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夏绪宏，今日头条架构师，专注对高性能大规模 Web 架构，云计算、性能优化、编程语言理论等方向，PHP committer，HHVM 项目贡献者。2009 加入百度，先后从事大规模 IDC 自运维设施建设、云计算平台的架构设计、贴吧业务性能优化、百度通用 RPC 设计和优化等。2015 年加入今日头条负责基础设施，系统架构设计和优化，解决大流量高并发下的系统性能、可靠性和运维效率等方面的问题。

今天给大家分享今日头条架构演进，前面几位讲师讲了很多具体的干货，我的分享偏重基础设施及架构思路的介绍，我们想法是通过提供更好的基础设施，帮助架构做更好的迭代。

从架构的角度，技术团队应对的压力最主要来自三方面：

服务稳定性。接口的稳定性，让服务更可靠；
迭代速度。迭代速度对于大公司来讲相对没那么重要，规模比较大，生存压力相对小一点，但相对中型小型公司来讲，迭代速度是必须要保证的，时间窗也是一个决定能否成功的重要因素；
服务质量。主要关注用户满意度，它也是一个特别重要的 topic。

今日头条发展特别快，只有 4 年的历史，从人员数量和规模增长来看非常快，在稳定性可用性方面压力比较大，一方面需要快速把业务实现，但在另外一方面，类似这些高可用的问题会经常骚扰工程师：上线就挂、运营活动量大服务崩溃、单机性能顶不住、一个小服务上线把核心服务搞挂了……类似这些问题，技术团队需要如何更好的去应对？

先补充下我对架构演进的理解，在不同阶段的公司都会面临各种压力。小公司压力可能是业务没起来，QPS 很低，要做优化也没有环境及条件；当公司大了，服务器可能已经不是问题，但你要不断考虑调优及应对访问压力，改善基础设施以提供更稳定的开发环境。所以说架构演进是持续一个过程，没有终点。

为什么今日头条有这么大的压力？今日头条增长速度是比较快的，从上图可以看出，现在公司已有 4 年，2014 到 2016 年每年都是 DAU 翻番。这对业务挑战是非常大，规模上来以后，我们原有的架构难以做到线性扩展，部分能线性扩展的服务，问题也比较多，业务增长太快，后端压力比较大。

头条架构发展简史：三个历史阶段

今日头条的架构是怎么发展过来的？

从来没有一个完美的架构能够一直支撑下去，架构是动态系统、实时变化的，因为量变而发生质的变化，不同的阶段需要不同的架构。

什么时候需要做架构上的改造呢？当突然发现系统问题越来越多，经常出现事故或者报警特别多，沟通的效率降低等问题，很有可能你的架构出现问题了。

软件架构有一个问题，它改动的周期相对比较长。架构的模式思路定下来，随着业务的增长，包袱越来越大。做过基础设施的人都有这样的体验：有一个好的想法很容易，但做一个好用软件就有很多的困难。技术改造是漫长的，以年为单位。所以这个时候只能让架构迭代更快一点。最后，不要企图做特别完美的架构，我们只要保持敏捷演进就好了。

架构不可避免会劣化。

头条第一阶段：三层结构

今日头条刚开始做的时候，就是一个简单 Web 应用，搭个数据库，把业务实现就行了。头条最开始的优势是推荐引擎，还有另外一套数据挖掘和离线计算。在线的服务在前端相对来讲模式还是比较清晰的，三层就搞定了。业务刚开始起来的时候，没什么问题，访问增大水平扩展一下就可以解决。

头条第二阶段：拆分

跟大部分公司的架构演进历史非常相似，当上个版本遇到一些性能问题后，最简单就做一些拆分。优化的过程中，那一块太重了就从代码上进行拆分。上图中，A、B 和 C 是不同的业务，刚开始代码是一起的，演进的过程中，迭代一年或者两年的产品，异构去拆其实挺痛苦。

前面时代的架构，基本上没考虑太多的人员或者规模上的发展，刚开始也没有专门的人做架构优化，很多人都扑在业务上，把功能点加上。比如推荐的效果不好，就加强推荐，每块都没有专门的的人去考虑整体架构去怎么组织规划。

到了去年，每个季度做的预算，到第二个月机器都用完了。高峰的时候有 60% 到 70% 的压力，这里涉及有两个问题：第一个问题，有些地方是性能衰减的问题；另外一个，业务压力太大。

架构团队需要想办法变得更快，即使出现访问问题，压力大，机器不够，也要让我们的服务有所保证。业务一直在快速前进，包袱是比较沉重，改造的成本比较高。基于这些问题，谈下我们下一阶段的思路，做微服务。

头条第三阶段：微服务

目前我们的思路是通过微服务方式做新架构。通过拆分成子系统，大的应用拆成小应用，抽象通用层做代码复用。

系统的分层比较典型。我们重点在基础设施，希望通过基础设施提高快速迭代、容灾和一系列的工作，希望各个业务团队能更快做业务上的迭代以及架构上的调整。

微服务架构

微服务我们认为最关键的三点

解耦，一个服务会依赖另外一个服务、模块或子服务的概念。
轻量，减轻维护人员的成本。
易管理。

现实中微服务的关键是自治。虽然微服务是自治自包含，但也需要有一个层级。比如你提供的服务是外面公司提供的，微博提供的服务，你不能够要求微博为你得服务去做更改。微服务要有界限，在公司层面，不能让它过于独立，过于独立会增加沟通上的成本。基础设施和规范最好能复用。

