淘宝后台服务器数量揭秘：技术架构与性能优化的深入探讨
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，电子商务平台的规模和复杂性不断增长。
淘宝作为中国最大的电商平台之一，其后台服务器的数量和技术架构一直备受关注。
本文将深入探讨淘宝后台服务器的数量、技术架构以及性能优化等方面的内容，带领读者了解这一领域的奥秘。
二、淘宝后台服务器数量揭秘
要了解淘宝后台服务器的数量，首先要明确这是一个非常庞大的数字，因为淘宝的服务器规模随着业务需求和技术发展而不断扩展。
根据相关资料和报道，淘宝的服务器数量已经超过了数十万台。
这些服务器分布在各个地区，支撑着整个淘宝平台的稳定运行。
三、淘宝技术架构探讨
1. 分布式架构
为了满足庞大的用户需求和交易处理量，淘宝采用了分布式技术架构。
这种架构将不同的服务拆分成多个独立的部分，每个部分都可以独立部署和扩展。
分布式架构使得淘宝能够应对高并发、高流量的挑战，提高系统的稳定性和可扩展性。
2. 微服务架构
淘宝的技术架构中还采用了微服务架构。
微服务架构将应用程序拆分成一系列小型的、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
这种架构有助于实现服务的解耦和模块化，提高了系统的可维护性和灵活性。
3. 容器化与云原生技术
为了提高系统的可靠性和性能，淘宝还采用了容器化与云原生技术。
通过容器化技术，可以将应用程序与其运行环境一起打包，实现快速部署和隔离。
云原生技术则使得应用程序在云环境中运行得更高效，提高了系统的稳定性和弹性。
四、性能优化策略
1. 缓存优化
为了提高系统的响应速度和性能，淘宝采取了多种缓存优化策略。
例如，使用CDN（内容分发网络）对静态资源进行加速，采用缓存数据库对热门数据进行缓存等。
这些优化措施有效地减少了系统延迟，提高了用户体验。
2. 负载均衡
为了满足庞大的用户请求，淘宝采用了负载均衡技术。
通过合理地分配服务器资源，使得每个服务器都能够承担合理的负载，从而保障系统的稳定运行。
3. 自动化运维
为了提高系统的可靠性和稳定性，淘宝还采用了自动化运维技术。
通过自动化监控、预警和恢复机制，可以及时发现并处理系统中的问题，减少系统故障的发生。
五、案例分析
以淘宝的搜索服务为例，为了应对海量的搜索请求，淘宝采用了分布式搜索架构。
通过分布式部署和扩展，实现了高并发、低延迟的搜索服务。
同时，还采用了缓存优化和负载均衡等技术，提高了搜索服务的性能和稳定性。
六、结论
淘宝后台服务器的数量是一个庞大的数字，支撑着整个淘宝平台的稳定运行。
其技术架构和性能优化策略也是复杂而先进的，采用了分布式架构、微服务架构、容器化与云原生技术等。
通过缓存优化、负载均衡和自动化运维等策略，实现了系统的高性能和稳定性。
在未来，随着技术的不断发展，淘宝将继续优化其技术架构和性能优化策略，为用户提供更好的服务。
七、建议与展望
1. 持续优化技术架构和性能优化策略，提高系统的稳定性和性能。
2. 加强安全防护，保障用户数据和系统安全。
3. 积极探索新技术，如人工智能、区块链等，为电商行业带来更多的创新和机遇。
4. 加强与开源社区的合作，共同推动互联网技术的发展。
服务器CPU与普通CPU有什么区别？
首先得同时代的比较，同时代的服务器CPU和家用CPU，首先差距最大的是核心数，服务器的要执行各种并发任务，核心数通常比较多，这是服务器CPU的优点。
缺点就是CPU主频偏低，而玩 游戏 ，尤其是多人网游，或者是模拟经营性的 游戏 ，对CPU主频要求高，所以服务器CPU就不适合打 游戏 。
一般家用机配服务器CPU有两种情况:
1.买新的。
前几年的e3神教，那时候和家用机主板通用，性能也不低。
2.淘汰的服务器CPU，主要是 游戏 挂机多开，工作室用的多，个人不建议碰，网上卖的各种i7级i9级都是这种。
一个是服务器CPU（目前很多大型 科技 公司都在建立自己的服务器基地：最出名的华为七星湖）
