从LiveJournal后台发展看 大型网站系统架构以及性能优化方法 - zt》的相关内容

Amoeba for mysql 0.29发布(读写分离、负载均衡、Failover、数据切分)

Amoeba 座落与Client、Database Server(s)之间。 具有负载均衡、高可用性、sql过滤、可承受高并发、读写分离、Query Route(解析sql query语句,并且根据条件与预先设定的规则,请求到指定的目标数据库。可并发请求多台数据库合并结果)、对客户端透明。  主要降低 数据切分带来的复杂多数据库结构、数据切分规则 给应用带来的影响。 能够轻易实 ...
by csrcom 2008-05-01 浏览 (10983) 回复 (71) 关键字: amoeba

Remote Cache, Transaction

1. Remote Cache Remote Cache 是对应于Local Cache来说的。 Key or Value 需要序列化,需要内部网络通信。 Remote Cache 可分为 中心Cache,和Cluster Cache。 Cluster Cache的一个要点是,只是remove的时候,传播 invalidate事件。 这样只需要在 update 的时候,进行传播。 好处是,读 ...
by buaawhl 2006-08-02 浏览 (17407) 回复 (45) 关键字:

从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

于敦德 2006-3-16 一、LiveJournal发展历程 LiveJournal是99年始于校园中的项目,几个人出于爱好做了这样一个应用,以实现以下功能: 博客,论坛 社会性网络,找到朋友 聚合,把朋友的文章聚合在一起 LiveJournal采用了大量的开源软件,甚至它本身也是一个开源软件。 在上线后,LiveJournal实现了非常快速的增长: 2 ...
by eason007 2006-03-21 浏览 (135) 回复 (0) 关键字:

从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

作者: 于敦德 2006-3-16 原文:  http://www.example.net.cn/archives/2006/03/olivejournaloio.html 一、LiveJournal发展历程 LiveJournal 是99年始于校园中的项目,几个人出于爱好做了这样一个应用,以实现以下功能: 博客,论坛 社会性网络,找到朋友 聚合,把 ...
by andyao 2008-03-03 浏览 (264) 回复 (0) 关键字: livejournal

从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

http://blog.zhangjianfeng.com/article/743 因近期打算对公司应用架构进行调整, 其中的一些思路值得借鉴. 以下为转载内容: 一、LiveJournal发展历程 LiveJournal是99年始于校园中的项目,几个人出于爱好做了这样一个应用,以实现以下功能: 博客,论坛 社会性网络,找到朋友 聚合,把朋友的文章聚合在一起 Live ...
by jusescn 2008-09-04 浏览 (32) 回复 (0) 关键字: web 集群 分布式 缓存

[转]从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

一、LiveJournal发展历程 LiveJournal是99年始于校园中的项目,几个人出于爱好做了这样一个应用,以实现以下功能: 博客,论坛 社会性网络,找到朋友 聚合,把朋友的文章聚合在一起 LiveJournal采用了大量的开源软件,甚至它本身也是一个开源软件。 在上线后,LiveJournal实现了非常快速的增长: 2004年4月份:280万注册用户。 ...
by jmd 2008-04-22 浏览 (70) 回复 (0) 关键字:

从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

一、LiveJournal发展历程LiveJournal是99年始于校园中的项目,几个人出于爱好做了这样一个应用,以实现以下功能: 博客,论坛 社会性网络,找到朋友 聚合,把朋友的文章聚合在一起LiveJournal采用了大量的开源软件,甚至它本身也是一个开源软件。 在上线后,LiveJournal实现了非常快速的增长:2004年4月份:280万注册用户。 2005年4月份:680万注册用户。 2 ...
by sgwood 2008-02-28 浏览 (155) 回复 (0) 关键字:

google背后的分布式架构

Google背后的分布式计算架构策略 Google是与众不同的。它的独特不仅仅表现于革新的思维和充满创意的应用 (比如那个大堂里的地球模型),更在于其有别常规的IT策略……   加利福尼亚州山景城(Mountain View)Google公司(Google,下称Google)总部有一个43号大楼,该建筑的中央大屏幕上显示着一个与Google地球(Google Earth)相仿的世界地图,一个转动 ...
by dogstar 2008-05-29 浏览 (2052) 回复 (0)

