億級用戶，架構要解決的核心復雜度是什么？

在我們6000萬用戶時，我們面對的更多是“單點問題”：某個服務掛了，數據庫連接數滿了，或者某個功能性能下降了。這些問題相對獨立，可以用局部優化來解決。

但到了億級用戶，架構的復雜度發生了根本性變化：

1. 從單點到整體：任何一個模塊的微小波動，都可能因為海量用戶而被指數級放大，最終引發全局性的雪崩。
2. 從技術到業務：技術不再僅僅是滿足功能需求，而是要支撐業務的快速創新、生態的開放，并直面成本控制這一核心命題。

從千萬級用戶到億級用戶，架構的演進就像是下圖所示的架構復雜度躍遷”。從快速驗證（核心需求)到全面優化（穩定/開放/成本）。

億級用戶規模下的總體架構思路：分區架構

當用戶規模達到億級，任何大而全的架構模式都會成為瓶頸。我們的核心思想是“分區架構”。

簡單來說，就是將一個龐大的整體系統，按一定規則拆分成多個獨立的子系統。每個子系統負責處理一部分用戶的數據和流量，且各分區之間互不影響。

這樣做的好處顯而易見：

• 高可用：某個分區故障，只影響該分區內的用戶，不影響整體服務。
• 高擴展：當用戶量繼續增長，只需增加新的分區，實現線性擴容。
• 低成本：可以對不同分區進行差異化配置，例如新分區可以采用更經濟的硬件。

從千萬級到億級，六大維度架構演進對比

要將分區架構落地，需要從我們已有的千萬級架構中，進行六個維度的深度演進。下面，我將它們一一對比：

1. 存儲架構：從集群到自研

千萬用戶時，我們使用成熟的MySQL 主備 + Redis 集群，足以應對大部分讀寫需求。但當數據量達到億級，單機的數據庫瓶頸會暴露無遺。

億級用戶的解決方案是自研各類存儲系統，如分布式關系型數據庫、高性能 KV 存儲等。這不僅能提供更強的擴展性和性能，還能根據業務場景進行深度優化，例如為IM業務定制化存儲消息的格式和索引。

2. 計算架構：從多機房到分區

千萬用戶時，我們通過F5 + 多機房的方式來解決高可用問題。

億級用戶則必須演進到分區架構。例如，我們將用戶ID按哈希規則分成10個分區，每個分區都擁有完整的服務和存儲集群，部署在獨立的機房或集群中。這樣，即便某個分區發生重大故障，也只會影響該分區內的10%用戶。

3. 可擴展架構：從業務域到業務線

起初，我們按業務域將IM業務拆分為5個服務。但隨著業務團隊增長到上千人，這種拆分方式顯得力不從心。

億級用戶需要將架構按業務線（BU/BG）劃分。例如，將IM業務拆分為to B業務線、to C業務線等。每個業務線擁有自己的技術團隊和獨立的架構，最大限度地解耦和提升迭代效率。

4. 高可用：從同城雙活到異地多活/分區

千萬用戶時，我們用同城雙中心來保障數據不丟失，服務不中斷。

但到了億級用戶，必須升級到異地多活，以應對城市級別的災難。我們甚至更進一步，利用分區架構實現分區多活，使得每個分區都可以獨立運行，互不干擾，將高可用的粒度細化到極致。

5. 開放與降成本：兩個核心命題

隨著公司的壯大，外部合作的意愿越來越強，而老板對成本的關注也與日俱增。

億級用戶架構必須解決這兩個核心問題。

開放平臺架構設計：

我們的開放平臺采取了“沙箱環境”和“管理后臺”的設計原則，保障線上數據的安全。

• 沙箱環境：供第三方應用測試，與線上數據完全隔離。
• 管理后臺：負責第三方應用的審核、上架、下架等管理。
• 數據分析：提供第三方應用的統計分析，如安裝量、活躍數，幫助開發者和我們進行數據化運營。

降成本設計：

我們從三個層面系統性地解決成本問題：

• 調優：針對億級流量的業務場景，深度優化 Linux、數據庫、JVM 等參數，提升資源利用率。
• 定制化：采購定制化的硬件服務器、定制化 Linux 內核和 JVM，以獲取更高的性能和更低的能耗。
• 自建系統：用自研系統（如分布式存儲、計算引擎）代替昂貴的開源或商業系統，從根本上降低成本。例如，去 IOE（去 IBM、Oracle、 EMC）是一種常見的自建策略。

總結：億級用戶，架構是持續優化的藝術

從千萬到億，我們的技術架構經歷了深刻的變革。這不僅僅是技術選型的簡單升級，更是對架構理念的重新思考。

我們不再追求大而全，而是走向精細化、分區化和開放化。這是一條沒有終點的旅程，億級用戶架構的核心復雜度，在于平衡——在穩定性、可擴展性、開放性和成本之間找到最優解。

下一個億級用戶，我們準備好了。你呢？