问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成，其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow。StackExchang 有 400 万用户，每月 5.6 亿 PV，但只用 25 台服务器，并且 CPU 负荷并不高。
它没有使用云计算，因为云计算可能会拖慢速度，更难优化和更难排除系统故障。
StackOverflow 仍然使用微软的架构，它非常实际，微软的基础设施能有效工作，又足够廉价，没有令人信服的理由需要做出改变。但这并不表示它不使用 Linux，它将 Linux 用在有意义的地方。
它的 Windows 服务器运行的操作系统版本是 Windows 2012 R2，Linux 服务器运行 Centos 6.4。
网站数据库 MS SQL 大小 2TB，全都储存在 SSD 上，它有 11 台运行 IIS 的 Web 服务器，2 台运行 HAProxy 的负载均衡服务器，2 台运行 Redis 的缓存服务器。
StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户，4000 万个回答，月 PV5.6 亿，世界排行第 54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有 25 台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索及高效代码上的较量。近日，High Scalability 创始人 Todd Hoff 根据 Marco Cecconi 的演讲视频“ The architecture of StackOverflow”以及 Nick Craver 的博文“ What it takes to run Stack Overflow”总结了 StackOverflow 的成功原因。
意料之中，也是意料之外，Stack Overflow 仍然重度使用着微软的产品。他们认为既然微软的基础设施可以满足需求，又足够便宜，那么没有什么理由去做根本上的改变。而在需要的地方，他们同样使用了 Linux。究其根本，一切都是为了性能。
另一个值得关注的地方是，Stack Overflow 仍然使用着纵向扩展策略，没有使用云。他们使用了 384GB 的内存和 2TB 的 SSD 来支撑 SQL Servers，如果使用 AWS 的话，花费可想而知。没有使用云的另一个原因是 Stack Overflow 认为云会一定程度上的降低性能，同时也会给优化和排查系统问题增加难度。此外，他们的架构也并不需要横向扩展。峰值期间是横向扩展的杀手级应用场景，然而他们有着丰富的系统调整经验去应对。该公司仍然坚持着 Jeff Atwood 的名言——硬件永远比程序员便宜。
Marco Ceccon 曾提到，在谈及系统时，有一件事情必须首先弄明白——需要解决问题的类型。首先，从简单方面着手，StackExchange 究竟是用来做什么的——首先是一些主题，然后围绕这些主题建立社区，最后就形成了这个令人敬佩的问答网站。
其次则是规模相关。StackExchange 在飞速增长，需要处理大量的数据传输，那么这些都是如何完成的，特别是只使用了 25 台服务器，下面一起追根揭底：
状态
StackExchange 拥有 110 个站点，以每个月 3 到 4 个的速度增长。
400 万用户
800 万问题
4000 万答案
世界排名 54 位
每年增长 100%
月 PV 5.6 亿万
大多数工作日期间峰值为 2600 到 3000 请求每秒，作为一个编程相关网站，一般情况下工作日的请求都会高于周末
25 台服务器
SSD 中储存了 2TB 的 SQL 数据
每个 web server 都配置了 2 个 320G 的 SSD，使用 RAID 1
每个 ElasticSearch 主机都配备了 300GB 的机械硬盘，同时也使用了 SSD
Stack Overflow 的读写比是 40:60
DB Server 的平均 CPU 利用率是 10%
11 个 web server，使用 IIS
2 个负载均衡器，1 个活跃，使用 HAProxy
4 个活跃的数据库节点，使用 MS SQL
