在每一次的热搜冲击下，新浪微博的能力也越来越全强。
从 2014 年开始，新浪微博做单机容器化和在线 Docker 集群。2015 年，基于 Docker 的思维做弹性调度，服务发现与私有云建设。
2016 年，开始做混合云的部署，当下在做混合云与机器学习的支持，同时混合云 DCP 技术进行开源 OpenDCP。
如图为微博的dcp架构（此图来自原文）
当流量来临时，主机层通过私有云和公有云的 SDK 进行主机的创建，之后做初始化达到快速上线的目的。初始化主要做运维环境和 Docker 环境的安装。
初始化之后，编程可运行 Docker 环境，在经过容器调度和服务编排之后，会自动被服务发现模块引入流量，进行上线。
什么是共享池？就是在私有云内部，不同的业务方，在不同的时间内，资源利用率会有所差别，把资源利用率低的共享到共享池，提供给资源利用率高的服务池进行使用。
DCP 大规模集群扩容方式有私有云弹性扩容、公有云弹性扩容和两者同时弹性扩容。
混合云 DCP 设计的核心思想是如何解决设备从哪里来的问题，当设备到位，如何进行一体化扩容，来快速应对峰值流量。
后来运用单机部署的方案计划：运用 Docker 做统一化部署，把代码、运维组件、监控组件等全部封装到容器中，这样一来，就打通了差异化，不管是 Openstack、还是阿里云机器都可直接使用。这里遇到一个很大的问题，就是镜像仓库。假设一个镜像是 1G，如果十分钟之内扩容 1000 台，那就是 1000G 都需要做镜像拉取。但任何一个分布式存储或镜像仓库都无法满足。微博通过镜像分层服务、优化带宽等方法来应对。
再后来就是dockerRedistry，根据多次大规模扩容经验来看，做镜像分层之后仓库还是扛不住，带宽是瓶颈。故构建私有 RegistryHub，在内网和阿里云分别搭建镜像缓存 Mirror。
如，阿里云端用户进行扩容时，Docker Client 就可以直接拉取镜像，而不用穿过内网的 IDC。同时，内网和阿里云的镜像缓存 Mirror 都支持分布式存储。
随着信息量的增大，面对 Reload 损耗的问题，开源解决方案大多利用 Nginx 的 Reload 机制。但在请求量方面，普通 Reload 会导致吞吐量下降 10%。微博的应对方案是 nginx-upsync-module，当 Docker 启动之后，支持基于 Consul 的自动服务发现。同时 Core-module 模块会从配置中心把 Docker 节点自动拉入，做平滑 reload。这样一来，可减少扩容时性能的波动。
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