以190亿美元的价格出售给Facebook，交易谈判过程中更受到了拉里·佩奇的劝阻，WhatsApp确实取得了一场辉煌的胜利。然而不可忽视的是，该公司用以服务4.5亿活跃用户的工程团队只有区区32人。近日HighScalability创始人Tod Hoff撰文分析了这一天价收购的原因和WhatsApp的高可靠架构，虽然并不完整，但还是有许多值得学习的地方。
以下为译文：
从WhatsApp软件架构师Rick Reed在3月份即将发表的演讲介绍中（That's 'Billion' with a 'B': Scaling to the next level at WhatsApp），我们可以得知WhatsApp当下的一些轮廓：
现在，WhatsApp有数百个节点、数千个核心及数百TB的内存，我们的目标是服务全世界数十亿用户。在WhatsApp，我们使用了Erlang/基于FreeBSD服务器基础设施，为了应对消息的增长需求，我们必须克服一个又一个挑战，可以说在系统容量（大于8000核心）和速度（每秒Erlang消息超7000万）上的极限挑战从未停歇！
鉴于这个演讲在3月份才发布，这里我们不妨聚焦Rick Reed两年前的分享—— WhatsApp如何应对数百万的同时链接数。
在Yahoo!供职时，Rick Reed曾负责用C++建立高性能的消息总线，因此他对高扩展性架构并不陌生。WhatsApp创始人中还包括了一个拥有大量扩展经验的Yahoo!工程师，不难得知，WhatsApp有现在的成就与两个创始人的超凡技术是分不开的。而企图成为全世界50亿手机服务商的远大目标，他们也必须将技术推向极限！
190亿美元的交易的背后
做为一个程序员，如果你问WhatsApp是否值那么多，我的答案必然是否定的！因为产品真正价值不在于那些死板的代码，而在如何让用户喜欢并且使用。
着眼这个应用的特点，我们知道WhatsApp是一个世界级的 零噱头（零广告，零创意，零游戏）产品，在SMS收费时代提供了一个免费的信息交互平台。当下，这个应用已被数量巨大的美国人使用，因此一旦有用户加入，即会在上面发现大量的亲朋好友。在手机如此普及年代，WhatsApp绝对称得上填补了美国社交网络上的空白。鉴于其跨平台特性，所以每个人都可以使用它；值得关注的是，它还可以传递各种格式信息，比如共享地理位置、发送语音及视频等。WhatsApp有着非常出色的国际化，使用手机号码作为验证信息、联系人列表作为社交图，因此你不需要邮箱验证、用户名及密码，更不需要提供信用卡等号码信息——“it just works”。
虽然WhatsApp有着如此的诱人特性，但是它仍然不值190亿美元，而且对于互联网巨头来说，这样的特性模仿起来也并不复杂。
WhatsApp之所以能卖190亿美元可能有多个原因： 第1， 如Google CEO Larry Page所说；第2， WhatsApp已经威胁到Facebook；第3，Facebook正在褪色，需要补充大量新鲜血液；第4， WhatsApp是你的电话簿；第5，WhatsApp可以收集到大量的元数据（虽然他们并未保存）。
准确的说，190亿美元收购WhatsApp是为了它的 4.5亿用户，为了它的日百万用户增加，为了它可能会有10亿用户的潜能——Facebook需要WhatsApp成为下一个10亿用户应用，当然只能成为它的一部分。同时，40美元一个用户的价格也并不离谱，特别是以股票充当大部分金额。Facebook曾今使用 30美元每用户的价格收购了Instagram，而 Twitter的每个用户更值110美元。
Benedict Evans 做了一个非常棒的预测，移动是一个万亿级的市场。WhatsApp通过每天发送180亿SMS消息（整个SMS系统每天发送的消息也只有200亿条）搅乱了整个SMS市场，而这个市场有着超过1亿美元的税收。在智能手机采用越发普及的年代，WhasApp有着比Facebook更清晰的盈利思路。然而，在承诺了零广告和零干涉后，Facebook又会从何处得益？
