亿级用户微博平台架构：挑战、演进与新技术体系

"这篇文档详细介绍了亿级用户规模下的新浪微博平台架构，涵盖了微博的技术挑战、架构的演变历程、第三代技术架构体系，以及重要的分布式服务追踪系统Watchman和Feed多级双机房缓存系统。" 在亿级用户量的背景下，新浪微博平台面临的技术挑战主要体现在以下几个方面： 1. **大规模数据处理**：每日处理十亿级别的页面浏览量（PV），百万级别的每秒请求数（QPS），以及存储和处理千亿级别的海量数据。 2. **高可用性和性能**：为了保证用户体验，平台需要达到4个9的可用性（即99.99%的时间正常运行），并确保服务响应时间不超过150毫秒。此外，线上故障要求在5分钟内解决。 3. **用户活跃度**：日活跃用户（DAU）超过一亿，每天有数千万的用户互动，以及数十亿的关联阅读，这些都对系统的实时处理能力提出了极高要求。 4. **快速迭代**：微博平台的微服务数量众多，每周至少进行两次常规更新，并随时应对紧急上线的需求。 微博平台的架构经历了从传统的LAMP架构到面向服务架构（SOA）的转变，再到技术架构、业务架构和技术保障三维度相结合的第三代技术架构体系。这一演进过程中，微博平台逐渐优化了其服务层、接口层和资源层的设计，以实现更好的扩展性和效率。 **接口层** 设计为无状态，支持HTTP/1.1协议和JSON数据格式，主要关注CPU和内存的优化，提供高可扩展性，适应内外网两种部署环境。 **服务层** 同样是无状态设计，分为组合服务和原子服务，采用RPC服务器进行通信，侧重于CPU和内存的处理能力，部署在内网以保证安全性。 **资源层** 是数据存储的核心，需要极高的数据可靠性，包括HBase、MySQL、MC（Memcached）、MCQ（Memcache Queue）和Redis等，用于不同场景的数据存储和访问。资源层的扩展性相对较低，但必须有成熟的扩容方案和数据迁移策略。 **Watchman-分布式服务追踪系统** 用于监控和追踪服务间的调用链路，帮助诊断和优化性能问题，确保服务质量和SLA（服务水平协议）。 **Feed多级双机房缓存系统** 则是为了提高数据读取速度，减少对后端数据库的压力，通过多级缓存（可能包括本地缓存、分布式缓存等）和跨机房的同步机制，保证用户能够快速获取新鲜的Feed信息。 新浪微博平台架构通过不断优化和创新，成功地应对了亿级用户量带来的各种挑战，实现了高效、稳定和可扩展的服务。