从我看过的各种资料，还有与各式人等的交谈中，可以得出Facebook现在的架构是这样的：

• Web前端用PHP语言编写，然后用HipHop Compiler[1]转换为C++语言，再用g++编译器编写，从而提供高性能的模板与web逻辑执行层。
• 完全依赖静态编译所造成的限制，让Facebook开始启用HipHop Interpreter [2]及HipHop虚拟机，将PHP代码转译为HipHop ByteCode[3]。
• 其业务逻辑以服务形式存在，使用Thrift框架[4]。其中一些服务根据具体需求，在实现时使用了PHP、C++或者Java语言（可能还用到了一些其他语言）。
• 使用Java实现的服务并未使用任何常规的企业应用服务，而是使用Facebook的定制应用服务器。一开始这些都被视为重复工作，不过随着这些服务仅（或大多）使用Thrift框架，Tomcat甚至Jetty都显得开销过大、值不符实了。
• 用MySQL、Memcached[5]、Hadoop’s HBase[6]实现持久化；用Memcached作为MySQL缓存与通用缓存。
• 用Hadoop和Hive实现离线处理。
• 类似日志、链接与feed之类的数据传输用Scribe[7]实现；用Scribe-HDFS [8]来完成HDFS的聚合存储工作；从而可以用MapReduce进行深入扩展分析。
• BigPipe[9]是他们的定制技术，用流水线逻辑加快页面呈现。
• 用Varnish Cache[10]实现HTTP代理，这套软件因其性能与效率较高而受到青睐[11]。
• Facebook用户所发布的照片数以亿计，其存储由Haystack这个ad-hoc存储解决方案（由Facebook开发）来处理——包括对其进行低级别优化与只扩展写入方式[12]。
• Facebook Message使用了自身架构——众所周知是基于分区与动态集群管理的架构。业务逻辑与持久化被封装到所谓的“Cell”中。每个Cell处理一部分用户的请求；随着用户数增加再扩展新的Cell[13]。使用HBase实现持久化[14]。
• Facebook Message的搜索引擎建立在反向索引之上，存储于HBase之中[15]。
• Facebook搜索引擎的实现细节尚不得而知。
• 预输入搜索（typeahead search）使用定制化存储与检索逻辑[16]。
• 聊天服务建立在Epoll服务器之上，由Erlang开发，用Thrift[17]访问。
• Facebook还构建了一个自动化系统，负责启动适当的修复工作流来管理应对警报，并在故障无法解决时通知人类管理员[18]。

已知信息中，各个组件的配置资源、一些信息还有数字如下：

• Facebook拥有超过6万台服务器 [18]。最近发布的数据中心位于俄勒冈州普赖恩维尔市，硬件完全自行设计[19] ，并被归为Open Compute Project[20]。
  Memcached所存储与处理的数据多达300TB[21]。
• 其Hadoop与Hive集群由3000台8核、32G内存、12TB空间的服务器组成，总计达到2.4万核、96TB内存、36PB空间[22]。
• 在2010年7月份就已达到每天1000亿的点击量，500亿张图片，3万亿个缓存对象，130TB的日志[22]。
• 备注：Cassandra已经不再使用。Facebook的实时分析系统是基于记录所有输入的链接（来自用户页面的like和comment请求）。将其记录在HDFS中，而不是用Puma将其拽出再分批存储到HBase中。

相关资料与可参考文章还包括：
Facebook近期发布了一篇博文，详细描述了将会在Altoona数据中心试用的下一代网络架构。这种处理大流量的方式非常新颖，优于传统方式与协议。 Facebook发布了下一代网络

还有就是近期宣布强化搜索功能，以大数据分析与数据管理基础作为支持。Facebook大数据分析增强搜索功能

另外可参考的文章还有：

• Facebook的数据仓储与架构分析
• Apache Hadoop在Facebook的应用（更多信息可参考Dhruba Borthakur的博客）
• 用jemalloc实现Scalable Memory Allocation（以及这篇问答）
• Tornado（web框架）
• Facebook的搜索速度为什么那么快
• Malte Schwarzkopf：Facebook堆栈
• Facebook的代码设计进化史

参考资料包括：
[1] HipHop for PHP
[2] Making HPHPi Faster
[3] The HipHop Virtual Machine
[4] Thrift
[5] Memcached
[6] HBase
[7] Scribe
[8] Scribe-HDFS
[9] BigPipe
[10] Varnish Cache
[11] Facebook goes for Varnish
[12] Needle in a haystack: efficient storage of billions of photos
[13] Scaling the Messages Application Back End
[14] The Underlying Technology of Messages
[15] The Underlying Technology of Messages Tech Talk
[16] Facebook’s typeahead search architecture
[17] Facebook Chat
[18] Who has the most Web Servers?
[19] Building Efficient Data Centers with the Open Compute Project
[20] Open Compute Project
[21] Facebook’s architecture presentation at Devoxx 2010
[22] Scaling Facebook to 500 millions users and beyond

原文链接： What is Facebook’s architecture?（译者/Vera 责编/钱曙光）