背景：2014年9月4日，魅族科技今日與戴爾簽署合作備忘錄，雙方將建立長期戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，致力于加速魅族移動互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)，同時協(xié)助魅族搭建內(nèi)部私有云。這一舉動，也體現(xiàn)了戴爾對中國高端手機制造業(yè)的支持。 魅族云服務(wù)的優(yōu)勢在于系統(tǒng)級別整合、權(quán)限智能分配、一站式帳號管理，這也對互聯(lián)網(wǎng)整體解決方案提出了更高的要求，并面臨更多難點。此次合作的建立標志著魅族又一次與國際頂尖信息技術(shù)供應(yīng)商的接軌，業(yè)界更佳期待戴爾發(fā)揮其解決方案優(yōu)勢，全力幫助魅族加速其云架構(gòu)建設(shè)，實現(xiàn)更大的成功。

應(yīng)用商店可以說是移動設(shè)備上最特殊的一個應(yīng)用，它用于分發(fā)和管理其它應(yīng)用，是移動操作系統(tǒng)的核心之一，但和操作系統(tǒng)其它組件不同，它需要一個龐大的云端作為支持。

魅族應(yīng)用商店是國內(nèi)最早的應(yīng)用分發(fā)平臺，在國內(nèi)首創(chuàng)了許多業(yè)務(wù)模式，本次魅族工程師將分享魅族應(yīng)用商店云端的整體架構(gòu)。

水平分層、垂直拓展

應(yīng)用商店首先定位于應(yīng)用管理平臺，其次更是應(yīng)用分發(fā)平臺，其典型業(yè)務(wù)場景包括：

幫助Flyme用戶找應(yīng)用；
幫助Flyme開發(fā)者推廣、分發(fā)應(yīng)用；
營造維護應(yīng)用分發(fā)生態(tài)圈。
根據(jù)業(yè)務(wù)場景，不難推導(dǎo)出業(yè)務(wù)架構(gòu)特點：

讀多寫少；
請求量大、并發(fā)高；
系統(tǒng)要求延時低；
數(shù)據(jù)規(guī)?？煽兀?br />用戶關(guān)聯(lián)弱。
隨著用戶規(guī)模的增長，不斷的重構(gòu)、線上運行、探索與沉淀，逐步形成了當(dāng)前平臺的架構(gòu)。如下圖所示。橫向、典型的三層架構(gòu)；縱向、以業(yè)務(wù)為驅(qū)動，積累沉淀了眾多技術(shù)規(guī)范、基礎(chǔ)組件，豐富完善全棧業(yè)務(wù)監(jiān)控。依托完善的監(jiān)控體系，衍生出相應(yīng)的服務(wù)治理機制。

服務(wù)化框架

平臺早期，規(guī)模小、結(jié)構(gòu)簡單。伴隨公司互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，用戶規(guī)模高速增長、業(yè)務(wù)增多，平臺關(guān)系復(fù)雜、擴展難、開發(fā)效率低，原有架構(gòu)完全無法服務(wù)大規(guī)模的Flyme用戶。

為了減少業(yè)務(wù)依賴、提升集群效率、提高開發(fā)部署效率，我們基于業(yè)務(wù)典型場景，把業(yè)務(wù)邏輯模塊化，單元化。拆分出了應(yīng)用管理、應(yīng)用展示（榜單）、應(yīng)用推薦（個性化推薦）、應(yīng)用搜索等多個服務(wù)。

服務(wù)分為兩類，一類是基礎(chǔ)服務(wù)，該類不依賴其他服務(wù)，業(yè)務(wù)邏輯簡單，僅提供基礎(chǔ)業(yè)務(wù)邏輯，例如應(yīng)用管理服務(wù)。另一類是聚合服務(wù)，該類聚合多個基礎(chǔ)服務(wù)，形成相對復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，例如應(yīng)用搜索服務(wù)。

