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随着 Facebook 的用户群和社交图谱的复杂性呈指数级增长，对高度可扩展和高效的数据存储解决方案的需求变得越来越重要。进入 TAO（关联和对象），这是 Facebook 定制的 分布式数据存储，旨在管理社交图谱并提供对用户数据的低延迟访问。在本文中，我们将深入了解 TAO，探索其技术特性、架构以及它在优化 Facebook 性能方面所扮演的角色。

TAO：基于图的数据模型

从本质上讲，TAO 是一个优雅而高效的 基于图形的数据 模型，它包含两个主要实体： 对象和关联。对象是社交图中的节点，表示用户、页面、帖子或评论。另一方面，关联象征着这些对象之间的关系，例如友谊、喜欢或分享。

对象由 64 位对象标识符 （OID） 标识，而关联由关联标识符 （AID） 表示。对象和关联都具有描述其在系统中的架构和行为的类型。下面是一个简化的示例：

蟒

  

# Create a user object
user = Object("user", 123456789)
user.set("name", "John Doe")
user.set("birthdate", "1990-01-01")


# Create a page object
page = Object("page", 987654321)
page.set("title", "AI Chatbots")
page.set("category", "technology")


# Create an association between the user and the page
like = Association("like", user, page)
like.set("timestamp", "2021-01-01T12:34:56")

剖析 TAO 的架构

TAO 系统由三个主要组件组成：TAO 客户端、TAO 服务器和缓存层。让我们分别深入研究每个组件。

  • TAO客户： TAO 客户端嵌入在 Facebook 的 Web 服务器中，用于管理来自用户的传入读写请求。它们与 TAO 服务器通信以检索或更新数据，同时还维护本地缓存以快速访问经常请求的数据

每个集群都包含一个整体数据分区，该分区在多个 TAO 服务器之间复制，以确保容错和负载均衡。

  • 缓存层： TAO 采用两层缓存机制来优化数据访问。第一级缓存由 TAO 客户端维护，而第二级缓存是一个单独的分布式系统，称为 Memcache。通过在这两个级别缓存数据，可以最大程度地减少对资源密集型数据库操作的需求，从而提高整体性能。

    • 平衡一致性和性能

    TAO 旨在提供 最终一致性，这意味着更新可能不会立即对所有客户端可见。但是，这种权衡可以提高性能和可伸缩性。为了实现这种平衡，TAO采用了多种技术，包括：

    • 直写缓存： 收到写入请求后，客户端首先更新其本地缓存，然后再将请求转发到 TAO 服务器。这可确保来自同一客户端的后续读取与最新更新保持一致。
    • 缓存失效： 当 TAO 服务器处理写入请求时，它会向所有客户端和 Memcache 服务器广播失效消息。此机制可确保最终从缓存中清除过时的数据，并将其替换为最新版本。
    • 阅读修复： 如果客户端检测到其本地缓存与 TAO 服务器之间的不一致，它可以发出读取修复请求，以将本地缓存与正确的数据同步。

    结论

    TAO 是 Facebook 基础设施的重要组成部分，有助于高效存储和检索社交图谱中数十亿个对象和关联。其分布式架构、缓存机制和一致性模型经过精心设计，以确保高性能、可扩展性和 容错性。通过了解 TAO 的技术细微差别，我们可以理解大规模分布式系统固有的挑战，并为构建我们自己的可扩展应用程序收集有价值的见解。

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