Описание работы социальной сети ВКонтакте

Вконтакте – одна из самых популярных социальных сетей в России и СНГ. Допустим, вы задумались о том, как устроен этот гигантский сервер, который обрабатывает огромные нагрузки от миллионов пользователей. Давайте разберемся в схеме его работы и узнаем, какое железо используется для обеспечения стабильности и быстроты работы.

Основу серверов Вконтакте составляют несколько кластеров, каждый из которых состоит из множества машин. Каждая машина имеет свое железо и операционную систему. Они вливаются в общий пул, где и происходит обработка запросов пользователей. Такой подход позволяет пойти на большую нагрузку и обеспечить высокую доступность сервиса.

Основная часть бизнес-логики Вконтакте написана на языке программирования kPHP, разработанном внутри компании. Его преимущество в том, что он позволяет быстро и эффективно обрабатывать запросы и изменять состояние сущностей. Также для хранения данных Вконтакте использует key-value хранилище memcache, которое позволяет быстро получать и сохранять информацию. Для хранения пользовательских файлов используется система хранения данных с использованием снапшотов.

Вконтакте использует протокол RTMP для передачи видео и аудио контента. Для обработки большого количества запросов и сбора статистики используется специальный демон stats-daemon. Он позволяет обрабатывать огромные кучи данных и снимать метрики для анализа и оптимизации системы.

Учитывая огромное количество пользователей, Вконтакте также применяет шардирование данных. Это позволяет распределить нагрузку между несколькими серверами и обеспечить высокую доступность сервиса. При этом, чтобы обеспечить надежность и быстроту работы, Вконтакте использует репликацию данных и персистентное кэширование.

Таким образом, сервер Вконтакте – это сложная система, которая обрабатывает огромные объемы данных и обеспечивает высокую доступность сервиса. Используя современные технологии и оптимизируя свою инфраструктуру, Вконтакте стремится предоставить пользователям быструю и надежную платформу для общения и обмена информацией.

Если вы хотите узнать больше о том, как устроен Вконтакте, вы можете обратиться к официальному FAQ разделу, где подробно описаны различные аспекты работы сервиса.

FAQ по архитектуре и работе ВКонтакте

В этом разделе мы ответим на некоторые вопросы, связанные с архитектурой и работой ВКонтакте.

• Как устроен ВКонтакте?

ВКонтакте имеет сложную архитектуру, состоящую из нескольких компонентов. Один из основных компонентов – это фронт-сервер, который получает запросы от пользователей и отсылает их в бэкэнд. Бэкэнд состоит из нескольких серверов, работающих в кластере.

• Что такое кластеры?

Кластеры – это группы серверов, которые работают вместе и выполняют задачи нагрузки. ВКонтакте имеет несколько кластеров, каждый из которых выполняет определенные функции. Например, один кластер может быть ответственен за хранение данных, а другой – за обработку запросов.

• Какие движки используются в ВКонтакте?

ВКонтакте использует различные движки для хранения данных. В основном используются обычные движки, такие как memcache и ClickHouse. Memcache используется для кеширования данных и ускорения работы сайта. ClickHouse используется для хранения и анализа больших объемов данных.

• Зачем нужны бинлоги?

Бинлоги – это журналы изменений данных, которые используются для восстановления данных в случае сбоев или потери данных. Они позволяют сохранить данные и обеспечить их целостность.

• Как работают логи?

Логи – это записи о действиях пользователей или системы. ВКонтакте собирает логи и хранит их в ClickHouse. Логи помогают анализировать работу системы и выявлять возможные проблемы или улучшения.

• Какая нагрузка у ВКонтакте?

Нагрузка на ВКонтакте огромная, так как сайт имеет миллионы активных пользователей. Для обработки такой нагрузки ВКонтакте использует несколько кластеров и распределяет нагрузку между ними.

• Какие системные метрики используются в ВКонтакте?

ВКонтакте использует различные системные метрики для мониторинга работы системы. Это позволяет оперативно реагировать на проблемы и улучшать производительность.

• Какие эксперименты проводит ВКонтакте?

ВКонтакте постоянно проводит эксперименты, чтобы улучшить свою работу и предложить пользователям новые функции. Эксперименты позволяют определить эффективность новых функций и сравнить их с уже существующими.

• Что такое деплой?

Деплой – это процесс развертывания новой версии программного обеспечения. ВКонтакте регулярно выпускает новые версии и проводит деплой для их установки на серверы.

В этой статье мы рассмотрели некоторые вопросы, связанные с архитектурой и работой ВКонтакте. Надеемся, что эта информация была полезной для вас.

Общая архитектура

Общая архитектура проекта ВКонтакте включает в себя несколько серверов, которые работают вместе для обеспечения функциональности и производительности социальной сети. Каждый из этих серверов выполняет свою специфическую функцию, но все они взаимодействуют между собой, чтобы обеспечить полноценную работу ВКонтакте.

Первым сервером в архитектуре ВКонтакте является Front-сервер. Он принимает входящие запросы от пользователей и решает, какой сервер будет обрабатывать этот запрос. Front-сервер также отсылает ответы пользователю и имеет возможность кэшировать некоторые данные для увеличения производительности.

Backend – это сервер, который обрабатывает большинство запросов от пользователей. Он выполняет бизнес-логику социальной сети, обрабатывает запросы на создание, чтение, обновление и удаление данных. Backend сервер также может получать данные из Content Server и кэшировать их для повторного использования.