3 台实现了 tag engine 的应用程序服务器，所有搜索都通过 tag
3 台服务器通过 ElasticSearch 做搜索
2 台使用了 Redis 的服务器支撑分布式缓存和消息
2 台 Networks（Nexus 5596 + Fabric Extenders）
2 Cisco 5525-X ASAs
2 Cisco 3945 Routers
主要服务 Stack Exchange API 的 2 个只读 SQL Servers
VM 用于部署、域控制器、监控、运维数据库等场合
平台
ElasticSearch
Redis
HAProxy
MS SQL
Opserver
TeamCity
Jil——Fast .NET JSON Serializer，建立在 Sigil 之上
Dapper——微型的 ORM
UI
UI 拥有一个信息收件箱，用于新徽章获得、用户发送信息、重大事件发生时的信息收取，使用 WebSockets 实现，并通过 Redis 支撑。
搜索箱通过 ElasticSearch 实现，使用了一个 REST 接口。
因为用户提出问题的频率很高，因此很难显示最新问题，每秒都会有新的问题产生，从而这里需要开发一个关注用户行为模式的算法，只给用户显示感兴趣的问题。它使用了基于 Tag 的复杂查询，这也是开发独立 Tag Engine 的原因。
服务器端模板用于生成页面。
服务器
25 台服务器并没有满载，CPU 使用率并不高，单计算 SO（Stack Overflow）只需要 5 台服务器。
数据库服务器资源利用率在 10% 左右，除下执行备份时。
为什么会这么低？因为数据库服务器足足拥有 384GB 内存，同时 web server 的 CPU 利用率也只有 10%-15%。
纵向扩展还没有遇到瓶颈。通常情况下，如此流量使用横向扩展大约需要 100 到 300 台服务器。
简单的系统。基于 .Net，只用了 9 个项目，其他系统可能需要 100 个。之所以使用这么少系统是为了追求极限的编译速度，这点需要从系统开始时就进行规划，每台服务器的编译时间大约是 10 秒。
11 万行代码，对比流量来说非常少。
使用这种极简的方式主要基于几个原因。首先，不需要太多测试，因为 Meta.stackoverflow 本来就是一个问题和 bug 讨论社区。其次，Meta.stackoverflow 还是一个软件的测试网站，如果用户发现问题的话，往往会提出并给予解决方案。
纽约数据中心使用的是 Windows 2012，已经向 2012 R2 升级（Oregon 已经完成了升级），Linux 系统使用的是 Centos 6.4。
SSD
默认使用的是 Intel 330（Web 层等）
Intel 520 用于中间层写入，比如 Elastic Search
数据层使用 Intel 710 和 S3700
系统同时使用了 RAID 1 和 RAID 10（任何4+ 以上的磁盘都使用 RAID 10）。不畏惧故障发生，即使生产环境中使用了上千块 2.5 英寸 SSD，还没碰到过一块失败的情景。每个模型都使用了 1 个以上的备件，多个磁盘发生故障的情景不在考虑之中。
ElasticSearch 在 SSD 上表现的异常出色，因为 SO writes/re-indexes 的操作非常频繁。
SSD 改变了搜索的使用方式。因为锁的问题，Luncene.net 并不能支撑 SO 的并发负载，因此他们转向了 ElasticSearch。在全 SSD 环境下，并不需要围绕 Binary Reader 建立锁。
高可用性
异地备份——主数据中心位于纽约，备份数据中心在 Oregon。
Redis 有两个从节点，SQL 有 2 个备份，Tag Engine 有 3 个节点，elastic 有 3 个节点，冗余一切，并在两个数据中心同时存在。
Nginx 是用于 SSL，终止 SSL 时转换使用 HAProxy。
并不是主从所有，一些临时的数据只会放到缓存中
所有 HTTP 流量发送只占总流量的 77%，还存在 Oregon 数据中心的备份及一些其他的 VPN 流量。这些流量主要由 SQL 和 Redis 备份产生。
数据库
MS SQL Server
Stack Exchange 为每个网站都设置了数据库，因此 Stack Overflow 有一个、Server Fault 有一个，以此类推。