在 移动应用业务开发上有着许多有趣的用例， WhatsApp则经常被项目团队用来建立会话组，风投们也乐于将它作为交易流程中的对话工具。
Instagram被Kuwait用来出售绵羊。
WeChat，WhatsApp的一个竞争者，在1月份推出了一个叫车服务；值得关注的是，仅仅一个月，这个应用上的 打车成交量就达到了2100万。
商业活动看起来确实很适合WhatsApp，但是它的用途显然还有更多——西班牙警察使用它来抓捕罪犯，意大利人们使用它来组织篮球比赛。
鉴于每个人都有手机而且消息应用已变得更加强大、自由及便宜，商业及其它类型应用程序已逐步向移动端过渡。许多功能已不再只能用桌面或Web应用程序实现，消息应用已初露锋芒。
其中，许多应用已经对Facebook和Google产生威胁，桌面和网络皆将成为过去， 消息+移动将让整个系统愈加偏离这些巨头的王国，那么在这股移动的大潮中Facebook又该何去何从？
随着移动化的更加深入，Facebook的地位已愈发岌岌可危，用户的流逝显然已不可避免。桌面Web是Facebook后端所有特性的入口，它非常的肥胖、复杂及陈旧，当下已经很少有人会喜欢Facebook的UI。
在Facebook确定了“Mobile first”这个移动方案后，更深度的打磨被执行——不仅建立不同用途的应用，同时也提供了多个具有类似功能和相互竞争的应用，这些应用有时甚至不会共享相同的后台基础设施，比如：Messenger和WhatsApp，Instagram和Facebook图片应用。Paper也是Facebook一个限制功能候补入口，但是它表现得非常好。
在Mobile World Congress上，Facebook CEO Mark Zuckerberg发表了自己的看法， 他认为收购WhatsApp与Internet.org的愿景紧密相连：
这个思想就是建立一组基础互联网的免费服务——“互联网的911”，这可能是类似Facebook这样的社交网络服务、消息服务以及搜索服务等。将这些服务提供给那些支付得起却没有支付意识的用户，引诱其上瘾，让他们知道自己的重要性，从而更愿意使用更多的收费服务。
这是个长久的目标，这个舞台里有足够多的利益去追逐，然而即时回报率却非常的低， Facebook正在这条道路上前行着
抛开这次交易不谈，WhatsApp究竟是如何用32个工程师来支撑4.5亿的活跃用户，下面一起探索……
服务4.5亿用户的高可靠架构
信息源
需要注意的是， WhatsApp的整体架构并未公开，这里仅仅是从不同信息源中获取不同的片段。Rick Reed的讲座主要分享了使用Erlang实现单服务器200万连接数，虽然很有价值，但是并不是整个应用架构。
- Rick Reed： 扩展到数百万并发连接数（2012， PPT）
- Rick Reed： Erlang Factory（访谈）
- Eugene Fooksman： WhatsApp的Erlang使用（访谈）
- DLD14： 关于WhatsApp（Jan Koum和David Rowan）
- Yowsup以前是WhatsApp的一个开源API，但是由于 弃用了DMCA当下已不可用，但是同样可以说明WhatsApp的一些内部工作机制。
- 相关文章中列出的一些信息。
一、 统计
这些统计是当下系统的一些数据，更多针对数据存储、消息、meta-clustering以及新加入的BEAM/OTP补丁。
- 4.5亿的活跃用户，并且是史上最快达到这个数字的公司
- 32个工程师，平均每人支撑1400万活跃用户
- 每天收发跨7个平台的500亿消息
- 平均每天注册用户过百万
- 0广告开销
- 800万投资
- 数百个节点
- 8000+核心
- 数百TB内存
- 每秒Erlang消息超过7000万
- 在2011年，WhatsApp单服务器取得 100万个tcp会话，同时还有内存和CPU剩余。在2012年， tcp会话发展到了200万。2013年WhatsApp 发表tweet声明，70亿消息入站，110亿消息出战，即每天处理180亿消息，伟大的2013！
