Architektura StackOverflow - jak to działa 'pod spodem'? (film, 4 minuty)
Dziś ByteByteGo postanowił wprowadzić porządek w zaskakującym świecie architektury systemów Stack Overflow. Możesz myśleć, że rozwiązałeś kod dotyczący projektowania platformy, która obsługuje 2 miliardy odsłon miesięcznie, ale to, co robi Stack Overflow w rzeczywistości, może cię zaskoczyć. Wyobraź sobie, że masz za zadanie zaprojektować stronę Stack Overflow. Sugerujesz serwery on-premise i monolityczną aplikację, tylko po to, aby zyskać zdziwione spojrzenia swoich kolegów po fachu. A jednak to właśnie tak działa Stack Overflow. Oczekiwałbyś, że platforma taka jak Stack Overflow będzie naśladować panujące trendy. Typowy inżynier oprogramowania w dużym tech mógłby naszkicować system z mikrousługami, dzieląc system na manageable chunks, każdy z własną bazą danych. Mógłby zaprezentować obszerną użyteczność pamięci podręcznej, sharding usług i asynchroniczną komunikację poprzez kolejki wiadomości. Niektórzy mogą nawet pochwalić się koncepcją event sourcing, w połączeniu z CQRS. I kto by nie skorzystał z okazji, aby dodać kilka koncepcji systemów rozproszonych, takich jak eventual consistency i teorema CAP? Imponujące, prawda? Ale oto pewien twist. Żadne z tych elementów nie jest obecne w projekcie Stack Overflow. W świecie technologicznym przesyconym mikrousługami, Kubernetes i rozwiązaniami opartymi na chmurze, Stack Overflow występuje jako anomalia. Zamiast podążać za trendami, trzymają się architektury, która najlepiej pasuje do ich unikalnych okoliczności. Z jedną monolityczną aplikacją obsługującą główne strony Q&A, kwestionują nasze wcześniejsze wyobrażenia o projektowaniu systemów dużej skali. Wbrew powszechnej wierze, Stack Overflow działa z monolityczną aplikacją uruchomioną tylko na dziewięciu serwerach internetowych on-premise. Nie polegają na chmurze ani nie dzielą swoich aplikacji na mikrousługi. A mimo to, skutecznie obsługują ogromny ruch dzięki swojemu konwencjonalnemu podejściu. Zamiast planować nieustanne zmiany, zaprojektowali system zoptymalizowany pod kątem niskiej latencji i przydziału pamięci. Te serwery działają z komfortowym obciążeniem na poziomie 5-10%, pozostawiając dużo miejsca na wzrost. A mimo że 80% ruchu jest anonimowy, tj. użytkownicy, którzy trafiają, znajdują rozwiązanie i odchodzą, utrzymują zdumiewającą wydajność. Nawet ich najczęściej odwiedzana strona, strona wyświetlania pytań, nie jest pamięci podręcznej, a mimo to renderuje się w szybkim tempie 20 milisekund. Ta wyjątkowa wydajność napędzana jest przez ogromne 1,5 terabajta pamięci RAM w instancjach serwera SQL, co umożliwia szybki dostęp do jednej trzeciej całej bazy danych w pamięci. Ten sukces skłania nas do zadania pytania, co jeśli najbardziej reklamowane koncepcje technologiczne nie zawsze są najlepszym rozwiązaniem? Co jeśli klucz do solidnego projektowania systemów tkwi w głębszym zrozumieniu specyficznych wyzwań, a nie w goniąc za najnowszymi trendami? Historia Stack Overflow to uderzający przypadek studiów przypadku, który przypomina nam, że technologia nie jest dziedziną uniwersalną. To, co działa dla jednego, może nie działać dla drugiego, podkreślając potrzebę dostosowania architektury systemu do specyficznych potrzeb biznesowych i technicznych, a nie ślepego podążania za branżowymi trendami. Historia Stack Overflow to przykład efektywności, praktyczności i łamania stereotypów, prawdziwy dowód na moc myślenia poza utartymi ścieżkami. Użytkownicy z pewnością polubią nasze filmy. Może także zainteresuje ich nasz newsletter o projektowaniu systemów, który obejmuje tematy i trendy w projektowaniu systemów dużej skali, zaufany przez 400 000 czytelników. Zachęcamy do subskrypcji na blogu.blog.bybygo.com.