另一个含义：电脑上的cpu（普通）
先规定一下讨论的范畴，那就是这里只说X86架构的CPU，一般来说服务器CPU和普通CPU相比，往往有以下特点， 主频低，核心多，IO性能更强，更注重稳定性等方面 。
先看看主频部分，目前桌面处理器已经突破了5GHz，而服务器CPU的频率往往也就4GHz左右，核心数量越多，频率往往也越低，我们可以看看最新的AMD EPYC系列产品规格表，可以看到频率最高72F3是8核16线程的产品，主频才4.1GHz，而AMD桌面的8核16线程CPU早就是4.7GHz的水平了。
不过服务器的核心数量优势还是很明显的，最高达到了64核，不过最大单核主频只有3.675GHz，而且服务器上面是 支持多CPU互联的 ，而桌面（含HEDT平台）就不支持这种技术了，而且目前桌面最高端产品R9-5950X最高也才16核心，不过单核最高频率达到了4.9GHz。
说完了频率和核心的差异，再来说说IO性能的差异，服务器的IO性能是可以秒掉桌面平台的，在内存支持方面桌面处理器还是双通道内存，而服务器CPU已经支持8通道了，在PCI-E通道数量上，服务器CPU也远超普通桌面CPU，可以看到AMD EPYC服务器CPU支持高达128条PCI-E通道，而桌面CPU往往也就支持20条左右。
稳定性这个就不用多说了，服务器往往都是7X24小时全年运行，其对稳定性的要求自然特别高，所以除了CPU，配套的主板内存这些往往也会注重稳定性，这样子的结果就是服务器开机自检相比PC电脑特别慢，搭配的内存规格往往也不高，很多服务器主板看上去也没有那么多的接口，看上去给人一种简陋的感觉。
此外候服务器CPU会先采用新指令集，譬如Intel的AVX 512就是率先在服务器上采用。
看完服务器CPU和普通CPU的区别，相信很多人对服务器CPU的兴趣会减低很多，原因也很简单，那就是目前桌面CPU的核心线程数量已经足够大部分用户使用了，而且桌面处理器的频率比服务器高得多，所以在 游戏 性能上面，桌面CPU具有更好的体验。
总的来说，在今天服务器CPU对于个人用户而言，早就没有选择的必要了，现在已经不是当年了，当年桌面处理器上面最高也就4核心8线程，服务器CPU的核心优势很明显，现在桌面上8核心16线程不算什么了，16核心32线程也有了，服务器CPU早就不香了，如果不是玩家，真的没有必要去碰服务器CPU了。
服务器处理器擅长处理多个简单任务，比如同时处理数十万用户访问网页。
PC处理器擅长单个或少数几个复杂任务。
服务器cpu拿来跑 游戏 会很痛苦的。适合多线程作业
缓存和指令集，最重要的是价格，普通玩家没必要要至强类的cpu
普通的CPU性能侧重于多媒体方面的应用，是需要和操作系统配合，才能发挥其相关的能力的。
常见的个人window7、windows10等系统都是这一类。
服务器CPU性能侧重于数据处理方面的应用！它的操作系统有unix. lnix. windows2000 server等等！尤其是对各种数据库的优化！
所以架构和设计方面就有很大的不同。
服务器CPU在在硬件的支持下，可以支持256.512.1024.2048个，或者更多数量的同时工作。
也支持热拔插，就是带电作业！
服务器的CPU更加稳定，可以常年累月的不关机，并处于工作状态！而且有了其它硬件的配合，不死机，不蓝屏！目前很多淘汰的洋垃圾，就有至强和安腾处理器。无良商家就用这种服务器CPU忽悠小白们！淘宝、拼多多的所谓低价高配，相当于酷睿九代十代的电脑就是这么来的！
最后再说一下，因为使用的目的、场合不同，两者在设计制造的时候，就有很多的不同！比如电子电路的布局，一、二、三级缓存的设计！各种指令集，固件，都是不一样的！
最主要的区别就是服务器CPU性能稳定，能操持7*24小时工作平衡状态
普通CPU性能根据工作状态需要即时调整，一般用于 游戏 方面，不能长时间工作
只是打打字，看看文章，两者倒是可以通用。
服务器CPU相比普通CPU，核心和线程数更多，但主频相对较低，不适合玩 游戏 ，稳定性和安全性更强，而且价格也相对较高。
