通過前面兩篇Google的核心技術和Google整體架構猜想，大家應該對Google強大的基礎設施有一定的了解。本篇開始介紹構筑在這強大基礎設施之上的Google App Engine。

Google App Engine的介紹

由于發布S3和EC2這兩個優秀的云服務，使得Amazon已經率先在云計算市場站穩了腳跟，而身為云計算這個浪潮的發起者之一的Google肯定不甘示弱，并在2008年四月份推出了Google App Engine這項PaaS服務，雖然現在無法稱其為一個革命性的產品，但肯定是現在市面上最成熟，并且功能最全面的PaaS平臺。

Google App Engine 提供一整套開發組件來讓用戶輕松地在本地構建和調試網絡應用，之后能讓用戶在Google強大的基礎設施上部署和運行網絡應用程序，并自動根據應用所承受的負載來對應用進行擴展，并免去用戶對應用和服務器等的維護工作。同時提供大量的免費額度和靈活的資費標準。在開發語言方面，現支持Java和 Python這兩種語言，并為這兩種語言提供基本相同的功能和API。

功能

在功能上，主要有六個方面：

• 動態網絡服務，并提供對常用網絡技術的支持，比如SSL等 。
• 持久存儲空間，并支持簡單的查詢和本地事務。
• 能對應用進行自動擴展和負載平衡。
• 一套功能完整的本地開發環境，可以讓用戶在本機上對App Engine進行開發和調試。
• 支持包括Email和用戶認證等多種服務。
• 提供能在指定時間和定期觸發事件的計劃任務和能實現后臺處理的任務隊列。

使用流程

整個使用流程主要包括五個步驟：

• 下載SDK和IDE，并在本地搭建開發環境。
• 在本地對應用進行開發和調試。
• 使用GAE自帶上傳工具來將應用部署到平臺上。
• 在管理界面中啟動這個應用。
• 利用管理界面來監控整個應用的運行狀態和資費。

由于本系列是專注于GAE的實現和設計兩方面，所以不會對GAE的使用有非常深入地介紹，如果希望大家對GAE的使用方面有更深的理解，具體可以參看一下GAE的官方文檔。

Google App Engine的主要組成部分

主要可分為五部分：

• 應用服務器：主要是用于接收來自于外部的Web請求。
• Datastore：主要用于對信息進行持久化，并基于Google著名的BigTable技術。
• 服務：除了必備的應用服務器和Datastore之外，GAE還自帶很多服務來幫助開發者，比如：Memcache，郵件，網頁抓取，任務隊列，XMPP等。
• 管理界面：主要用于管理應用并監控應用的運行狀態，比如，消耗了多少資源，發送了多少郵件和應用運行的日志等。
• 本地開發環境：主要是幫助用戶在本地開發和調試基于GAE的應用，包括用于安全調試的沙盒，SDK和IDE插件等工具。

應用服務器

應用服務器依據其支持語言的不同而有不同的實現。

Python的實現

Python版應用服務器的基礎就是普通的Python 2.5.2版的Runtime，并考慮在在未來版本中添加對Python 3的支持，但是因為Python 3對Python而言，就好比Java2之于Java1，跨度非常大，所以引入Python3的難度很大。在Web技術方面，支持諸如 Django，CherryPy，Pylons和Web2py等Python Web框架，并自帶名為"WSGI"的CGI框架。雖然Python版應用服務器是基于標準的Python Runtime，但是為了安全并更好地適應App Engine的整體架構，對運行在應用服務器內的代碼設置了很多方面的限制，比如不能加載用C編寫Python模塊和無法創建Socket等。

Java的實現

在實現方面，Java版應用服務器和Python版基本一致，也是基于標準的Java Web容器，而且選用了輕量級的Jetty技術，并跑在Java 6上。通過這個Web容器不僅能運行常見的Java Web 技術，包括Servlet，JSP，JSTL和GWT等，而且還能跑大多數常用的Java API（App Engine有一個The JRE Class White List來定義那些Java API能在App Engine的環境中被使用）和一些基于JVM的腳本語言，例如JavaScript，Ruby或Scala等，但同樣無法創建Socket和 Thread，或者對文件進行讀寫，也不支持一些比較高階的API和框架，包括JDBC，JSF，Struts 2，RMI，JAX-RPC和Hibernate等。

