又到了抢火车票的季节,12306优化旧文重谈。
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12306设计阅读笔记
12306设计阅读笔记,来自coolshell,caoz,云风,杨建的文章阅读笔记,个人还是觉得云风的排队论简单可依赖。
Google Chubby Lock Service阅读笔记
Google Chubby提供粗粒度锁服务,是一个基于松耦合分布式设计的文件系统。开发者不需要复杂的同步协议,直接调用库来取得锁服务,并保证了数据的一致性。这种锁是建议性的,而非强制性的,具有更大的灵活性。为了支持更大规模的访问,使用客户端缓存,减少对master的访问。客户端与master之间使用keep alive往返机制,保持通讯。
系统性能优化
性能优化的目标是什么?不外乎两个:(1)时间性能:减小系统执行的时间;(2)空间性能:减小系统占用的空间。如何从代码、工具、系统层面进行调优呢,请查看本文。
大规模服务器设计与开发实践经验(阅读笔记)
本文就设计与开发大规模服务器的话题进行总结,得出出一系列实践经验。设计和开发大规模服务器是一个高速发展的领域,本文的目的是:(1)快速交付运维友好的服务;(2)避免凌晨收到报警短信的骚扰(深受其害啊)。
进入正题之前,提出三点原则,这三点贯穿后面讨论的主轴:(1)故障时刻会发生;(2)KISS原则:时刻保持简单;(3)自动化;
Amazon Dynamo阅读笔记(二)
Amazon Dynamo为什么不支持schema?系统的实现做了哪些假设?查询模型如何?是否支持ACID特性?如何保证效率?如何解决冲突?又有些什么样的设计原则?这些问题需要一一解答。
Amazon Dynamo阅读笔记(一)
大规模系统的可靠性是Amazon面临的巨大挑战之一,Amazon.com平台,为全球许多客户提供服务,它构建于成千上万的服务器之上,由许许多多网络基础设施组成。Dynamo是一个kv存储系统,提供基于主键的存取服务,它的核心思想是“去中心化”,并使用了一致性哈希,对象版本,仲裁,基于gossip的成员协议等等技术。
Google BigTable阅读笔记(三)
Google BigTable实现细节是怎么样的呢?子(Tablet)表的位置信息是如何存储的?如何分配的?如何压缩存储的?
Google BigTable阅读笔记(二)
Google BigTable提供了怎样的客户端API?它的基础构件又是哪些?
Google BigTable阅读笔记(一)
Google BigTable是一个分布式的结构化数据存储系统,用来存储海量的数据,这些数据分布在以千计数的普通PC集群上。Google有很多项目都使用BigTable存储数据,如Web索引、Google地图、Google金融等。这些应用对存储量、响应速度、吞吐量需求各异,但BigTable还是成功成为一个灵活且高性能的解决方案。
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