2013 - Matías Paterlini: Escalando PHP con sharding y Amazon Web Services

Escalando una PHP Appcon DB Sharding & Amazon Web Services

Matias PaterliniTuesday, November 5, 13

Objetivo de la charla

• Contar quien soy y qué hago

• Mostrar orígenes de la arquitectura, infraestructura y escalabilidad de TFM

• Hablar de DB Sharding

• Hablar de Amazon

• Preguntas

• Cof Cof reclutar Ejem!

Tuesday, November 5, 13

• +11 años de experiencia en PHP.

• 6 años desarrollando aplicaciones sobre Redes Sociales

• 25 empleados, + de 250 aplicaciones desarrolladas

• + 10K clientes, + 10M Usuarios

• 2 compañías construidas sobre plataformas sociales


20.6 MAudiencia de nuestros primeros 8 clientes.

Tenemos 250 en simultáneo.


+300.000Fans conseguidos con solo un

concurso


Todos tenemos una historia con PHP


<?php echo 'Hello World';?>


?Tuesday, November 5, 13

Apache HTTP Server


Free Web Hosting


OOP


<? class Caja{ var $alto; var $ancho; var $largo; var $contenido; var $color;

function introduce($cosa){ $this->contenido = $cosa; }

function muestra_contenido(){ echo $this->contenido; } } ?>


Auto-completeObject class reference


FRAMEWORKS


2010


The Fan Machine


Esto tiene que escalar!


¿Qué sabíamos de escalar algo en PHP?


¿Qué sabíamos de escalar algo a

MILLONES de usuarios en PHP?


0Tuesday, November 5, 13

CEROTuesday, November 5, 13

Qué onda con el NoSQL?


Qué onda con el Sharding?


Cuales eran nuestros posibles problemas?


Escalar Rápido


Muchos writes


Mucha variación en el Tráfico


MUCHOS cambios en el modelo de datos


Mucho Storage


Todo bajo SSL


Startup = poco $$


Como lo solucionamos???


Possible solutions...


Web Server & Storage


HORIZONTALSCALABILITY


Database 1

Web Server 1 Web Server 2 Web Server 3

Static File Caching

Database 1

(replicated DB)

Data Caching


AmazonAzure

GoGrid

Rackspace

Vurbia - SoftLayerAkamai


AMAZON


•Route 53

•S3

•EC2 - Web & Memcache

•CloudWatch

•CloudFront

•ELB - SSL termination


What about the DB?


CassandraMongoDB

Hipertable

NoSQL SimpleDB

CouchDB

Membase

BigData

RaptorDB

Hbase


NoSQL = No Trust!


Y MySQL qué onda?


Horizontal Scalability


Master/Slave


MasterDatabase

Web Server 1

Web Server 2

Web Server 3

Static File Caching

SlaveDatabase

Slave Database

(Transaccional, read-write)

(read) (read)

Data Caching


DB scalling issues...


MasterDatabase

Web Server 1

Web Server 2

Web Server 3

Static File Caching

SlaveDatabase

Slave Database


(read) (read)

Data Caching


CPUMemory

Disk


MasterDatabase

Web Server 1

Web Server 2

Web Server 3

Static File Caching

SlaveDatabase

Slave Database


(read) (read)

Data Caching


Retraso


• MAAAAANY Records - Storage issues



• Caching not enough




• Alters lock tables for hours!





• Maintenance Issues





• Maintenance Issues

• Too much response time


Cluster Computing


Table Partitioning


THE approach


The Friendfeed approach


MySQL


Sharded MySQL databases


MySQL emulating NoSQL over Sharded

Databases


Documents = Entities


One Table for entities, many tables for

indexes.


The Model

entities

index_user

index_promo

index_participant

index_vote

index_fan_conversion


entities tableadded_id

idbodyclass

createdupdateddeleted


Entities Table

CREATE TABLE èntities` ( àdded_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ìd` char(32) NOT NULL DEFAULT '', ùpdated` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `deleted` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT `body` mediumtext, `class` varchar(50) DEFAULT NULL, `created` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00', PRIMARY KEY (àdded_id`), UNIQUE KEY ìd` (ìd`), KEY ùpdated` (ùpdated`), KEY `class` (`class`), KEY `created` (`created`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1692491 DEFAULT CHARSET=utf8 |


users index table

entity_idfb_uid


user index table

CREATE TABLE ìndex_user` ( èntity_id` char(32) NOT NULL DEFAULT '', ùid` bigint(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (èntity_id`,ùid`), UNIQUE KEY ùid` (ùid`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8


How do we scale it?


DB Server 1

Web Server 2

Shard 1Shard 2Shard 3




Web Server 1

Web Server 3

File Caching

Database Backups

Data Caching

} Databases


DB Server

1


Web Server 1

Web Server 2

Web Server 3

Web Server 3


DBServer

2


DBServer

3


DBServer

4

Static File Caching

Database Backups per Shard


THE Benefits...


• Bases de datos más pequeñas son más fáciles de manejar

• Bases de datos más chicas son más rápidas

• El sharding puede reducir costos


• Server maintenance per db-server

• Data Maintenance Per db-shard

• NO ALTERS on tables

• Easy recovery and replication with MultiAZ

• Easy scaling

• Easy migration to other No-SQL data engines


¿When is DB sharding Appropiate?


High transaction Applications

Write-intensive transactions


Cómo repartimos entre los shards?


Driver

Programmatic DB


DBServer

1



DBServer

2


DB Server

3


DBServer

4

memory cache

DB Driver

Driver DB


shard_idemail

DB driver table


Progamatic Driver


Cómo usamos el driver

Fetchear la entidad de un usuario:


Cómo usamos el driver

Crear o actualizar una promo:


otra forma de guardar...


y se utiliza así en un helper:


Amazon Web Services


Como evolucionamos en Amazon...


Un servidor LAMP, S3DNS externo


Amazon Linux AMI


Memcache


Balancer


Route 53


Que aprendimos??


OJO con las public AMIs!!!


Cuando estopeas una instancia.... CHAN


PERDES LA IP ELASTICA


SE TE CAMBIA LA DNS PUBLICA


Clonar es super simple pero no super rápido


Tener stopeada una instancia sale.... casi

nada!!


DNS...


SSL Termination


Límite de certificados de ssl


Questions?Matias [email protected]

Te estamos [email protected]


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