Netflix基于AWS架构体系

Netflix是世界最大的收费视频网站，其整个架构体系都是搭建在AWS之上，可以看做是一个云原生架构。

同时相信大家都听过SpringCloud体系下的一大撮Netflix相关的微服务组件，而了解Netflix是如何使用这些组件，对于进一步掌握这些组件也很有必要。

先全局看下Netflix架构：

架构主要包含三部分：

1. Open Connect（Netflix CDN）；

2. 后台；

3. 客户端；

客户端：定义为播放 Netflix 适配的用户界面，如 TV、XBox、笔记本、智能手机。用户点击播放之后，任何功能都由 CDN 实现。

CND：是分布式服务器系统，根据用户地理位置，网页、服务器的起点。当 Netflix 的视频被转码后，CDN 将 Netflix 视频存储到世界各地。

视频播放流程

当用户打开Netflix应用时，所有的请求都是由AWS来完成。譬如登录，推荐，主页，用户历史记录和客服等。当用户点击视频的播放按钮，Netflix应用会自动判定最佳的Open Connect服务器，最好的格式和比特率，以便让视频从附近的OCA流畅地传出。Netflix应用相当的智能，它能不间断地寻找流媒体服务器和比特率，并自动替换到能为用户带来更好体验的服务器。

ELB

Netflix对ELB进行如下设置：首先是区域间的负载平衡，然后是实例间的负载平衡。这是因为ELB的设置是有两级负载平衡方案：

1. 基于域名服务的循环负载平衡；

2. 同一区域内多个负载实例平衡；

ZUUL

作为边缘应用网关，将所有设备、网站请求导向后台的流媒体服务。

Zuul 实现了动态路由、监控、弹性、安全。（基于 Netty 实现）。

Hystris

延迟与容错代码库，可以防止级联错误、实时监控配置变动、基于并行请求缓存、基于请求崩溃自动批处理。

媒体处理

Netflix花费很多时间验证视频。视频验证包括查找数字工件，颜色变化，由于前面转码步骤的数据丢失造成的帧丢失。在视频被验证后，就会被送入Netflix称作的媒体管道。处理几兆尺寸的一个文件并不现实，所以管道的第一步是把一个文件分割成若干个小块。接下来视频块被接通到管道，这样编码会并行处理。

Archer

Archer是具有映射-规约风格的媒体处理平台。Archer使用容器，这使得用户能够处理操作系统级别的依赖性。该平台可以进行通常的媒体处理步骤。开发人员需要写三个功能：分离，映射，收集。任何编程语言都可以使用。Archer创建的目的就是大规模进行简单媒体处理。这意味着平台知道媒体格式，并给予流行媒体模式优先处理。

微服务

Netflix使用微服务架构来驱动所有的APIs。每个API调用其他的微服务来获取所需的数据和提供响应。可靠性如何实现呢？一是以来Hystris，第二是分离关键服务。

关键微服务

依照Netflix的设计，当遇到级联失败时，至少用户还可以点击并播放推荐的视频。实现这一功能的微服务被称为关键微服务。关键微服务对其它服务没有很多依赖性。

无状态服务

Netflix的一个设计目标是无状态服务。也就是说任一服务器失败的话都无关紧要。在失败的情况下请求可以被路由到另外一服务实例，或者启动一个新的服务器来取代失败的服务器。

有状态服务，数据库（部署在EC2上的MySQL）

有状态信息主要通过MySql存储。基于主机的“同步复制协议”，确保主机上写操作完成的定义是写操作在主机和远程终端都完成。单个节点的数据丢失不会造成数据的丢失。ETL工作的读流量被导向读操作副本，以便于主数据库免于繁重的批处理操作。在主数据库失败的情况下，故障转移会在已经有了复制的次节点上进行。当次节点能够胜任主数据库的工作时，route53上DNS的条目就会指向新的次节点。