Datastore

Datastore提供了一整套強大的分布式數據存儲和查詢服務，并能通過水平擴展來支撐海量的數據。但Datastore并不是傳統的關系型數據庫，它主要以"Entity"的形式存儲數據，一個Entity包括一個Kind（在概念上和數據庫的Table比較類似）和一系列屬性。

Datastore提供強一致性和樂觀（optimistic）同步控制，而在事務方面，則支持本地事務，也就是在只能同一個Entity Group內執行事務。

在接口方面，Python版提供了非常豐富的接口，而且還包括名為GQL的查詢語言，而Java版則提供了標準的JDO和JPA這兩套API。

而且Google已經在今年的Google I/O大會上宣布將在未來的App Engine for Business套件中包含標準的SQL數據庫服務，但現在還不確定這個SQL數據庫的實現方式，是基于開源的MySQL技術，還是基于其私有的實現，這是一個問題。

服務

Memcache

Memcache是大中型網站所備的服務，主要用來在內存中存儲常用的數據，而App Engine也包含了這個服務。有趣的是App Engine的Memcache也是由Brad Fitzpatrick開發。

URL抓取（Fetch）

App Engine的應用可以通過URL抓取這個服務抓取網上的資源，并可以這個服務來與其他主機進行通信。這樣避免了應用在Python和Java環境中無法使用Socket的尷尬。

Email

App Engine應用使用這個服務來利用Gmail的基礎設施來發送電子郵件。

計劃任務（Cron）

計劃服務允許應用在指定時間或按指定間隔執行其設定的任務。這些任務通常稱為Cron job。

圖形

App Engine 提供了使用專用圖像服務來操作圖像數據的功能。圖像服務可以調整圖像大小，旋轉、翻轉和裁剪圖像。它還能夠使用預先定義的算法提升圖片的質量。

用戶認證

App Engine的應用可以依賴Google帳戶系統來驗證用戶。App Engine還將支持OAuth。

XMPP

在App Engine上運行的程序能利用XMPP服務和其他兼容XMPP的IM服務（比如Google Talk）進行通信。

任務隊列（Task Queue）

App Engine應用能通過在一個隊列插入任務（以Web Hook的形式）來實現后臺處理，而且App Engine會根據調度方面的設置來安排這個隊列里面的任務執行。

Blobstore

因為Datastore最多支持存儲1MB大小的數據對象，所以App Engine推出了Blobstore服務來存儲和調用那些大于1MB但小于2G的二進制數據對象。

Mapper

Mapper可以認為就是"Map Reduce"中的Map，也就是能通過Mapper API對大規模的數據進行平行的處理，這些數據可以存儲在Datastore或者Blobstore，但這個功能還處于內部開發階段。

Channel

其實Channel就是我們常說的"Comet"，通過Channel API能讓應用將內容直接推至用戶的瀏覽器，而不需常見的輪詢。

除了Java版的Memcache，Email和URL抓取都是采用標準的API之外，其他服務無論是Java版還是Python版，其API都是私有的，但是提供了豐富和細致的文檔來幫助用戶使用。

管理界面

用了讓用戶更好地管理應用，Google提供了一整套完善的管理界面，地址是http://appengine.google.com/ ，而且只需用戶的Google帳戶就能登錄和使用。下圖為其截屏：

????????????????????????????????????????????? 圖1. 管理界面（點擊看大圖）

使用這個管理界面可執行許多操作，包括創建新的應用程序，為這個應用設置域名，查看與訪問數據和錯誤相關的日志，觀察主要資源的使用狀況。

本地開發環境

為了安全起見，本地開發環境采用了沙箱（Sandbox）模式，基本上和上面提到的應用服務器的限制差不多，比如無法創建Socket和 Thread，也無法對文件進行讀寫。Python版App Engine SDK是以普通的應用程序的形式發布，本地需要安裝相應的Python Runtime，通過命令行方式啟動Python版的Sandbox，同時也可以在安裝有PyDev插件的Eclipse上啟動。Java版App Engine SDK是以Eclispe Plugin形式發布，只要用戶在他的Eclipse上安裝這個Plugin，用戶就能啟動本地Java沙箱來開發和調試應用。

