图片服务器部署与缓存

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图片服务器部署与缓存　　
    下图为淘宝网整体系统的拓扑图结构。整个系统就像一个庞大的服务器一样，有处理单元、缓存单元和存储单元。前面已经详细介绍过了后台的TFS集群文件存储系统，在TFS前端，还部署着200多台图片文件服务器，用Apatch实现，用于生成缩略图的运算。　　这里需要补充一点，根据淘宝网的缩略图生成规则，缩略图都是实时生成的。这样做的好处有两点：一是为了避免后端图片服务器上存储的图片数量过多，大大节约后台存储空间的需求，淘宝网计算，采用实时生成缩略图的模式比提前全部生成好缩略图的模式节约90%的存储空间，也就是说，存储空间只需要后一种模式的10%;二是，缩略图可根据需要实时生成出来，更为灵活。

       淘宝网图片存储与处理系统全局拓扑，图片服务器前端还有一级和二级缓存服务器，尽量让图片在缓存中命中，最大程度的避免图片热点，实际上后端到达TFS的流量已经非常离散和平均　　图片文件服务器的前端则是一级缓存和二级缓存，前面还有全局负载均衡的设置，解决图片的访问热点问题。图片的访问热点一定存在，重要的是，让图片尽量在缓存中命中。目前淘宝网在各个运营商的中心点设有二级缓存，整体系统中心店设有一级缓存，加上全局负载均衡，传递到后端TFS的流量就已经非常均衡和分散了，对前端的响应性能也大大提高。
　　根据淘宝的缓存策略，大部分图片都尽量在缓存中命中，如果缓存中无法命中，则会在本地服务器上查找是否存有原图，并根据原图生成缩略图，如果都没有命中，则会考虑去后台TFS集群文件存储系统上调取，因此，最终反馈到TFS集群文件存储系统上的流量已经被大大优化了。　
   　淘宝网将图片处理与缓存编写成基于Nginx的模块，淘宝网认为Nginx是目前性能最高的HTTP服务器(用户空间)，代码清晰，模块化非常好。淘宝网使用GraphicsMagick进行图片处理，采用了面向小对象的缓存文件系统，前端有LVS+Haproxy将原图和其所有缩略图请求都调度到同一台Image Server。　　文件定位上，内存用hash算法做索引，最多一次读盘。写盘方式则采用Append方式写，并采用了淘汰策略FIFO，主要考虑降低硬盘的写操作，没有必要进一步提高Cache命中率，因为Image Server和TFS在同一个数据中心，读盘效率还是非常高的。