Content Server – это сервер, который хранит и обрабатывает мультимедийный контент, такой как изображения, видео и аудио. Он имеет свое собственное хранилище данных и может получать запросы на загрузку, удаление и обработку контента. Content Server также взаимодействует с Backend сервером для обеспечения доступа к контенту из социальной сети.

Pupp – это сервер, который отвечает за мониторинг и управление процессами на других серверах. Он следит за состоянием серверов, собирает метрики производительности и предоставляет информацию для анализа и оптимизации работы ВКонтакте.

Следующим сервером в архитектуре ВКонтакте является Sun. Он отвечает за хранение и обработку данных, которые необходимы для бизнес-логики социальной сети. Sun сервер может иметь несколько кластеров баз данных или движков для хранения разных типов данных. Он также использует RPC-proxy для обеспечения взаимодействия между серверами.

ВКонтакте также использует кэш для ускорения доступа к данным. Кэш – это специальное хранилище, которое содержит копии данных из баз данных или других серверов. Когда пользователь делает запрос, сервер сначала проверяет наличие данных в кэше и, если они там есть, возвращает их. Если данных нет в кэше, сервер получает их из базы данных или других серверов, кэширует их и отсылает пользователю.

Одним из важных аспектов архитектуры ВКонтакте является логирование. Логи – это записи о событиях, которые происходят в системе. Они позволяют анализировать работу серверов, идентифицировать проблемы и оптимизировать производительность. Логи собираются и хранятся в ClickHouse для дальнейшего анализа.

Мониторинг – это процесс отслеживания состояния серверов и сбора метрик производительности. ВКонтакте использует netdata для мониторинга системных метрик, таких как загрузка процессора и использование памяти. Он также собирает продуктовые метрики, связанные с использованием функций социальной сети, и метрики экспериментов, чтобы оценить их эффективность.

Деплой – это процесс развертывания новой версии кода на сервере. ВКонтакте использует графический интерфейс для управления деплоем и обеспечения безопасного обновления серверов. Каждый сервер ВКонтакте имеет свое собственное хранилище кода, и новая версия кода отправляется на сервер в виде файла или через протокол.

В целом, архитектура ВКонтакте представляет собой сложную систему взаимосвязанных серверов, которые работают вместе для обеспечения функциональности и производительности социальной сети. Каждый сервер имеет свою уникальную роль и функцию, но все они взаимодействуют между собой, чтобы обеспечить надежную и быструю работу ВКонтакте.

Front-сервер

Front-серверы ВКонтакте используются для обработки HTTP-запросов от клиентов, таких как мобильные приложения или веб-браузеры. Они выполняют функции балансировки нагрузки и распределения запросов, а также кэширования данных для улучшения скорости обработки запросов.

Когда пользователь отправляет запрос, он попадает на один из front-серверов, который принимает его и определяет, какой бэкенд должен обработать запрос. Front-серверы ВКонтакте могут использовать различные алгоритмы балансировки нагрузки, чтобы равномерно распределить запросы между бэкендами, учитывая их текущую загрузку.

Front-сервер также выполняет функции кэширования данных. Когда front-сервер получает запрос от пользователя, он сначала проверяет, есть ли в кэше необходимые данные. Если данные уже есть в кэше, front-сервер может вернуть их пользователю без необходимости обращения к бэкенду. Это позволяет значительно сократить время обработки запроса и снизить нагрузку на бэкенды.

Front-серверы ВКонтакте используют различные технологии кэширования, включая pmemcached и другие решения. Кэширование на front-серверах позволяет снизить нагрузку на бэкенды и улучшить отзывчивость системы в целом.

Важно отметить, что front-сервер не хранит все данные, а только некоторые ключи или фрагменты данных, которые могут быть часто запрашиваемыми. Кэширование на front-серверах основано на идее, что часто используемые данные имеют большую вероятность быть запрошенными снова в ближайшем будущем.

Front-серверы ВКонтакте также имеют возможность распределения кэша между несколькими серверами с помощью шардирования данных. Это позволяет более эффективно использовать ресурсы и обеспечить высокую доступность кэшируемых данных. Шардирование данных на front-серверах ВКонтакте обычно основано на хэш-коде ключа запроса.

Итак, front-сервер является важной частью общей архитектуры ВКонтакте и играет ключевую роль в обработке и маршрутизации запросов от пользователей. Он использует кэширование данных и различные технологии для повышения производительности и улучшения отзывчивости системы. Front-серверы ВКонтакте также имеют возможность распределения кэша и шардирования данных для оптимального использования ресурсов и обеспечения высокой доступности данных.

Backend

Всем, кто интересуется тем, как устроен ВКонтакте, стоит обратить внимание на его Backend. Это одна из ключевых частей архитектуры этой популярной социальной сети.

Backend – это своего рода “мозг” ВКонтакте, который отвечает за обработку запросов пользователей и предоставление им необходимой информации. Здесь все происходит быстро и эффективно.

Backend ВКонтакте появился много лет назад и с тех пор претерпел множество изменений и улучшений. Сегодня он представляет собой сложную систему, состоящую из нескольких компонентов и модулей.

В самом начале работы Backend был простым. Но с ростом числа пользователей и объема контента, таких как фотографии, видео и аудио, стало понятно, что нужно что-то изменить. Именно поэтому появилась потребность в базах данных.

Backend ВКонтакте использует свои собственные базы данных или движки для хранения информации о пользователях, их друзьях, сообществах и многом другом. Кроме того, такие базы позволяют эффективно хранить контент, с которым работает социальная сеть.

Однако, просто использование баз данных не решает всех проблем. Возникает потребность в делении информации на отдельные кластеры, чтобы можно было наращивать мощности и обеспечивать высокую производительность.