但英特尔的E3系列服务器处理器是个例外，e3处理器硬件规格和同代的i7非常接近，而价格比i7更低，玩 游戏 也没有太大问题，像e3-1230v3及前代处理器可以使用同代酷睿主板，由于性价比非常高，所以深受电脑玩家的喜爱，这些处理器也被称为e3大法。
由于intel担心e3处理器影响i7的销量，所以对e3处理器进行封杀，像后续的e3-1230v5已经无法使用普通主板，必须搭配专用主板才能使用，另外价格也没有任何优势了，所以E3大法也就基本淡出市场了。
对于老百姓来说，价格是最明显的区别，从性能上来说，那就是服务器的更加稳定一些，容错性更高一点。
其他的没啥差别，服务器cpu就是比家用更贵，更好，更稳定。
同样级别的服务器要比家用贵很多，还必须用配套设备，不然光一个cpu.体现不了专业的价值。
淘宝底层技术框架，如何实现网站的分布式负载均衡？
对于大型网站而言，随着流量的暴增，单一服务器是无法抗住高并发的，所以大型网站都是从最初的单一架构演变为集群分布式架构。
淘宝网作为数一数二的电商平台，它开发了很多底层技术框架以适应日益发展的需要。
什么是分布式与负载均衡？
1、分布式
分布式是将一个完整业务拆分为多个子业务（或者本身就是不同的业务）部署在不同服务器之上，比如用户系统、订单系统、商城系统分布部署在不同服务器上。
还有一个概念容易和分布式混淆，那就是集群。
集群强调的是同一个业务部署在多台服务器之上。
集群模式下，多个节点中的某个节点挂了是不会影响整体业务的；而分布式环境下若某个节点挂了则可能会影响某个业务（实际上不会，因为业务分布式部署后也会做集群）。
2、负载均衡
负载均衡充当的角色就是“裁判”，它将大量并发流量分摊至多台节点服务器（集群）上进行处理，这样减少了用户等待响应时间。
所以说负载均衡离不开服务集群。
淘宝如何是如何实现分布式、集群和负载均衡的？
1、动静分离
将动态请求与静态请求分别部署在不同服务器上，以便针对性进行优化。
2、分布式服务框架HSF
HSF是阿里的分布式服务框架，经过拆分，各系统间的耦合度大大降低了，更有利于分布式部署。
3、分布式NoSQL框架Tair
Tair是淘宝开源的分布式K/V数据库。
4、高性能Web服务器Tengine
Tengine是基于Nginx二次开发的，性能上比Nginx更好，而且支持更多特性，如：请求合并、限速模块、内置Lua等。
可以借助它来做反向代理和负载均衡。
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！
淘宝为什么使用HBase及如何优化的
1 前言hbase是从hadoop中 分离出来的apache顶级开源项目。
由于它很好地用java实现了google的bigtable系统大部分特性，因此在数据量猛增的今天非常受到欢 迎。
对于淘宝而言，随着市场规模的扩大，产品与技术的发展，业务数据量越来越大，对海量数据的高效插入和读取变得越来越重要。
由于淘宝拥有也许是国内最大 的单一hadoop集群(云梯)，因此对hadoop系列的产品有比较深入的了解，也就自然希望使用hbase来做这样一种海量数据读写服务。
本篇文章将 对淘宝最近一年来在online应用上使用和优化hbase的情况做一次小结。
2 原因为什么要使用hbase？淘宝在2011年之前所有的后端持久化存储基本上都是在mysql上进行的(不排除少量oracle/bdb/tair/mongdb等)，mysql由于开源，并且生态系统良好，本身拥有分库分表等多种解决方案，因此很长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求。
但是由于业务的多样化发展，有越来越多的业务系统的需求开始发生了变化。
一般来说有以下几类变化：a) 数据量变得越来越多，事实上现在淘宝几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿都有，且历史数据不能轻易删除。
