Figure 6. Apache vs. Yaws.
The horizonal axis shows the parallel requests,
the vertical one shows the throughput (KBytes/second).
The red curve is Yaws, running on NFS.
The blue one is Apache, running on NFS,
while the green one is also Apache but on a local file system.
Apache dies at about 4,000 parallel sessions,
while Yaws is still functioning at over 80,000 parallel connections. [22]
Courtesy
Reference,
[14] Improving running component of Twitter.
(?path=http://www.likecs.com/qcon-london-
2009/slides/EvanWeaver_ImprovingRunningComponentsAtTwitter.pdf)
[16] Updating Twitter without service disruptions.
(-
twitter-without-service-disruptions/)
[17] Fixing Twitter. (_
Improving_the_Performance_and_Scalability_of_the_World_s_Most_Popular_
Micro-blogging_Site_Presentation%20Presentation.pdf)
[21] Apache system architecture.
(
groene_et_al_2002-architecture_recovery_of_apache.pdf)
[22] Apache vs Yaws. (~joe/apachevsyaws.html)
[23] 质疑Apache和Yaws的性能比较. ()
[24] Yaws Web Server. ()
[25] Erlang Programming Language. ()
【5】数据流与控制流
通过让Apache进程空循环的办法，迅速接纳用户的访问，推迟服务，说白了是个缓兵之计，目的是让用户不至于收到“HTTP 503” 错误提示，“503错误” 是指 “服务不可用(Service Unavailable)”，也就是网站拒绝访问。
大禹治水，重在疏导。真正的抗洪能力，体现在蓄洪和泄洪两个方面。蓄洪容易理解，就是建水库，要么建一个超大的水库，要么造众多小水库。泄洪包括两 个方面，1. 引流，2. 渠道。
对于Twitter系统来说，庞大的服务器集群，尤其是以MemCached为主的众多的缓存，体现了蓄洪的容量。引流的手段是Kestrel消息 队列，用于传递控制指令。渠道是机器与机器之间的数据传输通道，尤其是通往MemCached的数据通道。渠道的优劣，在于是否通畅。
Twitter的设计，与大禹的做法，形相远，实相近。Twitter系统的抗洪措施，体现在有效地控制数据流，保证在洪峰到达时，能够及时把数据 疏散到多个机器上去，从而避免压力过度集中，造成整个系统的瘫痪。
2009 年6月，Purewire公司通过爬Twitter网站，跟踪Twitter用户之间“追”与“被追”的关系，估算出Twitter用户总量在 7,000,000左右 [26]。在这7百万用户中，不包括那些既不追别人，也不被别人追的孤立用户。也不包括孤岛人群，孤岛内的用户只相互追与被追，不与外界联系。如果加上这 些孤立用户和孤岛用户群，目前Twitter的用户总数，或许不会超过1千万。
截止2009年3月，中国移动用户数已达 4.7亿户[27]。如果中国移动的飞信[28] 和139说客[29] 也想往Twitter方向发展，那么飞信和139的抗洪能力应该设计到多少呢？简单讲，需要把Twitter系统的现有规模，至少放大47倍。所以，有人 这样评论移动互联网产业，“在中国能做到的事情，在美国一定能做到。反之，不成立”。
但是无论如何，他山之石可以攻玉。这就是我们研究Twitter的系统架构，尤其是它的抗洪机制的目的。
Figure 7. Twitter internal flows
Courtesy
下面举个简单的例子，剖析一下Twitter网站内部的流程，借此考察Twitter系统有哪些机制，去实现抗洪的三要素，“水库”，“引流”和“渠 道”。
假设有两个作者，通过浏览器，在Twitter网站上发表短信。有一个读者，也通过浏览器，访问网站并阅读他们写的短信。
1. 作者的浏览器与网站建立连接，Apache Web Server分配一个进程(Worker Process)。作者登录，Twitter查找作者的ID，并作为Cookie，记忆在HTTP邮包的头属性里。
2. 浏览器上传作者新写的短信(Tweet)，Apache收到短信后，把短信连同作者ID，转发给Mongrel Rails Server。然后Apache进程进入空循环，等待Mongrel的回复，以便更新作者主页，把新写的短信添加上去。
3. Mongrel收到短信后，给短信分配一个ID，然后把短信ID与作者ID，缓存到Vector MemCached服务器上去。
同时，Mongrel让Vector MemCached查找，有哪些读者“追”这位作者。如果Vector MemCached没有缓存这些信息，Vector MemCached自动去MySQL数据库查找，得到结果后，缓存起来，以备日后所需。然后，把读者IDs回复给Mongrel。
接着，Mongrel把短信ID与短信正文，缓存到Row MemCached服务器上去。
4. Mongrel通知Kestrel消息队列服务器，为每个作者及读者开设一个队列，队列的名称中隐含用户ID。如果Kestrel服务器中已经存在这些队 列，那就延用以往的队列。