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Twitter Messaging的架构演化之路.PDF
Twitter Messaging的架构演化之路
11
@sij ieg | Twitter
2016-4-22
Background
Layered Architecture
Agenda Design Details
Performance
Scale @Twitter
Q A
Publish-Subscribe
Online services - 10s of milliseconds
Transaction log, Queues, RPC
Near real-time processing - 100s of milliseconds
Change propagation, Stream Computing
Data delivery for analytics - seconds~minutes
Log collection, aggregation
Twitter Messaging at 2012
Core Business Logic
Scribe
(tweets, fanouts …)
Deferred Data
Gizzard Search
RPC base
Book
Kestrel Kestrel Kestrel MySQL Kafka
Keeper
HDFS
Online Services - Kestrel
Kestrel
Simple
Perform well (as long as queue fits in memory)
Fan-out Queues: One per subscriber
Reliable reads - per item transaction
Cross DC replication
Online Services - Kestrel Limitations
Kestrel Limitations
Durability is hard to achieve - Each queue is a separate
file
Adding subscribers is expensive
Separate physical copy of the queue for each fanout
Read-behind degrades perfo
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