再谈 eBay 的扩展性最佳实践

很多人都觉得 eBay 在 QCon (北京) 上的技术讲座不错，但对我来说，其实 冲击力没那么大了。eBay 一两年前就是这个 PPT 。不过还是比 Amazon 的 Jeff Barr 强了很多，以后要是开个什么会，你把 Jeff Barr 请来还讲那个销售文档，估计自己都不好意思。

不过，eBay 这次的PPT 总算还是有点更新的。

1）数据分片(Partition Everything)

说是分区(Partition)，这里不能简单等同于 Oracle 的分区，理解成分片(Sharding)就好啦。可以参考一下我以前写的科普小文： 开源数据库 Sharding 技术 (Share Nothing)。这里要强调一下的是，分片是在数据量的确有规模的时候才适合进行，如果单节点足以应付，那么还是不要冒 进。

从分片的模式上，eBay 主要根据功能切分(Functional Segmentation)和水平分割(负载均衡考虑)，作为推论，所有会话都是无状态性的。

2）异步处理(Asynchrony Everywhere)

其实对于任何网站来说，过度追求”同步”化设计还是比较糟糕的做法。以用户能观察到的数据为视角进行设计，中间可以最大限度用异步来完成。

eBay 的举例的模式有两个，一个是事件队列(Event Queue)，另一个是信息分发(Message Multicast)。前者基本上是个生产者–消费者的模型。后者主要用在搜索的架构上。

注意到图中的消息总线，这才是 eBay 整个架构中的动脉，估计轻易不会批露技术细节

3）自动化(Automate Everything)

这里的自动化举了两个例子，一个是针对 运维 方面的，另外举了关于机器学习 的东西，这是演讲者 Randy Shoup 的强项所在。

eBay 的自动化，在一年前的另一篇文章里可以窥测一点东西。只是这篇文章当初没有被更多人重视，参见：eclipse at eBay。可以看到 eBay 能在自动化方面做得这么好(起码敢出来讲)不是一朝一夕之功。

4）故障检测与回溯(Remember Everything Fails)

更好的失败检测机制: 监控每天超过 2TB 的日志，根据日志中的相关事件得出判断或者预警。这个看起来简单，但实现起来还是需要一点技巧和策略的，重要的是，需要不断根据结果的反馈去改进。

完美回滚: 任何服务都通过服务配置中的标记来识别，无痛回滚。(个人感觉这个非常有难度，尤其是升级的时候)

优雅降级(Graceful Degradation)：能够相对容易的对应用标记”Marks down（下线）”

5）拥抱不一致性(Embrace Inconsistency)

举了 CAP 原则， 程立 将其 形象描述为帽子戏法，非常准确。说起一致性，自从 Amazon CTO Werner Vogels的 Eventually Consistent 一出，基本上不需要我废话了，这就是事务处理的九阴真经，大家回家慢慢参详好了。

eBay 也有自己的绝对准则: 绝对没有分布式事务(两阶段提交), 通过状态机与操作顺序最小化不一致性，通过异步事件(消息总线?)达到最终一致性。

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以前的老帖子： eBay 的Scalability最佳实践

本文来自：http://www.dbanotes.net/arch/best_practices_for_scaling_websites_lessons_from_ebay.html