在纽约的主数据中心，每个集群通常都使用 1 主和 1 只读备份的配置，同时还会在 Oregon 数据中心也设置一个备份。如果是运行的是 Oregon 集群，那么两个在纽约数据中心的备份都会是只读和同步的。
为其他内容准备的数据库。这里还存在一个“网络范围”的数据库，用于储存登陆凭证和聚合数据（大部分是 stackexchange.com 用户文件或者 API）。
Careers Stack Overflow、stackexchange.com 和 Area 51 等都拥有自己独立的数据库模式。
模式的变化需要同时提供给所有站点的数据库，它们需要向下兼容，举个例子，如果需要重命名一个列，那么将非常麻烦，这里需要进行多个操作：增加一个新列，添加作用在两个列上的代码，给新列写数据，改变代码让新列有效，移除旧列。
并不需要分片，所有事情通过索引来解决，而且数据体积也没那么大。如果有 filtered indexes 需求，那么为什么不更高效的进行？常见模式只在 DeletionDate = Null 上做索引，其他则通过为枚举指定类型。每项 votes 都设置了 1 个表，比如一张表给 post votes，1 张表给 comment votes。大部分的页面都可以实时渲染，只为匿名用户缓存，因此，不存在缓存更新，只有重查询。
Scores 是非规范化的，因此需要经常查询。它只包含 IDs 和 dates，post votes 表格当下大约有 56454478 行，使用索引，大部分的查询都可以在数毫秒内完成。
Tag Engine 是完全独立的，这就意味着核心功能并不依赖任何外部应用程序。它是一个巨大的内存结构数组结构，专为 SO 用例优化，并为重负载组合进行预计算。Tag Engine 是个简单的 windows 服务，冗余的运行在多个主机上。CPU 使用率基本上保持在2-5%，3 个主机专门用于冗余，不负责任何负载。如果所有主机同时发生故障，网络服务器将把 Tag Engine 加载到内存中持续运行。
关于 Dapper 无编译器校验查询与传统 ORM 的对比。使用编译器有很多好处，但在运行时仍然会存在 fundamental disconnect 问题。同时更重要的是，由于生成 nasty SQL，通常情况还需要去寻找原始代码，而 Query Hint 和 parameterization 控制等能力的缺乏更让查询优化变得复杂。
编码
流程
大部分程序员都是远程工作，自己选择编码地点
编译非常快
然后运行少量的测试
一旦编译成功，代码即转移至开发交付准备服务器
通过功能开关隐藏新功能
在相同硬件上作为其他站点测试运行
然后转移至 Meta.stackoverflow 测试，每天有上千个程序员在使用，一个很好的测试环境
如果通过则上线，在更广大的社区进行测试
大量使用静态类和方法，为了更简单及更好的性能
编码过程非常简单，因为复杂的部分被打包到库里，这些库被开源和维护。.Net 项目数量很低，因为使用了社区共享的部分代码。
开发者同时使用 2 到 3 个显示器，多个屏幕可以显著提高生产效率。
缓存
缓存一切
5 个等级的缓存
1 级是网络级缓存，缓存在浏览器、CDN 以及代理服务器中。
2 级由 .Net 框架 HttpRuntime.Cache 完成，在每台服务器的内存中。
3 级 Redis，分布式内存键值存储，在多个支撑同一个站点的服务器上共享缓存项。
4 级 SQL Server Cache，整个数据库，所有数据都被放到内存中。
5 级 SSD。通常只在 SQL Server 预热后才生效。
举个例子，每个帮助页面都进行了缓存，访问一个页面的代码非常简单：
使用了静态的方法和类。从 OOP 角度来看确实很糟，但是非常快并有利于简洁编码。
缓存由 Redis 和 Dapper 支撑，一个微型 ORM
为了解决垃圾收集问题，模板中 1 个类只使用 1 个副本，被建立和保存在缓存中。监测一切，包括 GC 操。据统计显示，间接层增加 GC 压力达到了某个程度时会显著的降低性能。
CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。每天 3000 万到 5000 万 Hit，带宽大约为 300GB 到 600GB。
CDN 不是用来应对 CPU 或I/O负载，而是帮助用户更快的获得答案
