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  1. 2011.07.27 OSCON 2011, Tom Quisel, "Finding the Perfect Match" - OKCUPID 아키텍처

okcupid.com 이라는 회사는 짝 매칭 서비스 이다. 

 

 발표 동영상은 다음과 같다.




PT가 공개가 아직 안된 관계로 캡쳐화면과 발번역으로 내용을 소개한다. 

okcupid.com 에 접속해서, 내가 원하는 조건을 가지고 내가 원하는 타입을 찾아낼 수 있다.



내가 원하는 타입이 match 율에 따라서 보여준다.


 
중요한 점은 웹 페이지에서는 개인적인 정보(preference)를 가지고 있지 않다. 즉 개인 정보는 최대한 보호할 수 있다.

DB에 개인정보를 보면 질문에 대한 답(취향), 숨겨질 정보, 투표, demo data(자신의 외모,키), demo prefs(내가 찾는 이성 정보) 등이 저장되어 있다.




만약 웹서버에서 DB에 접속해서 개인 정보를 얻어오려고 한다면, 얼마나 많이 검색해야 할까? 1K 디스크 seek만 해도 천3백만명이면, 1억 3천만개의 seek를 해야 한다.



우리는 scalable, low cost, fast, reliable 관점으로 시스템을 구축했다.


* scalable 관점
worker는 분산 아키텍처기반으로 나누어져 있다. 이렇게 하면 2배이상의 효율을 얻어낼 수 있다.




웹 서버의 요청을 받아 merger를 통해 worker로 정보를 읽어오게 하고, 그것을 하나로 데이터를 만들어 웹 서버로 전달했다.



* low cost 관점
c++은 java보다 3배 빠르고, 4배 메모리를 적게 먹어서 서버를 적게 사용할 수 있었다.
12core에 맞게 12개의 worker를 두었다. 


* fast 관점
어떻게 해야 가장 빨리 검색할 수 있을까? location, last login을 기준으로 검색해야 했다.
quadtree를 이용해서 지역과 last login정보를 검색하도록 해서 high dimension tree보다 2배 이상 빨리 검색할 수 있었다. 
(@김용환 코멘트 : 사실 이미지 검색쪽에서 많이 사용되었던 알고리즘이다. jpeg2000에서 이 알고리즘을 보고 좋아했었다. location 시스템에서 quadtree는 속도가 엄청빠르다. 일부 표준 문서에 jpeg2000으로 이미지를 압축해서 보내는 것을 넣는 것을 했었다.)


[##_http://knight76.tistory.com/script/powerEditor/pages/1C%7Ccfile23.uf@131D724D4E2FB6710C9809.png%7Cwidth=%22600%22%20height=%22305%22%20alt=%22%22%20filename=%22cupid8.png%22%20filemime=%22image/jpeg%22%7C_##]


(@김용환 코멘트 : quardtree가 속도가 좋을 수 밖에 없는 것은 바로 밀집성과 연관되어 있다. 지도에서 보면, 미국 동북부 지방, 캘리포니아 지방에 사각형이 세밀하게 있고, 텍사스쪽은 허허 벌판이다. 즉 사람 정보가 거의 없다는 것을 의미한다. 인구의 밀집성에 맞춘 검색에 적합하다고 할 수 있다.)




 
[##_http://knight76.tistory.com/script/powerEditor/pages/1C%7Ccfile5.uf@121D724D4E2FB6710B32CC.png%7Cwidth=%22600%22%20height=%22303%22%20alt=%22%22%20filename=%22cupid10.png%22%20filemime=%22image/jpeg%22%7C_##]

* Reliable 관점
work 장비가 죽어도, 작동되게 하기 위해서 여러개의worker 인스턴스가 동작될 수 있다.




worker 장비의 속도는 생명이기 때문에 일반적인 정보를 caching한다. 리스타트하면서 DB 정보를 읽어온다. 
10만명의 개인 사용자 정보를 읽어오는 worker가 있다면, 디스크 정보 얻어오려면 10만번을 해야 한다. 이 방법은 좋지 않았다.



그래서 nosql을 사용해서 10만명의 정보를 읽어왔다. 좋았다. (@김용환 코멘트 : 얼마나 좋은지 지표를 주면 좋았을 뻔)



맘에 들지 않지는 사람은 hide를 시킬 때, 이 정보를 mysql, worker, nosql로 복제를 해야 한다. 



nosql은 SSD를 사용해서 효과를 얻을 수 있다. SSD는 4배 정보 비싸지만 12배 정보 write 속도가 빠르다. 



이 방식을 사용하여 3배 정보의 비용 절감 효과를 보았다. (@김용환 코멘트 : 예전에 프로젝트할 때 부팅 속도빠르게 플래쉬를 쓰려고 했었다. 빠른 부팅속도, 빠른 IO를 사용하여 성능을 최적화는 것도 좋은 방법 중의 하나)



SSD에서는 write는 read를 block한다.
write 때문에 read 속도가 팍 늘어나는 것을 볼 수 있다. 



이런 부분 때문에 최대한 write를 피해야 하고, SSD 벤치마킹을 잘해서 critical한 부분에서는 read 속도 때문에 문제가 되지 않도록 충분히 피해야 한다.



Last Look
- C++
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- Single threaded procs
- SSDs


Posted by 김용환 '김용환'