架构细节 | 看看 Medium 的开发团队用了哪些技术？

说到底，Medium是个社交网络，人们可以在这里分享有意思的故事和想法。据统计，目前累积的用户阅读时间已经超过14亿分钟，合两千六百年。

我们支持着每个月两千五百万的读者以及每周数以万计的文章发布。我们不想Medium的文章以阅读量为成功的依据，而是观点取胜。在Medium，文章的观点比作者的名头更重要。在这里，对话促进想法，并且很看重文字的力量。

我是Medium开发团队的负责人，此前在Google工作，负责开发Google+和Gmail，还创立了Closure项目。业余时间我喜欢滑雪跳伞和丛林冒险。

团队介绍
说起团队我非常自豪，这是一群富有好奇心而且想法丰富的天才，大家凑到一块是想做大事的。

团队以跨功能的任务驱动，这样每个人既可以专攻，又可以毫无压力的对整个架构有所贡献。我们的理念就是接触的方面越多，对团队的锻炼越大。更多关于团队的理念见此。

在工作组织方面，我们有着很大的自由度，当然作为一个公司组成，我们还是有季度目标的，并且鼓励敏捷开发模式。我们使用GitHub进行code review和问题跟踪，用Google Apps作为邮件、文档和表单系统。跟很多团队习惯使用Trello不同，我们是Slack和slack机器人的重度用户。

原始架构
最开始的时候，Medium部署在EC2上，用Node.js实现，后来公测的时候迁移到了DynamoDB。

其中有个节点用来处理图片，负责将复杂的处理工作转向GraphicsMagick。还有一个节点用作后台的SQS队列处理。

我们用SES处理邮件，S3做静态元素服务器，CloudFront做CDN，nginx作为反向代理，Datadog用来监控，Pagerduty用来告警。

在线编辑器用了TinyMCE。上线之前我们已经开始使用Closure编译器以及部分的Closure库，但是模板还是用的Handlebars。

当前架构
虽然Medium表面看起来很简单，但是了解其后台的复杂性后，你会大吃一惊。有人会说，这就是个博客啊，用Rails之类的一周就能搞定了。

总之，闲话不多说，我们自底向上介绍以后再做判断。

运行环境
Medium目前运行在Amazon虚拟私有云，使用Ansible做系统管理，它支持配置文件模式，我们将文件纳入代码版本管理，这样就可以随时回滚随时掌控。

Medium的后台是个面向服务的架构，运行了大概二十几个产品服务。划分服务的依据取决于这部分功能的独立性，以及对资源的使用特性。

Medium的主体仍然是Node.js完成，方便前端和后端的代码共享，主要是文章编辑和发布这个过程。Node大部分时候不错，但阻塞event循环的时候会有性能问题。为了缓解，我们在每台机器上启动多个Node实例，将对性能要求比较高的任务分配给专门的实例。同时我们还深入V8运行时环境查看更加细节的耗时，基本上是JSON去串行化的时候的对象具体化耗时较多。

我们还用Go语言做了一些辅助服务。因为Go非常容易编译打包和发布。相比Java语言的冗长罗嗦和虚拟机，Go语言在类型安全方面做的很到位。就个人习惯来讲，我比较喜欢在团队内部推广强类型语言，因为这类语言能够提高项目的清晰度，不纠结。

目前静态元素大部分是通过CloudFlare提供的，还有5%通过Fastly，5%通过CloudFront，这么做是为了让两者的缓存得到更新，用于一些紧急的情况。最近我们在应用流量上也使用了CloudFlare，当时主要是为了防止DDOS攻击，但随之而来的性能提升也是我们愿意看到的。

我们使用Nginx和HAProxy做反向代理和负载均衡，来满足我们所需功能的维恩图。

我们仍然使用Datadog来监控，Pagerduty来告警。现在又增加了ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）来进行产品问题调试。

数据库
DynamoDB仍然是我们的主力数据库，但是用起来也不是毫无问题。目前遇到的比较棘手的是大V用户展开和虚拟event过程中的热键问题。我们专门在数据库前面做了一个Redis缓存集群，来缓解这些问题。到底为开发者优化还是为产品稳定性优化的问题通常会引发争执，我们也一直在尝试中和两者的矛盾。

目前我们开始在存储新数据上使用Amazon Aurora，它可以提供更灵活的查询和过滤功能。

我们使用Neo4J存储Medium网络中实体之间的关系，运行在有两个副本的主节点上。用户、文章、标签和收藏都属于图中的节点。边则是在实体创建和用户进行推荐高亮等动作时生成。我们通过在图中游走来过滤和推荐文章。

数据平台
早期我们对数据非常渴望，不断尝试数据分析框架来辅助商业和产品决策。最近我们则是利用同样的框架来反馈产品系统，支持Explore等数据驱动功能。

我们采用Amazon Redshift作为数据仓库，为生产工具提供可变存储和处理系统。我们持续将诸如用户和文章等核心数据从Dynamo导入Redshift，还将诸如文章被浏览被滚动等event日志从S3导入Redshift。

任务通过一个内部调度和监控工具Conduit调度。我们用了一个基于断言的调度模型，只有条件满足的时候，任务才会执行。从产品角度来讲，这是不可或缺的：数据制造方应该与数据消费方隔离，还要简化配置，保持系统的可预见和可调试性。

Redshift的SQL检索目前运行不错，但我们时不时需要读取和存储数据，所以后期增加了Apache Spark作为ETL，Spark具有很好的灵活性和扩展能力。随着产品的推进，估计后面Spark会成为我们数据流水线的主要工具。