部署
每天 5 次部署，不去建立过大的应用。主要因为
可以直接的监视性能
尽可能最小化建立，可以工作才是重点
产品建立后再通过强大的脚本拷贝到各个网页层，每个服务器的步骤是：
通过 POST 通知 HAProxy 下架某台服务器
延迟 IIS 结束现有请求（大约 5 秒）
停止网站（通过同一个 PSSession 结束所有下游）
Robocopy 文件
开启网站
通过另一个 POST 做 HAProxy Re-enable
几乎所有部署都是通过 puppet 或 DSC，升级通常只是大幅度调整 RAID 阵列并通过 PXE boot 安装，这样做非常快速。
协作
团队
SRE （System Reliability Engineering）：5 人
Core Dev（QA site）6-7 人
Core Dev Mobile：6 人
Careers 团队专门负责 SO Careers 产品开发：7 人
Devops 和开发者结合的非常紧密
团队间变化很大
大部分员工远程工作
办公室主要用于销售，Denver 和 London 除外
一切平等，些许偏向纽约工作者，因为面对面有助于工作交流，但是在线工作影响也并不大
对比可以在同一个办公室办公，他们更偏向热爱产品及有才华的工程师，他们可以很好的衡量利弊
许多人因为家庭而选择远程工作，纽约是不错，但是生活并不宽松
办公室设立在曼哈顿，那是个人才的诞生地。数据中心不能太偏，因为经常会涉及升级
打造一个强大团队，偏爱极客。早期的微软就聚集了大量极客，因此他们征服了整个世界
Stack Overflow 社区也是个招聘的地点，他们在那寻找热爱编码、乐于助人及热爱交流的人才。
编制预算
预算是项目的基础。钱只花在为新项目建立基础设施上，如此低利用率的 web server 还是 3 年前数据中心建立时购入。
测试
快速迭代和遗弃
许多测试都是发布队伍完成的。开发拥有一个同样的 SQL 服务器，并且运行在相同的 Web 层，因此性能测试并不会糟糕。
非常少的测试。Stack Overflow 并没有进行太多的单元测试，因为他们使用了大量的静态代码，还有一个非常活跃的社区。
基础设施改变。鉴于所有东西都有双份，所以每个旧配置都有备份，并使用了一个快速故障恢复机制。比如，keepalived 可以在负载均衡器中快速回退。
对比定期维护，他们更愿意依赖冗余系统。SQL 备份用一个专门的服务器进行测试，只为了可以重存储。计划做每两个月一次的全数据中心故障恢复，或者使用完全只读的第二数据中心。
每次新功能发布都做单元测试、集成测试盒 UI 测试，这就意味着可以预知输入的产品功能测试后就会推送到孵化网站，即 meta.stackexchange（原 meta.stackoverflow）。
监视/日志
当下正在考虑使用 http://logstash.net/做日志管理，目前使用了一个专门的服务将 syslog UDP 传输到 SQL 数据库中。网页中为计时添加 header，这样就可以通过 HAProxy 来捕获并且融合到 syslog 传输中。
Opserver 和 Realog 用于显示测量结果。Realog 是一个日志展示系统，由 Kyle Brandt 和 Matt Jibson 使用 Go 建立。
日志通过 HAProxy 负载均衡器借助 syslog 完成，而不是 IIS，因为其功能比 IIS 更丰富。
关于云
还是老生常谈，硬件永远比开发者和有效率的代码便宜。基于木桶效应，速度肯定受限于某个短板，现有的云服务基本上都存在容量和性能限制。
如果从开始就使用云来建设 SO 说不定也会达到现在的水准。但毫无疑问的是，如果达到同样的性能，使用云的成本将远远高于自建数据中心。
性能至上
StackOverflow 是个重度的性能控，主页加载的时间永远控制在 50 毫秒内，当下的响应时间是 28 毫秒。
程序员热衷于降低页面加载时间以及提高用户体验。
每个独立的网络提交都予以计时和记录，这种计量可以弄清楚提升性能需要修改的地方。
