揭密Meta心臟：Facebook如何儲存數十億用戶資料並保持閃電般速度？
當您滑動 Facebook 或 Instagram 的動態時，朋友的午餐照片、最新的迷因影片、家人的生活更新，一切內容似乎都在瞬間載入。這背後，是一個為全球超過三十億用戶服務、處理數十兆筆資料互動的龐大工程奇蹟。Meta (Facebook 的母公司) 究竟是如何儲存這些天文數字般的資料，並同時確保服務的快速與可靠？答案在於一個分層、專用且不斷演進的複雜架構。
面對的挑戰是前所未有的。每天，用戶上傳數億張新照片、發表數十億則貼文與留言。這不僅僅是儲存的問題，更關鍵的是如何快速讀取這些資料。因為社群網路的特性是「讀取密集型」——用戶瀏覽內容的頻率遠遠高於發布內容的頻率。 為此，Meta 並沒有依賴單一的萬能解決方案，而是針對不同類型的資料和使用場景，設計了專門的系統。
核心引擎：TAO，管理社交關係的圖譜資料庫
Facebook 的核心是「社交圖譜」（Social Graph），這是一個由用戶、貼文、照片、粉絲專頁等「物件」（Objects）以及它們之間的「關係」（Associations）所組成的複雜網絡。 例如，「你」和「某位朋友」是物件，你們之間的「朋友關係」就是一條連結。為了高效管理這個龐大的圖譜，Facebook 開發了名為 TAO (The Associations and Objects) 的分散式資料儲存系統。
TAO 的設計目標是提供對社交圖譜極其快速的讀取存取。 它可以被視為一個巨大的、遍布全球的圖譜快取層，位於應用程式伺服器和後端永久儲存的 MySQL 資料庫之間。 當您打開 Facebook App 時，系統會向 TAO 發出大量請求，以即時組合出您的動態消息，例如查詢您的朋友是誰、他們最近發布了什麼內容、哪些內容是公開的等等。
TAO 的主要特點包括：
- 讀取優化：絕大多數的操作都是讀取請求，TAO 的架構專為此優化，每秒能夠處理數十億次的讀取。
- 地理分佈：TAO 的伺服器部署在全球各地的資料中心，當您在台灣發出請求時，會由距離最近的資料中心處理，大幅降低延遲。
- 最終一致性：為了追求極致的效能和可用性，TAO 在寫入操作上採用了最終一致性模型。當您發布一則新貼文時，該寫入會先被送到主資料庫，然後再非同步地複製到全球的其他副本。 這意味著您的朋友可能需要幾秒鐘才能看到您的更新，但這短暫的延遲換來了整個系統的極高效率和穩定性。
照片的海洋：Haystack，為數千億張照片量身打造的儲存系統
照片和影片是 Facebook 上最受歡迎的內容之一，其儲存量高達數十 PB（Petabyte），並且每週以數十 TB 的速度增長。 傳統的檔案系統在處理大量小檔案時會遇到效能瓶頸，因為每次讀取檔案都需要先查詢其「元資料」（metadata，如檔案位置、權限等），這會產生大量的磁碟 I/O 操作。
為解決此問題，Facebook 開發了名為 Haystack 的物件儲存系統。 其核心思想非常巧妙，正如其名「大海撈針」（Finding a needle in a haystack）。Haystack 將數十萬張照片（針）捆綁儲存在一個巨大的檔案（稻草堆）中。 這樣做的好處是：
- 減少元資料開銷：系統不再需要為每張照片單獨管理元資料，而是將照片的 ID、在「稻草堆」檔案中的偏移量和大小等關鍵資訊儲存在記憶體中的索引裡。
- 快速讀取：當需要讀取某張照片時，系統直接在記憶體中查詢索引，獲得照片的精確位置，然後只需一次磁碟讀取操作即可取得照片資料，極大地提升了讀取效率。
Haystack 的設計完美契合了照片「一次寫入、頻繁讀取、從不修改、極少刪除」的特性。 當用戶上傳照片後，系統會生成多種不同尺寸的版本，並將它們一同存入 Haystack，以適應不同的顯示需求。
速度的關鍵：Memcached，無所不在的快取層
如果說 TAO 和 Haystack 是專門處理特定資料的專家，那麼 Memcached 就是一個通用的加速器，在 Meta 的基礎設施中扮演著至關重要的角色。 Memcached 是一個開源的高效能分散式記憶體快取系統，它將資料儲存在伺服器的 RAM 中，而 RAM 的讀取速度比磁碟快上好幾個數量級。
Facebook 是全球最大規模的 Memcached 用戶之一，他們將其作為一個龐大的鍵值（key-value）儲存系統，用來快取幾乎所有可以快取的東西，包括資料庫查詢結果、API 呼叫結果、甚至是機器學習演算法的計算結果。 當一個請求進來時，系統會先檢查 Memcached 中是否有現成的資料。如果有，就直接返回，避免了對後端資料庫（如 TAO 或 MySQL）的昂貴查詢。 據統計，載入一個熱門的 Facebook 頁面平均可能需要從 Memcache 中讀取數百次資料。
為了應對其龐大的規模，Facebook 對 Memcached 進行了大量客製化開發，以解決負載均衡、故障轉移和跨資料中心資料一致性等問題。
全球基石：高效、永續的自建資料中心
所有這些軟體系統都運行在 Meta 自行設計和建造的全球資料中心網絡之上。 為了擺脫對傳統硬體供應商的依賴並追求極致的效率，Facebook 在 2011 年發起了「開放運算計畫」（Open Compute Project, OCP），將其伺服器、儲存和資料中心的硬體設計開源，與整個行業共享。
這些資料中心在設計上極度注重能源效率和永續性，例如利用寒冷地區的外部空氣進行自然冷卻，並致力於 100% 使用再生能源。 隨著人工智慧（AI）和元宇宙等新興業務的發展，Meta 也在持續投資興建規模更大、為 AI 工作負載優化的新一代資料中心。
結論：整合與演進
Facebook 之所以能夠在龐大的用戶規模下保持快速與可靠，其秘訣在於一個多層次、高度專業化的架構：
- 專用系統：針對社交圖譜（TAO）和多媒體檔案（Haystack）等不同資料類型設計專門的儲存方案。
- 積極快取：在從應用程式端到資料庫端的每一個環節都大量使用快取（特別是 Memcached），以記憶體的極高速度換取低延遲。
- 水平擴展：所有系統都設計為可地理分佈和水平擴展，能夠透過增加更多標準化的伺服器來應對不斷增長的負載。
- 軟硬體整合：透過 OCP 計畫，自行設計符合自身需求的硬體，實現軟硬體的深度優化。
這個複雜的系統就像一個精密協作的交響樂團，每一個部分各司其職，共同奏響了即時、流暢的用戶體驗。隨著技術的不斷演進，從 GraphQL API 的優化 到即時數據處理平台的應用 ，Meta 的基礎設施也將繼續進化，以應對下一個十億用戶和元宇宙時代的挑戰。