Twitter工程经理Sarrabh Pathak在伦敦QCon 2017大会上介绍了Twitter网站的通知系统架构。他主要介绍了Twitter所面临的独特挑战，比如社交网络的双峰（bimodal）性、如何应付尖刺流量以及如何实现实时的通知机制。

Pathak解释说，与一般的社交网络不同，Twitter的用户数据具有不对称性。有些用户有数百万关注者，而有些则只有不到百人。这导致了通知具有双峰性，也给实现实时通知带来了挑战。例如，名人的推文比普通人的推文产生更大的通知负载。

Pathak说，不同类型的用户以及严格的性能需求给架构带来了如下挑战：

延迟：人们要尽可能快地收到通知，毕竟Twitter需要实时地通知用户当下正在发生的事情。展开（fanout）：一个拥有数百万关注者的用户，他的一个推文会触发数百万个通知，系统必须能够处理这种大型的尖刺流量。不均衡的调用：有些内部调用，比如访问缓存，只需要几毫秒。而有些外部调用，比如访问Google，可能需要半秒多钟。在进行伸缩时必须考虑到这些情况。多数据中心：Twitter必须尽可能地具备弹性，即使发生了故障，也要保证用户仍然能够收到通知。

首先，通知分为推送和拉取两种模式。人们在访问Twitter时看到的通知信息流使用的是拉取模式，而短信和邮件则使用推送模式。

Pathak说，对于拉取模式，通知一般是从缓存里获取的，因为信息流的生成是很耗费资源的。Twitter使用了Manhatten，Twitter的实时分布式后端存储，也是Redis的一个分支。通过使用缓存，最小化了延迟，提升了用户体验。与此同时，通知信息流通过异步的方式被复制到多个数据中心，目的是在发生故障时，用户仍然能够看到相同的信息流。

为了应对延迟和尖刺流量问题，Twitter使用了推送通知模式，不仅进行横向伸缩，同时还使用了临时缓存。这解决了同一个用户有数百万个通知事件的问题。

为了解决不均衡调用问题，Twitter使用了优先级队列来防止调用阻塞；名人的推文不会对其他用户的登录造成阻塞。另外，不同类型的调用被分成组，这意味着因外部依赖发生宕机造成的影响是相互隔离的。

最后，Pathak对该架构进行了总结：

尽可能专注在异步操作上，因为它比同步操作更容易伸缩。在权衡读取时间和写入时间时，考虑只写入不太可能发生过期的数据，比如ID。确保应用能够支持多数据中心部署。

整个访谈可以在线观看，里面还有一个来自Twitter工程师Gary Lam关于个人定制化通知的访谈。

查看英文原文： Real-Time Notifications at Twitter