途牛网站无线架构变迁实践

Posted 2020-06-13

从一开始的单机系统，发展到现在已拥有数百个分布式部署的系统。本文主要将途牛网站无线系统在从小到大的过程中，遇到的问题以及解决方法与大家分享，希望为大家带来一定借鉴。文章将从服务化推进、南北京机房之痛、性能提升实践、App客户端技术演进四个方面进行介绍。

 

服务化推进

 

途牛的服务化始于2011年，当时我们主要进行了会员的服务化，2012年进行了搜索2.0的服务化，2013年是服务化大举前进的时刻，主要进行了搜索3.0、价格中心、订单中心、产品基础数据等系统的服务化，2014年将TSP（途牛服务治理平台）、业务公共系统、资源搜索系统等进行服务化，2015年对产类目、开放API进行服务化。

 

从上面的过程可以看出，我们的服务化不是一蹴而就的，而是经历了一个漫长的过程，每一次拆分都相当于为高速行驶的汽车更换轮胎的过程。可以注意到，在2012年我们拆分了一个搜索2.0，之后很快又在2013年推出了搜索3.0。

 

这两个版本的区别是：做搜索2.0一开始没有什么经验，虽然采用了Solr这样非常成熟的开源搜索引擎来搭建搜索平台，但是没有明确界定搜索平台和业务系统之间的关系，导致搜索平台的逻辑非常重，被当成一个数据聚合的平台来使用，网站列表页数据和详情页数据都从搜索中出来，导致搜索获取数据源部分的逻辑非常复杂，搜索开发人员将70%的时间都放在和业务系统对接逻辑的处理上，索引效率也比较低，从而导致性能不稳定，逐渐退役。吸取教训后，我们搭建了搜索3.0的平台，仅仅提供列表搜索，统一列表字段，将数据推送逻辑移到搜索外部，由各个产品系统来进行数据推送，搜索本身专注于性能的提升与稳定性，并逐步加入智能排序、人工干预搜索结果功能。迄今为止，搜索3.0是我们公司最为稳定的系统。

 

接下来是服务化过程中，技术层面做得比较好的两个服务：价格计算服务和服务治理平台。

 

价格计算服务

 

从技术上，价格计算服务有两个难点：一个是团期价格依赖的因素较多，并且依赖路径较深；另一个是这些因素价格变动的频率较高，尤其在旺季。因此从设计上，价格计算服务必须要有较大的容量要求，同时具有实时性。

 

价格计算服务从13年开始构建，架构上也经历了四个阶段：同步架构、异步架构、并发架构和分布式架构，如图1所示。

 

图1  服务化的推荐 - 价格计算服务

 

同步架构：系统间主要通过接口进行交互，其他系统通过调用接口通知价格中心发起运算，价格中心通过接口获取其他系统价格依赖的所有资源。整个计算流程采用串行模型行，效率低仅能满足小规模的计算需求。

 

异步架构：系统间通过MQ进行交互，价格中心通过依赖数据库获取其他系统的数据，加快了数据读取的效率，并将计算价格变成两段：先针对一个资源多个供应商的情况，将资源的最低成本价计算好，然后再算产品最低价。这种架构比同步架构数据读取的效率更高，并能通过预先生成数据，加快计算的速度，提升3倍整体性能。

 

并发架构：首先将价库自身的数据（资源的成本价，产品团期起价）进行了分库分表，提升了系统的数据容量，然后再根据产品的访问频度区分冷热数据的计算频率，冷数据降低计算频率，热数据增加计算频率——并通过在内存中建立团期、行程、资源这三个维度的数据结构，提升计算过程中数据的读写效率。整体上性能比异步架构提升了3.5倍，每次每个团期的价格计算时间控制在200ms以下。

 

分布式架构：通过解析依赖数据库的Binlog，将依赖数据库的数据转换成适合使用的内存数据库结构，进一步提升数据读取效率，从而解决计算过度依赖数据库的问题，通过使用Sharding MQ，实现本地访问、本地计算；通过使用Unix域通信的机制，实现本地通信，将每个计算实例所依赖的资源和通信尽量限制在本地服务器上，最大化提升I/O能力，降低I/O损耗。整体性能比并发架构提升2倍，每次每个团期的价格计算时间控制在100ms以下。

 

通过上面几个阶段的优化，价格计算服务的整体架构如图2所示。

 

图2  服务化的推荐 - 价格计算服务整的体架构

 

其中分发节点中的计算成本节点就是一些预处理节点，主要计算资源成本价，物理机中的计算节点是实际执行价格计算的单元节点。调度节点通过一定路由规则，将价格计算分片到不同机器上，Binlog同步的时候也会按照类似规则，将数据同步到不同存储节点物理机，从而整体上实现本地存储、本地计算。