На поверхности Backend выглядит очень просто – это просто набор машин, которые обрабатывают запросы. Но на самом деле это сложная система, которая работает с несколькими типами движков и использует такие технологии, как RPC-proxy и персистентное хранение данных.

Одной из главных задач Backend является обработка запросов от Front-сервера и предоставление ему необходимой информации. Здесь происходит деление информации на кластеры, которые работают на разных машинах.

Backend также отвечает за хранение контента, с которым работает ВКонтакте. Это может быть фотография, видео, аудио или другой тип контента. Здесь используется система хранения данных, которая позволяет аккуратно распределить информацию по кластерам и обеспечить ее доступность.

Важной частью работы Backend является сбор и анализ логов. Для этого используется инструмент ClickHouse, который позволяет собирать и хранить логи системы.

Мониторинг – это еще один важный аспект работы Backend. Здесь используются системные и продуктовые метрики, которые позволяют отслеживать состояние системы и принимать необходимые меры.

Все изменения и улучшения в архитектуре Backend ВКонтакте проходят через этап эксперимента. Команда разработчиков проводит тесты и анализирует результаты, чтобы принять решение о внедрении новых изменений.

Деплой – это процесс развертывания изменений в работающей системе. В случае Backend он включает в себя обновление кода, конфигурации и других компонентов, чтобы система могла работать эффективно и надежно.

В целом, Backend ВКонтакте – это сложная система, которая работает за кулисами и обеспечивает пользователей необходимой информацией и контентом. Благодаря этому социальная сеть ВКонтакте имеет свою уникальную схему работы и продолжает развиваться и улучшаться с каждым годом.

Content Server

Content Server – это один из основных компонентов архитектуры ВКонтакте, отвечающий за обработку и доставку контента пользователям. Он играет важную роль в обеспечении быстродействия и отзывчивости системы.

Вливаются в Content Server различные типы запросов, такие как запросы на получение изображений, видео, аудио и других медиафайлов, а также запросы на загрузку контента пользователей. Content Server обрабатывает эти запросы и доставляет соответствующий контент пользователям.

Один из ключевых моментов работы Content Server – это его способность эффективно обрабатывать огромные объемы данных и обеспечивать высокую пропускную способность. Ведь ВКонтакте ежедневно обрабатывает миллионы запросов на контент от миллионов пользователей.

Content Server имеет свою локальную базу данных, где хранится метаинформация о контенте, такая как размер, расширение, дата загрузки и другие атрибуты. Эта база данных позволяет быстро и эффективно находить и отдавать запрашиваемый контент.

Основной принцип работы Content Server заключается в том, что он хранит контент в нескольких экземплярах, распределенных по разным серверам. Это позволяет увеличить отказоустойчивость и уменьшить нагрузку на каждый сервер.

Контент на Content Server хранится в виде файлов, а путь к файлу определяется его идентификатором. Например, для изображений путь может выглядеть следующим образом: /images/1234567890.jpg. Такой подход позволяет быстро и эффективно обслуживать запросы на контент.

Одним из ключевых решений в архитектуре Content Server является использование шардирования данных. Это позволяет равномерно распределить нагрузку на несколько серверов и обеспечить горизонтальное масштабирование системы. Кроме того, шардирование позволяет избежать единой точки отказа и повысить отказоустойчивость.

Для сбора логов и мониторинга работы Content Server используются специальные инструменты. Логи позволяют отслеживать работу сервера, выявлять проблемы и анализировать производительность системы. Мониторинг осуществляется с помощью системных и продуктовых метрик, которые позволяют оценить нагрузку на сервер и эффективность его работы.

Таким образом, Content Server является важной составляющей архитектуры ВКонтакте. Он отвечает за обработку и доставку контента пользователям, обеспечивая высокую скорость работы и отзывчивость системы. Благодаря использованию различных технологий, таких как шардирование данных и сбор логов, Content Server обеспечивает стабильную и надежную работу популярной социальной сети.

pupp

Один из основных протоколов, которыми мы будем заменить pupp, это протокол, который пишут в ClickHouse. Это очень важно, так как ходить в ClickHouse для каждого запроса может быть дорого и медленно. Поэтому мы хотим заменить pupp на надежное решение поверх ClickHouse.

Проблема заключается в том, что pupp может быть очень медленным и неэффективным при обработке большого объема данных. В своем текущем состоянии pupp работает поверх ClickHouse, и это не самое быстрое решение.

В целом, наша архитектура состоит из кластеров Sun, которые используются для хранения данных и вычислений, и pupp, который обеспечивает доступ к этим данным через протокол RPC. Pupp также используется для сбора логов и статистики, которые отправляются в logs-collectors и stats-daemon.

Важно отметить, что pupp не является единственным решением для кэширования данных. Мы также используем движок memcache для быстрого доступа к данным.

Sun

Для обработки запросов на сервере Sun используется stats-daemon, который собирает статистику о нагрузке на сервер. Эта статистика помогает оптимизировать работу сервера и принимать решения о его масштабировании.

Внутри сервера Sun есть memcache, который используется для кэширования данных и ускорения обработки запросов. Это позволяет снизить нагрузку на базы данных и улучшить производительность системы.

Одним из важных вопросов при работе с сервером Sun является схема репликации данных. Каждый сервер Sun имеет свою реплику данных, которая заменяется новыми данными при обновлении. Это позволяет обеспечить надежность и отказоустойчивость системы.

Какой-то сервер Sun может принимать запросы только от серверов Front-сервера. Этого требует ограничение доступа к данным и обеспечение безопасности системы.

