Facebook 如何扩展其社交图谱存储？TAO

面临的挑战是什么？

在 TAO 之前，使用缓存旁路模式

社交图谱数据存储在 MySQL 中，并缓存于 Memcached 中

三个问题：

1. Memcached 中的列表更新操作效率低。无法追加，只能更新整个列表。
2. 客户端必须管理缓存
3. 难以提供 ==读后写一致性==

为了解决这些问题，我们有三个目标：

• 高效扩展的在线数据图服务
• 优化读取（其读写比为 500:1）
  • 低读取延迟
  • 高读取可用性（最终一致性）
• 写入的及时性（读后写）

数据模型

• 具有唯一 ID 的对象（例如用户、地点、评论）
• 两个 ID 之间的关联（例如标签、喜欢、作者）
• 两者都有键值数据以及时间字段

解决方案：TAO

1. 高效扩展并减少读取延迟

   • 图特定缓存
   • 在无状态服务层和数据库层之间的独立缓存层（即 功能分解）
   • 数据中心的细分（即 水平数据分区）

2. 写入及时性

   • 写透缓存
   • 领导/跟随缓存以解决雷鸣般的拥挤问题
   • 异步复制

3. 读取可用性

   • 读取故障转移到备用数据源

TAO 的架构

• MySQL 数据库 → 持久性
• 领导缓存 → 协调对每个对象的写入
• 跟随缓存 → 提供读取但不提供写入。将所有写入转发给领导。

读取故障转移