来源 ：http://www.quora.com/What-is-Facebooks-architecture （由Micha?l Figuière回答）
根据我现有的阅读和谈话，我所理解的今天Facebook的架构如下：
Web 前端是由 PHP 写的。Facebook 的 HipHop [1] 会把PHP转成 C++ 并用 g++编译，这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能。
业务逻辑以Service的形式存在，其使用Thrift [2]。这些Service根据需求的不同由PHP，C++或Java实现（也可以用到了其它的一些语言……）
用Java写的Services没有用到任何一个企业级的应用服务器，但用到了Facebook自己的定制的应用服务器。看上去好像是重新发明轮 子，但是这些Services只被暴露给Thrift使用（绝大所数是这样），Tomcat太重量级了，即使是Jetty也可能太过了点，其附加值对 Facebook所需要的没有意义。
持久化由MySQL, Memcached [3], Facebook 的 Cassandra [4], Hadoop 的 HBase [5] 完成。Memcached 使用了MySQL的内存Cache。Facebook 工程师承认他们的Cassandra 使用正在减少，因为他们更喜欢HBase，因为它的更简单的一致性模型，以到其MapReduce能力。
离线处理使用Hadoop 和 Hive。
日志，点击，feeds数据使用Scribe [6]，把其聚合并存在 HDFS，其使用Scribe-HDFS [7]，因而允许使用MapReduce进行扩展分析。
BigPipe [8] 是他们的定制技术，用来加速页面显示。
Varnish Cache [9]用作HTTP代理。他们用这个的原因是高速和有效率。 [10].
用来搞定用户上传的十亿张照片的存储，其由Haystack处理，Facebook自己开发了一个Ad-Hoc存储方案，其主要做了一些低层优化和“仅追加”写技术 [11].
Facebook Messages 使用了自己的架构，其明显地构建在了一个动态集群的基础架构上。业务逻辑和持久化被封装在一个所谓的’Cell’。每个‘Cell’都处理一部分用户，新 的‘Cell’可以因为访问热度被添加[12]。 持久化归档使用HBase [13]。
Facebook Messages 的搜索引擎由存储在HBase中的一个倒置索引的构建。 [14]
Facebook 搜索引擎实现细节据我所知目前是未知状态。
Typeahead 搜索使用了一个定制的存储和检索逻辑。 [15]
Chat 基于一个Epoll 服务器，这个服务器由Erlang 开发，由Thrift存取 [16]
关于那些供给给上述组件的资源，下面是一些信息和数量，但是有一些是未知的：
Facebook估计有超过60,000 台服务器[16]。他们最新的数据中心在俄勒冈州的Prineville，其基于完全自定设计的硬件[17] 那是最近才公开的 Open Compute 项目[18]。
300 TB 的数据存在 Memcached 中处理 [19]
他们的Hadoop 和 Hive 集群由3000 服务器组成，每台服务器有8个核，32GB的内存，12TB的硬盘，全部有2万4千个CPU的核，96TB内存和36PB的硬盘。 [20]
每天有1000亿的点击量，500亿张照片， 3 万亿个对象被 Cache，每天130TB的日志（2010年7月的数据） [21]
参考引用
[1] _HipHop for PHP_ : <http://developers.facebook.com/blog/post/358>
[2] _Thrift_ : <http://thrift.apache.org/>
[3] _Memcached_ : <http://memcached.org/>
[4] _Cassandra_ : <http://cassandra.apache.org/>
[5] _HBase_ : <http://hbase.apache.org/>
[6] _Scribe_ : <https://github.com/facebook/scribe>
[7] _Scribe-HDFS_ : <http://hadoopblog.blogspot.com/2009/06/hdfs-scribe-integration.html>
[8] _BigPipe_ : <http://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/bigpipe-pipelining-web-pages-for-high-performance/389414033919>
[9] _Varnish Cache_ : <http://www.varnish-cache.org/>
[10] _Facebook goes for Varnish_ : <http://www.varnish-software.com/customers/facebook>
[11] _Needle in a haystack_ : efficient storage of billions of photos: <http://www.facebook.com/note.php?note_id=76191543919>
[12] _Scaling the Messages Application Back End_ : <http://www.facebook.com/note.php?note_id=10150148835363920>
[13] _The Underlying Technology of Messages_ : <https://www.facebook.com/note.php?note_id=454991608919>
[14] _The Underlying Technology of Messages Tech Talk_ : <http://www.facebook.com/video/video.php?v=690851516105>
[15] _Facebook’s typeahead search architecture_ : <http://www.facebook.com/video/video.php?v=432864835468>
[16] _Facebook Chat_ : <http://www.facebook.com/note.php?note_id=14218138919>
[17] _Who has the most Web Servers?_ : <http://www.datacenterknowledge.com/archives/2009/05/14/whos-got-the-most-web-servers/>
[18] B _uilding Efficient Data Centers with the Open Compute Project_ : <http://www.facebook.com/note.php?note_id=10150144039563920>
[19] _Open Compute Project_ : <http://opencompute.org/>
[20] _Facebook’s architecture presentation at Devoxx 2010_ : [http://www.devoxx.com](http://www.devoxx.com/)
[21] _Scaling Facebook to 500 millions users and beyond_ : <http://www.facebook.com/note.php?note_id=409881258919>