二、 平台
后端
- Erlang
- FreeBSD
- Yaws、lighttpd
- PHP
- BEAM定制补丁（BEAM类似于Java的JVM，但适用于Erlang）
- 定制XMPP
前端
- 7个客户端平台：iPhone、Android、Blackberry、Nokia Symbian 360、Nokia S40、Windows Phone和一个未知的
- SQLite
三、 硬件
标准的面向用户服务器：
- Dual Westmere Hex-core（24个逻辑CPU)
- 100 GB RAM、SSD
- Dual NIC（公共面向用户的网络、私有的后端 /分布）
四、 产品
- 聚焦消息传递。连接来自世界各地的用户，忽视他们的地理位置，无需支付高额费用，创始人Jan Koum还经常提起1992年在世界各地与家里人联系是多么的难。
- 隐私。由Jan Koum制定，消息不会在服务器上储存，聊天记录也不会储存，目的就是不去了解用户隐私。不会保存用户姓名及性别，聊天记录只存储在电话上。
五、通用
1. WhatsApp服务器基本上完全使用Erlang实现
- 做后端消息路由的服务器系统使用Erlang实现
- 值得炫耀的是，如此庞大数量的活跃用户只使用非常少的服务器来管理，团队一致认为这很大程度上归功于Erlang。
- 值得注意的是，Facebook Chat就是在2009年使用Erlang开发，他们弃用Erlang的原因是难以招聘到优秀的程序员。
2. WhatsApp服务器最早从Ejabberd开始
- Ejabberd是个非常出名的开源Jabber服务器，使用Erlang实现。
- 最初选用它的原因是开放、广受开发者关注、易于开始以及Erlang在大型通信系统上的长期口碑。
- 接下来的许多年一直从事Ejabberd的重写和修改，包括从XMPP转换到内部开发协议、调整代码库以及重设计一些核心组件，对Erlang VM做了大量的修改以获得高性能。
3. 为了应对每天500亿消息，工作重心被放到可靠系统的打造上，货币化对于我们来说还是件遥远的事情。
4. 系统的健康状况主要看队列的长度，每个节点上消息队列的长度都会被一直监控，超过预先设置的临界值则会发出提醒，多个警报发生则标志着系统进入了下一个瓶颈。
5. 通过上传图片、音频、视频到一个HTTP服务器上来发送多媒体消息，然后将链接与Base64编码的缩略图一起添加到内容（如果可用）。
6. 有些代码基本上每天都在变化，通常情况下是一天几次；当然，峰值期间必须避开的。Erlang非常适用于将修改或者是新功能添加到产品，热加载意味着无需重新启动就可以实现修改，错误可以很快的得到解决，同样通过热加载，系统变得更加松耦合，这可以让更新快速的发布。
7. WhatsApp使用了什么样的协议？WhatsApp服务器池使用了SSL Socket，在客户端重新连接对消息进行检索之前，所有消息都会在服务器上排队。消息的成功检索会发回给WhatsApp服务器，它将会被重新转发给原始发送者；一旦客户端成功接收这条消息，它就会在服务器存储中擦除。
8. WhatsApp注册程序的内部工作机制是什么样的？WhasApp依赖电话IMEI号码来建立用户名/密码，这点在最近已经修改。WhatsApp现在会让应用发送一个包含5位数Pin的一般请求，然后给这个电话号码发送一个SMS，这意味着WhatsApp客户端不再受限于某台手机。基于Pin的号码，应用会从WhatsApp请求一个唯一的键，这个键将作为未来的使用密码，这同样意味着在新的设备上注册后会无效原有设备上的键。
9. 在Android上使用了Google的推送服务。
10. 在Android上有更多的客户。与Android打交道更让大家愉快，开发者能够快速的基于一个特性构建原型，并以最短的时间推出，如果存在问题的话也可以快速修复，iOS则不行。
