墨迹天气服务器架构：高并发与大数据处理揭秘

"本文主要介绍了墨迹天气的服务器架构，包括其业务规模、技术选型、接口设计以及日志处理和大数据的解决方案。" 墨迹天气作为一款广受欢迎的天气应用，其服务器架构的设计和实施至关重要。以下是其关键知识点的详细说明： 1. **业务规模与需求**： - 墨迹天气拥有庞大的用户基础，累计设备数达到3.3亿，日活跃用户3000万。 - 应用提供的服务包括天气接口、全球定位、时景社区、商城、AppStore、皮肤小铺、空气果、广告后台、推送、官网/论坛/指数页面、问题反馈等，需要处理大量的并发请求和高流量。 - 需要保证高性能、高可用性，并实现服务化、跨平台和多机房部署，确保系统的稳定性和可靠性。 2. **技术选型**： - 使用JAVA作为主要的业务接口语言，Python处理天气数据中心、统计和大数据，PHP用于商城、后台和官网论坛等。 - 前端采用Nginx作为负载均衡器，后端使用HAProxy进行服务端负载均衡。 - 数据库层面，主要采用Redis+MySQL的双层架构，辅助以MongoDB（统计）和PostgreSQL（定位）。 - RPC层利用0MQ实现通信，使用Protobuf作为传输协议。 - 防灾机制通过两地三机房加上云服务来构建。 3. **天气接口设计**： - Tomcat层设置LRU缓存，提高响应速度。 - Nginx根据数据热度将请求分发至不同Tomcat集群，提升缓存命中率。 - 只返回更新过的天气数据，减少不必要的网络传输。 - 单机上运行4个Tomcat实例，共享同一份Redis数据。 - WeatherBuilder监听天气数据中心，当天气变化时，更新主Redis并接收消息中心和广告模块的通知。 - Redis采用多实例架构，具有冗余备份，天气数据中心在多个机房有热备。 - 最后，WeatherBuilder还会将静态天气数据文件更新至CDN，确保即使Redis出现问题，基本天气数据仍能正常更新。 4. **日志处理和大数据**： - 初始考虑使用kafka+storm+HDFS+hadoop的组合，但由于复杂度和运维人员限制，最终选择了更简洁的方案。 - 引入fluentd作为日志收集中间件，后端对接AWSS3和mongoDB。 - 在mongoDB中，使用capped collection进行实时日志数据的结构化存储，方便进行分析和报警。 - 利用AWSEMR处理同步到S3上的数据，进行中长期数据统计和大数据分析。 墨迹天气的服务器架构展示了如何应对大规模、高并发的挑战，通过合理的技术选型、接口设计和日志处理策略，实现了高效、稳定的服务提供。同时，其对大数据的处理和分析能力，也反映了在互联网行业中数据驱动决策的重要性。