这需要有一个海量分布式文件系统，能对TB级甚至PB级别的数据提供在线服务b) 数据量的增长很快且不一定能准确预计，大多数应用系统从上线起在一段时间内数据量都呈很快的上升趋势，因此从成本的角度考虑对系统水平扩展能力有比较强烈的需求，且不希望存在单点制约c) 只需要简单的kv读取，没有复杂的join等需求。
但对系统的并发能力以及吞吐量、响应延时有非常高的需求，并且希望系统能够保持强一致性d) 通常系统的写入非常频繁，尤其是大量系统依赖于实时的日志分析e) 希望能够快速读取批量数据f ) schema灵活多变，可能经常更新列属性或新增列g) 希望能够方便使用，有良好且语义清晰的java接口以上需求综合在一起，我们认为hbase是一种比较适合的选择。
首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。
其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长， 达到几十上百台的规模。
LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而 下降。
region（相当于数据库的分表）可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。
由于hbase上的数据模型是按rowkey排序存储的，而读 取时会一次读取连续的整块数据做为cache，因此良好的rowkey设计可以让批量读取变得十分容易，甚至只需要1次io就能获取几十上百条用户想要的 数据。
最后，淘宝大部分工程师是java背景的同学，因此hbase的api对于他们来说非常容易上手，培训成本相对较低。
当然也必须指出，在大数据量的背景下银弹是不存在的，hbase本身也有不适合的场景。
比如，索引只支持主索引（或看成主组合索引），又比如服务是 单点的，单台机器宕机后在master恢复它期间它所负责的部分数据将无法服务等。
这就要求在选型上需要对自己的应用系统有足够了解。
3 应用情况我们从2011年3月开始研究hbase如何用于在线服务。
尽管之前在一淘搜索中己经有了几十节点的离线服务。
这是因为hbase早期版本的目标就 是一个海量数据中的离线服务。
2009年9月发布的0.20.0版本是一个里程碑，online应用正式成为了hbase的目标，为此hbase引入了 zookeeper来做为backupmaster以及regionserver的管理。
2011年1月0.90.0版本是另一个里程碑，基本上我们今天 看到的各大网站，如facebook/ebay/yahoo内所使用于生产的hbase都是基于这一个版本(fb所采用的0.89版本结构与0.90.x 相近)。
bloomfilter等诸多属性加入了进来，性能也有极大提升。
基于此，淘宝也选用了0.90.x分支作为线上版本的基础。
第一个上线的应用是数据魔方中的prom。
prom原先是基于redis构建的，因为数据量持续增大以及需求的变化，因此我们用hbase重构了它 的存储层。
准确的说prom更适合0.92版本的hbase，因为它不仅需要高速的在线读写，更需要count/group by等复杂应用。
但由于当时0.92版本尚未成熟，因此我们自己单独实现了coprocessor。
prom的数据导入是来源于云梯，因此我们每天晚上花 半个小时将数据从云梯上写入hbase所在的hdfs，然后在web层做了一个client转发。
经过一个月的数据比对，确认了速度比之redis并未有 明显下降，以及数据的准确性，因此得以顺利上线。
第二个上线的应用是TimeTunnel，TimeTunnel是一个高效的、可靠的、可扩展的实时数据传输平台，广泛应用于实时日志收集、数据实 时监控、广告效果实时反馈、数据库实时同步等领域。
它与prom相比的特点是增加了在线写。
动态的数据增加使hbase上compact/balance /split/recovery等诸多特性受到了极大的挑战。
