也許很多人還不知道，知乎在規模上是僅次于百度貼吧和豆瓣的中文互聯網最大的UGC(用戶生成內容)社區。知乎創業三年來，從0開始，到現在已經有了100多臺服務器。目前知乎的注冊用戶超過了1100萬，每個月有超過8000萬人使用；網站每個月的PV超過2.2億，差不多每秒鐘的動態請求超過2500。

在ArchSummit北京2014大會上，知乎聯合創始人兼 CTO 李申申帶來了知乎創業三年多來的首次全面技術分享。

初期架構選型

在2010年10月真正開始動手做知乎這個產品時，包含李申申在內，最初只有兩位工程師；到2010年12月份上線時，工程師是四個。

知乎的主力開發語言是Python。因為Python簡單且強大，能夠快速上手，開發效率高，而且社區活躍，團隊成員也比較喜歡。

知乎使用的是Tornado框架。因為它支持異步，很適合做實時comet應用，而且簡單輕量，學習成本低，再就是有FriendFeed 的成熟案例，Facebook 的社區支持。知乎的產品有個特性，就是希望跟瀏覽器端建立一個長連接，便于實時推送Feed和通知，所以Tornado比較合適。

最初整個團隊的精力全部放在產品功能的開發上，而其他方面，基本上能節約時間、能省的都用最簡單的方法來解決，當然這在后期也帶來了一些問題。

最初的想法是用云主機，節省成本。知乎的第一臺服務器是512MB內存的Linode主機。但是網站上線后，內測受歡迎程度超出預期，很多用戶反饋網站很慢?？鐕W絡延遲比想象的要大，特別是國內的網絡不均衡，全國各地用戶訪問的情況都不太一樣。這個問題，再加上當時要做域名備案，知乎又回到了自己買機器找機房的老路上。

買了機器、找了機房之后又遇到了新的問題，服務經常宕掉。當時服務商的機器內存總是出問題，動不動就重啟。終于有一次機器宕掉起不來了，這時知乎就做了Web和數據庫的高可用。創業就是這樣一個情況，永遠不知道明早醒來的時候會面臨什么樣的問題。

這是當時那個階段的架構圖，Web和數據庫都做了主從。當時的圖片服務托管在又拍云上。 除了主從，為了性能更好還做了讀寫分離。為解決同步問題，又添加了一個服務器來跑離線腳本，避免對線上服務造成響應延遲。另外，為改進內網的吞吐量延遲， 還更換了設備，使整個內網的吞吐量翻了20倍。

在2011年上半年時，知乎對Redis已經很依賴。除了最開始的隊列、搜索在用，后來像Cache也開始使用，單機存儲成為瓶頸，所以引入了分片，同時做了一致性。

知乎團隊是一個很相信工具的團隊，相信工具可以提升效率。工具其實是一個過程，工具并沒有所謂的最好的工具，只有最適合的工具。而且它是在整個過程中，隨著整個狀態的變化、環境的變化在不斷發生變化的。知乎自己開發或使用過的工具包括Profiling（函數級追蹤請求，分析調優）、Werkzeug（方便調試的工具）、Puppet（配置管理）和Shipit（一鍵上線或回滾）等。

日志系統

知乎最初是邀請制的，2011年下半年，知乎上線了申請注冊，沒有邀請碼的用戶也可以通過填寫一些資料申請注冊知乎。用戶量又上了一個臺階，這時就有了一些發廣告的賬戶，需要掃除廣告。日志系統的需求提上日程。

這個日志系統必須支持分布式收集、集中存儲、實時、可訂閱和簡單等特性。當時調研了一些開源系統，比如Scribe總體不錯，但是不支持訂閱。Kafka是Scala開發的，但是團隊在Scala方面積累較少，Flume也是類似，而且比較重。所以開發團隊選擇了自己開發一個日志系統——Kids（Kids Is Data Stream）。顧名思義，Kids是用來匯集各種數據流的。

Kids參考了Scribe的思路。Kdis在每臺服務器上可以配置成Agent或 Server。Agent直接接受來自應用的消息，把消息匯集之后，可以打給下一個Agent或者直接打給中心Server。訂閱日志時，可以從 Server上獲取，也可以從中心節點的一些Agent上獲取。