編程模型

因為App Engine主要為了支撐Web應用而存在，所以Web層編程模型對于App Engine也是最關鍵的。App Engine主要使用的Web模型是CGI，CGI全稱為"Common Gateway Interface"，它的意思非常簡單，就是收到一個請求，起一個進程或者線程來處理這個請求，當處理結束后這個進程或者線程自動關閉，之后是不斷地重復這個流程。由于CGI這種方式每次處理的時候，都要重新起一個新的進程或者線程，可以說在資源消耗方面還是很厲害的，雖然有線程池（Thread Pool）這樣的優化技術。但是由于CGI在架構上的簡單性使其成為GAE首選的編程模型，同時由于CGI支持無狀態模式，所以也在伸縮性方面非常有優勢。而且App Engine的兩個語言版本都自帶一個CGI框架：在Python平臺為WSGI。在Java平臺則為經典的Servlet。最近，由于App Engine引入了計劃任務和任務隊列這兩個特性，所以App Engine已經支持計劃任務和后臺進程這兩種編程模型。

限制和資費

首先，談一下App Engine的使用限制，具體請看下表：

類別	限制
每個開發者所擁有的項目	10個
每個項目的文件數	1000個
每個項目代碼的大小	150MB
每個請求最多執行時間	30秒
Blobstore（二進制存儲）的大小	1GB
HTTP Response的大小	10MB
Datastore中每個對象的大小	1MB

表1. App Engine的使用限制

雖然這些限制對開發者是一種障礙，但對App Engine這樣的多租戶環境而且卻是非常重要的，因為如果一個租戶的應用消耗過多的資源的話，將會影響到在臨近應用的正常使用，而App Engine上面這些限制就是為了是運行在其平臺上面應用能安全地運行著想，避免了一個吞噬資源或惡性的應用影響到臨近應用的情況。除了安全的方面考慮之后，還有伸縮的原因，也就是說，當一個應用的所占空間（footprint）處于比較低的狀態，比如少于1000個文件和大小低于150MB等，那么能夠非常方便地通過復制應用來實現伸縮。

接著，談一下資費情況，App Engine的資費情況主要有兩個特點：其一是免費額度高，現有免費的額度能支撐一個中型網站的運行，且不需付任何費用。其二是資費項目非常細粒度，普通 IaaS服務資費，主要就是CPU，內存，硬盤和網絡帶寬這四項，而App Engine則除了常見的CPU和網絡帶寬這兩項之外，還包括很多應用級別的項目，比如：Datastore API和郵件API的調用次數等。具體資費的機制是這樣的：如果用戶的應用每天消費的各種資源都低于這個額度，那們用戶無需支付任何費用，但是當免費額度被超過的時候，用戶就需要為超過的部分付費。因為App Engine整套資費標準比較復雜，所以在這里就主要介紹一下它的免費額度，具體請看下表：

類型	數量（每天）
郵件API調用	7000次
傳出（outbound）帶寬	10G
傳入（inbound）帶寬	10G
CPU時間	46個小時
HTTP請求	130萬次
Datastore API	1000萬次
存儲的數據	1G
URL抓取的API	657千次

表2. App Engine的免費額度表

從上面免費額度來看，除了存儲數據的容量外，其它都是非常強大的。

我們還介紹過以下網站的架構信息：MySpace架構，Facebook架構，Yupoo網站架構，Amazon網站架構，Twitter網站架構，優酷網站架構

好了，關于Google App Engine就先介紹到這里了，下一篇我們將介紹Google App Engine的具體架構。感謝吳朱華，原文來自：dbanotes。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Google App Engine技术架构之Google App Engine的简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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