Toggle timeline summary
-
Wprowadzenie do architektury systemu Stack Overflow.
-
Omówienie nieoczekiwanych wyborów projektowych Stack Overflow.
-
Wyjaśnienie, jak Stack Overflow różni się od typowych trendów technologicznych.
-
Podkreślenie braku mikroserwisów w projekcie Stack Overflow.
-
Dyskusja na temat monolitycznej aplikacji obsługującej pytania i odpowiedzi na Stack Overflow.
-
Zarządzanie ruchem za pomocą lokalnych serwerów internetowych.
-
Optymalizacja pod kątem niskiego opóźnienia i efektywnej alokacji pamięci.
-
Utrzymanie wydajności pomimo dużego ruchu.
-
Szybkie czasy renderowania dla stron o wysokim ruchu.
-
Możliwości serwera SQL wspierające szybki dostęp do bazy danych.
-
Podkreślenie znaczenia dostosowanej architektury systemu.
-
Podsumowanie podkreślające wydajność i praktyczny projekt Stack Overflow.
Transcription
Today, we are setting the record straight as we dive into the unexpected world of Stack Overflow system architecture. You might think you've cracked the code to designing a platform that serves 2 billion page views a month, but what Stack Overflow does in reality might surprise you. Imagine being tasked with designing the Stack Overflow website. You suggest on-premise servers and a monolithic application, only to get raised eyebrows from your fellow engineers. Yet, this is precisely how Stack Overflow functions. You would expect a platform like Stack Overflow to mimic prevailing trends. A typical big tech software engineer might sketch a system with microservices, breaking the system into manageable chunks, each with its own database. It would show extensive use of caching, sharded services, and asynchronous communication through message queues. Some may even show off a bit with event sourcing, paired with CQRS. And who wouldn't seize the chance to sprinkle in some distributed system concepts like eventual consistency and the CAP theorem? Impressive, right? But there's the tryst. None of these elements feature in Stack Overflow's design. In a tech world saturated with microservices, Kubernetes, and cloud-based solutions, Stack Overflow stands as an anomaly. Instead of following trends, they've stuck to an architecture that best fits their unique circumstances. With a single monolithic application handling the main Q&A sites, they challenge our preconceptions about designing large-scale systems. Against popular belief, Stack Overflow operates with a monolithic application running just nine on-premise web servers. They don't rely on the cloud or break their applications into microservices. Yet they efficiently handle tremendous traffic with their unconventional approach. Instead of planning for relentless change, they've designed a system optimized for low latency and memory allocation. These servers run at a comfortable 5-10% capacity, leaving plenty of space for growth. And despite 80% of the traffic being anonymous, that is, users who land, find a solution, and leave, they maintain an astonishing performance. Even their most visited page, the questions show page, is not cached, yet it renders in a swift 20 milliseconds. This exceptional performance is powered by a massive 1.5 terabytes of RAM on their SQL server instances, enabling fast access to a third of their entire database in memory. This success prompts us to question, what if the most hyped tech concepts aren't always the best solution? What if the key to robust system design lies in a deeper understanding of specific challenges, rather than chasing the latest trends? Stack Overflow's story is a striking case study that reminds us that technology isn't a one-size-fits-all field. What works for one may not work for another, emphasizing the need to align system architecture with specific business and technical needs, rather than blindly following industry trends. Stack Overflow's story is one of efficiency, practicality, and defying stereotypes, a true testament to the power of thinking outside the box. You will like our videos. You might like our system design newsletter as well. It covers topics and trends in large-scale system design, trusted by 400,000 readers. Subscribe at blog.bybygo.com.