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LinkedIn 的扩展之旅
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
Datadog分析了超过24亿个容器的遥测数据，以了解当前的容器景观。LinkedIn从一个名为Leo的单体架构开始。随着平台的发展，LinkedIn构建了一个分布式和分区的图形系统Cloud来管理会员之间的连接。他们还使用Lucene构建了一个搜索服务。为了扩展Leo，他们启动了多个实例并实施了数据库复制。然后，LinkedIn过渡到了面向服务的架构，将单体应用程序拆分为独立的服务。他们还引入了缓存、使用Kafka进行数据收集，并实施了Rest.li和Pinot等工具以实现可扩展性。LinkedIn通过ACLs管理了大规模的授权，并构建了一个授权客户端模块。
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关键要点
- Datadog分析了超过24亿个容器的遥测数据，了解当前容器景观。
- LinkedIn最初是一个单体架构，名为Leo，随着平台发展，逐渐转向分布式架构。
- LinkedIn构建了一个分布式图形系统Cloud来管理会员之间的连接。
- 使用Lucene构建了搜索服务，以支持用户搜索功能。
- 为了扩展Leo，LinkedIn实施了多个实例和数据库复制。
- LinkedIn过渡到面向服务的架构，将单体应用程序拆分为独立服务。
- 引入了缓存和Kafka进行数据收集，以提高可扩展性。
- LinkedIn通过ACLs管理大规模的授权，构建了授权客户端模块。
- 在组织层面，LinkedIn通过内部倡议Inversion进行扩展，专注于提升开发者生产力。
- Rest.li框架用于开发RESTful API，支持多种编程语言的服务间通信。
- 引入Super Blocks概念，优化多个服务的数据访问接口。
- LinkedIn在多个数据中心提供服务，以确保高可用性和避免单点故障。
- 开发了Pinot实时分析引擎，以支持大规模数据分析需求。
- LinkedIn使用Kafka作为分布式消息平台，支持数据流和实时分析。
- 在授权管理中，LinkedIn构建了高效的ACL管理系统，以应对服务间的授权需求。
❓
延伸问答
LinkedIn是如何从单体架构转向分布式架构的？
LinkedIn最初使用单体架构Leo，随着需求增长，逐步拆分为多个独立服务，采用面向服务的架构（SOA）。
LinkedIn在扩展过程中遇到了哪些主要挑战？
主要挑战包括管理会员之间的连接和提供搜索功能，这促使LinkedIn构建了分布式图形系统和搜索服务。
LinkedIn是如何实现高可用性的？
LinkedIn通过在多个数据中心提供服务，实施数据复制和负载均衡，确保高可用性并避免单点故障。
LinkedIn使用了哪些工具来支持数据收集和分析？
LinkedIn开发了Kafka作为分布式消息平台，并使用Pinot进行实时数据分析，以支持大规模数据处理需求。
LinkedIn是如何管理大规模授权的？
LinkedIn通过构建高效的ACL管理系统，确保每个微服务只能访问必要的数据，并快速处理授权检查和更新。
LinkedIn在扩展开发者生产力方面采取了哪些措施？
LinkedIn通过内部倡议Inversion，专注于提升开发者工具和基础设施，以提高开发效率和支持可扩展产品的开发。
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