Очень важным аспектом работы сервера Sun является мониторинг. С помощью метрик, получаемых от сервера Sun, можно отслеживать его состояние, производительность и нагрузку. Это позволяет оперативно реагировать на проблемы и предотвращать сбои в работе системы.

В целом, сервер Sun является ключевым элементом архитектуры ВКонтакте. От его правильной работы и масштабирования зависит производительность и доступность сервиса для пользователей.

Cache

Кэш – это механизм хранения данных в более быстром и доступном для чтения формате. Во Вконтакте мы используем кэш для хранения промежуточных результатов вычислений, предварительно сформированных данных и другой информации, которая может быть повторно использована.

Кэширование позволяет значительно снизить нагрузку на базы данных и ускорить обработку запросов пользователей. Вместо того, чтобы каждый раз обращаться к базе данных для получения данных, мы можем попробовать найти их в кэше. Если данные уже есть в кэше, то мы можем сразу же вернуть их пользователю без лишних запросов и обработки.

Для кэширования мы используем кластер из серверов-кэшей. Каждый сервер-кэш содержит определенный объем оперативной памяти, в которой хранятся данные. Все серверы-кэши работают вместе и образуют кластер, что позволяет нам хранить огромное количество данных и обрабатывать тысячи запросов в секунду.

Кэширование данных в Вконтакте основано на ключ-значение. Когда мы записываем данные в кэш, мы указываем ключ, по которому эти данные будут доступны. При запросе данных мы указываем ключ и получаем соответствующее значение из кэша. Если данных в кэше нет, то мы обращаемся к базе данных и сохраняем результаты запроса в кэше для последующего использования.

Кэш в Вконтакте используется для различных целей: кэширования данных пользователей, кэширования результатов сложных запросов к базе данных, кэширования статических файлов и других данных, которые могут быть повторно использованы. Это позволяет существенно ускорить работу сервиса и снизить нагрузку на базы данных.

Кэш является неотъемлемой частью архитектуры Вконтакте и используется практически в каждом проекте. Мы постоянно оптимизируем схему кэширования и ищем новые способы снижения нагрузки на базы данных. Кэш позволяет нам эффективно работать с огромными объемами данных и обеспечивать быструю и отзывчивую работу сервиса.

Базы данных или движки

В контексте архитектуры и работы ВКонтакте базы данных играют важную роль. Они используются для хранения различных данных, которые требуются для работы сайта.

Одной из проблем, с которой сталкиваются инженеры ВКонтакте, является огромное количество запросов к базе данных в единицу времени. Это может создать большую нагрузку на сервера и замедлить работу сайта.

Чтобы решить эту проблему, в ВКонтакте используется схема копирования данных, называемая “копирование по записи”. Вместо того, чтобы каждый раз обращаться к базе данных для получения данных, сервера ВКонтакте копируют данные в локальную память. Таким образом, они могут быстро получить доступ к этим данным и не нагружать базу данных.

Для выполнения операций записи, таких как добавление новых данных или обновление существующих записей, ВКонтакте использует специальный сервис, называемый “pupp”. Этот сервис принимает запросы на запись от серверов ВКонтакте и выполняет их в базе данных. Pupp позволяет распределить нагрузку на несколько серверов и обеспечить более высокую производительность.

ВКонтакте также использует различные движки баз данных, включая “statshouse” и “stats-daemon”. Эти движки обеспечивают хранение и обработку данных, связанных с мониторингом и статистикой работы сайта. Они позволяют инженерам ВКонтакте получать полную информацию о работе системы и принимать необходимые меры для оптимизации и улучшения производительности.

ВКонтакте также использует memcache сервера для кэширования данных. Memcache позволяет хранить часто запрашиваемые данные в оперативной памяти, что ускоряет доступ к ним и снижает нагрузку на базу данных. Memcache сервера работают в режиме распределенного кэширования, что позволяет балансировать нагрузку и обеспечивать высокую доступность данных.

Для обеспечения надежности и отказоустойчивости данных, ВКонтакте использует кластеры баз данных. Кластеры позволяют распределить данные между несколькими серверами и обеспечить их репликацию. Это позволяет избежать потери данных в случае сбоя одного из серверов и обеспечить непрерывную работу сайта.

Также в ВКонтакте используется схема шардирования данных в RPC-proxy. Это позволяет распределить данные между несколькими серверами и обеспечить более равномерную нагрузку. Шардирование позволяет увеличить пропускную способность системы и снизить задержки при обработке запросов.

В целом, архитектура баз данных в ВКонтакте очень сложная и продуманная. Она позволяет эффективно обрабатывать огромное количество данных и обеспечивать высокую производительность сайта. Благодаря использованию различных технологий и подходов, ВКонтакте может обрабатывать огромное количество запросов и обеспечивать быстрый доступ к данным.

Типы движков

В архитектуре ВКонтакте имеются различные типы движков, которые используются для хранения и обработки различных типов данных.

Один из таких движков – gossip. Он используется для хранения информации о состоянии других узлов в архитектуре. В схеме архитектуры ВКонтакте gossip представлен в виде файлика, который хранит информацию о состоянии узлов и их связях.

Другой тип движка, используемый в архитектуре ВКонтакте, – kache. Он используется для кэширования данных и поверх него работают различные кэши, такие как key2 и kittenhouse. Кластеры кэшей аккуратно себе стоят и имеют возможность снять себя с работы одним из движков.

Еще один тип движка – rpc-proxy. Он используется для обработки RPC-запросов, которые приходят от клиентов. Данные запросы обрабатываются с использованием кэша и персистентного хранения данных.

