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Coinbase是如何解决扩展性挑战的?

讲述:丁婵大小:1.04M时长:02:17
在 2017 年的数字货币热潮中,数字货币交易公司 Coinbase 在他们的平台上,遇到了扩展性方面的挑战。工程团队主要通过升级和优化 MongoDB、热点流量隔离解决了这些挑战,并构建了捕获和回放工具,以应对未来的流量暴增问题。
在 2017 年 5 月至 6 月期间,Coinbase 的客户流量飙升超出了预期的水准,超过了通常最大流量的五倍并导致了停机 。团队首先解决了一些简单的问题,他们的做法是垂直扩展、升级 MongoDB 以提升性能、优化索引以及基于热点的流量隔离。
此外,团队还通过代码 instrumentation 技术,对监控系统进行了增强,以便记录丢失的数据。尽管做了这些改善,在比特币价格飙升的阶段,Coinbase 还是再次遇到了多次宕机。从此之后,团队致力于通过捕获和回放工具模拟流量的模式,来处理更高的流量。
在最初的停机期间,Coinbase 的 Ruby 应用和 MongoDB 都遇到了更高的延迟,在耗时方面,Ruby 和 MongoDB 是大致均等的。为了更好地理解这些跨组件调用的上下文信息,团队通过修改 MongoDB 的数据库驱动记录了额外的数据。这帮助他们将问题的范围缩小到了一个未经优化的响应对象,该对象增加了网络负载。这个问题的解决使应用程序的性能得到了很大的提升。
另外,通过在对象 - 关系映射层(Object Relational Mapping,ORM)和驱动层,增加基于 Memcached 的缓存,提升了大规模读取的吞吐量。增补缺失的索引也改善了响应时间。到 2017 年 6 月,团队已经将 MongoDB 集群升级到 3.2,它拥有更快的 WiredTiger 存储引擎。
同时,为了应对未来可能出现的流量暴增问题,团队开发了名为 Capture 和 Cannon 的工具,它们可以从生产环境的系统中捕获流量,并根据需要针对新系统进行回放,以测试系统的弹性。
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