六、单服务器上200万连接数的探索
1. 虽然用户增长是喜闻乐见的，但是它同样意味着你得投入更多钱去购买硬件；同时，机器数量的增加也大幅增加了管理和运维复杂性。
2. 需要为流量的起伏做规划，例子就是西班牙的足球比赛和墨西哥的地震。这些现实世界中发生的大事件造成了非常高的流量峰值，因此需要有足够的剩余容量来应对流量高峰+突发事件，比如一场近期的足球比赛产生了当天35%的出站消息。
3. 初始的服务器负载是每个服务器20万并发连接。
- 预期将会添加大量的服务器来维持用户增加。
- 服务器会因为负载的爆发而宕机，网络及其它的故障也会发生。这时候需要做一些组件的解耦，这样一来可以添加容量以应对峰值。
- 目标是单服务器支撑百万连接数，这个目标在只有20万连接数时已经制定。动态的容量规划以应对世界级事件、硬件故障及其它类型的小故障，系统需要足够的弹性去应对高使用率和故障。
七、用来增强可扩展性的工具和技术
1. 编写系统活动报告工具（wsar）：
- 记录整个系统状态，包括OS状态、硬件状态、BEAM状态。这是为了便于从其他系统获取状态信息，如虚拟内存。跟踪记录CPU利用率、系统整体利用率、用户时间、系统时间、中断时间、上下文切换、系统调用、traps、数据包发送和接收、所有进程队列中总消息数、繁忙的端口事件、通信速率、字节输入/输出、调度状态，垃圾回收状态等。
- 最初一分钟运行一次，当系统运行变得困难时，时间段将降为1秒钟一次，因为一分钟无法运行的情况很少发生。了解所有系统运行情况需要非常细粒度的统计数据。
2. CPU（pmcstat）中的硬件性能计数器：
通过查看CPU时间占用百分比，可以了解正在执行的模拟器（emulator）周期时间。假如是16%，说明只有16%的时间执行模拟代码，所以即使你能消除所有Erlang代码的执行时间，也只能节省总运行时间16%，这意味着你应该将重点放在其他方面以提高系统的效率。
3. dtrace、 内核锁计数、fprof
- Dtrace是主要用于调试，而不是提高性能。
- 在FreeBSD上给BEAM打补丁加入CPU时间戳。
- 写脚本创建所有进程的聚合视图，查看哪些程序一直在占用系统资源。
- 最大的胜利是给模拟器启用锁计数。
4. 一些问题：
- 早期发现很多时间花在了垃圾回收程序上，这个问题已经被解决了。
- 发现一些网络堆栈的问题，后来堆栈被调走了。
- 大多数问题是关于模拟器的锁冲突，主要体现在锁计数的输出上。
5. 度量
- 综合的工作负载，这意味着从你自己的测试脚本中生成流量，这对极限规模下面向用户系统调优没有价值。
- 对于用户表这样简单的接口效果不错，生成接入然后尽可能快地读取。
- 假如在一台服务器只支持100万连接，那么整个系统将需要30台这样的主机去打开足够的IP端口，生成足够多的连接；然而，这么多的开销仅仅可以测试一台服务器。对于测试200万个连接的服务器需要用到60个主机，生成这样的规模真的很难。
- 很难生成生产环境下的那种流量。在正常的工作量下还可以估算，但在现实中看到的那些网络事件、世界事件，这主要因为多平台上客户端的不同用户行为，而且不同国家之间也有差异。
- Tee’d 工作负载
- 采用正常生产环境流量，然后把它放到一个单独的系统中。
- 这对系统非常有用，因为产生的副作用会受到限制。不想看到网络拥堵，或者对用户造成影响。
- Erlang支持热加载，所以可以在完整生产负荷下产生想法、编译，在程序运行时加载变化，而且能即时看到变化的好坏。
- 添加旋钮动态调节生产加载，观察它对性能的影响。观察特征输出，比如CPU使用率、VM 使用率、监听队列溢出并调节旋钮，看看系统会有怎样的反应。
- 真正的生产负载
- 最终测试。输入工作和输出工作都要测试。
- 多次将服务器放入DNS中，使其得到正常情况两倍或三倍的流量。TTL事务会产生问题，因为客户端不会遵守DNS TTL，而且这里还会有延迟，因此无法快速做出反应以获得更多可以被处理的流量。