Используемый в архитектуре ВКонтакте движок для персистентного хранения данных – binlog. Он позволяет записывать изменения данных в журнал, который в дальнейшем может быть использован для восстановления данных в случае сбоев.

Таким образом, типы движков в архитектуре ВКонтакте играют важную роль в работе проекта. Они позволяют эффективно хранить и обрабатывать различные типы данных, а также обеспечивают надежность и отказоустойчивость системы.

Кластеры

Одним из важных кластеров является кластер для хранения бинлога. Бинлог – это файл, в котором записываются все изменения данных в базе данных. Это позволяет отслеживать и восстанавливать данные при сбоях системы. Кластер для хранения бинлога имеет особую архитектуру и аккуратно расположен на серверах для обеспечения надежности и доступности данных.

Еще одним важным кластером является кластер для наращивания кода проекта. В этом кластере разработчики могут безопасно вносить изменения в код и тестировать их перед внедрением в основной проект. Такой подход позволяет избежать сбоев и ошибок, которые могут повлиять на работу системы.

Кластеры также используются для хранения и обработки продуктовых метрик. Каждая операция, каждый запрос пользователя записывается и анализируется для улучшения работы системы. Эти метрики позволяют разработчикам получать информацию о производительности и состоянии системы, а также позволяют проводить эксперименты и оптимизировать процессы.

Один из интересных кластеров – это кластер “Солнышкам”. Недавно в докладе была представлена новая архитектура для хранения файлов, которая позволяет эффективно работать с большими объемами данных. В этом кластере используется файловая система Kittenhouse, которая позволяет хранить и получать файлы на основе различных параметров и критериев.

Каждый кластер имеет свои особенности и требования к хранению и обработке данных. ВКонтакте аккуратно разделяет данные между кластерами в зависимости от их размера и типа. Это позволяет эффективно использовать ресурсы и обеспечивает высокую производительность системы.

Таким образом, кластеры являются важной частью архитектуры ВКонтакте и позволяют обеспечить надежность, масштабируемость и производительность системы. Разработчики ВКонтакте активно работают над улучшением и оптимизацией кластеров, чтобы обеспечить наивысшую эффективность работы системы и удовлетворение потребностей пользователей.

RPC-proxy

Основной задачей RPC-proxy является преобразование запросов клиента во внутренние вызовы API, которые передаются на бэкенд-серверы для обработки. Компонент работает на C++ и использует библиотеку pmemcached для взаимодействия с кэш-серверами.

RPC-proxy имеет важную роль в обеспечении отказоустойчивости и надежности работы ВКонтакте. Он поддерживает высокую нагрузку и умеет гибко масштабироваться в зависимости от количества запросов. Также он отвечает за мониторинг и сбор метрик производительности.

Для сбора метрик RPC-proxy использует инструменты statshouse и netdata. Они позволяют получить информацию о нагрузке на серверы, о времени обработки запросов и других производительностных показателях. Благодаря этим метрикам команда разработчиков может отслеживать и анализировать производительность системы, выявлять и устранять узкие места и проблемы.

Важным аспектом работы RPC-proxy является обеспечение согласованности данных. Для этого используется бинлог, который записывает все изменения данных и позволяет восстановить их в случае сбоев. Бинлог также используется для репликации данных между серверами и для создания снапшотов.

Одним из ключевых решений в архитектуре RPC-proxy является использование ClickHouse для хранения и анализа логов. ClickHouse – это колоночная СУБД, которая позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных. Благодаря этому выбору, команда разработчиков может анализировать производительность RPC-proxy и оптимизировать его работу.

В общей схеме архитектуры ВКонтакте RPC-proxy играет важную роль, обеспечивая высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость системы. Он является одним из ключевых компонентов, позволяющих сайту обрабатывать огромное количество запросов и обеспечивать быстрый отклик на любые действия пользователя.

Персистентное хранение данных

В процессе работы ВКонтакте возникает необходимость в хранении большого объема данных. Для этого используется система шардинга, которая позволяет разделить данные на несколько “шардов” и распределить их между различными серверами.

Каждый шард представляет собой набор таблиц, которые хранят внутренности определенной части данных. Каждый шард имеет свой собственный движок, который отвечает за хранение и обработку данных.

Front-сервер является главным сервером, который получает запросы от клиентов и передает их на backend. Backend в свою очередь обрабатывает запросы и взаимодействует с различными серверами, включая Content Server, pupp, Sun и Cache.

Content Server отвечает за обработку и хранение контента, такого как изображения и видео. Pupp отвечает за обработку запросов к поисковому движку. Sun обеспечивает хранение данных, которые используются для аналитики и статистики.

Cache используется для кеширования часто используемых данных, чтобы ускорить работу системы. Базы данных или движки используются для хранения пользовательских данных, таких как сообщения, фотографии и другие.

В данной схеме шардирование данных в RPC-proxy играет важную роль. Это позволяет распределить нагрузку между различными серверами и обеспечить более эффективную работу системы.

Персистентное хранение данных в ВКонтакте осуществляется с помощью кластеров. Кластер состоит из нескольких серверов, которые работают в связке и обеспечивают надежность и отказоустойчивость системы.

Для обеспечения надежности и сохранности данных происходит копирование данных между серверами кластера. Это позволяет избежать потери данных в случае сбоя или отказа одного из серверов.

Хранение и обработка данных в ВКонтакте требует значительных системных и процессорных ресурсов. Для снижения нагрузки на серверы используется механизм сбора и агрегации логов в ClickHouse.