我们使用Protocol Buffers作为schema来确保分布式系统的各层次间保持同步，包括移动应用、web服务和数据仓库等。通过定制化的选项，我们将schema标记上更加细化的配置，如带有表名和索引，以及长度等校验约束。

用户也需要保持同步，这样移动端和网页端就可以保持日志的一致性了，同时方便产品科学家们用同样的方式解析字段。我们帮助项目成员从.proto文件中生成消息、字段和文档等内容，进而利用所得数据开展研究。

图片服务器
我们的图片服务器现在用Go语言实现，采用瀑布型策略来提供处理过的图片。服务器使用groupcache，是memcahce的替代品，可以帮助减轻服务器之间的重复工作。而内存级缓存则是用了一个S3的持续缓存。图片的处理是请求来触发的。这给了我们的架构设计师灵活改变图片展示的自由度，为不同平台优化，而且避免了大量的生成不同尺寸图片的操作。

目前Medium对图片主要支持放缩和裁剪，但原始版本中还支持颜色清洗和锐化等操作。处理动图很痛苦，具体后续可以写一篇文章来解释。

文本标注
文本标注是个有意思的功能，用了一个小型Go服务器，跟PhantomJS接口形成渲染进程。

我一直想要把渲染进程换到Pango，但是在实践过程中，能在HTML中摆放图片的能力的确更灵活。而从功能的使用频率来看，这意味着更容易开发和管控。

自定义域名
我们允许用户为其Medium文章设置个性化域名。我们想做成单点登录且HTTPS全覆盖，因此实现起来颇有难度。我们专门准备了一批HAProxy服务器用来管理证书，并向主要应用服务器引导流量。初始化一个域的时候需要一些手动的工作，但是通过与Namecheap的定制化整合，我们将其大部分转换为自动化。证书验证和发布链接由专门服务负责。

网站前端
网页端这块，我们有自主研发的单网页应用框架，使用Closure标准库。我们使用Closure模板渲染客户端和服务端，然后使用Closure编译器来缩减代码并划分模块。编辑器是我们网页端应用最复杂的部分，具体参见Nick此前的文章。

iOS
我们的两个应用都是原生的，尽量避免使用网页视图。

在iOS上，我们使用了一系列的自建框架，以及系统原生组件。在网络层，我们用NSURLSession发起请求，用Mantle解析JSON并映射到模型。我们还有一层基于NSKeyedArchiver的缓冲层。对于将条目渲染为共同主题的列表，我们有一个通用方法，这让我们能够快速为不同类型的内容构建新列表。文章界面是一个定制布局的UICollectionView。我们使用共享组件来渲染全文界面和预览界面。

应用代码的每一次提交都会编译后推送给Medium员工，这样我们能够很快尝试新版本。应用商店的版本是滞后于新版本的，但我们也一直在尝试更快的发布，虽然可能仅仅是几处小更新。

对于测试，我们使用XCTest和OCMock。

Android
在Android方面，我们与当前的SDK和支持库版本保持一致。我们并没有使用任何复杂的框架，而是倾向于为重复出现的问题构建持续性的模式。我们利用guava弥补Java中所有的缺失。另一方面来讲，我们也倾向于使用第三方库来解决特别的问题。我们还利用protocol buffers定义了API，用以生成应用中的对象。

我们利用mockito和robolectric。我们会开发一些高层测试来运转activity和poke：刚添加screen或要重构的时候，先创建一些基本的版本，随着我们复现bug它们也会进化。我们还会开发一些底层测试，来检测一个特定的类：随着新功能的增加我们会创建测试，这能够帮助我们思考和设计底层是如何交互的。

每个提交都会作为alpha版本自动推送到play商店，然后到Medium员工（包括我们的Hatch，Medium内部版）。推送大部分发生在周五，我们会把alpha版本发送给测试小组，请他们用整个周末进行测试。然后，周一我们会从beta版推进至正式产品版。因为最近一批代码总是随时可以推送，因此一旦发现很严重的bug，我们就可以立即修复正式产品版。当我们怀疑某些新功能的时候，可以给测试小组更长的时间。开发比较亢奋的时候，也可能发布地更加频繁。

AB测试以及其他
我们所有的客户端都用了服务器端提供的功能标记，称为variants，用于A|B测试以及指导未完成功能的开发。

剩下还有一些框架相关的内容我没有提及：Algolia让我们在搜索相关功能上快速迭代，SendGrid处理邮件，Urban Airship用来发送提醒，SQS用来处理队列，Bloomd用作布隆过滤器，PubSubHubbub和Superfeedr用作提供RSS等等。

编译、测试和部署
我们积极拥抱持续集成技术，随时随地准备发布，使用Jenkins来负责相关事宜。

我们曾经使用Make作为编译系统，但是后来迁移到Pants。

测试方面我们采用单元测试和HTTP层面功能测试两者结合的方式。所有提交的代码都需要通过测试才能够合并。我们跟Box团队合作，利用Cluster Runner来分布式运行测试，保证效率，而且能够和GitHub很好的整合在一起。

我们大概不到15分钟就可以把某阶段的系统部署，顺利编译通过，留作正式产品的备选。主应用服务器通常一天要部署五次，多的时候十次。

我们采用蓝绿部署。正式产品版本的流量发送给一个canary实例，发布进程会监控部署过程的错误率，必要时候通过调整内部DNS回滚。

未来
到此，讲了足够多的干货！为了重构产品，获得更好的阅读体验，还有很长的路要走。我们仍然在努力为作者和发布者设计更多的功能。打比方来讲，线上阅读还是一片绿地，面对它有着无限可能，我们始终抱着开放的心态设计和实现功能。未来我们会努力用各种功能为用户提供高质量内容和价值。