具體細節如下圖所示：

知乎還基于Kids做了一個Web小工具（Kids Explorer），支持實時看線上日志，現在已經成為調試線上問題最主要的工具。

Kids已經開源，放到了Github上。

事件驅動的架構

知乎這個產品有一個特點，最早在添加一個答案后，后續的操作其實只有更新通知、更新動 態。但是隨著整個功能的增加，又多出了一些更新索引、更新計數、內容審查等操作，后續操作五花八門。如果按照傳統方式，維護邏輯會越來越龐大，維護性也會 非常差。這種場景很適合事件驅動方式，所以開發團隊對整個架構做了調整，做了事件驅動的架構。

這時首先需要的是一個消息隊列，它應該可以獲取到各種各樣的事件，而且對一致性有很高的 要求。針對這個需求，知乎開發了一個叫Sink的小工具。它拿到消息后，先做本地的保存、持久化，然后再把消息分發出去。如果那臺機器掛掉了，重啟時可以 完整恢復，確保消息不會丟失。然后它通過Miller開發框架，把消息放到任務隊列。Sink更像是串行消息訂閱服務，但任務需要并行化處理， Beanstalkd就派上了用場，由其對任務進行全周期管理。架構如下圖所示：

舉例而言，如果現在有用戶回答了問題，首先系統會把問題寫到MySQL里面，把消息塞到Sink，然后把問題返回給用戶。Sink通過Miller把任務發給 Beanstalkd，Worker自己可以找到任務并處理。

最開始上線時，每秒鐘有10個消息，然后有70個任務產生?，F在每秒鐘有100個事件，有1500個任務產生，就是通過現在的事件驅動架構支撐的。

頁面渲染優化

知乎在2013年時每天有上百萬的PV，頁面渲染其實是計算密集型的，另外因為要獲取數據，所以也有IO密集型的特點。這時開發團隊就對頁面進行了組件化，還升級了數據獲取機制。知乎按照整個頁面組件樹的結構，自上而下分層地獲取數據，當上 層的數據已經獲取了，下層的數據就不需要再下去了，有幾層基本上就有幾次數據獲取。

結合這個思路，知乎自己做了一套模板渲染開發框架——ZhihuNode。

經歷了一系列改進之后，頁面的性能大幅度提升。問題頁面從500ms 減少到150ms，Feed頁面從1s減少到600ms。

面向服務的架構（SOA）

隨著知乎的功能越來越龐雜，整個系統也越來越大。知乎是怎么做的服務化呢？

首先需要一個最基本的RPC框架，RPC框架也經歷了好幾版演進。

第一版是Wish，它是一個嚴格定義序列化的模型。傳輸層用到了STP，這是自己寫的很 簡單的傳輸協議，跑在TCP上。一開始用的還不錯，因為一開始只寫了一兩個服務。但是隨著服務增多，一些問題開始出現，首先是 ProtocolBuffer會 生成一些描述代碼，很冗長，放到整個庫里顯得很丑陋。另外嚴格的定義使其不便使用。這時有位工程師開發了新的RPC框架——Snow。它使用簡單的 JSON做數據序列化。但是松散的數據定義面對的問題是，比如說服務要去升級，要改寫數據結構，很難知道有哪幾個服務在使用，也很難通知它們，往往錯誤就 發生了。于是又出了第三個RPC框架，寫RPC框架的工程師，希望結合前面兩個框架的特點，首先保持Snow簡單，其次需要相對嚴格的序列化協議。這一版 本引入了 Apache Avro。同時加入了特別的機制，在傳輸層和序列化協議這一層都做成了可插拔的方式，既可以用JSON，也可以用Avro，傳輸層可以用STP，也可以用 二進制協議。

再就是搭了一個服務注冊發現，只需要簡單的定義服務的名字就可以找到服務在哪臺機器上。同時，知乎也有相應的調優的工具，基于Zipkin開發了自己的 Tracing系統。

