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微博是2009年上线的一款社交媒体平台。刚开始微博的功能比较简单，就是用户关注了一些其他微博账号，就可以在自己的信息流里看到相关用户的动态微博。

为了满足不同用户的实际需求，微博的功能也变得越来越丰富，出现了多种信息流机制，比如基于关注关系进行信息分发的关注流、基于用户兴趣进行信息分发的推荐流，还有发现页中大家都很关注的热搜板块等。

有人把微博比喻为一个大广场，每当有社会热点事件出现，首先都会在微博上发酵，然后用户都集中来微博上关注事情进展，进行相关的热议，因此也给技术架构带来巨大的挑战。

2023年第一季度财报显示：微博活跃用户MAU5.93亿，DAU2.55亿。如此大的用户量，对技术架构就是一个不小的挑战，微博用户每天发布微博、评论、点赞等可以达到亿级规模，每天新增的订阅关注也在千万级规模。

用户规模大，首先要具备海量数据存储能力，同时作为用户日常的高频应用，也要求具备一定的容灾能力。所以在谈到微博的高可用挑战的时候，首先要关注的就是微博在什么情况下流量高、挑战大。总结下来，微博有4个典型的流量场景：

前三个场景是可以预期的，可以提前准备，而突发热点场景是不可预知的，且往往流量峰值非常高。

因此，从微博的业务情况和场景上看，高可用架构的挑战可以归纳出四个主要问题：

微博从刚上线时的几百万用户到现在几亿用户量，博文内容数据也在不断累积，数据量和存储压力越来越大；同时，随着用户规模增大，并发用户请求量也会增大。

接口性能问题，不仅会影响用户消费微博信息流的体验，还会增加资源成本。

就是边缘业务功能有问题，影响了核心功能，这是不能接受的。

近几年也经常听说机房或专线故障导致某些服务不可用情况，作为用户高频使用的APP，需要有一定的容灾能力。

针对上面提到的问题和挑战，对应的解决方案如下：

当然，解决问题最重要的一步是能够提前感知和发现问题，因此需要有比较完备的监控体系，这就组成了我们的高可用架构体系（如下图所示）。

下面我们谈谈各个模块的具体技术架构方案：

建设海量数据存储架构要关注四个方面：首先是容量评估，根据业务规模和场景确定存储容量和请求的读写比例和规模，接着就可以进行存储组件选型（MySQL、Redis等），然后就需要根据实际压测数据，确定相关的容量安全阈值和请求量安全阈值，同时增加相关监控和报警，最后还要做好容量的可扩展预案，一旦存储容量或请求容量达到安全阈值，能从容按照预案应对。

存储容量的可扩展预案，需要提前做好三方面的准备：

微博场景已经有十几年的历程，博文内容存储量会随着时间不断增多，因为内容存储按时间维度进行垂直拆分，每隔一段时间，就可以自然地增加新的数据库实例，不断扩展整体存储容量。

性能问题的主要应对方式是建设分布式缓存架构，也包含四个方面的建设。首先是容量评估（对应缓存要缓存什么数据，缓存数据有多大规模，增长趋势如何等），有了这些评估情况，就可以进行缓存组件选型（本地缓存LocalCache还是分布式缓存，分布式缓存常见的还有memcached或redis等），原则上，如果缓存数据不多，能使用LocalCache搞定的就尽量用LocalCache，会相对简单。

与此同时，因为互联网产品用户规模大，需要缓存的数据多，大部分情况都要用分布式缓存就来解决，所以缓存组件也需要建立性能基准，确定请求安全阈值，建立监控和报警机制，最后也要提前做好缓存容量可扩展预案。

缓存容量的可扩展和保障预案主要从下面三个方面准备：

因本地缓存机制简单高效、性能好，所以要优先使用本地缓存LocalCache；如果本地缓存放不下，就要使用分布式缓存，使用sharding分片把数据按指定hash规则放到对应缓存实例中；同时还需要考虑缓存高可用的问题，因为一旦缓存出了故障，就会有大量请求直接穿透数据库，可能会直接把对应数据库实例打挂，造成服务雪崩，一般预防措施是采用Master/Slave的主从模式。