Мониторинг системы осуществляется с помощью системных и продуктовых метрик. Системные метрики позволяют отслеживать состояние серверов и нагрузку на них, а продуктовые метрики помогают анализировать использование продукта и эффективность его работы.

Эксперименты играют важную роль в разработке и улучшении системы ВКонтакте. Они позволяют проводить тестирование различных изменений и оптимизаций, а также анализировать полученные результаты и внедрять улучшения в систему.

В целом, персистентное хранение данных в ВКонтакте является сложным и масштабируемым процессом. Внедрение кластеров и использование различных технологий и механизмов позволяет обеспечить надежность и эффективность работы системы.

Шардирование данных в RPC-proxy

Для обеспечения высокой производительности и отказоустойчивости системы, данные в RPC-proxy делятся на несколько шардов или фрагментов. Каждый шард хранит определенный диапазон данных и обслуживается отдельным сервером.

При обработке запроса, RPC-proxy определяет, к какому шарду должен быть направлен запрос на основе хэш-функции. Таким образом, данные эффективно распределяются по всем шардам, что позволяет балансировать нагрузку и обеспечивать быстрый доступ к данным.

Каждый шард в RPC-proxy работает независимо от остальных, что позволяет достичь высокой параллельности и производительности при обработке запросов. Если один из серверов выходит из строя или нагрузка на один из шардов слишком высока, остальные шарды продолжают работать без проблем.

Для обеспечения надежности и сохранности данных, каждый шард в RPC-proxy имеет свою собственную копию данных, которая регулярно синхронизируется с другими шардами. Это позволяет избежать потери данных при сбое одного из серверов или сетевого соединения.

Для снятия нагрузки с шардов и ускорения работы системы, в RPC-proxy также используется кэширование данных. Например, при получении данных из базы данных, RPC-proxy сначала проверяет наличие этих данных в кэше. Если данные уже есть в кэше (например, в memcache), то RPC-proxy быстро возвращает их пользователю без обращения к базе данных.

Шардирование данных в RPC-proxy является важным механизмом для обеспечения высокой производительности и отказоустойчивости ВКонтакте. Оно позволяет эффективно распределять нагрузку, обеспечивать быстрый доступ к данным и защищать данные от потери.

Для мониторинга и анализа производительности системы, в RPC-proxy используются различные метрики и инструменты, такие как netdata, ClickHouse и другие. Это позволяет отслеживать состояние каждого шарда, обнаруживать проблемы и принимать меры для их устранения.

Важно отметить, что шардирование данных в RPC-proxy требует хорошего понимания архитектуры и принципов работы системы. Разработка и настройка шардирования данных – сложная задача, которая требует определенных знаний и опыта.

Зачем вообще использовать шардирование данных в RPC-proxy? Ответ прост – чтобы обеспечить высокую производительность и масштабируемость системы. Без шардирования, все данные были бы хранены на одном сервере, что было бы невозможно для обработки больших объемов данных и обеспечения быстрого доступа к ним.

Логи

Логи играют важную роль в архитектуре ВКонтакте, предоставляя информацию о работе системы и помогая в решении проблем. Все сервера ВКонтакте генерируют логи, которые позволяют отслеживать различные события, происходящие в системе.

Основным инструментом для сбора и хранения логов в ВКонтакте является система снапшотов. Снапшот – это файл, содержащий информацию о состоянии системы в определенный момент времени. Backend-серверы ВКонтакте регулярно создают снапшоты, которые затем передаются на Content Server для хранения.

Backend-серверы также ведут логи в текстовом формате, которые содержат информацию о запросах, ошибках и других событиях. Эти логи используются для отладки и мониторинга работы серверов.

Кроме того, ВКонтакте использует memcache для кэширования данных и ускорения работы системы. Логи от memcache помогают отслеживать его использование и производительность.

В целом, логи в ВКонтакте часто используются для анализа и оптимизации работы системы. Они помогают идентифицировать проблемы и выявлять узкие места в архитектуре. Также логи позволяют получить информацию о популярности различных функций и сервисов ВКонтакте.

Для анализа логов ВКонтакте использует различные инструменты, включая ClickHouse – систему для хранения и анализа больших объемов данных. С помощью ClickHouse можно выполнять различные запросы к логам и получать полезную информацию о работе системы.

Таким образом, логи играют важную роль в архитектуре ВКонтакте, предоставляя информацию о работе системы и помогая в ее оптимизации и развитии.

Сбор логов в ClickHouse

Вконтакте использует бинлоги для записи логов. Каждый сервер, обрабатывающий запросы пользователей, генерирует лог-файлы со своими данными. Таким образом, мы можем получить информацию о работе сервера, нагрузке и изменениях контента.

Для сбора логов в ClickHouse мы используем специальный код, который напрямую записывает данные в базу данных. Это позволяет нам наращивать объем данных и улучшать производительность системы.

Вконтакте использует такие сущности, как memcached и Netdata, чтобы управлять нагрузкой на сервера и собирать метрики. Схема сбора логов в ClickHouse состоит из нескольких компонентов:

• Front-серверы, которые получают запросы от пользователей и направляют их дальше в архитектуру ВКонтакте.
• Backend, который обрабатывает запросы и отдает результат пользователю.
• Content Server, который хранит и отдает контент, такой как фото, видео и документы.
• Pupp, который отвечает за обработку запросов на изменение данных.
• Sun, который используется для работы с базами данных и кеширования.
• Cache, который помогает ускорить доступ к данным.

Для сбора логов в ClickHouse мы используем репликацию данных. Это позволяет нам получать информацию о нагрузке на серверы и использовании ресурсов. При этом мы можем отдавать данные в виде файла, который можно использовать для анализа и обработки.

