按用户使用时间衡量，Tumblr已经是排名第二的社会化网站。内容的吸引力很强，有很多图片和视频，文章往往不短，一般也不会太长，但允许写得很长。文章内容往往比较深入，用户会花费更长的时间来阅读。

用户与其他用户建立联系后，可能会在Dashboard上往回翻几百页逐篇阅读，这与其他网站基本上只是部分信息流不同。

用户的数量庞大，用户的平均到达范围更广，用户较频繁的发帖，这些都意味着有巨量的更新需要处理。

2. Tumblr目前运行在一个托管数据中心中，已在考虑地域上的分布性。

3. Tumblr作为一个平台，由两个组件构成：公共Tumblelogs和Dashboard

公共Tumblelogs与博客类似（此句请Tumblr用户校正），并非动态，易于缓存

Dashboard是类似于Twitter的时间轴,用户由此可以看到自己关注的所有用户的实时更新。与博客的扩展性不同，缓存作用不大，因为每次请求都不同，尤其是活跃的关注者。而且需要实时而且一致，文章每天仅更新50GB，跟帖每天更新2.7TB，所有的多媒体数据都存储在S3上面。

大多数用户以Tumblr作为内容浏览工具，每天浏览超过5亿个页面，70%的浏览来自Dashboard。

Dashboard的可用性已经不错，但Tumblelog一直不够好，因为基础设施是老的，而且很难迁移。由于人手不足，一时半会儿还顾不上。

老的架构

Tumblr最开始是托管在Rackspace上的，每个自定义域名的博客都有一个A记录。当2007年Rackspace无法满足其发展速度不得不迁移时，大量的用户都需要同时迁移。所以他们不得不将自定义域名保留在Rackspace，然后再使用HAProxy和Varnish路由到新的数据中心。类似这样的遗留问题很多。

开始的架构演进是典型的LAMP路线：

最初用PHP开发，几乎所有程序员都用PHP

最初是三台服务器：一台Web，一台数据库，一台PHP

为了扩展，开始使用memcache，然后引入前端cache，然后在cache前再加HAProxy，然后是MySQL sharding（非常奏效）

采用“在单台服务器上榨出一切”的方式。过去一年已经用C开发了两个后端服务：ID生成程序和Staircar（用Redis支持Dashboard通知）

Dashboard采用了“扩散-收集”方式。当用户访问Dashboard时将显示事件，来自所关注的用户的事件是通过拉然后显示的。这样支撑了6个月。由于数据是按时间排序的，因此sharding模式不太管用。

新的架构

由于招人和开发速度等原因，改为以JVM为中心。目标是将一切从PHP应用改为服务，使应用变成请求鉴别、呈现等诸多服务之上的薄层。

这其中，非常重要的是选用了Scala和Finagle。

在团队内部有很多人具备Ruby和PHP经验，所以Scala很有吸引力。

Finagle是选择Scala的重要因素之一。这个来自Twitter的库可以解决大多数分布式问题，比如分布式跟踪、服务发现、服务注册等。

转到JVM上之后，Finagle提供了团队所需的所有基本功能（Thrift, ZooKeeper等），无需再开发许多网络代码，另外，团队成员认识该项目的一些开发者。

Foursquare和Twitter都在用Finagle，Meetup也在用Scala。

应用接口与Thrift类似，性能极佳。

团队本来很喜欢Netty（Java异步网络应用框架，2月4日刚刚发布3.3.1最终版），但不想用Java，Scala是不错的选择。

选择Finagle是因为它很酷，还认识几个开发者。

之所以没有选择Node.js，是因为以JVM为基础更容易扩展。Node的发展为时尚短，缺乏标准、最佳实践以及大量久经测试的代码。而用Scala的话，可以使用所有Java代码。虽然其中并没有多少可扩展的东西，也无法解决5毫秒响应时间、49秒HA、4万每秒请求甚至有时每秒40万次请求的问题。但是，Java的生态链要大得多，有很多资源可以利用。

内部服务从C/libevent为基础正在转向Scala/Finagle为基础。

开始采用新的NoSQL存储方案如HBase和Redis。但大量数据仍然存储在大量分区的MySQL架构中，并没有用HBase代替MySQL。HBase主要支持短地址生产程序（数以十亿计）还有历史数据和分析，非常结实。此外，HBase也用于高写入需求场景，比如Dashboard刷新时一秒上百万的写入。之所以还没有替换HBase，是因为不能冒业务上风险，目前还是依靠人来负责更保险，先在一些小的、不那么关键的项目中应用，以获得经验。MySQL和时间序列数据sharding（分片）的问题在于，总有一个分片太热。另外，由于要在slave上插入并发，也会遇到读复制延迟问题。