TT的写入量大约一天20TB，读的量约为此的1.5倍，我们为此准备了20台 regionserver的集群，当然底层的hdfs是公用的，数量更为庞大（下文会提到）。
每天TT会为不同的业务在hbase上建不同的表，然后往该 表上写入数据，即使我们将region的大小上限设为1GB，最大的几个业务也会达到数千个region这样的规模，可以说每一分钟都会有数次 split。
在TT的上线过程中，我们修复了hbase很多关于split方面的bug，有好几个commit到了hbase社区，同时也将社区一些最新 的patch打在了我们的版本上。
split相关的bug应该说是hbase中会导致数据丢失最大的风险之一，这一点对于每个想使用hbase的开发者来 说必须牢记。
hbase由于采用了LSM-Tree模型，从架构原理上来说数据几乎没有丢失的可能，但是在实际使用中不小心谨慎就有丢失风险。
原因后面会 单独强调。
TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类 似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。
另外，由于我们存放TT的机房并不稳定，发生过很多次宕机事故，甚至发生过假死现象。
因 此我们也着手修改了一些patch，以提高宕机恢复时间，以及增强了监控的强度。
CTU以及会员中心项目是两个对在线要求比较高的项目，在这两个项目中我们特别对hbase的慢响应问题进行了研究。
hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。
我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力。
和Facebook类似，我们也使用了hbase做为实时计算类项目的存储层。
目前对内部己经上线了部分实时项目，比如实时页面点击系 统，galaxy实时交易推荐以及直播间等内部项目，用户则是散布到公司内各部门的运营小二们。
与facebook的puma不同的是淘宝使用了多种方式 做实时计算层，比如galaxy是使用类似affa的actor模式处理交易数据，同时关联商品表等维度表计算排行(TopN)，而实时页面点击系统则是 基于twitter开源的storm进行开发，后台通过TT获取实时的日志数据，计算流将中间结果以及动态维表持久化到hbase上，比如我们将 rowkey设计为url+userid，并读出实时的数据，从而实现实时计算各个维度上的uv。
最后要特别提一下历史交易订单项目。
这个项目实际上也是一个重构项目，目的是从以前的solr+bdb的方案上迁移到hbase上来。
由于它关系到 己买到页面，用户使用频率非常高，重要程度接近核心应用，对数据丢失以及服务中断是零容忍。
它对compact做了优化，避免大数据量的compact在 服务时间内发生。
新增了定制的filter来实现分页查询，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序 读。
目前该集群存储了超过百亿的订单数据以及数千亿的索引数据，线上故障率为0。
随着业务的发展，目前我们定制的hbase集群己经应用到了线上超过二十个应用，数百台服务器上。
包括淘宝首页的商品实时推荐、广泛用于卖家的实时量子统计等应用，并且还有继续增多以及向核心应用靠近的趋势。
4 部署、运维和监控Facebook之前曾经透露过Facebook的hbase架构，可以说是非常不错的。
如他们将message服务的hbase集群按用户分为数 个集群，每个集群100台服务器，拥有一台namenode以及分为5个机架，每个机架上一台zookeeper。
可以说对于大数据量的服务这是一种优良 的架构。
对于淘宝来说，由于数据量远没有那么大，应用也没有那么核心，因此我们采用公用hdfs以及zookeeper集群的架构。