截止到2015年5月，价格计算服务每天的计算量在9亿次左右，每个团期平均每天被计算2次以上。价格计算服务始终在I/O能力和计算效率上不断迭代改进，期待未来能够有更好的架构出现。

 

服务治理平台

 

随着服务化推进越来越深入，每个系统提供的接口也越来越多，整个系统逐渐产生了这样一些问题：网状接口调用；接口中存在循环依赖，可能引起雪崩效应；服务调用缺乏监控；使用硬件实现负载均衡，可维护性较差。针对这些问题，我们急需一套服务治理平台来将所有的服务管理起来。

基于开源的服务治理平台，我们进行了部分定制，很快将适合于途牛的服务治理平台搭建起来，架构如图3所示。

 

图3  途牛的服务治理平台

 

其中注册中心采用主从模式进行集群部署，“主”进行服务地址的变更及心跳的保持，“从”提供查询服务。主从之间建立长连接，保持心跳。“主”宕机后，“从”接替，变更自己的身份标识。注册中心各个部署的实例只有获得“主”身份才能接受客户端长连接请求。各个服务提供者、服务消费者感知“主”宕机后，尝试连接“从”，并与之建立长连接，使用SQLLite数据库持久化服务列表，使用高可用的内存缓存保存可用服务地址列表，与服务提供者、服务消费者之间建立长连接，维持心跳。

 

服务提供者启动之后，通过通用组件将提供的服务告之注册中心，注册中心更新可用服务地址列表。如果该服务没有审核记录，则作为新服务待审核。新服务提交到注册中心后，注册中心不会更新到可用服务列表，需要人工在管理页面进行审核通过后才能进入使用，被服务消费者感知。

 

服务提供者发生宕机，心跳中断的情况，注册中心将更新可用服务地址列表，删除提供者的所有服务，并发出变更通知。心跳具有重连保持机制。一定时间内无心跳才断开连接。服务提供者使用连接池，控制长连接的数目，设置最高连接数。如果连接数得到最高限制，则拒绝新的连接接入，保证当前系统的可用性。

 

管理页面上可以查询服务、查看服务详细情况及可用服务地址列表，查看服务消费者列表，新上线服务的审核，待下线服务的禁止，实时调整某个服务的负载均衡策略，对某个服务提供者进行降权、倍权、禁用、允许操作。

 

南北京机房之痛

 

本节主要介绍途牛的机房部署策略。在2014年以前，我们基本上都维持了南北京机房的结构，在当时的情况下，这种策略基本上还是比较合理的，但是随着应用体量越来越大，逐步出现了问题，我们在2015年变成了南京单机房的策略，未来我们将向两地三中心这种更加稳定、高可用的架构演变。

 

南北京单机房的策略，在设计之初，很好的满足了业务需求。在2010年以前，途牛70%以上的订单均为电话订单，加上旅游订单的预订流程又比较复杂，需要客服人工参与的环节较多，我们需要将订单系统部署在南京机房，以便为我们的客服提供好的用户体验。同时为了给互联网用户提供更好的机房条件，我们需要将网站部署在北京。在这种机房架构下，我们进行了大量系统优化工作，主要是为了解决异地机房之间的数据同步问题。

 

首先针对网站数据“读多写少”的特征，我们对每一个子系统，均采用如下的典型系统设计，如图4所示。

 

 
图4  网站数据读多写少特征下的每一个子系统的典型设计

 

南北京之间通过数据库的主从同步机制进行数据同步，北京机房的应用读取北京的数据库，通过专线写入南京的数据库，从而确保两边数据的一致性。

 

该设计方案在系统容量小的时候，可以很好地运行，但是在专线不稳定的情况下，会产生较多问题，最常见的是数据同步延迟，比如用户在网站注册后，无法立刻登录。针对这个问题，我们采用了熔断的设计方案，使用特定进程监控数据库同步延迟，如果延迟达到上限，将尝试使用公网VPN进行同步，当专线情况好转时，再切换回去。

 

另外为了控制数据同步的数据量，所有数据同步均采用了压缩机制，最大限度减少同步的数据量。同时我们也不断扩大专线的容量。

 

随着业务不断增长，同步的数据量越来越多，这种部署架构遇到的挑战越来越大，最终在2015年初，我们将两地机房进行合并。中途最大挑战是南京机房的网络条件问题，当时南京地区尚无接入条件较好的多线BPG机房，为了给全国用户提供较好的网络服务，我们最终采用了动态CDN方案，南京机房出口仅提供电信出口的IP。对联通、移动的用户通过动态域名解析，解析到本地较近中转服务器，再由中转服务器优化路由访问南京的电信线路。该方案能为全国用户提供良好的网络服务。

 

在整个服务器部署成本上，我们至少降低了30%，一是避免了同一套系统在南北京部署两份，二是节省了大量的专线费用。

 