Шардирование данных в RPC-proxy – это еще одна важная часть архитектуры ВКонтакте. Мы используем несколько шардов, чтобы равномерно распределить нагрузку на серверы и улучшить производительность системы.

Сбор логов в ClickHouse помогает нам анализировать различные метрики и события, а также оптимизировать работу системы. Мы можем использовать полученные данные для настройки серверов, улучшения производительности и предотвращения возможных проблем.

Вконтакте работает над постоянным улучшением архитектуры системы и сбором логов в ClickHouse играет важную роль в этом процессе. Мы постоянно анализируем данные и вносим изменения в код, чтобы улучшить производительность и надежность системы.

Мониторинг

Для хранения данных мониторинга мы используем специальные хранилища, в которые приходят данные от различных компонентов системы. Одним из таких хранилищ является ClickHouse, которое позволяет хранить и обрабатывать большие объемы данных.

Минус хранения данных в ClickHouse заключается в том, что они могут быть недоступными для просмотра в режиме реального времени. Но, благодаря схеме хранения данных и использованию бинлога, мы можем получать актуальные данные с серверов мониторинга.

Основной сервер мониторинга наших систем расположен в sun, который выполняет функции сбора данных и их хранения. Данные, которые приходят с различных компонентов системы, пишутся в бинлоги и затем отправляются на сервер sun для дальнейшего анализа.

Однако, у нас возникала проблема с персистентным хранением данных в ClickHouse из-за большой нагрузки на движки баз данных. Это замедляло обработку данных и приводило к торможению системы.

Для решения этой проблемы мы используем протокол копирования данных между движками, которые работают одновременно. Этот протокол позволяет нам быстро и эффективно передавать данные между движками ClickHouse, расположенными на различных серверах.

Таким образом, мы можем распределить нагрузку на несколько серверов и использовать данные из различных хранилищ для анализа и мониторинга. Это позволяет нам эффективно управлять ресурсами и обеспечивать стабильную работу системы.

Важно отметить, что мониторинг включает не только системные метрики, но и продуктовые метрики. Мы собираем информацию о поведении пользователей, исследуем и анализируем эти данные для оптимизации работы платформы и улучшения пользовательского опыта.

Таким образом, мониторинг является неотъемлемой частью общей архитектуры и работы ВКонтакте. Мы всегда будем уделять большое внимание мониторингу и анализу данных, так как это позволяет нам эффективно управлять ресурсами и обеспечивать стабильную работу платформы.

Системные метрики

Для сбора системных метрик в ВКонтакте используется специальная схема, которая заменяет стандартные инструменты мониторинга. Эта схема построена поверх уже существующей инфраструктуры и позволяет получать данные о работе различных компонентов системы.

Все системные метрики ВКонтакте регулярно собираются и сохраняются в специальных хранилищах. Эти метрики могут быть использованы для анализа производительности, выявления проблем и оптимизации работы системы.

Ключевыми системными метриками являются данные о нагрузке на сервера, использование ресурсов (памяти, процессора), состояние сети и пропускная способность, а также информация о работе кэша и баз данных.

ВКонтакте использует различные типы системных метрик в зависимости от компонента системы. Например, для мониторинга backend-серверов используются метрики, связанные с обработкой запросов, распределением нагрузки и использованием ресурсов.

Системные метрики помогают определить, какие компоненты системы работают неэффективно или испытывают большую нагрузку. Это позволяет принять соответствующие меры для оптимизации работы системы и повышения производительности.

При разработке и эксплуатации системы ВКонтакте системные метрики играют важную роль. Они позволяют отслеживать производительность и состояние каждого компонента системы, а также выявлять возможные проблемы и улучшать архитектуру.

Системные метрики также помогают понять, как изменения в архитектуре или коде проекта влияют на производительность и нагрузку на систему. Они помогают принимать решения об оптимизации и улучшении работы системы.

Одним из инструментов, используемых для сбора системных метрик в ВКонтакте, является NetData. Этот инструмент позволяет собирать данные о производительности и состоянии системы в реальном времени и предоставлять удобный интерфейс для их анализа.

Кроме того, системные метрики также могут быть собраны и сохранены в специальном файле, который можно использовать для анализа и дальнейшей оптимизации работы системы.

ВКонтакте аккуратно относится к сбору и анализу системных метрик, так как они содержат важную информацию о работе системы. Поэтому эти метрики должны быть защищены и доступны только ограниченному кругу сотрудников.

В целом, системные метрики в ВКонтакте играют важную роль в обеспечении высокой производительности и стабильной работы системы. Они позволяют выявлять и устранять проблемы, оптимизировать работу и повышать качество обслуживания пользователей.

Продуктовые метрики

Продуктовые метрики играют важную роль в архитектуре и работе ВКонтакте. Они позволяют нам получить информацию о том, как пользователи взаимодействуют с нашим сайтом и какие изменения могут повлиять на их опыт использования.

Конечно, мы берем на себя ответственность за свое железо и сервера, но с продуктовыми метриками мы можем более аккуратно принимать решения о том, какие изменения внести на сервере, чтобы не тормозить работу сайта и обеспечить наилучший опыт пользователя.

Например, если мы видим, что определенный тип контента получает большой трафик и обрабатывается на другом типе машин, мы можем аккуратно решить, что этот контент стоит хранить в кэше на сервере, чтобы ускорить его доставку пользователю.

Одним из примеров использования продуктовых метрик является шардирование данных в RPC-proxy. Когда мы получаем запрос от пользователя, мы можем определить, на какой шард отправить этот запрос, чтобы минимизировать время обработки и улучшить производительность системы.

