设计 Mint.com

1. 梳理 User Case 和 约束

Use cases

作用域内的Use Case
  1. User 连接到 financial account
  2. Service 从 Account 中提取 transactions
    • 日常 Update
    • 整理 transaction
      • 所有的手动目录由 User 覆盖
      • 没有自动化的重排机制
        · - 通过目录分析月消费
  3. Service 推荐 budget
    • 允许 user 去手动设置 budget
    • 没有自动化的 重组目录
  4. Service 有高可用
作用域外
  1. Service 执行额外的日志记录和分析

约束和假设

状态假设
  1. 每个 Transaction 的尺寸
  • user_id - 8 bytes
  • created_at - 5 bytes
  • seller - 32 bytes
  • amount - 5 bytes
  • Total: ~50 bytes
  1. 每个月有250GB的新transaction内容
  • 每个transaction 50 bytes * 50 亿 transaction / 月
  • 每三年有9 TB 的新 transaction 内容
  • 假设最多的是新的 transaction，而不是更新过的已经存在的 transaction
  1. 2000 transaction / s
  2. 200 读请求 / s

方便的转换公式：

  • 每个月有 250万秒
  • 1 request / s = 250 万 request / 月
  • 40 request / s = 1 亿 request / 月
  • 400 request / s = 十亿 request / 月

2. 创建一个High Level设计

描述一个包括所有重要组件的 High Level 设计

High Level Design

3. 设计核心组件

Use Case: User 连接到 financial account
  1. Client 发送一个请求到 Web Server, 作为反向代理运行
  2. Web Server 转发 request 到 Account API 服务器
  3. Account API 服务器更新 SQL 数据库的 accounts 表（伴随着新记录的 account 信息）

accounts 表应该有如下结构：

id int NOT NULL AUTO_INCREMENT
created_at datetime NOT NULL
last_update datetime NOT NULL
account_url varchar(255) NOT NULL
account_login varchar(32) NOT NULL
account_password_hash char(64) NOT NULL
user_id int NOT NULL
PRIMARY KEY(id)
FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES users(id)

我们可以创建一个 index 在 id,user_id 和 created_at 去加速查询（登录时间代替扫描整张表）
，而且保持数据在内存里，从内存里面线性读取1MB数据需要花费 250 微妙，当从 SSD 中读取需要 倍，从磁盘中读取需要 80倍

我们可以使用 public REST API:

$ curl -X POST --data '{ "user_id": "foo", "account_url": "bar", \
    "account_login": "baz", "account_password": "qux" }' \
    https://mint.com/api/v1/account
Use Case: Service从账户获取transaction

我们想从账户中提取信息在如下的 case:

  • User 第一个 link Account
  • User 手动刷新 Account
  • 对于过去 30 天内一直处于活动状态的用户，每天自动生成

Data Flow:

  1. Client 发送一个 reuqest 给 Web Server
  2. Web Server 转发 请求到 Accounts API Server
  3. Account API service 放一个 job在 Queue里面，比如 Amazon SQS 和 Rabbit MQ
  • 提取 transaction 会需要一段时间，我们可能想要使用 queue 去异步的操作，尽管这会需要额外的复杂度
  1. Transaction Extraction Service 做如下的事：
  • 针对给定财政机构的账户，从 Queue 中拉取数据，并且提取 transaction，存储结果作为二进制文件进 Object Store
  • 使用 Category Service 去组织每个 transaction
  • 通过目录 使用 Budget Service 去计算每个月的花费
    • Budget Service使用Notification Service去让 User 知道他们是否靠近或超预算
  • 更新 SQL Database 里的 transactions 表伴随着格式化的 transaction
  • 更新 SQL Database 里的 monthly_spending table 的月均消费
  • 提示 User 交易已经通过Notification Service完成
    • 使用一个 Queue(not pictured) 去异步的发送 notifications

transactions Table 应该有以下的结构：

id int NOT NULL AUTO_INCREMENT
created_at datetime NOT NULL
seller varchar(32) NOT NULL
amount decimal NOT NULL
user_id int NOT NULL
PRIMARY KEY(id)
FOREIGN KEY(user_id) references users(id)

我们会创建一个 index 在 id,user_idm和 created_at

monthly_spending 表会有如下的结构：

id int NOT NULL AUTO_INCREMENT
month_year date NOT NULL
category varchar(32)
amount decimal NOT NULL
user_id int NOT NULL
PRIMARY KEY(id)
FOREIGN KEU(user_id) REFERENCES users(id)

我们将创建一个 index 在 id 和 user_id

Category Service

我们可以寻找一个 seller-to-category 目录，伴随着最流行的 sellers. 如果我们预估 50000 sellers 和评估每个 entry 会花费少于 255 bytes. 这个目录将只是需要 12 MB 的内存

class DefaultCategories(Enum):

    HOUSING = 0
    FOOD = 1
    GAS = 2
    SHOPPING = 3
    ...

seller_category_map = {}
seller_category_map['Exxon'] = DefaultCategories.GAS
seller_category_map['Target'] = DefaultCategories.SHOPPING