目前的单机房策略，是一个过渡方案，为了保证系统进一步的高可用和数据的安全性，我们后期将向标准的两地三中心机房部署策略迈进。

 

性能优化

 

性能优化主要介绍我们在优化过程中总结出来几个工具，我们的思路是：首先，不断推进架构演变，系统划分整理，提前对资源进行扩展，保证总体的承载能力。然后，不断推进监控完善，性能指标具体化，发现问题、解决问题，保证总体的稳定能力。主要由这样三个工具实现：CODIS、BWT、OSS。

 

Codis是豌豆荚使用Go和C语言开发，以代理方式实现的一个Redis分布式集群解决方案，且完全兼容Twemproxy。Codis底层会处理请求的转发、不停机的数据迁移等工作。所有底层的处理, 对于客户端来说都是透明的。总之，可以简单地认为后台连接的是一个内存无限大的Redis服务。我们从无缓存，到文件缓存，到Memcache缓存，到今天的Codis缓存，缓存是大型架构的必然。

使用Codis后，应用端不需要再关心缓存具体存放在哪里，不需要关心缓存扩容和数据迁移的工作，不需要关心缓存数据一致性的问题，极大提升了应用开发和维护的效率。

 

BWT是我们自主开发的一个主动缓存更新服务，为了进一步提升页面的生成效率，应用系统发生数据变更时，将要更新的数据请求发到BWT中，BWT根据设置好的更新策略，对缓存进行更新。应用系统推送过来的数据，一般会延时3分钟，进行更新。同时BWT也会通过日志分析出来的热点数据，会根据设置的时间自动更新。更新的过程中，若目标机器负载高，会自动停止更新。

 

OSS也是我们自主研发的一个网站运营监控系统，该系统初期目标是对网站的性能、可用性和安全的进行监控和管理。后期将独立成一个单独的运营监控系统，为所有系统提供监控服务。图5是OSS的系统结构。

 

 图5 网站运营监控系统OSS的系统结构

 

主要特点是使用UPD的方式将日志从应用系统发送出来，尽可能降低发送日志对应用系统的性能消耗。通过NSQ队列接收日志，使用Go语言编写的消费进程将日志汇总处理后，存入DB，并最终通过页面将各种统计报表呈现出来。

网站的各种故障，可以通过错误与性能图表，很快找到问题。主要有依赖接口监控，慢查SQL监控，Memcache监控，Redis监控以及单页面性能监控。

 

App客户端技术演进

 

这里主要介绍途牛App在开发过程中的实践心得，侧重于线热补丁和前端资源静态化两个方面。

 

在线热补丁

 

由于App采用客户端发布的方案，一旦发布出去的包有Bug，修复是一个非常头疼的问题，传统的修复方法主要有：服务器端屏蔽技术，也就是将有问题的功能暂时屏蔽掉；跳转H5页面，将产生问题的页面直接跳转到对应的H5页面；紧急发布新版本。这几种办法均有一定的局限性，对于服务端屏蔽技术，会增加服务端代码复杂度并隐藏局部功能；对于跳转到H5，会降低用户体验；对于紧急发布新版本，会增加运营成本并降低用户体验。

 

为此我们引入了阿里的在线热补丁技术，以便在问题发生时，能够快速发布补丁包将问题解决。

 

前端资源静态化

 

由于H5开发周期短，容易部署的特性，在途牛App中存在大量的H5页面，但对于H5页面，用户体验的损失也是显而易见。为了让页面中的元素更快渲染，呈现给用户，我们采用了前端资源静态化的方案，主要思路是将H5页面中的静态资源提前加载，实现要点如下：

 

1. 静态资源异步加载，用户打开App的时候异步下载或者更新静态文件。

2. 优化渲染，减少不必要的开销。通过优化DOM布局，将加载的静态资源分组，可以打包的，优先渲染，需要从服务器取的，后渲染，从而加快第一次进入速度；减少第一屏DOM渲染数，使用懒加载，分步加载；优化渲染结构，由于App中的Webview性能低于手机浏览器，所以减少不必要的渲染开销，比如减少消耗非常高的一些滚动图；优化交互，有交互操作，造成DOM重排重绘的，尽量使用最小的DOM重排，将需要新加入的一些层，与原来的DOM结构分开；使用一些3D CSS，使用GPU帮助页面重绘。

 

以上就是我们在架构变迁过程中的一些实践要点，虽然看起来有些散，但还是主要从架构的以下三个方面进行介绍。

 

逻辑架构：服务化，如何将业务中通用的功能抽象出来，以服务的方式提供给其他各个系统。
物理架构：南北京机房的设计初衷，遇到的问题，解决方案等。
系统架构：非功能性的架构，比如性能优化，App客户端性能改进实践。