系统一般都会有核心和非核心功能，它们之间会有调用关系，也就是有依赖关系。通常情况下，这种调用依赖会加上超时控制和重试机制，尽量降低依赖的影响。

同时，在核心功能内部，也会有核心服务模块和非核心服务模块、核心资源和非核心资源；因为这些服务模块在一个JVM（以java环境为例）或容器里，在运行环境中共享cpu、内存、磁盘，所以它们之间的很难避免互相影响。

基于这种情况，我们通常会想到微服务架构。微服务架构在2012、2013年的时候就非常火，好的微服务架构要求实现松耦合、高内聚。

通过微服务的理念，把服务模块拆得足够细，再加上超时控制和容错机制，相互之间的依赖会变轻量，但同时会带来另一个问题——服务性能会变差。

通常HTTP调用相比JVM内部的进程调用耗时会慢很多，所以我们又引入了RPC调用方式来解决服务性能的问题。RPC的调用方式是在调用方和被调用方之间建立长连接通道，相比HTTP调用，省去了域名解析、握手建连流程，调用效率会高很多。

微博内部服务使用了PHP、GO、Java等不同的开发语言，为了能让这些服务间实现高效的RPC调用，我们在2014年自研了跨语言RPC服务Motan，并于内部广泛使用。目前这个RPC框架是已开源，已有5000+ star，感兴趣的同学可以去了解和共同建设。Github地址：https://github.com/weibocom/motan

2017年左右出现了ServiceMesh技术，这是对微服务和RPC技术的一次理念升级。

因微博场景需要解决跨语言的问题，所以很早就在motan RPC框架基础上，把服务治理能力抽象到一个Agent中，然后部署上下层成为基础设施组件的一部分，这和业界ServiceMesh的部分理念不谋而合。

紧接着，我们在Motan框架基础上建设了WeiboMesh服务组件。区别于原来的微服务，我们无需业务关心通用服务治理能力下层的基础设施层，只要用了WeiboMesh，自然就具备了相关的通用服务治理能力，业务在调用接口的时候，就感觉在调用本地服务接口一样方便。

下图所示为WeiboMesh架构。我们把WeiboMesh服务直接打到基础镜像里，这样在业务部署服务时，自然就有了服务网格的基础通信能力、服务治理能力，业务间通过服务网格的通信基础走长连接通道，更加方便高效。

WeiboMesh的使用主要分成两方面：一方面是服务间的调用（ServiceMesh）；另一方面是资源调用（DataMesh）。

资源调用DataMesh对性能要求会更高一些，有了服务网格模式后，我们就能更好地监控到所有业务的资源调用情况，方便进行相关调用管理，比如资源流量调用等。有了这些监控数据和调度手段，就能够在全站建立联动策略和故障容灾体系。

目前为止，我们通过微服务架构解决了服务依赖问题、通过Motan RPC调用解决了调用性能问题、通过ServiceMesh解决了服务治理通用化问题。但微服务还带来了一个问题——运维复杂度问题。

如上图所示，运维复杂度取决于两个因素：

所以，微服务拆分之后，即使集群还是同样的服务器规模，但是服务种类大幅增加了，运维复杂度也大幅增加了。

在2014年左右，Docker容器化技术正好出现了，其可以实现用非常小的成本解决运维复杂度的问题，微博作为国内最早一批大规模应用容器化技术的团队，也享受着这一新技术的红利。

Docker容器化技术的优势是可以隔离环境差异、实现统一的部署方式，同时还没有太多额外消耗。统一部署方面，我们通过统一基础镜像的方式，解决组件和版本依赖问题。

如微博春晚扩容场景。因之前运维复杂度高，春节需要提前一个月准备采购机器和版本环境，不同服务还要检查相关差异，而在2014年春节的时候，我们首次大规模应用容器化技术进行春晚抗峰扩容，利用容器化技术屏蔽系统环境和版本差异，扩容准备时间大幅缩短，很好地解决了微服务带来的运维复杂度问题。