每个hdfs集群尽量 不超过100台规模（这是为了尽量限制namenode单点问题）。
在其上架设数个hbase集群，每个集群一个master以及一个 backupmaster。
公用hdfs的好处是可以尽量减少compact的影响，以及均摊掉硬盘的成本，因为总有集群对磁盘空间要求高，也总有集群对 磁盘空间要求低，混合在一起用从成本上是比较合算的。
zookeeper集群公用，每个hbase集群在zk上分属不同的根节点。
通过zk的权限机制来保 证hbase集群的相互独立。
zk的公用原因则仅仅是为了运维方便。
由于是在线应用，运维和监控就变得更加重要，由于之前的经验接近0，因此很难招到专门的hbase运维人员。
我们的开发团队和运维团队从一开始就很重视该问题，很早就开始自行培养。
以下讲一些我们的运维和监控经验。
我们定制的hbase很重要的一部分功能就是增加监控。
hbase本身可以发送ganglia监控数据，只是监控项远远不够，并且ganglia的 展示方式并不直观和突出。
因此一方面我们在代码中侵入式地增加了很多监控点，比如compact/split/balance/flush队列以及各个阶 段的耗时、读写各个阶段的响应时间、读写次数、region的open/close，以及具体到表和region级别的读写次数等等。
仍然将它们通过 socket的方式发送到ganglia中，ganglia会把它们记录到rrd文件中，rrd文件的特点是历史数据的精度会越来越低，因此我们自己编写 程序从rrd中读出相应的数据并持久化到其它地方，然后自己用js实现了一套监控界面，将我们关心的数据以趋势图、饼图等各种方式重点汇总和显示出来，并 且可以无精度损失地查看任意历史数据。
在显示的同时会把部分非常重要的数据，如读写次数、响应时间等写入数据库，实现波动报警等自定义的报警。
经过以上措 施，保证了我们总是能先于用户发现集群的问题并及时修复。
我们利用redis高效的排序算法实时地将每个region的读写次数进行排序，能够在高负载的 情况下找到具体请求次数排名较高的那些region，并把它们移到空闲的regionserver上去。
在高峰期我们能对上百台机器的数十万个 region进行实时排序。
为了隔离应用的影响，我们在代码层面实现了可以检查不同client过来的连接，并且切断某些client的连接，以在发生故障时，将故障隔离在某个应用内部而不扩大化。
mapreduce的应用也会控制在低峰期运行，比如在白天我们会关闭jobtracker等。
此外，为了保障服务从结果上的可用，我们也会定期跑读写测试、建表测试、hbck等命令。
hbck是一个非常有用的工具，不过要注意它也是一个很重 的工操作，因此尽量减少hbck的调用次数，尽量不要并行运行hbck服务。
在0.90.4以前的hbck会有一些机率使hbase宕机。
另外为了确保 hdfs的安全性，需要定期运行fsck等以检查hdfs的状态，如block的replica数量等。
我们会每天根踪所有线上服务器的日志，将错误日志全部找出来并且邮件给开发人员，以查明每一次error以上的问题原因和fix。
直至错误降低为0。
另外 每一次的hbck结果如果有问题也会邮件给开发人员以处理掉。
尽管并不是每一次error都会引发问题，甚至大部分error都只是分布式系统中的正常现 象，但明白它们问题的原因是非常重要的。
5 测试与发布因为是未知的系统，我们从一开始就非常注重测试。
测试从一开始就分为性能测试和功能测试。
性能测试主要是注意基准测试，分很多场景，比如不同混合读 写比例，不同k/v大小，不同列族数，不同命中率，是否做presharding等等。
每次运行都会持续数小时以得到准确的结果。
因此我们写了一套自动化 系统，从web上选择不同的场景，后台会自动将测试参数传到各台服务器上去执行。
由于是测试分布式系统，因此client也必须是分布式的。
