维护WhatsApp的可靠性和正常运行时间有哪些技术挑战?

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liza89
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维护WhatsApp的可靠性和正常运行时间有哪些技术挑战?

Post by liza89 »

维护像 WhatsApp 这样的全球通信平台的可靠性和正常运行时间,服务数十亿用户并处理数万亿条消息,面临着巨大的技术挑战。以下是其中涉及的关键方面和策略:

1.可扩展性和容量规划:

庞大的用户群: WhatsApp 拥有超过 20 亿用户。这意味着它需要管理数百万个并发连接,并在高峰时段每秒处理数千万条消息。
水平扩展:为了适应这种规模,WhatsApp 的基础设施设计为水平扩展。这包括添加更多服务器并在它们之间分配负载。
无状态服务(尽可能):将服务设计为无状态有助于提高可扩展性和弹性。如果服务器发生故障,无需恢复其状态,流量可以重新路由到另一个实例。
容量配置:工程师必须持续预测流量增长,并提供充足的基础设施来应对预期和意外的消息量激增。这包括规划最坏情况并确保缓冲容量。
2.分布式架构和冗余:

全球分布: WhatsApp 的基础设施分布在全球多个数据中心和地区。这使得数据更贴近用户,从而减少延迟并提高响应速度。
冗余和故障转移:系统的每个关键组件都采用冗余设计。这意味着 以色列 whatsapp 号码数据 拥有多个服务器、数据库和网络设备实例。如果一个组件发生故障,流量会自动故障转移到健康的冗余组件,从而防止服务中断。
热备/双活:采用不同的冗余策略。一些组件可能采用双活配置(所有实例都在处理流量),而其他组件可能采用双活配置(一个实例处于活动状态,其他实例随时准备接管)。
无单点故障:该架构经过精心设计,可消除单点故障,这意味着任何一个组件的故障都不会导致整个系统崩溃。
数据复制:数据(例如用户资料、群组信息和未送达的消息)会在多个服务器和数据中心之间复制。即使主数据中心发生故障,也能确保数据可用性。
3. Erlang/OTP:可靠性的核心:

容错: WhatsApp 的后端主要使用Erlang构建,这是一种专门为构建高度并发、容错和分布式系统而设计的编程语言。
Actor 模型: Erlang 的 Actor 模型允许轻量级、隔离的进程通过消息传递进行通信。如果一个进程崩溃,通常不会影响其他进程,从而使系统具有高度的弹性。
热代码交换: Erlang/OTP 的一个独特功能是“热代码交换”,它允许开发人员在不关闭系统的情况下更新或修复正在运行的系统部分功能。这对于在软件升级和补丁期间保持持续正常运行至关重要。
Mnesia 数据库: WhatsApp 使用基于 Erlang 的分布式数据库 Mnesia,它本质上支持高容错性和动态重新配置。
4.强大的消息队列和传递保证:

消息队列: WhatsApp 使用消息队列系统(例如用于群聊的 Kafka)来确保消息可靠地传递,即使收件人离线也是如此。消息会存储在队列中,直到收件人的设备恢复在线并检索它们。
投递保证:系统设计为提供“至少一次”投递,这意味着每条消息都保证投递。重复检测机制可防止消息多次出现在用户面前。
离线消息存储:未送达的消息将存储在 WhatsApp 的服务器上一段时间(通常为 30 天),以确保收件人重新连接后即可送达。
5.监控、警报和自动化:

全面监控: WhatsApp 使用全面的监控系统来实时追踪其基础设施中每个组件的健康状况、性能和可用性。这包括 CPU 使用率、内存、网络延迟、消息传递率和错误率等指标。
主动警报:自动警报系统会立即将任何异常或潜在问题通知值班工程师,以便在小问题升级为重大故障之前进行主动干预。
自动修复:对于常见问题,WhatsApp 可能会采用自动修复脚本,无需人工干预即可检测和解决问题。
混沌工程:混沌工程(随机向系统注入故障)等技术可用于测试系统的弹性并在导致实际中断之前识别弱点。
6.灾难恢复和业务连续性:

多区域部署:在不同地理位置部署服务可以防止区域性灾难(例如自然灾害、大面积停电)。
定期备份:虽然聊天内容是端到端加密的,但关键元数据和系统配置会定期在不同位置备份。
灾难恢复演习:定期进行灾难恢复演习对于测试恢复程序的有效性以及确保团队在发生重大故障时能够快速恢复服务至关重要。
7. DDoS保护和安全:

DDoS 防护:作为备受关注的目标,WhatsApp 面临着分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击的持续威胁。他们采用先进的 DDoS 防护技术来过滤恶意流量,并确保合法用户可以访问服务。
强大的安全实践:强大的安全实践,包括定期渗透测试、漏洞评估和严格的访问控制,对于防止可能危及正常运行时间和用户信任的安全漏洞至关重要。
尽管采取了这些强有力的措施,中断仍然可能发生(正如过去 Meta 范围内发生的事件一样)。这通常凸显了管理如此大规模、互联系统的巨大复杂性,单个配置错误或软件错误都可能造成连锁反应。然而,底层架构和运维实践旨在最大限度地减少此类事件的发生频率和持续时间。
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