到新的地址。
自增ID
如果要在节点数据库上使用自增字段，那么我们就不能保证全局唯一。这倒不是很严重的问题，但是当节点之间的数据发生关系时，就会使得问题变得比较麻烦。我们可以再来看看上面提到的评论的例子。如果photo_comments表中的comment_id的自增字段，当我们在DB-2.photo_comments表插入新的评论时， 得到一个新的comment_id，假如值为101，而User-A的ID为1，那么我们还需要在DB-1.user_comments表中插入(1, 101 ...)。 User-A是个很活跃的用户，他又评论了User-C的照片，而User-C的数据库是DB-3。 很巧的是这条新评论的ID也是101，这种情况很用可能发生。那么我们又在DB-1.user_comments表中插入一行像这样(1, 101 ...)的数据。 那么我们要怎么设置user_comments表的主键呢（标识一行数据）？可以不设啊，不幸的是有的时候（框架、缓存等原因）必需设置。那么可以以user_id、 comment_id和photo_id为组合主键，但是photo_id也有可能一样（的确很巧）。看来只能再加上photo_owner_id了， 但是这个结果又让我们实在有点无法接受，太复杂的组合键在写入时会带来一定的性能影响，这样的自然键看起来也很不自然。所以，我们放弃了在节点上使用自增字段，想办法让这些ID变成全局唯一。为此增加了一个专门用来生成ID的数据库，这个库中的表结构都很简单，只有一个自增字段id。 当我们要插入新的评论时，我们先在ID库的photo_comments表里插入一条空的记录，以获得一个唯一的评论ID。 当然这些逻辑都已经封装在我们的框架里了，对于开发人员是透明的。 为什么不用其它方案呢，比如一些支持incr操作的Key-Value数据库。我们还是比较放心把数据放在MySQL里。 另外，我们会定期清理ID库的数据，以保证获取新ID的效率。
实现
我们称前面提到的一个数据库节点为Shard，一个Shard由两个台物理服务器组成， 我们称它们为Node-A和Node-B，Node-A和Node-B之间是配置成Master-Master相互复制的。 虽然是Master-Master的部署方式，但是同一时间我们还是只使用其中一个，原因是复制的延迟问题， 当然在Web应用里，我们可以在用户会话里放置一个A或B来保证同一用户一次会话里只访问一个数据库， 这样可以避免一些延迟问题。但是我们的Python任务是没有任何状态的，不能保证和php应用读写相同的数据库。那么为什么不配置成Master-Slave呢？我们觉得只用一台太浪费了，所以我们在每台服务器上都创建多个逻辑数据库。 如下图所示，在Node-A和Node-B上我们都建立了shard_001和shard_002两个逻辑数据库， Node-A上的shard_001和Node-B上的shard_001组成一个Shard，而同一时间只有一个逻辑数据库处于Active状态。 这个时候如果需要访问Shard-001的数据时，我们连接的是Node-A上的shard_001， 而访问Shard-002的数据则是连接Node-B上的shard_002。以这种交叉的方式将压力分散到每台物理服务器上。 以Master-Master方式部署的另一个好处是，我们可以不停止服务的情况下进行表结构升级， 升级前先停止复制，升级Inactive的库，然后升级应用，再将已经升级好的数据库切换成Active状态， 原来的Active数据库切换成Inactive状态，然后升级它的表结构，最后恢复复制。 当然这个步骤不一定适合所有升级过程，如果表结构的更改会导致数据复制失败，那么还是需要停止服务再升级的。
图6：数据库布局
前面提到过添加服务器时，为了保证负载的平衡，我们需要迁移一部分数据到新的服务器上。为了避免短期内迁移的必要，我们在实际部署的时候，每台机器上部署了8个逻辑数据库， 添加服务器后，我们只要将这些逻辑数据库迁移到新服务器就可以了。最好是每次添加一倍的服务器， 然后将每台的1/2逻辑数据迁移到一台新服务器上，这样能很好的平衡负载。当然，最后到了每台上只有一个逻辑库时，迁移就无法避免了，不过那应该是比较久远的事情了。
我们把分库逻辑都封装在我们的php框架里了，开发人员基本上不需要被这些繁琐的事情困扰。下面是使用我们的框架进行照片数据的读写的一些例子:
<?php
$Photos = new ShardedDBTable('Photos', 'yp_photos', 'user_id', array(
'photo_id' => array('type' => 'long', 'primary' => true, 'global_auto_increment' => true),
'user_id' => array('type' => 'long'),
'title' => array('type' => 'string'),
'posted_date' => array('type' => 'date'),
));
$photo = $Photos->new_object(array('user_id' => 1, 'title' => 'Workforme'));
$photo->insert();
// 加载ID为10001的照片，注意第一个参数为用户ID
$photo = $Photos->load(1, 10001);
// 更改照片属性
$photo->title = 'Database Sharding';
$photo->update();
// 删除照片
$photo->delete();
// 获取ID为1的用户在2010-06-01之后上传的照片
$photos = $Photos->fetch(array('user_id' => 1, 'posted_date__gt' => '2010-06-01'));
?>
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