腾讯大数据处理：从十万到亿级在线的架构演进

"这篇内容是腾讯大讲堂走进北航的演讲记录，主要讲述了腾讯QQ后台架构从十万级到亿级在线的演进历程，以及面对千万级在线时所遇到的技术挑战。演讲者是即通平台部高级技术总监icezhuang，他分享了在处理大数据量时的技术解决方案和经验积累。" 在腾讯QQ的发展过程中，随着用户数量的急剧增长，原有的架构逐渐暴露出局限性。在早期的IM后台1.0架构中，设计适用于十万级在线用户，采用简单的接入服务器和存储服务器模型，其中接入服务器的核心数据结构是基于UIN排序的好友列表。然而，当在线用户达到千万级别时，这种架构面临重大挑战： 1. **同步流量过大**：由于所有在线用户的在线状态信息量巨大，单台接入服务器内存不足以存储，导致单机瓶颈。 2. **状态同步服务器压力**：随着在线用户数量增加，单台状态同步服务器无法承载所有用户的状态同步需求。 3. **接入服务器压力**：单台接入服务器也无法支撑所有在线用户的在线状态信息。 为了应对这些挑战，腾讯进行了架构升级，引入了IM后台1.5版本。这个新架构增加了长连接服务器，用于实时宽带数据中转，尤其是支持视频、语音、传文件等高带宽业务。同时，存储服务器被分为核心服务器和扩展服务器，实现轻重分离，核心服务器保证稳定性，而扩展服务器则可以快速响应业务扩展需求。 在面对百万级在线时，第一代架构的内存瓶颈问题尤为突出，因为每个在线用户的存储量大约为2KB，随着用户基数增大，服务器内存压力剧增。为了解决这个问题，腾讯采取了以下策略： 1. **负载均衡**：通过负载均衡技术分散流量，避免单点压力过大。 2. **分布式存储**：采用分布式存储系统，将数据分散在多台服务器上，减少单机压力。 3. **数据分片**：对用户数据进行分片处理，每个服务器只存储一部分用户数据，提高存储效率。 4. **优化通信协议**：优化网络通信协议，降低带宽消耗，提升传输效率。 5. **缓存策略**：引入缓存机制，减少对存储服务器的频繁访问。 通过不断的架构迭代和技术创新，腾讯成功地应对了用户量的爆发式增长，确保了QQ服务的稳定性和高可用性。这一过程不仅体现了大数据处理技术的重要性，也展示了在应对海量服务时的系统设计思路和优化策略。