Instagram 早期技术架构，你了解了吗？
想必大家都听说过 Instagram ，它是全球最受欢迎的社交媒体平台之一，拥有数十亿的活跃用户
Instagram 诞生于 2010 年，上线一周就坐拥 10 万注册用户，一年之内就拥有了 1400 万用户，可见扩张趋势突飞猛进。
Instagram 诞生的时候只有 3 个工程师，想必大家对【他们怎么设计后端架构，使用了什么技术来支持这么多用户】很感兴趣吧
那么今天我们就来了解一下 Instagram 是如何在只有 3 名工程师的情况下扩展到 1400 万用户
原文：https://engineercodex.substack.com/p/how-instagram-scaled-to-14-million
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从 2010 年 10 月到 2011 年 12 月，Instagram 的用户在一年多的时间里从 0 增加到1400万，关键是他们只有 3 个工程师
这听起来是不是很不可思议。据 Instagram 工程师透露，他们通过遵循下面 3 个关键原则并拥有可靠的技术栈来做到这一点：
- 让事情变得非常简单
- 不要重复造轮子
- 尽可能使用经过验证的可靠技术
技术栈
Instagram 早期的基础设施运行在 AWS 上，使用 EC2 和 Ubuntu linux
EC2 是 Amazon 的云服务，它允许开发人员租用虚拟机
- 前端 App
Instagram 最初在 2010 年作为 IOS 应用程序推出。由于 Swift 在 2014 年才发布，那 Instagram 应该是使用 Objective-C 和 UIKit 等其他语言的组合来编写的
- 负载均衡
Instagram 使用了 Amazon 的 Elastic 负载均衡器（Load Balancer）。他们有 3 个 Nginx 实例，Nginx 之间会进行健康检查以此保证服务高可用
当用户请求到来时，每个请求会先经过负载均衡器，然后才被转发到后端实际服务器
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- 后端服务
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Instagram 的应用程序服务器使用了 Django 框架，它是由 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 编写的，而 Gunicorn 是它们的 WSGI 服务器
WSGI （Web Server Gateway Interface）全称 web 服务器网关接口，它会将请求从 web 服务器转发到 web 应用程序
在批量管理和自动运维方面，Instagram 通过 Fabric 同时在多个实例上面并行运行命令，做到几秒钟内部署代码
Fabric 是 Python 的一个模块，基于 SSH 提供了丰富的交互接口，可以用来在本地或远程机器上自动化的执行 Shel l命令，非常适合用来做应用的远程部署及系统维护
这些实例在超过25台 Amazon High-CPU Extra-Large 机器上运行。由于服务器本身是无状态的，如果需要处理更多请求时，便可以添加更多的机器
- 一般数据存储
Instagram 使用了 PostgreSQL 来存储数据，应用程序服务器将从 PostgreSQL 中提取数据，PostgreSQL 存储了 Instagram 的大部分数据，例如用户和照片元数据
PostgreSQL 和 Django 之间的连接通过 pgbouncer
pgbouncer 是一个 PostgreSQL 连接池
任何目标应用程序都可以像连接 PostgreSQL 服务器一样连接到 pgbouncer，并且 pgbouncer 将创建到实际服务器的连接，或者重用其现有的连接
Instagram 对用户的数据进行了分片，即使用代码将几千个“逻辑”碎片映射到几个物理碎片，因为收到的数据量很大(每秒超过 25 张照片和 90 个赞)
但是在将数据写入这组服务器之前，Instagram 必须解决如何为数据库中的每条数据分配ID(唯一标识符)的问题
下面则是 Instagram 中每条数据 ID 包含的内容：
- 41 位表示时间（以毫秒为单位）
- 13 位表示逻辑分片 ID
- 10 位表示自动递增序列，模数 1024。这意味着我们可以在每毫秒内为每个分片生成 1024 个id
Instagram 的数据分片和 ID 具体是怎么解决的小伙伴们可以看这篇文章：
https://instagram-engineering.com/sharding-ids-at-instagram-1cf5a71e5a5c
- 照片数据存储
对于用户的照片，Instagram 使用 Amazon S3 来存储，并且使用 Amazon CloudFront 把照片快速提供给用户
- 缓存
Instagram 使用 redis 将大约 3 亿张照片映射到创建它们的用户 ID 进行存储，所有 Redis 都存储在内存中以减少延迟，并在多台机器上进行分片。
通过一些巧妙的散列，Instagram 能够在不到 5 GB 的内存中存储 3 亿个键映射
对于常规缓存，Instagram 使用了 Memcached。他们当时有 6 个 Memcached 实例。Memcached 相对容易叠加在 Django 上
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PostgreSQL 和 Redis 都使用了主从架构，并使用 Amazon EBS（弹性块存储）快照对系统进行频繁备份
- 推送通知和异步任务
Instagram 使用 pyapns 来实现，Pyapns 是一个开源的、通用的苹果推送通知服务(APNS)提供商
在后端，任务被推送到 Gearman，这是一个任务队列，将工作分配给更适合的机器。Instagram 有 大约 200 名 Python 工作者使用 Gearman 任务队列
Gearman 常用于多个异步任务，例如向用户的所有关注者推送活动（发布的新照片）
- 监控
Instagram 使用开源 Django 应用程序 Sentry 来实时监控 Python 错误
Munin 用于绘制系统范围的指标并发出异常警报。Instagram 有一堆自定义的 Munin 插件来跟踪应用程序级别的指标，例如每秒发布的照片
Pingdom 用于外部服务监控，PagerDuty 用于处理事件和通知