按照調用關系，知乎的服務分成了3層：聚合層、內容層和基礎層。按屬性又可以分成3類：數據服務、邏輯服務和通道服務。數據服務主要是一些要做特殊數據類型的存儲，比如圖片服務。邏輯服務更多的是CPU密集、計算密集的操作，比如答案格式的定義、解析等。通道服務的特點是沒有存儲，更多是做一個轉發，比如說Sink。

這是引入服務化之后整體的架構。

產品服務

知乎首頁，大致有四個功能區。在左側，是“最新動態”，大約占到首頁70%版面，主要呈現用戶所關注人的最新提問及回答等信息。用戶在這一版塊，除了查看最新問題及回答之外，也

可以通過“設置”、“關注問題”、“添加評論”“分享”、“感謝”和“收藏”等功能參與到自己感興趣的問題中。如利用“設置”功能，用戶可以選擇屏蔽話題。在所關注用戶關注問題下，也可以對該問題添加關注、添加評論等行為。

在首頁右上方版面，是用戶在知乎網相關行為管理信息。有“我的草稿”、“我的收藏”、“所有問題”、“我關注的問題”和“邀請我回答的問題”。 在右側中間位置，是網外邀請功能——“邀請好友加入知乎”。在這個版塊中，用戶可以通過電子郵件和新浪微博邀請自己朋友加入到知乎社區中。 在右側中下方，為用戶關注或感興趣話題或用戶推薦板塊。話題和用戶推薦上，知乎運營方一方面可能根據用戶關注話題信息匯總，一方面可能通過用戶在知乎網絡相關行為數據記錄統計，達到相當準確推薦和匯總。同時，尤為一提的是，右下方的“話題廣場”板塊中，知乎網將所有話題分類標簽呈現，為用戶除搜索和導航之外，有一種不錯的獲取信息方式。

知乎話題頁，可以分為兩個板塊，如圖2所示，一個是“話題動態”，一個是“常去話題”。在左側為“話題動態”信息，占到版面大約70%。在這一板塊中，用戶可以對所關注話題下問題（按時間順序呈現）點擊查看，也可以對所關注話題進行“固定”和“取消關注”操作。

在右下方，是“常去話題”版面。在這一版面中，用戶可以了解到所關注話題具體諸如子話題、關注人數和動態等信息。

知乎通知頁，可以分為四個版面，如圖3所示。左側“全部通知”為用戶關注問題為其他用戶回答信息（按時間先后順序呈現）。右側，用戶行為數據匯總、“邀請好友加入知乎”、話題及話題推薦版面等，和首頁介紹一樣，這里不再贅述。

知乎個人主頁大致分為5個版面：“個人資料”、“個人回答”、“個人主頁”、“搜索用戶問題和答案”、“關注人和被關注信息”和“關注話題”。具體如圖4所示。

在“個人資料”版面，用戶可以通過點擊“查看詳細資料”查看用戶“個人成就”（包括獲得“贊同”數量、“感謝”數量、“收藏”數量和“分享”數量）、“職業經歷“、”居住信息“、”教育經歷“、”擅長技能“5個方面信息。如果是知乎用戶，可以通過點擊”編輯我的資料“完善以上5個方面信息。

左下方，為“個人回答“版面，是用戶對相關問題回答信息（按照贊同數量降序排列或按照回答時間順序由近到遠排列）。以上”個人資料“和”個人回答“兩個版面能占到整個70%位置。

在右上方，為“個人主頁“版面，是對知乎最新動態，用戶提的問題、回答、收藏和日志信息匯總。

右側中間位置，是一個搜索框。用戶可以通過這個搜索框查詢具體用戶的問題和回答內容。

右側中下方，分別是用戶個人關注人或被關注和關注話題信息。用戶可以通過點擊相關圖標，一鍵連接具體板塊中。

知乎問題頁面——是知乎最主要的頁面。在這里用戶可以了解、編輯、回答具體問題和信息，

知乎這一版面，按照功能大致可以分為六個部分，即“問題回答”、“關注功能”、“邀請功能”、“相關問題鏈接”、“分享功能”和“問題狀態”。

在左側位置，為“問題回答”版面，占到這一板塊大約70%位置。在這一板塊的版面中，用戶可以對相關問題進行修改、評論、舉報和管理投票。 用戶可以對自己覺得不合適問題、問題標簽和問題補充進行修改。同時，如果發現不合適或自己感興趣問題，用戶也可以評論或舉報。在問題回答上，用戶可以按照相當適合自己方式對問題回答進