成型服務(wù)化框架能滿足大眾化的需求，如遠程調(diào)用、動態(tài)發(fā)現(xiàn)、負載均衡、監(jiān)控等，同時勢必會引入一些無關(guān)的功能，影響性能。外加此類產(chǎn)品無法滿足我們的定制化需求，我們重復(fù)造輪子。與以往同類產(chǎn)品不同，我們做了如下改進：

精細化度量指標
實時度量計算
系統(tǒng)依賴、調(diào)用鏈
無縫IT系統(tǒng)集成
服務(wù)間采用自研的Kiev框架通訊。Kiev底層通訊基于Netty網(wǎng)絡(luò)框架，序列化支持協(xié)議支持Hessian、Protobuffer等，支持跨語言（C/Java）調(diào)用，通訊協(xié)議支持TCP、UDP等。框架基于ZK(ZooKeeper)實現(xiàn)了High Availability與Load Balance策略。服務(wù)調(diào)用時會采樣，生成詳細的調(diào)用鏈，收集，產(chǎn)生豐富的服務(wù)狀態(tài)數(shù)據(jù)（Response Time,QPS），為服務(wù)治理提供了詳實有力的數(shù)據(jù)支撐。

消息隊列（MetaQ）

消息隊列是分布式應(yīng)用間交換信息的一種技術(shù)。為了解核心業(yè)務(wù)及輔助業(yè)務(wù)，我們引入消息隊列，將搜索團隊、大數(shù)據(jù)團隊需要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)定期全量同步，實時增量更新。既隔離了業(yè)務(wù)間的強耦合，又保障了數(shù)據(jù)的及時性。

接口規(guī)范

接口眾多、形式多樣，管理維護成本高，為了規(guī)范開發(fā)流程、便于問題跟蹤定位，我們制定了統(tǒng)一的接口規(guī)范。例如接口采用RESTful風(fēng)格，統(tǒng)一接口返回形式，約定每個業(yè)務(wù)層的錯誤編碼，每個錯誤編碼還會攜帶可選的錯誤提示，方便問題跟蹤。

安全性也是平臺不可忽略的一個關(guān)鍵點，基于通用型的原則，我們采用了業(yè)界通用OAuth協(xié)議來保障接口安全。為了應(yīng)對異常流量對系統(tǒng)造成的沖擊，我們給接口層添加了流量控制功能。

分布式緩存

平臺早期，分發(fā)接口采用DB+本地緩存的方式提供數(shù)據(jù)，這種模式DB壓力大、接口吞吐量小、本地緩存更新不及時。為了解決這些問題，我們引入分布式緩存Redis。業(yè)務(wù)接口數(shù)據(jù)全部被緩存到Redis集群，緩存數(shù)據(jù)由定時任務(wù)主動刷新，零穿透，緩存即存儲、存儲即緩存。依托Redis的高性能極大的提高了系統(tǒng)吞吐量。Redis集群先按業(yè)務(wù)場景做垂直切分、再根據(jù)數(shù)據(jù)量做水平分片。業(yè)務(wù)通過代理（Twemproxy）連接所有分片。Redis集群基于ZK實現(xiàn)HA（High Availability），基于定制化腳本實現(xiàn)線上自動擴容，這樣既保障了緩存集群的高可用性，又滿足了集群容量自動擴充的需求。

MySQL水平分片

隨著用戶規(guī)模增長，單庫單表已無法滿足業(yè)務(wù)需求，為此我們將數(shù)據(jù)量大的用戶數(shù)據(jù)庫橫向拆分出多個數(shù)據(jù)庫。為了降低運維成本，我們采用了單實例多數(shù)據(jù)庫的部署模式。業(yè)務(wù)層通過分庫路由組件透明的訪問數(shù)據(jù)庫。當(dāng)單實例多數(shù)據(jù)庫的模式無法支撐當(dāng)前業(yè)務(wù)需求時，通過更新路由規(guī)則就可以平滑的完成DB擴容。