如此低资源利用率的主要原因就是高效的代码。web server 的 CPU 平均利用率在5% 到 15% 之间，内存使用为 15.5 GB，网络传输在 20 Mb/s到 40 Mb/s。SQL 服务器的 CPU 使用率在5% 到 10% 之间，内存使用是 365GB，网络传输为 100 Mb/s到 200 Mb/s。这可以带来 3 个好处：给升级留下很大的空间；在严重错误发生时可以保持服务可用；在需要时可以快速回档。我更愿意把Stack Overflow看作是能够运行于大规模数据下，但本身并不算大规模的（running with scale but not at scale）。意思是我们的网站非常有效率，但至少目前为止，我们的规模还不够“大”。让我们通过一些数字来介绍Stack Overflow当前是一个怎样的规模吧。以下是一些核心的数字，来自于不久前在一整天（24小时）内的统计，准确说是2013年11月12日。这是一个典型的工作日，并且只统计了我们活动的数据中心，也就是我们自己的服务器。那些对CDN节点的请求和流量被排除在外，因为它们并不直接访问我们的网络。
负载均衡器接受了148,084,833次HTTP请求
其中36,095,312次是加载页面
833,992,982,627 bytes (776 GB) 的HTTP流量用于发送
总共接收了286,574,644,032 bytes (267 GB) 数据
总共发送了1,125,992,557,312 bytes (1,048 GB) 数据
334,572,103次SQL查询（仅包含来自于HTTP请求的）
412,865,051次Redis请求
3,603,418次标签引擎请求
耗时558,224,585 ms (155 hours) 在SQL查询上
耗时99,346,916 ms (27 hours) 在Redis请求上
耗时132,384,059 ms (36 hours) 在标签引擎请求上
耗时2,728,177,045 ms (757 hours) 在ASP.Net程序处理上
（我觉得应该发表一篇文章介绍我们如何快速采集这些数据，以及为什么值得耗费精力去获取它们）
注意以上数字包括了整个Stack Exchange网络，但那并不是我们全部的。除此之外，这些数字也仅仅来自于我们为了检测性能而记录的HTTP请求。“哇，一天有这么多个小时，你们怎么做到的？”我们把这叫做魔法，当然有些人喜欢说成“许多个有多核处理器的服务器”，但我们依然坚持这是魔法。以下是那个数据中心里运行Stack Exchange网络的设备：
4个MS SQL 服务器
11个IIS服务器
2个Redis服务器
3个标签引擎服务（任何针对标签的请求都会访问它们，比如/questions/tagged/c++）
3个ElasticSearch服务器
2个负载均衡器（HAProxy）
2个交换机（Nexus 5596和Fabric Extenders）
2个Cisco 5525-X ASA (可看作是防火墙)
2个Cisco 3945 Router
有图有真相：
我们不仅仅运行网站，旁边架子上还有一些运行着虚拟机的服务器和其他设备，它们并不直接服务于网站，而是进行部署、域名控制、监控、操作数据库等其他工作。上面列表中的两个数据库服务器之前一直都是用作备份，直到最近才作为只读的负载（主要用于Stack Exchange API），于是我们可以不需要太多考虑便继续扩大规模了。Web服务器有两个分别用于开发和存储元数据，运行负载非常低。
让我们再来总结一下：
核心设备
如果除去那些多余的设备，以下是Stack Exchange运行需要的（保持目前的性能水平）：
2个MS SQL服务器（Stack Overflow在一台，其他的在另一台，实际上只需一台机器运行还能有富余）
2个Web服务器（或许3个吧，不过我有信心2个足矣）
1个Redis服务器
1个标签引擎服务器
1个ElasticSearch服务器
1个负载均衡器
1个交换机
1个ASA
1个路由器
（我们真该找个机会尝试这个配置，关闭部分设备，看看极限在哪）
现在还有一些虚拟机运行在后台，执行一些辅助功能，比如域名控制等等。但那都是些相当低负载的任务，我们就不做讨论了，这里把重心放在Stack Overflow本身，看看它是怎样全速加载出页面的。如果你希望更精确全面，可以增加一个VMware虚拟机进来，用于执行所有的辅助工作。这样看来并不需要很多机器，但是这些机器的规格通常在云上难以实现，除非你有足够多的钱。以下是这些“增强型”服务器简要的配置介绍：
数据库服务器有384GB内存和1.8TB的SSD硬盘
Redis服务器有96GB内存
ElasticSearch服务器有196GB内存