- IPFW. 将一台服务器的流量转移给另一台，这样可以使主机的连接数达到理想的水平。内核如果因为有个Bug就奔溃是不行的。
6. 结果
- 开始时每个服务器有20万个并发连接。
- 第一个瓶颈出现每台服务器42.5万个连接的时候。系统遇到了很多冲突，工作停止了。安装调度器检测有多少有用的任务被停止、睡眠，或回转了。在加载时，它开始遇到睡眠锁，整个系统只用35-45%的CPU利用率，但调度程序的CPU利用率却达到了95%。
- 第一轮修复使连接数超过100万个。
- VM利用率为76%，CPU利用率为73%，BEAM模拟器利用率为45%，与用户百分比很吻合，这是件好事，因为模拟器得和用户一样。
- 通常CPU利用率并不是好的评估方法，因为可能由于调度程序使用CPU导致系统看起来很忙。
- 一个月以后解决了瓶颈，每个服务器连接数达到200万个。
- BEAM利用率为80%，与FreeBSD开始分页的情况接近。CPU利用率大致相同，有两倍的连接数。调度程序遇到了冲突，但运行得很好。
- 看来测试可以暂停了，这时开始分析Erlang代码。
- 最初每个连接有两个Erlang进程，消减为一个。
- 用计时器完成一些工作。
- 在每个服务器有280万连接时达到顶峰
- 571k pkts/sec, >200k dist msgs/sec
- 做一些内存优化，VM加载下降到70%。
- 尝试过将连接数增加到300万，但没有成功。
- 当系统遇到故障时，查看长消息队列（单个消息队列或消息队列总和）。
- 将每个进程的消息队列统计添加到BEAM设备上。包括发送/接收了多少条消息以及发送/接收的速度。
- 每10秒取样一次，可以看到一个进程有60万条消息，每15秒延迟出列4万条消息。预计完全出列时间是41秒。
7. 一些发现：
- Erlang + BEAM + 它们的补丁——可以具有接近线性的SMP可扩展性。在24路服务器上运行系统，CPU利用率达到85%，持续运行负载——它可以像这样运行一整天。
- Erlang程序模型的证明。
- 服务器使用的时间越长，其积累长时间运行连接就越多，但不是每个连接都很忙碌，其中大多数是闲置的，所以服务器使用时间越长能够处理的连接数也就越多。
- 冲突是最大的问题。
- Erlang代码中的一些修复可以减少BEAM的冲突问题。
- 向BEAM添加一些补丁。
- 分区负载工作不需要频繁跨处理器运行。
- Time-of-day锁。每次从一个端口发送消息都会针对所有调度程序产生一个Time-of-day锁，这意味着所有的CPU都会遇到同一个锁。
- 优化计数器的使用，移除bif计数器
- 发现IO时间表算术增长。创建VM抖动使哈希表在不同的时间点重新分配，改进使用几何分配表。
- 通过你已经打开的端口添加写入文件，以减少端口冲突。
- Mseg分配是所有分配器冲突的交点，因此创建好每一个调度程序。
- 获得一个连接时会有很多端口事务，设置选项降低昂贵的端口交互。
- 当消息队列积压太多的话，垃圾回收会破坏系统稳定性。所以暂停 GC，直到队列收缩。
- 避免一些不必要的麻烦。
- 从FreeBSD 9移植一个TSE计时器到FreeBSD 8。读取计时器开销更小，快速时间，比读取芯片还要便宜。
- 从FreeBSD 9移植igp网络驱动程序，因为多个队列会因为NIC锁定出问题。
- 增加文件和套接字的数目。
- Pmcstat显示很多时间被用来在网络堆栈中查找PCB，所以扩大哈希表让查询更快些。
- BEAM补丁
- 之前提到过的设备补丁。植入设备调度程序用来获取使用信息、信息队列统计信息、sleep数、发送率、消息数等。可以在Erlang代码中使用procinfo（任务管理）实现，但有100万的连接时，这一过程会变得非常慢。
- 统计数据收集非常高效，所以它们可以在生产中运行。
- 统计数据保持3个不同衰变间隔：1秒、10秒和100秒。允许随时观测发生的问题。
- 让锁计数为更大的异步线程计数工作。
- 为调试锁计数器添加调试选项。
- 调试