行排序操作（知乎提供按投票排序、按時間排序和按用戶關注人顯示三種內容呈現方式）。

除此，值得一提的是每個回答左側有分別代表贊同和反對一上一下兩個三角形，如圖6所示。用戶可以根據自己知識理解角度或興趣對問題回答進行個性化管理。

在這一板塊右側，由上到下首先是“關注”功能。這一功能板塊中，用戶可以對問題進行關注，這有點像新浪微博關注功能，不同的是，知乎關注主要針對具體問題，而新浪微博主要針對具體用戶。

右側再向下，是“邀請別人回答問題”版面。這和前面“知乎首頁”和“知乎通知”板塊介紹功能一樣，這里不再贅述。

再向下，是與問題相關各個問題。這也是大多數網站系統推薦方式的一種。雖然這一種推薦方式在技術和經驗上相對比較成熟，但效果上并不是達到毫無挑剔程度。知乎在問題相關問題鏈接方面，主要是針對具體問題特點，通過相應算法進行機器推薦，并沒有做到針對不同用戶愛好個性推薦效果(這也是未來互聯網發展趨勢，電子商務平臺更為關注這一技術)。

再向下，便是問題分享功能。用戶可以將知乎問題通過“微博“和”郵件“進行站外分享和通過“站內私信”進行站內分享。

在右側最下方位置，便是問題狀態。在這一版面中，用戶可以了解問題最近活動發生時間，被瀏覽次數、相關話題關注者人數和該問題關注人數信息。

用戶體驗

1、 準確地講，知乎更像一個論壇：用戶圍繞著某一感興趣的話題進行相關的討論，同時你可以關注和你興趣一致的人。對于概念性的解釋，網絡百科幾乎涵蓋了你所有的疑問；但是對于發散思維的整合，卻是知乎的一大特色。知乎鼓勵在問答過程中進行討論，以拓寬問題的發散性。鼓勵答案的非針對性，鼓勵答案的Wiki可參考性。

2、比論壇更加具有排他性，在知乎的每一個注冊用戶都有一個PR（Person Rank），你的每一個操作都將直接影響你個人的PR 值。在回答的時候，答案順序按贊同票數排序，贊同票數相同的情況下按個人PR值排序，同時隱藏被認為無效的答案。這在一定程度上過濾了相當的垃圾信息。

3、知乎曾經堅持嚴格的邀請制度，一來是為了確保用戶準實名身份的真實性，二來避免產生過多的垃圾信息。準實名可以方便用戶有的放矢的向你感興趣的人提出疑問，這是當初韓寒流產的《獨唱團》中有一個相當有意思的欄目，“所有人問所有人”，換句話說，這就是現實版的知乎。同時，知乎嚴格的邀請制度也使知乎籠罩著濃郁的嚴謹氛圍，以keso為代表，不言則已，一言服人。

自2013年3月起，知乎向公眾開放注冊。

4、以信用為基礎的SNS關系?？赡軉渭冏鳛镾NS與問答的整合，國內人人網應該更能快速發展；但是正如前文所說，嚴格的邀請制度，排斥了相當一部分無效信息；如果人人網亦推出社會化問答，那必然會整合你原先的好友，而這部分好友顯然不可能都是對你的關注點感興趣的人。這也幾乎否定了任何大型互聯網公司進軍Quora類問答的可能性。

因為大型互聯網公司受眾普遍廣泛，而Quora類問答并不是單純以人氣為基礎的，而是價值信息比（價值信息/總信息量），也就是精英信息產生量。

不過千橡旗下低調推出經緯網，作為垂直SNS聚集了相當數目的職業人，倘若千橡以此為契合點，整合類Quora問答，還是相當有潛力的。

5、與Quora相比，知乎以藍色為基調。相比與Quora，知乎功能還是有待完善，比如某一話題下最佳話題。

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