我们判断测试是否准确的依据是同一个场景跑多次，是否数据，以及运行曲线达到99%以上的重合度，这个工作非常烦琐，以至于消耗了很多时间，但后来 的事实证明它非常有意义。
因为我们对它建立了100%的信任，这非常重要，比如后期我们的改进哪怕只提高2%的性能也能被准确捕捉到，又比如某次代码修改 使compact队列曲线有了一些起伏而被我们看到，从而找出了程序的bug，等等。
功能测试上则主要是接口测试和异常测试。
接口测试一般作用不是很明显，因为hbase本身的单元测试己经使这部分被覆盖到了。
但异常测试非常重要， 我们绝大部分bug修改都是在异常测试中发现的，这帮助我们去掉了很多生产环境中可能存在的不稳定因素，我们也提交了十几个相应的patch到社区，并受 到了重视和commit。
分布式系统设计的难点和复杂度都在异常处理上，我们必须认为系统在通讯的任何时候都是不可靠的。
某些难以复现的问题我们会通过查 看代码大体定位到问题以后，在代码层面强行抛出异常来复现它。
事实证明这非常有用。
为了方便和快速定位问题，我们设计了一套日志收集和处理的程序，以方便地从每台服务器上抓取相应的日志并按一定规律汇总。
这非常重要，避免浪费大量的时间到登录不同的服务器以寻找一个bug的线索。
由于hbase社区在不停发展，以及线上或测试环境发现的新的bug，我们需要制定一套有规律的发布模式。
它既要避免频繁的发布引起的不稳定，又要 避免长期不发布导致生产版本离开发版本越来越远或是隐藏的bug爆发。
我们强行规定每两周从内部trunk上release一个版本，该版本必须通过所有 的测试包括回归测试，并且在release后在一个小型的集群上24小时不受甘扰不停地运行。
每个月会有一次发布，发布时采用最新release的版本， 并且将现有的集群按重要性分级发布，以确保重要应用不受新版本的潜在bug影响。
事实证明自从我们引入这套发布机制后，由发布带来的不稳定因素大大下降 了，并且线上版本也能保持不落后太多。
6 改进和优化Facebook是一家非常值得尊敬的公司，他们毫无保留地对外公布了对hbase的所有改造，并且将他们内部实际使用的版本开源到了社区。
facebook线上应用的一个重要特点是他们关闭了split，以降低split带来的风险。
与facebook不同，淘宝的业务数据量相对没有如此庞 大，并且由于应用类型非常丰富，我们并们并没有要求用户强行选择关闭split，而是尽量去修改split中可能存在的bug。
到目前为止，虽然我们并不 能说完全解决了这个问题，但是从0.90.2中暴露出来的诸多跟split以及宕机相关的可能引发的bug我们的测试环境上己经被修复到接近了0，也为社 区提交了10数个稳定性相关的patch，比较重要的有以下几个：还有其它一些，我们主要将patch提交到0.92版本，社区会有commitor帮助我们backport回0.90版本。
所以社区从 0.90.2一直到0.90.6一共发布了5个bugfix版本后，0.90.6版本其实己经比较稳定了。
建议生产环境可以考虑这个版本。
split这是一个很重的事务，它有一个严重的问题就是会修改meta表（当然宕机恢复时也有这个问题）。
如果在此期间发生异常，很有可能meta 表、rs内存、master内存以及hdfs上的文件会发生不一致，导致之后region重新分配时发生错误。
其中一个错误就是有可能同一个region 被两个以上的regionserver所服务，那么就可能出现这一个region所服务的数据会随机分别写到多台rs上，读取的时候也会分别读取，导致数 据丢失。
想要恢复原状，必须删除掉其中一个rs上的region，这就导致了不得不主动删掉数据，从而引发数据丢失。
前面说到慢响应的问题归纳为网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。
网络原因一般是网络不稳定引起的，不过也有可能是tcp参 数设置问题，必须保证尽量减少包的延迟，如nodelay需要设置为true等，这些问题我们通过tcpdump等一系列工具专门定位过，证明tcp参数 对包的组装确实会造成慢连接。