对于没有初始化寻找到的 map, 我们可以使用众包 effort， 通过评估手动目录股改我们的 User提供的数据。我们可以使用一个 heap 去快速的查找顶级手动覆盖每个 seller 在 O(1)时间内。

class Categorizer(object):

    def __init__(self, seller_category_map, seller_category_crowd_overrides_map):
        self.seller_category_map = seller_category_map
        self.seller_category_crowd_overrides_map = \
            seller_category_crowd_overrides_map

    def categorize(self, transaction):
        if transaction.seller in self.seller_category_map:
            return self.seller_category_map[transaction.seller]
        elif transaction.seller in self.seller_category_crowd_overrides_map:
            self.seller_category_map[transaction.seller] = \
                self.seller_category_crowd_overrides_map[transaction.seller].peek_min()
            return self.seller_category_map[transaction.seller]
        return None

Transaction 实现：

class Transaction(object):

    def __init__(self, created_at, seller, amount):
        self.created_at = created_at
        self.seller = seller
        self.amount = amount
Use Case: Service 推荐 budget

我们可以使用普遍的 budget 模板，用来分配目录总数基于income tiers. 使用这种方法，我们将不会存储 1 亿 budget 作为约束，只有这些被 User 覆盖掉，如果一个 user 覆盖掉一个 bug=dget 目录。 我们可以存储这个 覆盖量 在 表 budget_overrides

class Budget(object):

    def __init__(self, income):
        self.income = income
        self.categories_to_budget_map = self.create_budget_template()

    def create_budget_template(self):
        return {
            DefaultCategories.HOUSING: self.income * .4,
            DefaultCategories.FOOD: self.income * .2,
            DefaultCategories.GAS: self.income * .1,
            DefaultCategories.SHOPPING: self.income * .2,
            ...
        }

    def override_category_budget(self, category, amount):
        self.categories_to_budget_map[category] = amount

对于 Budget Service, 我们可以在 transactions 表里面运行 SQL Query去生成 monthly_spending 聚合表， monthly_spendging 表将可能有更少的行数，相比较于 50 亿的 transatcion. 自动 user 典型的有大量的 trasnactions 每个月。

作为一个替代，我们可以运行 MapReduce jobs在二进制的 trasnaction 文件中：

  1. 目录化每个 trasnaction
  2. 通过目录生成月综合消费

在 trasnaction 文件宏进行分析可以显式的减少数据库的负载。
我们可以调用 Budget Service 去重新进行分析User是否更新目录

样例log 文件格式：

user_id timestamp seller amount

MapReduce implementation:

class SpendingByCategory(MRJob):

    def __init__(self, categorizer):
        self.categorizer = categorizer
        self.current_year_month = calc_current_year_month()
        ...

    def calc_current_year_month(self):
        """Return the current year and month."""
        ...

    def extract_year_month(self, timestamp):
        """Return the year and month portions of the timestamp."""
        ...

    def handle_budget_notifications(self, key, total):
        """Call notification API if nearing or exceeded budget."""
        ...

    def mapper(self, _, line):
        """Parse each log line, extract and transform relevant lines.

        Argument line will be of the form:

        user_id   timestamp   seller  amount

        Using the categorizer to convert seller to category,
        emit key value pairs of the form:

        (user_id, 2016-01, shopping), 25
        (user_id, 2016-01, shopping), 100
        (user_id, 2016-01, gas), 50
        """
        user_id, timestamp, seller, amount = line.split('\t')
        category = self.categorizer.categorize(seller)
        period = self.extract_year_month(timestamp)
        if period == self.current_year_month:
            yield (user_id, period, category), amount

    def reducer(self, key, value):
        """Sum values for each key.

        (user_id, 2016-01, shopping), 125
        (user_id, 2016-01, gas), 50
        """
        total = sum(values)
        yield key, sum(values)

4. 扩展设计：

架构优化

高并发架构

我们可以添加一个额外的 Use Case: User 访问 summaries 和 transactions

User 状态，通过目录聚合，而且最近的 trasactions 被放在一个 Memory Cache, 比如 Redis 或者 Memcached.

  1. Client 发送一个读请求到 Web Server
  2. Web Server 转发请求到 Read API Server
  • 静态内容会被存储在 Object Store, 比如 S3, 被 缓存进 CDN
  1. Read API server 会做下面的事情：
  • 为内容Check Memery Cache
    • 如果 url 在内存中，发挥缓存内容
    • 否则
      • 如果 url 在 SQL 数据库中，拉取内容
        • 更新内容进缓存中

我们可以用数据仓库解决方案（如Amazon Redshift或Google BigQuery）创建一个单独的分析数据库，而不是将monthly_spending聚合表保存在SQL数据库中。

我们可能只想在数据库中存储一个月的交易数据，而将剩下的数据存储在数据仓库或对象存储中。像亚马逊S3这样的对象存储可以轻松处理每月250 GB新内容的限制。

为了解决每秒200个平均读取请求（峰值更高），流行内容的流量应由内存缓存而不是数据库处理。内存缓存对于处理分布不均的流量和流量尖峰也很有用。只要SQL读取副本没有因为复制写入而陷入困境，它们应该能够处理缓存缺失。

对于单个SQL写主从模式来说，每秒2000个平均事务写入（峰值更高）可能很难。我们可能需要采用额外的SQL扩展模式

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