Rails Scale: 1000 запросов в секунду Макс Лапшин

Задача: оптимизация приложения вконтакте

30 тыс пользователей до 9 секунд на запрос 5 серверов надо опустить время ответа до 500 мс Вводные

Более 2-х млн пользователей 25 мс на запрос 14 серверов 40K RPM и 20 млн записей в сутки Результаты

Ежедневная смена требований Экспоненциальный рост нагрузки Поровну записи и чтения Сделать быстро, дешево и приемлемо С чем столкнулись

Что оказалось важным в нашем случае

Грамотный менеджер «Щасспрошу» завалит проект Персонал

Системный администратор. Получше, чем «aptitude-джан» Персонал

Наша команда злых марсиан! Персонал

Волшебных гномиков нет.

Нет их даже в MongoDB и memcached

pgpool master-master медленный memcached нечего кешировать Сразу выкинули

Ruby on Rails нужна гибкость PostgreSQL часто меняется схема RabbitMQ задержка записи внешний инструментарий Оставили

Что мы делали

Без него никуда Догадки не работают newrelic.com Фоновые задачи очень важны Профилирование

Место на дисках Упавшие серверы Длины очередей Ночной дежурный (?) Мониторинг

Нужны реляционные выборки Часто меняются критерии PostgreSQL быстр и удобен Индексы основной дисковый IO SQL база

Много данных рядом плохо Нам повезло с логикой выборок Шардинг: user_id % 100 Надо планировать заранее Шардинг

Меньше всего проблем Zero-downtime deploy с unicorn-ом Плохая поддержка шардинга Необходимость RabbitMQ Ruby on Rails

Самая быстрая часть проекта Оказался индикатором состояния Мучительное восстановление RabbitMQ

Rails do scale Масштабирование вопрос предметной области У вас всё будет по-другому Выводы