Продуктовые метрики также позволяют нам отслеживать изменения в поведении пользователей и принимать соответствующие решения. Если мы замечаем, что определенный тип данных стал более популярным, мы можем решить увеличить его шарды или улучшить его хранение, чтобы обеспечить более эффективную обработку запросов.

Важно отметить, что работа с продуктовыми метриками не заменяет системные метрики, которые позволяют нам отслеживать состояние серверов и железа. Системные метрики работают в паре с продуктовыми метриками и позволяют нам понять, какие изменения в архитектуре и работе серверов могут повлиять на производительность сайта.

ВКонтакте активно использует систему сбора и анализа логов с помощью ClickHouse. Это позволяет нам получать ценные данные о работе серверов, трафике и поведении пользователей. ClickHouse позволяет нам эффективно хранить и анализировать большие объемы данных, что является существенным плюсом для нашей архитектуры.

Таким образом, продуктовые метрики важны для принятия решений в архитектуре и работе ВКонтакте. Они позволяют нам понять, как пользователи взаимодействуют с нашим сайтом и какие изменения могут улучшить их опыт использования. Продуктовые метрики работают вместе с системными метриками и сбором логов, что позволяет нам принимать обоснованные решения и постоянно улучшать нашу архитектуру.

Эксперимент

Один из таких экспериментов связан с обработкой трафика, который поступает на сервера ВКонтакте. Вместо того, чтобы обрабатывать каждый запрос от пользователя отдельно, в эксперименте используется файл, который содержит большой объем контента. Этот файл предварительно генерируется и содержит разные типы данных и действий, которые пользователь может совершить на сайте.

Для проведения эксперимента используется специальный механизм, называемый “мастер”. Мастеры – это обычные серверы, которые выполняют задачи по обработке трафика и работы с контентом.

Когда пользователь делает запрос, он попадает на один из мастеров. В зависимости от типа запроса, мастер может обратиться к файлу с контентом и вернуть результат пользователю.

Однако, не всегда мастер может самостоятельно обработать запрос. В таком случае он обращается к другим серверам, называемым “бинлоги”. Бинлоги содержат информацию о различных действиях и изменениях, которые происходят на сайте.

При обработке запроса мастер может использовать разные типы движков. Например, для работы с персистентным хранением данных используется движок “солнышкам”. Для работы с шардированием данных используется движок “шард”. Каждый тип движка имеет свои особенности и позволяет достичь определенных результатов.

Для повышения отказоустойчивости системы в работе с движками используется копирование данных. Например, при использовании движка “солнышкам” данные могут копироваться на другие серверы, чтобы в случае отказа основного сервера данные не потерялись.

Также, в процессе обработки запросов мастеры могут использовать кэш, чтобы ускорить доступ к данным. Кэш – это специальная память, где хранятся часто используемые данные. Кэш позволяет снизить нагрузку на серверы и ускорить обработку запросов.

Для отслеживания изменений и работы системы используется сбор логов. Логи представляют собой записи о различных событиях и действиях, которые происходят на серверах. Логи позволяют анализировать работу системы, выявлять проблемы и улучшать ее производительность.

В ВКонтакте используются различные типы логов, которые хранятся в специальной базе данных ClickHouse. ClickHouse обеспечивает хранение и быстрый доступ к логам, что позволяет проводить анализ и мониторинг работы системы.

Мониторинг – это процесс отслеживания и контроля за работой системы. В ВКонтакте используются различные метрики для мониторинга, включая системные метрики (например, загрузка процессора и памяти) и продуктовые метрики (например, количество пользователей и активность на сайте).

В процессе эксперимента могут быть изменены различные параметры и настройки системы, чтобы проверить их влияние на производительность и надежность. Такие эксперименты помогают разработчикам ВКонтакте улучшить работу системы и предложить пользователям новые возможности и функции.

В итоге, эксперименты являются важной частью работы ВКонтакте и позволяют улучшить производительность и надежность системы, а также предложить пользователям новые возможности и функции.

Деплой

Во время деплоя на сервера ВКонтакте выполняется несколько шагов. Во-первых, на каждой машине, которая принимает запросы от пользователей, выполняется копирование файлов с новой версией кода. Это происходит с помощью инструмента pupp, который позволяет синхронизировать файлы между серверами.

Далее, после копирования файлов, на каждой машине выполняется перезагрузка приложения, чтобы загрузить новую версию кода. Это позволяет избежать проблем с кэшированием и продолжать обслуживать запросы пользователей без простоя.

Однако, при деплое есть определенная проблема – при обновлении мастер-сервера, он перестает принимать новые запросы, но клиенты продолжают отправлять запросы к нему. Для решения этой проблемы используется механизм memcachevalue, который позволяет хранить данные в памяти на других машинах и обращаться к ним через ключи.

В случае ВКонтакте, данные хранятся в memcache, и при деплое мастера, он сначала отправляет данные в memcache на другие машины, а затем обновляет свою версию кода. При этом, клиенты продолжают работать с memcache по старым ключам, и только после обновления мастера они начинают обращаться к новой версии кода.

Кроме того, при деплое используется также механизм gossip, который позволяет обновлять информацию о доступных серверах и распространять ее между серверами. Это позволяет снизить нагрузку и увеличить доступность системы.

В целом, деплой в ВКонтакте является сложным процессом, который требует синхронизации между множеством серверов и обновления мастер-серверов. Однако, благодаря использованию различных механизмов и инструментов, ВКонтакте успешно справляется с этим процессом и обеспечивает стабильную работу своей системы.