KV缓存

当一个节点失败后，节点上的缓存也会跟着失败，这样就会有性能损失，除非所有数据都有缓存。Netflix的解决方案是使用KV缓存，一个基于Memcached的封装。不是简单的封装，是有冗余度的分片集群。在存操作时，所有的分片都被更新。在读操作的情况下，是从最近的缓存或节点读取数据。当最近的节点失败，则会从其它的节点读取。KV缓存每天能够处理三千万的请求，并具有毫秒级的线性扩展性。

Cassandra

Cassandra用来存储用户的阅读历史数据的。Netflix的Cassandra集群也经历了重新设计。重新设计的理念是：更小的存储，在用户阅读量增加情况下的一致的读写性能。对应的解决方案就是：

1. 压缩旧的数据。

2. 数据被分成两类。

实时阅读历史（LiveVH）：频繁被更新的少量的最近阅读的数据，这部分数据未被压缩的形式存储。

压缩阅读历史（CompressedVH）：很少被更新的大量的旧的阅读数据，这部分数据被压缩以减少存储空间。压缩阅读历史被存储在基于行密匙的单个列里。

Apache Chukwa

一个开源的监控大规模分布式系统的数据采集系统。基于Hadoop HDFS和映射-规约架构。其继承了Hadoop的可扩展性和稳健性。Apache Chukwa还包含功能强大的显示、监控、分析功能。Kafka的路由服务负责把数据从Kafka 的前端移动到不同的目标节点：也就是S3、Elasticsearch、次级Kafka。这个路由服务叫Apache Samza。当Chukwa把流量发给Kafka，既可以是全部数据流，也可以是过滤流。

Elastic Search

Elastic search在Netflix被越来越广泛的应用。如一个用户想要播放一个视频但却没有成功，该用户向客服反馈。客服通过elastic search来查询数据（日志）来深入研究问题出在哪里，并给与用户反馈。

AWS应用自动缩放功能 - TITUS

Titus的目的是快速启动可靠的部署应用程序对应的容器。

主要目的如下：

• 允许容器化的应用与AWS，Netflix个其它云服务无缝连接；

• 可操作性上能够保证系统能运行关键任务载荷和SLA；

• 可扩展性上保证成千上万的主机上能够运行成千上万个容器，来实现众多的运行实例；

Titus是一个基于Apache Mesos开发的框架，是连接众多主机资源的集群管理系统。

1. Titus包括一个可复制的，提供领导选择的调度器。该调度器叫做Titus Master。

2. Titus Master负责将容器实例放置到EC2虚拟机的一个大池子里。该EC2虚拟机亦叫Titus Agents，负责管理单个容器的生命周期。

3. Zookeeper管理领导选择，Cassandra存储Titus Master的数据。

Titus的主要功能是实现容器的自动缩放。

自动缩放是怎样工作的呢？例如，一个用户在东岸打开Netflix，Netflix 的服务自动扩大业务的服务实例来满足该用户的视频需求。

功能实现是基于AWS自动缩放引擎实现的。其能够计算一个Titus服务的期望容量，把容量信息传递给Titus，从而使得Titus能够根据容量来启动或停止容器来调整实例载荷。

该方案有几个优势：

第一，充分利用经过检验的AWS自动缩放引擎。

第二，Titus用户可以使用已经熟悉的EC2。

第三，应用能够缩放自己的指标（譬如每秒请求和容器CPU利用率）和AWS的指标（譬如SQS队列深度）。

第四，用户能够从AWS对自动缩放的完善中获益。

Titus的一个大的挑战是启动AWS自动缩放引擎调用Titus控制平台。为了解决这个问题，Netflix充分利用AWS的API网关。

AWS的API网关是一个提供API访问的服务，同时也提供了后台服务来调用Titus。

API网关提供了供AWS访问的API，以调整资源载荷和载荷状态，以便后台实现可扩展的资源。当Titus服务配置了自动缩放策略，Titus便在AWS上创建了一个可缩放目标。

完。希望对你有用。