gc要根据应用的类型来，一般在读比较多的应用中新生代不能设置得太小。
命中率极大影响了响应的时间，我们会尽量将 version数设为1以增加缓存的容量，良好的balance也能帮助充分应用好每台机器的命中率。
我们为此设计了表级别的balance。
由于hbase服务是单点的，即宕机一台，则该台机器所服务的数据在恢复前是无法读写的。
宕机恢复速度决定了我们服务的可用率。
为此主要做了几点优 化。
首先是将zk的宕机发现时间尽量缩短到1分钟，其次改进了master恢复日志为并行恢复，大大提高了master恢复日志的速度，然后我们修改了 openhandler中可能出现的一些超时异常，以及死锁，去掉了日志中可能发生的open…too long等异常。
原生的hbase在宕机恢复时有可能发生10几分钟甚至半小时无法重启的问题己经被修复掉了。
另外，hdfs层面我们将 时间以及重试时间也缩短了，以降低datanode宕机引起的长时间block现象。
hbase本身读写层面的优化我们目前并没有做太多的工作，唯一打的patch是region增加时写性能严重下降的问题。
因为由于hbase本身 良好的性能，我们通过大量测试找到了各种应用场景中比较优良的参数并应用于生产环境后，都基本满足需求。
不过这是我们接下来的重要工作。
7 将来计划我们目前维护着淘宝内基于社区0.90.x而定制的hbase版本。
接下来除继续fix它的bug外，会维护基于0.92.x修改的版本。
之所以这 样，是因为0.92.x和0.90.x的兼容性并不是非常好，而且0.92.x修改掉的代码非常多，粗略统计会超过30%。
0.92中有我们非常看重的一 些特性。
0.92版本改进了hfile为hfileV2，v2版本的特点是将索引以及bloomfilter进行了大幅改造，以支持单个大hfile文 件。
现有的HFile在文件大到一定程度时，index会占用大量的内存，并且加载文件的速度会因此下降非常多。
而如果HFile不增大的 话，region就无法扩大，从而导致region数量非常多。
这是我们想尽量避免的事。
0.92版本改进了通讯层协议，在通讯层中增加了length，这非常重要，它让我们可以写出nio的客户端，使反序列化不再成为影响client性能的地方。
0.92版本增加了coprocessor特性，这支持了少量想要在rs上进行count等的应用。
还有其它很多优化，比如改进了balance算法、改进了compact算法、改进了scan算法、compact变为CF级别、动态做ddl等等特性。
除了0.92版本外，0.94版本以及最新的trunk(0.96)也有很多不错的特性，0.94是一个性能优化版本。
它做了很多革命性工作，比如去掉root表，比如HLog进行压缩，replication上支持多个slave集群，等等。
我们自己也有一些优化，比如自行实现的二级索引、backup策略等都会在内部版本上实现。
另外值得一提的是hdfs层面的优化也非常重要，hadoop-1.0.0以及cloudera-3u3的改进对hbase非常有帮助，比如本地化 读、checksum的改进、datanode的keepalive设置、namenode的HA策略等。
我们有一支优秀的hdfs团队来支持我们的 hdfs层面工作，比如定位以及fix一些hdfs层面的bug,帮助提供一些hdfs上参数的建议，以及帮助实现namenode的HA等。
最新的测试 表明，3u3的checksum+本地化读可以将随机读性能提升至少一倍。
我们正在做的一件有意义的事是实时监控和调整regionserver的负载，能够动态地将负载不足的集群上的服务器挪到负载较高的集群中，而整个过程对用户完全透明。
总的来说，我们的策略是尽量和社区合作，以推动hbase在整个apache生态链以及业界的发展，使其能更稳定地部署到更多的应用中去，以降低使用门槛以及使用成本。