同时，伴随着现在公有云厂商的出现，我们又有了新的想法。回顾微博4种典型流量场景，微博的流量高峰和低谷都非常明显，如果按照高峰来部署服务器，资源成本会非常高，因此在运维效率得到一定的提升之后，我们只需部署基础流量的服务器资源，出现流量高峰的时候再从公有云临时借用一部分服务器，流量高峰过去后再归还，这样的策略大幅降低服务器成本。

基于以上思路，我们通过容器化技术+公有云技术，并通过容器化技术屏蔽我们本地服务器和公有云服务器的环境差异，建设了微博的混合云架构。

混合云架构让微博可以日常部署基础的服务器资源，在各种流量高峰场景，还可以快速从公有云临时借服务器部署，极大地降低服务运维资源成本。特别是在微博的突发热点场景下，依托混合云技术的动态扩缩容能力，让我们可以用相对较小的成本，很好地应对微博突发热点流量。

多机房部署是大型服务必须考虑的事情，因此机房容灾的重要性在这几年特别突出。有些公司因机房问题导致的故障甚至还上了热搜，还因此受到了处罚，所以基础运维负责人要尤为重视容灾问题。

说到多机房容灾架构，我们一定首先要了解一个古老而重要的理论——CAP理论（就是一致性、可用性、分区容忍性，同一时间场景只能满足其二），对于社交场景一般是舍弃一致性，把一致性从强一致性降为最终一致性。

上图是微博的简化版多机房架构，这个架构主要解决三个问题：

在这样的架构下 ，即使某一机房出现问题，机房内部还能形成自运行生态，从而保障服务可用。

微博的机房较为分散，把几个相近的机房称为一个可用区，最终微博形成的是：三可用区+公有云架构。在可用区内部，服务和资源依赖形成闭环，同时不能强依赖可用区外的服务和资源，核心服务采用多可用区部署；同时依托混合云架构，让每个可用区可独立通过公有云随时进行快速扩容；最终还要建立流量调用机制，并定期进行相关场景的容灾演练。

探讨四大问题后，还需要探讨监控体系、服务治理SLA体系问题。服务监控是整个高可用体系的眼睛，能够及时发现问题并制定预案，服务治理也已完全融入ServiceMesh中，SLA体系作为重要的量化指标，对确保上下游建立良好默契、提高解决问题的效率有着重要作用。

高可用架构体系易于搭建，难在维护。随着日常需求的不断上线变更，系统架构也在不断变化，原来的容灾预案也可能会受影响而失效。因此，多机房架构需要持续地积累和传承，最终把这个技术经验转化为基础组件，形成平台的技术体系。

有了平台的技术体系，系统的可用性就无需过度依赖人的因素，只需服务部署在这个技术体系上，海量数据存储、分布式缓存架构、混合云体系能力都可以浑然天成。

微博一直在建设PAAS平台，未来，我们希望把平台积累的技术经验、技术组件集成到这个PAAS平台上，业务开发同学把功能开发完成后，只要在git提交，就能自动进行CI/CD流程、进行服务部署。

微博PAAS还以混合云技术为基础，实现服务资源的动态扩缩容能力，通过容器化技术和K8s技术，管理并标准化服务Node节点，通过ServiceMesh和DataMesh组件，管理服务间调用和资源调用，包括继承服务治理能力。通过Paaslet来进行资源的隔离和优先级调度，实现多类型服务混合部署，提升资源利用率。所有部署在PAAS平台上的服务，都可以得到runtime的实时监测，可以及时发现服务运行时异常、保障服务稳定。

随着AIGC的兴起，我们也在积极探索AIGC代码生成和异常监测方案，目前我们开发了WeCode组件，从代码开发层面提升代码质量保障服务稳定。

微博PAAS平台建设方面已初具规模，也还在不断完善，后续有机会再和大家分享。

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