- 设置低调度程序的唤醒值，因为调度程序一旦进入睡眠就再也无法唤醒。
- mseg分配器优于malloc。
- 每个调度程序每个实例都有个分配器。
- 配置大的carrier，而且还会越来越大。导致FreeBSD使用超级页，降低 TLB thrash比率，并为相同的CPU提高了吞吐量。
- 以实时优先级运行BEAM，这样其他的东西比如cron作业就不会打断调度程序。防止小故障导致重要用户通信的阻塞。
- 打补丁下调spin数，从而使调度程序不会spin。
- Mnesia
- 相比erlang:now，更喜欢os:timestamp。
- 不使用事务，用远程的备份，并行复制每个表以提高吞吐量。
- 事实上还对许多地方进行了修改。
八、经验总结
1. 优化是件非常艰辛的事情，也只有工程师去做。Rick在回顾大量的修改后（使每个服务器连接数达到200），更觉得头皮发麻。大量的工作包括编写工具、运行测试、增加补丁、把让人眼花缭乱的方法添加到堆栈的每一层、调试系统、寻找蛛丝马迹，每一个细节都不能放过，你需要努力让一切都在掌握之中。只有这样才能消除瓶颈，提高性能以及最大程度地实现可扩展性。
2. 获取你需要的数据；编写工具；为工具添加补丁；添加调控旋钮。扩展系统获取更多数据是Ken不懈的追求，为了获取他们需要的数据，需要不停地编写工具、脚本来管理和优化系统。为了数据，不惜一切代价。
3. 度量；消除瓶颈；测试；不断重复这样的过程。枯燥无聊，但你需要这样做。
4. Erlang很给力！Erlang继续证明其作为一个多用途、可靠、高性能平台的优良品质。虽然Erlang也需要大量的调整和修补，这些工作难免会让人对Erlang产生质疑。
5. 破解病毒式代码，获得利润。“病毒式”现在是优良品质的代名词，就像WhatsApp那样，只要你真得做到了，那意味着你得到了很多很多钱。
6. 价值和员工数现在已经没有直接联系了。如今，员工的数量并不能说明什么。先进的世界级电信基础设施使WhatsApp这样的应用程序成为可能。如果WhatsApp还需要做网络或手机等设备，那可能根本就不会有WhatsApp这样的公司存在。功能强大、价格廉价的硬件和开源的软件也无疑使WhatsApp的成功事半功倍。换句话说WhatsApp的成功在于它在正确的地点、时间为正确的用户提供了正确的产品。
7. 能够重视用户想法是很了不起的。WhatsApp 将自身定位成一个简单的消息传递应用，而不是游戏网络、广告网络或者已经面临消亡的照片网络，这一点很重要。这样的定位使他们没有在应用中添加广告，他们努力保持应用简单的同时添加新功能，傻瓜型操作方式使WhatsApp适用于每一个用户。
8. 考虑到简单性，有一些限制是允许的。你的身份被绑定到电话号码，所以如果你更改了电话号码你的身份就失效了。这和一般的应用程序确实有点不太一样，但却使整个系统在设计上变得更加简单了。
9. 年龄上的歧视。2009年，因为年龄歧视，WhatsApp创始人Brian Acton在Twitter和Facebook连一份工作都找不到，那就让它们后悔去吧。
10. 先从简单的开始然后再深度定制。聊天刚推出时，服务器端基于jabberd，现在它已经被完全重写，但那个确实是Erlang方向上的第一步。Erlang初次使用时就体现出的可扩展性、可靠性和可操作性，这使得到了越来越广泛的应用。
11. 保持低的服务器数量。努力让服务器尽可能的少，同时为短暂高峰期预留足够的上升空间。分析并优化直到达到收益递减点，然后再部署更多的硬件。
12. 有目的地增加冗余服务器。这可以确保在公司放假时也能为用户提供不间断的服务，员工可以享受假期而不用花时间修复过载问题。
13. 赚钱时也要考虑公司的成长。WhatsApp免费时成长是最快的，早期每天都有1万次的下载量。然后转向付费时，下载量下降至每天1000次。在年底增加了图片消息后，他们就把按下载次数付费改成了按年收费。
14. 灵感总来自最意想不到的地方。忘记Skype用户名和密码的经历无疑给WhatsApp带来了灵感。