轻量级web服务器

轻量级 Web 服务器 最近几年,市场上出现了很多有趣的 Web 服务器实现,包括 lighthttpd、litespeed 和 mongrel 等。这些 Web 服务器都宣称结合了性能、易管理性、可移植性、安全性和其他相关价值。下面的工程研究将调查轻量级 Web 服务器,以帮助您选择最可能满足下一个项目的技术需求的 Web 服务器。 “轻量级” Web 服务器,例如 lighthttpd、 li ...
by dogstar 2008-05-29 浏览 (604) 回复 (2)

DB4D项目

http://code.google.com/p/db4d/ 这是我前段时间开始的一个BerkeleyDB的D语言封装项目,最近dxpcom的D语言封装我打算重写,工作量比较大,所以先放下它继续db4d项目。 db4d和C版本的最大差别是使用异常风格、自动资源释放、使用D数组类型取代DBT类型、限制flag参数以适合IDE提示(如果有好的IDE的话)。 目前遇到比较麻烦的2个问题,可能在其它 ...
by qiezi 2007-05-11 浏览 (1840) 回复 (26)

google search

这篇文章中,我们介绍了google,它是一个大型的搜索引擎(of a large-scale search engine)的原型,搜索引擎在超文 本中应用广泛。Google的设计能够高效地抓网页并建立索引,它的查询结果比其它现有系统都高明。这个原型的全文和超连接的数据库至少包含24‘000 ‘000个网页。我们可以从 http://google.stanford.edu/ 下载。 设 计搜索引擎 ...
by dogstar 2008-05-29 浏览 (628) 回复 (0)

nutch中分布式文件系统介绍

NDFS:在一系列机器上存储庞大的面向流的文件,包含多机的存储冗余和负载均衡。   文件以块为单位存储在NDFS的离散机器上,提供一个传统的input/output流接口用于文件读写。   块的查找以及数据在网络上传输等细节由NDFS自动完成,对用户是透明的。而且NDFS能很好地处理   用于存储的机器序列,能方便地添加和删除一台机器。当某台机器不可用时,NDFS自动的保证文件   的可用性。只要 ...
by dogstar 2008-05-29 浏览 (397) 回复 (1)

基于memcached的分布式数据库缓存系统dbcached

dbcached是新浪的开发团队最近新发布的一个基于memcached的开源项目: http://code.google.com/p/dbcached/ dbcached和新浪另外一个开源项目memcached比较像,都是支持memcached协议,利用memcached进行内存缓存的产品。dbcached的架构图: 根据作者的博客介绍:   ● 兼容:Memcached 能做的,db ...
by robbin 2008-03-24 浏览 (1846) 回复 (2) 关键字: dbcached

Google应用引擎(AppEngine)初窥

首先声明的是我没有写过AppEngine的应用,我们只是在文档中探索,也许你能找到你感兴趣的东西。 任何把你限制在某台机器的时代将过去。AppEngine没有磁盘访问,没有线程,没有超级用户,没有系统命令调用,什么都没有,除了基于服务的访问。服务就是一切,因为可以通过装载平衡等幕后的一些手段来升级服务,而不需要程序的安装或者补丁等。 使用CGI接口并没有错,这个应用容器世界有着和CGI类似的特 ...
by levis2000 2008-04-10 浏览 (2072) 回复 (1) 关键字: google appengine

Amoeba 分布式数据切分工具 - 国内开源项目介绍(二)

项目名称: Amoeba 发起时间: 2008年1月 网站:http://amoeba.meidusa.com 代码托管:http://www.sourceforge.net/projects/amoeba 项目介绍: 随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用 已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足:集中式处理,势必造成性 能瓶 ...
by Quake Wang 2008-09-03 浏览 (1658) 回复 (7) 关键字:

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