第一部分：新浪微博技术架构
新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户（MAU）已经达到1.43亿，2014年新年第一分钟发送的微博达808298条，如此巨大的用户规模和业务量，需要高可用（HA）、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。
微博平台第一代架构为LAMP架构，数据库使用的MyIsam，后台用的php，缓存为Memcache。
随着应用规模的增长，衍生出的第二代架构对业务功能模块化、服务化、组件化，后台系统从php替换为Java，逐渐形成面向服务的SOA架构，在很长一段时间支撑微博平台业务发展。
在此基础上又经过长时间的重构、线上运行、思索与沉淀，平台形成了第三代架构体系。
我们先看一张微博的核心业务图（如下），是不是非常复杂，但这已经是一个简化的不能再简化的业务图啦，第三代技术体系就是为了保障在微博核心业务上快速、高效、可靠的发布新产品新功能。
第三代技术体系
微博平台的第三代技术体系，使用正交分解法建立模型，在水平方向，采用典型的三级分层模型，即接口层、服务层与资源层，在垂直方向，进一步细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台，接着看一下平台的整体架构图。
如上图所示，正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域，每一个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点，相应的定义这个区域的核心功能点，比如区域5主要完成服务层的技术架构，下面详细介绍水平方向与垂直方向的设计原则，尤其重点介绍4、5、6中的技术组件及其在整个架构体系中的作用。
水平分层
水平维度的划分，在大中型互联网后台业务系统的设计中非常基础，在平台的每一代技术体系中都有体现，这里还是简单介绍一下，为后续垂直维度的延伸讲解做铺垫：
- 接口层主要实现与Web页面、移动客户端的接口交互，定义统一的接口规范，平台最核心的三个接口服务分别是内容（Feed）服务、用户关系服务以及通讯服务（单发私信、群发、群聊）。
- 服务层主要把核心业务模块化、服务化，这里又分为两类服务，一类为原子服务，定义是不依赖任何其他服务的服务模块，比如常用的短链服务、发号器服务都属于这一类，图中使用泳道隔离，表示它们的独立性，另外一类为组合服务，通过各种原子服务和业务逻辑的组合，完成的Composite服务，比如Feed服务、通讯服务除了本身的业务逻辑，还依赖于短链、用户、以及发号器服务。
- 资源层主要数据模型的存，包含通用的缓存资源Redis和MC，以及持久化数据库存储MySQL、HBase，或者分布式文件系统TFS以及Sina S3服务。
水平分层有一个特点，依赖关系都是从上往下，上层的服务依赖下层，下层的服务不会依赖上层，构建了一种简单直接的依赖关系。
与分层模型对应的，微博系统中的服务器主要包括三种类型：前端机（提供 API 接口服务），队列机（处理上行业务逻辑，主要是数据写入），存储（mc、mysql、mcq、redis 、HBase等）。
垂直延伸技术架构
随着业务架构的发展和优化，平台研发实现了许多卓越的中间件产品，用来支撑核心业务，这些中间件由业务驱动产生，随着技术组件越来越丰富，形成完备的平台技术框架，大大提升了平台的产品研发效率和业务运行稳定性。
区别于水平方向上层依赖下层的关系，垂直方向以技术框架为地基支撑点，向两侧驱动影响业务架构、监控平台、服务治理平台，下面介绍一下其中的核心组件。
接口层Web V4框架
接口框架简化和规范了业务接口开发工作，将通用的接口层功能打包到框架中，采用了Spring的面向切面（AOP）设计理念。接口框架基于jersey 进行二次开发，基于annotation定义接口(url, 参数)，内置Auth、频次控制、访问日志、降级功能，支撑接口层监控平台与服务治理，同时还有自动化的Bean-json/xml序列化。
服务层框架
服务层主要涉及RPC远程调用框架以及消息队列框架，这是微博平台在服务层使用最为广泛的两个框架。
MCQ消息队列
消息队列提供一种先入先出的通讯机制，在平台内部，最常见的场景是将数据的落地操作异步写入队列，队列处理程序批量读取并写入DB，消息队列提供的异步机制加快了前端机的响应时间，其次，批量的DB操作也间接的提高了DB操作性能，另外一个应用场景，平台通过消息队列，向搜索、大数据、商业运营部门提供实时数据。
微博平台内部大量使用的MCQ(SimpleQueue Service Over Memcache)消息队列服务，基于MemCache协议，消息数据持久化写入BerkeleyDB，只有get/set两个命令，同时也非常容易做监控（stats queue），丰富的client library，线上运行多年，性能比通用的MQ高很多倍。
Motan RPC框架
微博的Motan RPC服务，底层通讯引擎采用了Netty网络框架，序列化协议支持Hessian和Java序列化，通讯协议支持Motan、http、tcp、mc等，Motan框架在内部大量使用，在系统的健壮性和服务治理方面，有较为成熟的技术解决方案，健壮性上，基于Config配置管理服务实现了High Availability与Load Balance策略（支持灵活的FailOver和FailFast HA策略，以及Round Robin、LRU、Consistent Hash等Load Balance策略），服务治理方面，生成完整的服务调用链数据，服务请求性能数据，响应应时间（Response Time）、QPS以及标准化Error、Exception日志信息。
资源层框架