GSLB(Global Server Load Balance)

使用域名提供服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都無法避免在有中國特色的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中遭遇到各種域名被緩存、用戶跨網(wǎng)訪問緩慢等問題。Flyme互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)團隊推出了一種全新的域名解析調(diào)度系統(tǒng)：GSLB。GSLB是為移動客戶端量身定做的基于Http(s)協(xié)議的流量調(diào)度解決方案，解決LocalDNS解析異常以及流量調(diào)度不準。

GSLB的原理非常簡單，主要有兩步：

A、客戶端直接訪問GSLB服務(wù)接口，獲取業(yè)務(wù)在GSLB服務(wù)中配置的訪問最優(yōu)的IP?；谌轂?zāi)考慮，我們保留了運營商LocalDNS域名解析的方式。

B、客戶端獲取到的業(yè)務(wù)服務(wù)IP后，直接向此IP發(fā)送業(yè)務(wù)協(xié)議請求。

GSLB將域名解析的協(xié)議由DNS協(xié)議換成了Http(s)協(xié)議，并不復(fù)雜。但是這一轉(zhuǎn)換，卻帶來了許多收益：

A、解決域名解析異常：用戶使用Http(s)協(xié)議向魅族GSLB服務(wù)發(fā)起域名解析請求，繞過了運營商的LocalDNS，用戶在客戶端的域名解析請求將不會遭受到域名解析異常的困擾，有效預(yù)防DNS劫持。

B、用戶就近訪問：GSLB能直接獲取到用戶IP，結(jié)合魅族自有IP地址庫以及測速機制，可以為用戶搜索最優(yōu)的IDC服務(wù)節(jié)點。

C、實現(xiàn)精準流量調(diào)度：流量異常（周年慶推廣活動）或機房故障時，方便快捷的將流量平滑的調(diào)度到附近的機房，保障服務(wù)的高可用性。

下載防劫持

運營商HTTP劫持推送廣告的情況相信大家并不陌生，近來國內(nèi)各大應(yīng)用分發(fā)平臺都有不同的程度的應(yīng)用下載被劫持現(xiàn)象，我們也難置身事外，為此，我們上線文件下載防劫持方案。

如下圖所示。應(yīng)用商店在分發(fā)應(yīng)用時，會同時分發(fā)應(yīng)用文件的摘要等相關(guān)信息，客戶端下載獲取到應(yīng)用文件(Apk)后，會計算并比對文件的摘要，以此來判別文件是否被修改或替換。如果文件比對失敗，則更換為HTTPS通道繼續(xù)下載應(yīng)用。為防止CDN與源站的網(wǎng)絡(luò)被劫持，CDN回源前后也會校驗文件信息。

除了比對應(yīng)用文件的摘要，我們還會比對文件的大小、包名（Android應(yīng)用的唯一標識）、版本號等信息。針對APK下載場景，生產(chǎn)環(huán)境我們主要使用文件大小和包名來做校驗。

有些游戲應(yīng)用文件比較大，如熱門游戲《植物大戰(zhàn)僵尸》大小在100M左右、熱門網(wǎng)絡(luò)游戲《夢幻西游》大小在300M左右。如果全量計算文件摘要這樣會比較耗時、耗資源，對硬件資源有限的手機來說是一筆很大的開銷，勢必會影響到用戶的操作體驗。為此，針對大文件，我們采用了部分比對文件摘要的方式。

應(yīng)用商店應(yīng)用數(shù)量大、渠道不單一，為了預(yù)防分發(fā)信息異常造成大面積應(yīng)用下載失敗事故，云端新增了動態(tài)關(guān)閉、調(diào)整客戶端判別邏輯的機制。

無論劫持動作是否成功修復(fù)，客戶端均會上報操作日志，借助大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，我們可以分析改進防劫持效果。