魅族应用商店作为国内最早的应用分发平台，国内首创了许多新业务模式，比较典型的有应用内付费。但受限于其早期的封闭生态，发展速度缓慢，这并不影响魅族人对技术架构的追寻与探索。
【作者简介】
胡成元·魅族Flyme互联网架构师
胡成元，魅族Flyme互联网架构师。2011年加入魅族， 一直致力于移动应用架构研发，提升产品体验和研发效率， 目前主要负责魅族应用商店的研发架构工作。
服务化框架
平台早期，规模小、结构简单，职责多、关系复杂、变更影响大、扩展难。伴随公司互联网转型，用户规模高速增长，原有架构完全无法很好的服务大规模的Flyme用户。
应用分发平台主要解决两个问题，一是如何让Flyme用户方便快捷的找到自己需要的应用；另一个是如何帮助开发者简单迅速的将应用推广给Flyme用户。基于这两个基本需求，我们把业务逻辑模块化，单元化。拆分出了应用管理、应用展示（榜单）、应用推荐（个性化推荐）、应用搜索等多个服务。
服务分为两类，一类是基础服务，该类型服务不依赖其他服务，业务逻辑简单，仅提供基础业务逻辑，例如应用详情服务。另一类是聚合服务，该类聚合多个基础服务，形成相对复杂的业务逻辑，例如应用搜索服务。
服务间采用自研的Kiev框架通讯，当然也有成型的开源方案（DUBBO）可以选择。Kiev底层通讯基于Netty网络框架，序列化支持协议支持Hessian、Protobuffer等，通讯协议支持TCP、UDP等。框架基于ZK(ZooKeeper)实现了High Availability与Load Balance策略。服务调用时会采样生成详细的调用链，收集产生丰富的服务状态数据（Response Time,QPS），为服务治理提供了详实有力数据支撑。
接口规范
接口众多、形式多样，管理维护成本搞，为了规范开发流程、便于问题跟踪定位，我们制定了统一的接口规范。例如接口采用RESTful风格，统一的接口返回形式，约定每个业务层的错误编码，每个错误编码还会携带可选的错误提示，方便问题跟踪。
安全性也是平台不可忽略的一个关键点，基于通用型的原则，我们采用了业界通用OAuth协议来保障接口安全。为了应对异常流量对系统造成的冲击，我们给接口层添加了流量控制功能。
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分布式缓存
平台早期，分发接口采用DB+本地缓存的方式提供数据，这种模式DB压力大、接口吞吐量小、本地缓存更新不及时。为了解决这些问题，我们引入的分布式缓存Redis。业务接口数据全部被缓存到Redis集群，缓存数据由定时任务主动刷新，零穿透，缓存即存储、存储即缓存。依托Redis的高性能极大的提高了系统吞吐量。Redis集群先按业务场景做垂直切分、再根据数据量做水平分片。业务通过代理（Twemproxy）连接所有分片。 Redis集群基于ZK实现High Availability，基于定制化脚本实现线上自动扩容，这样既保障了缓存集群的高可用性，又满足了集群容量自动扩充的需求。
MySQL水平分片
随着用户规模增长，单库单表已无法满足业务需求，为此我们将数据量大的用户数据横向拆分出多个数据库。为了降低运维成本，我们采用了单实例多数据库的部署模式。业务层通过分库路由组件透明的访问数据库。当单实例多数据库的模式无法支撑当前业务需求时，通过更新路由规则就可以平滑的完成DB扩容。
水平分层、垂直拓展
如下图所示。横向、典型的三层架构。纵向、以业务为驱动，积累沉淀了众多技术规范、基础组件，丰富完善了全栈业务监控。依托完善的监控体系，衍生出了相应的服务治理机制。
消息队列（MetaQ）
消息队列是分布式应用间交换信息的一种技术。为了解耦核心业务及辅助业务。我们引入消息队列，将搜索团队、大数据团队需要的业务数据定期全量同步，实时增量更新。既隔离了业务间的强耦合，又保障了数据的及时性。
多机房部署
当业务规模增长到一定规模后，机房的网络、带块、机架等相关资源都会成为瓶颈。所有的鸡蛋放在一个篮子里，对产品来说也是一个巨大的风险点。为此我们陆续引进了主备机房、双活机房、多地多中心的部署结构。为了动态调度机房间流量，保障用户就近访问，故障无缝切换，我们上线了GSLB(Global Server Load Balance)。
下载防劫持
HTTP劫持是指网页或文件在网络节点间传输时，信息被篡改替换的网络攻击行为。近来国内各大应用分发平台都有不同的程度的应用下载被劫持现象，我们也难置身事外，为此，我们上线文件下载防劫持方案。
如下图所示。平台客户端在下载应用前后根据应用分发时携带的应用信息校验应用文件（APK）的合法性，如果文件校验成功，直接下载并安装应用，否则更换为HTTPS通道继续下载应用。为防止CDN与源站的网络被劫持，CDN回原前后也会校验文件信息。无论劫持动作是否成功修复，客户端均会上报操作日志，以便分析改进防劫持功能。
业务在不断发展，架构也随之而演进。魅族人也在不断追寻梦想。
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