资源层的框架非常多，有封装MySQL与HBase的Key-List DAL中间件、有定制化的计数组件，有支持分布式MC与Redis的Proxy，在这些方面业界有较多的经验分享，我在这里分享一下平台架构的对象库与SSD Cache组件。
对象库
对象库支持便捷的序列化与反序列化微博中的对象数据，序列化时，将JVM内存中的对象序列化写入在HBase中并生成唯一的ObjectID，当需要访问该对象时，通过ObjectID读取，对象库支持任意类型的对象，支持PB、JSON、二进制序列化协议，微博中最大的应用场景将微博中引用的视频、图片、文章统一定义为对象，一共定义了几十种对象类型，并抽象出标准的对象元数据Schema，对象的内容上传到对象存储系统（Sina S3）中，对象元数据中保存Sina S3的下载地址。
SSDCache
随着SSD硬盘的普及，其优越的IO性能被越来越多的替换传统的SATA和SAS磁盘，常见的应用场景有三种：1）替换MySQL数据库的硬盘，目前社区还没有针对SSD优化的MySQL版本，即使这样，直接升级SSD硬盘也能带来8倍左右的IOPS提升；2）替换Redis的硬盘，提升其性能；3）用在CDN中，加快静态资源加载速度。
微博平台将SSD应用在分布式缓存场景中，将传统的Redis/MC + Mysql方式，扩展为 Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式，SSD Cache作为L2缓存使用，第一降低了MC/Redis成本过高，容量小的问题，也解决了穿透DB带来的数据库访问压力。
垂直的监控与服务治理
随着服务规模和业务变得越来越复杂，即使业务架构师也很难准确的描述服务之间的依赖关系，服务的管理运维变得越来难，在这个背景下，参考google的dapper和twitter的zipkin，平台实现了自己的大型分布式追踪系统WatchMan。
WatchMan大型分布式追踪系统
如其他大中型互联网应用一样，微博平台由众多的分布式组件构成，用户通过浏览器或移动客户端的每一个HTTP请求到达应用服务器后，会经过很多个业务系统或系统组件，并留下足迹（footprint）。但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都帮助有限。对于这样一种典型的跨进程/跨线程的场景，汇总收集并分析这类日志就显得尤为重要。另一方面，收集每一处足迹（footprint）的性能数据，并根据策略对各子系统做流控或降级也是确保微博平台高可用的重要因素。要能做到追踪每个请求的完整调用链路；收集调用链路上每个服务的性能数据；能追踪系统中所有的Error和Exception；通过计算性能数据和比对性能指标（SLA）再回馈到控制流程（control flow）中，基于这些目标就诞生了微博的Watchman系统。
其系统设计一个核心原则就是低侵入性（non-invasivenss）：作为非业务组件，应当尽可能少侵入或者不侵入其他业务系统，保持对使用方的透明性，可以大大减少开发人员的负担和接入门槛。基于此考虑，所有的日志采集点都分布在技术框架中间件中，包括接口框架、RPC框架以及其他资源中间件。
WatchMan由技术团队搭建框架，应用在所有业务场景中，运维基于此系统完善监控平台，业务和运维共同使用此系统，完成分布式服务治理，包括服务扩容与缩容，服务降级，流量切换，服务发布与灰度。
微博发布模式
- 同步推模式
- 异步推拉模式
用户发表微博后，系统将微博写入消息队列后立即返回，用户响应迅速。消息队列的消费者任务将微博推送给所有当前在线的粉丝的订阅列表中，非在线用户在登录后再根据关注列表拉去微博订阅列表。
我们再看一下目前即将推出的微博平台的新架构。我们知道API大部分的请求都为了获取最新的数据。API请求有一个特点，它大目前调用都是空返回的，比如说一款手机的客户端每隔一分钟它都要调用服务器一下，就是有没有新数据，大目前的调用都是空返回，就是说不管服务器有没有数据都要调用一次。这次询问到下一次询问中间，如果有新的数据来了，你是不会马上知道的。因此我们想API能不能改用推的方式，就是客户端不需要持续的调用，如果有新数据就会推过去。技术特点，显而易见低延迟，就是从发表到接受1秒内完成，实际上可能用不了1秒。然后服务端的连接就是高并发长连接服务，就是多点都连接在我们的服务器上，这个比传统的API要大。
我们再看一下内部细节，就是我们收到数据之后首先要经过最上面RECEIVER。然后推到我们的引擎里面，这个引擎会做两个事情，首先会把用户的关系拿过来，然后按照用户关系马上推送给他相应的粉丝。所以我们调用方已经在那儿等待了，我们需要有一个唤醒操作，就是说在接口这儿把它唤醒，然后把它发送过去。最后是一个高并发的长连服务器，就是一台服务器支持10万以上的并发连接。最右边中间有一个圆圈叫做Stream Buffer，我们需要Stream Buffer是要保存用户最近的数据。因为用户可能会有断线的，比如说他发送数据的时候断线半分钟，我们需要把这半分钟补给他。这就是我们的推送架构。
第二部分：设计原则
用户规模影响设计，具体是指用户数每上一个数量级，许多设计需要重新考虑。
10万用户级别
单服务器，前端、后端、cache、db在一起。
百万级
db和cache单独部署服务器，db或按业务进行拆分(sharding)。
cache或使用一致性hash扩展。
前端后端还是在一起，但是根据业务拆分，每个业务可分配不同数量的服务器
千万级
开始重视架构设计，有专门技术架构师
需跨机房部署，前端在远程增加反向代理加速，数据库在异地机房使用slave数据库副本
后端拆分出来，系统内部需要远程调用，内部需远程调用协议。
亿级
架构更细分，或增加数据架构师，cache架构师，分布式架构师
数据库sharding碰到烦恼，开始考虑分布式数据服务
数据访问需要根据业务特点细分。
开发、运维、测量、调优具备有自己的专有工具。
所有服务需要地理多机房分布，具备IDC容灾设计。
服务可降级
上面的数字仅供理解“用户规模影响设计”，数字本身并无具体指导价值。
