每個蘿卜下都隱藏一個坑。

前段時間955短網址日重定向次數(shù)最高達400萬，主要開銷是重定向請求的用戶數(shù)據儲存與分析。分別經歷了內存瓶頸、IO 瓶頸后，高峰期達到 CPU 上限，幾乎榨干了機器，下文是經驗總結分享。

前置條件

由于短網址很難盈利，硬件特別寒磣，帶著鐐銬跳舞反而別有風味，當然，人力投入，技術方面也不能和其他大網站比，所以如果要拍磚請輕下手——哎喲。

我們采用的硬件： 盛大云微型，1G內存，單核共享型 CPU。 后期追加了一個同等配置的內網機器做 MongoDB replSet。

Startup 硬件成本：

既然項目本身基本沒法帶來收益，要生存就只能充分壓榨硬件，大膽使用新技術。根據國內云的計費方式，一般收費的維度是

• 內存：使用異步模式代替同步多進程。
• 帶寬：2M雙線，301并不需要太多的帶寬開銷
• 硬盤：云硬盤，按容量收費
• CPU：單核

由此我們做了對應的技術選型：

• Nginx：無需多說了吧？
• Tornado：Facebook 開源的 python 異步微框架
• MongoDB：性能好，熱數(shù)據少內存開銷也少
• Redis：事實上 MongoDB 寫入的 IO 開銷太大
• nodejs(with coffeescript)：后期新增，node.js 是天生的異步
• supervisord：監(jiān)控進程

開發(fā)與運維

既然目前項目投入的開發(fā)和運維都只有我一個人，那就可以美其名曰：DevOps 啦。聽上去是不是很高端大氣國際化。

用戶特點

二八法則基本適用：20% 的 URL 占用了 80% 的資源（尤其是我們默認為所有短網址開啟了統(tǒng)計之后）。

監(jiān)控先行

很多小團隊犯的第一個毛病就是不做監(jiān)控，等到用戶來告訴你網站無法打開的時候就太晚了。為了省事我們用了監(jiān)控寶和阿里云監(jiān)控（主要阿里云監(jiān)控有免費短信）。

每次出現(xiàn)無法打開網站的狀態(tài)時，都應該定位此次問題的原因。如果頻次增加，就要考慮應對策略了。loadavg 很好地反應了系統(tǒng)的負載，可以判斷是否硬件出現(xiàn)瓶頸。

如果是在事發(fā)時間，我們可以借助這些工具查看系統(tǒng)狀態(tài)：htop（定位哪個進程的問題）、iftop（是否有異常的流量和ip）、iotop（定位 io 瓶頸）。此外就是看日志。

如果事發(fā)時在睡覺，那么就看監(jiān)控歷史記錄。

慘痛教訓一：硬盤容量——為將來留下后路

MongoDB在硬盤容量不夠的時候會拒絕啟動。而如果之前沒有使用 lvm 這類工具，將無法快速擴展容量，而國內的云不像 Linode 那么智能地在后臺提供容量的一鍵 resize(雖然這個功能曾把文件系統(tǒng)搞出錯了)。后果很可能是停機幾個小時。

慘痛教訓二：最大打開文件描述符

異步模式下不可避免遇到新問題——最大打開文件描述符。我們先后遇上了 tornado 和 nginx 的最大打開文件描述符問題。 tornado 的表現(xiàn)為：CPU 100%，日志里出現(xiàn)500；Nginx 則在日志里報錯，打開緩慢。

要避免此類問題，要做相應 ulimit 的設置。

用ulimit -n顯示的只是當前會話的（!important）。正確做法是查看進程的 limits： cat /proc/{$pid}/limits

Nginx 的配置文件里還需要設置兩個參數(shù)：

worker_connections  9999; #根據自己的情況設置
worker_rlimit_nofile 60000; #根據自己的情況設置

下圖是 nginx 達到上限的監(jiān)控圖，很明顯被卡在1000左右了 —— Linux 默認限制為 1024。 

慘痛教訓三：Python 不是天生異步的語言

說實話，用 Python 來設計的過程可不是一個愉快的過程。為了避免潛在編碼問題，我們使用了 python3。下面的問題是：

缺乏異步的支持：

• Redis 異步驅動只支持 Python2（當然，等了大約半年后 tornado-redis 的作者終于更新了對 python3 的支持）。
• 不少組件仍然無法支持 python3， pip install 后直接報錯的感覺就是：傻眼了。
• Bitly 的 asyncmongo 簡直是沒有文檔，最后只能選了 Motor。
• Tornado 本身的文檔也不夠詳盡

后來一部分組件使用 nodejs 開發(fā)后，簡直是相見恨晚，CoffeeScript 語法糖的表現(xiàn)也很出色。

慘痛教訓四：謹慎選用數(shù)據庫

數(shù)據庫幾乎是web應用里最關鍵的一部分，越是有大局觀的技術人員越會謹慎選型。 事實上我們把所有壓力都放 MongoDB 的做法還是過于激進了。

MongoDB 的范式化與反范式化。

幾乎所有對 MongoDB一知半解的人都會告訴你不要用 SQL 的思維來思考 MongoDB，要使用內嵌文檔來實現(xiàn)需求。但是他們忘記告訴你，不斷增長的內嵌文檔將導致 IO 瓶頸（參考《深入學習 MongoDB》73頁）。

事實上范式化和反范式化（內嵌文檔）還有很多要考慮的因素。

復雜查詢時 MongoDB 的無力

在面對需要計算的查詢時，MongoDB 的 map-reduce 很慢；復雜情況下對內嵌文檔處理有難度；Documents 比 MySQL 更少。年輕人，不要在 mysql 遇到問題時第一時間想到替換數(shù)據庫。

就這個項目而言，統(tǒng)計部分要快速出多樣報表時明顯有難度。

不要等到著火了才想起 MongoDB replSet

1. 如果 MongoDB 寫入壓力大，并且沒有做分片，那么單純加機器不會緩解寫入壓力。如果是讀取壓力倒有所幫助。
2. 從單機到 replSet 起碼需要鎖住數(shù)據庫。程序代碼也需要修改。打算切換到 replSet 的話，需要提前做準備。
3. 最后我們的做法是將頻繁更新的數(shù)據放 redis，定時刷入數(shù)據庫，效果很明顯。

正確使用 Redis

控制內存，控制起步成本

如果你打算省錢的，就不要把所有東西都放 Redis 里，哪怕看上去數(shù)據量不大——時間久了也占了不少內存。而在 MongoDB 里只有熱數(shù)據占內存。 二八法則也適用這種情況：熱數(shù)據只占20%。

當然如果你是土豪請你走開！

不要用 pub/sub 做隊列

如果不想丟失數(shù)據就不要用 pub/sub 做隊列。進程重啟時將丟失訂閱管道的信息。你可以用 lpush 和 brpop 來實現(xiàn)隊列。

受夠盛大云了

• 內網主機完全不能訪問外網。你想 apt-get update 下？臨時買帶寬吧。
• 被 DDOS 攻擊？直接斷網，沒有任何通知，你還百思不得其解。
• io性能太差，讀寫大約 5-6M/s 的時候就要掛了。當然阿里云的好像更差。

最后的忠告

「年輕人啊，要多讀書多看報，多思考多學習」——萬峰

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看到這里肯定有不少人想噴我了，來吧，我的微博是： @dai-jie ，有錯我改，我改……

原文鏈接：http://segmentfault.com/a/1190000000304859