现实中的微服务是什么样的？

架构必须要落地成具象的东西。微服务有一个开发框架，做业务的同学根本不需要关心容灾，也不需要重复做这样一套东西，这个东西怎么部署，他们也不用关心；
需要有一个流程规范性去约束。有规范就可以做全局优化；
微服务的表现形式是提供一个平台或者一些工具。

头条服务化的现在及未来

最后再给大家介绍前面服务化的思路在今日头条是怎么执行的？怎么给各个业务团队开发者提供服务？

头条的主要服务化思路如下：

立规范。规范怎么做？部署 RPC，一个服务调另外一个服务是怎么做的？创新我觉得没有问题，但你得考虑给其他人带来成本，这个规范还是需要有的，这样可以做全局控制。服务化的稳定和统一，你要考虑它带来真正的优势，性能高是一个点，但是本地优先会好一些；

打基础。有了规范以后，开始真正落地的服务。比如说基础库，把Ngnix、Redis、MySQL这些库封装起来，统一起来做一些事情。开发框架，你不用关注数据去优化；

渐进。先拆离再迭代，把服务优化进来；

一切都是服务，第四点是和其他公司或团队稍不一样的地方，我们的想法是一切都是服务，每个节点都是抽象归属于某一个具体的服务。存储的确是一个服务，但它不只是提供 API 或者提供功能的东西，还需要包括服务质量，需要别人用起来是比较简单的；

平台化。最后的落地是平台化的东西。我们框架是怎么设计，和服务怎么结合？

首要规范：一切都是服务

资源是有限的：按需申请，需申请和授权；

简单的使用方式：开发者只需要关注业务；

有唯一定位的方式：用全局资源定位；

最后，每个服务都有拥有者（owner），偏工程架构方面的东西，我的规范必须可执行的。

我们的规范

必须要有全局的中心，服务统一注册到 consul 中；

服务有唯一的标示、命名范：{产品线}.{子系统}.{模块} P.S.M，公司有很多部门，我们不希望部门之间沟通起来有差异，所以需要有全局规划去追溯它；

业务服务使用 Thrift 描述接口、必须传递标准参数。如果用弱的描述数据，没有强约束，在客户端的数据可能会出现类型错误；

RPC 使用统一收敛的库；

Nginx、Redis、MC、MySQL、etc 都是服务

服务注册

我们服务统一使用 loader 或 wrapper 脚本启动，具体启动由业务决定。

服务启动会有一个名字，把 app 注册到服务里面，看起来有一些约束，数据库MySQL 可以启动吗？Redis 可以吗？

启动的时候，服务方式不用去管，就用同一个框架，一个新的规范，容易把已有的服务迁移上来，但这不是个特别强的规范，考虑迁移成本。轻规范，易迁移。

服务中心

服务中心有服务信息，会同时带上是什么样的服务，其他人比较简单的调这个服务就 OK 了。这个服务到底提供什么样的服务质量，拥有者可以管理这个信息。Redis去服务，负载均衡，服务一个项目，把服务接上去。

服务关系与授权

服务之间有个关键的概念：服务授权。一般我们起一个服务，通过 IP 就可以连上它了。数据库有用户名认证，也可以对 IP 授权。不过内网很多服务限制比较少，不是所有服务都有授权认证。我们希望把服务之间的关联关系，全局拓扑关系记录下来并且可执行。

一个服务提供接口，我们可以由 owner 来做授权，其他服务授权后才可以访问它。

描述信息：这个服务是什么样子？最大的 QPS 是多少？通过描述信息发现问题，用户信息服务托不住了，就拒了，把资源分到其它服务上面，就可以做更多的东西。还有机房信息可以放在这里面。

服务授权认证思路：

基于服务标示，重要服务增加更多认证方式；
协同认证，客户端自身协助认证。

举一个 Thrift 的例子。这两边有两个虚线，服务中心水平扩展能力很强，向它要基本授权的信息，我可不可以调这个服务？默认是可以，就是一个 Thrift 包，我知道你是谁，自己做策略，服务包带过来。请求带上来，分析调用是不是有问题，这也是规范的一部分。开发的同学是不用关心框架这边如何做的。

另外一种向服务中心调用服务，把你拒了。QPS 压力大，已经支持不了你。一个好处是可以避免浪费资源；另外，虚拟化 Docker 的环节。以前的思路按 IP 授权，每一个 IP 做控制，提供类似于匿名服务，根据节点所属 IP 去做。现在用 Docker 拿一个标识不太好做，在网络层也不太好做，在内网环境下有一定的可信，我自觉告诉你，我是谁，然后调用。

MySQL 目前正在做的一个方案见下图，不像 Redis 要求带上你是谁，调用 MySQL 需要把调用方是谁带上来。一个重要数据库，肯定做安全授权，我刚只是说常规情况下。这几种方式叠加起来做，把原信息带过来，Redis 带过来，做加权校验。