标签引擎服务器有着我们能买得起的最快的处理器
交换机每个端口有10Gb的带宽
Web服务器不是很特别，有32GB内存、2个4核处理器和300GB的SSD硬盘
有些服务器有2个10Gb带宽的接口（比如数据库），其他有4个1Gb带宽的
20Gb的带宽太多余了？你还真特么说对了，活动的数据库服务器平均只利用了20Gb通道中的100-200Mb。然而，像备份、重建等等操作，根据当前内存和SSD硬盘的情况，可以使带宽完全饱和，所以说这样设计还是有意义的。
存储设备
我们目前有大约2TB的数据库存储（第一个集群有18块SSD硬盘—— 总共1.63TB，使用1.06TB；第二个集群由4块SSD硬盘组成—— 总共1.45TB，使用889GB），这是我们在云服务器上需要的（嗯哼，又要吐槽价格了吧），请记住这全部都是SSD硬盘。归功于存储器良好的表现，我们数据库的平均写入时间是0毫秒，甚至超出我们能度量的精度了。算上内存中的数据以及两级缓存，Stack Overflow中实际的数据库读写比例是40:60。你没看错，60%是写操作（点此了解读写比）。此外，每个Web服务器都有两块320GB SSD硬盘组成的RAID1。ElasticSearch在每个区块大约需要300GB的容量，由于我们会非常频繁的写入或重建索引，SSD硬盘在这里是更好的选择。
值得注意的是我们拥有一个SAN（存储区域网络）连接到核心网络，那就是 Equal Logic PS6110X，它有24个可热交换的10K SAS磁盘和2个10Gb的控制器。这个设备仅仅被VM服务器用作共享储存空间以保证虚拟机高度的可用性，但并不实际支撑网站的运行。换句话说，如果SAN挂掉了，在一段时间内网站甚至无法察觉（只有虚拟机中的域名控制器能感知到）。
整合到一起
这所有的设备在一起是为了什么？性能。我们需要很高的性能，这是一个对我们来说很重要的特性。所有站点的首页都是问题页面，我们内部把它亲切地称作Question/Show（路由的名字）。在11月12日，这个页面平均渲染时间是28毫秒，而我们的要求是至多50ms。为了使用户获得更好的体验，我们尽一切可能缩短页面加载的时间，哪怕只有一毫秒。在和性能有关的问题上，我们所有的开发人员都是“锱铢必较”的，这也有助于我们的网站保持快速响应。以下是一些Stack Overflow上热门页面的平均渲染时间，数据还是来自于前面统计的那24小时：
Question/Show: 28 ms (2970万次点击)
User Profiles: 39 ms (170万次点击)
Question List: 78 ms (110万次点击)
Home page: 65 ms (100万次点击) （这对我们来说已经很慢了，Kevin Montrose正在着手修复这个问题）
凭借对每一次请求的时间线的记录，我们能够准确观察到页面加载的过程。我们需要这样的数据，否则难道靠脑补来做决定吗？有数据在手，我们就可以这样监控性能：
如果你对某个特定页面的数据感兴趣，我也很乐意发布出来。但这里我重点关注渲染时间，因为它表示我们的服务器需要多久来生成一个网页。网络传输速度是一个完全不同的话题了（尽管不得不承认它也有很大的关系），不过将来我会讲到的。
增长空间
非常值得一提的是我们这些服务器运行时的使用率都非常低。比如Web服务器的CPU平均使用率为5-15%，内存只使用了15.5GB，网络流量只有20-40Mb/s；而数据库服务器CPU平均使用率为5-10%，使用了365GB内存，以及100-200Mb/s的网络。这使我们能做到几件重要的事情：在网站规模增大时不至于需要马上升级设备；当出现问题时（错误的查询、代码以及攻击等等，无论是什么样的问题），我们能保持网站始终不挂；在必要的时候降低功耗。这里有个我们Web层的监控项目：
利用率如此之低的主要原因是高效的代码。尽管本文的主题并不是这个，但是高效的代码对挖掘服务器的性能也有着决定性的作用。做一件非必要的事情所损失的，居然比无所作为还要多——把这引申到代码中就是说，你需要把它们改进得更高效了。这些损失或者消耗可以是能源、硬件（你需要更多更快的服务器）、开发人员理解代码更困难（平心而论，这个有两面性，高效的代码并不一定那么简单），以及缓慢的页面渲染——可能导致用户更少地浏览网站其他页面甚至再也不访问你的网站了。低效率代码带来的损失可能比你想象的大很多。
