[总结] 【架构与优化】从Facebook中集思广益,相互学习
本人才学疏浅,提出这个问题只是为了抛砖引玉,希望大家能在自己擅长的领域里对Facebook中可能采用的某个技术或者架构方案或优化方法,做个自己的论述。根据2008年9月1日,腾讯网对Facebook的技术运营副总裁Jonathan Heiliger的访问,我们了解到:
(1)Facebook自称全球流量第四的网站,每天9000万活跃用户访问Facebook的1万台服务器。
(2)25TB数据(08年12月为28TB),40万名外部开发者支持,开发了2.5万套应用软件。
(3)使用LAMP(Linux、 Apache、 MySQL、 PHP)技术构架;数据库使用MySQL;使用Memcached缓存SQL加速(全球最大的分布式Memcached缓存,800多台服务器,光缓存在Memcached中数据就达20多TB);使用APC进行opcode编译缓存。关于PHP的编译执行如下图所示:
而Facebook的缓存方案如下图所示:
(4)一些后台应用是用Python、Perl和Java,以及一些gcc和Boost。(5)使用SVN和Git来进行代码管理,并且全部企业内部的软件部署都采用开源程序。
2. 可能会采用的MySQL架构与优化
(1)数据的垂直(无关联数据放置不同数据库服务器)与水平分割(库表散列,如用user_id散列),然后用MySQL Proxy/Spock Proxy进行分割表的反向代理。
(2)合理使用变量,并在本地文件建立散列的映射关系,进一步进行分割。
(3)Master/Slave集群架构,实现读写分离。
(4)合理的数据库结构设计,与索引优化
(5)其他:索引缓存、联合索引、查询缓存等。
3. 可能会采用的系统优化
(1)使用epoll模型
(2)异步I/O
(3)fastcgi或其他方法实现多进程
(4)sendfile系统调用增大网络I/O流量
4. 可能会采用的Web架构或前端技术
(1)Web组件分离,如独立的图片服务器,JavaScript、CSS文件、动态脚本的分离。
(2)Nginx反向代理(或Squid)
(3)多副本负载均衡
(4)HTTP持久连接与合理利用浏览器缓存,例如背景图偏移量技术,及对CSS、JavaScript和视频的
5. 一些可能会用也可能不用的压力测试
(1)Apache的ab进行压力测试
(2)Apache的prefork模式进行多进程切换的压力测试
(3)使用Nginx为多进程下的CPU与IO进行监控
Linux下的Memcached开发,请参看逆雪寒的文章http://bbs.phpchina.com/viewthread.php?tid=48667&highlight=linux%2B%CF%C2%B5%C4%2Bmemcached%2B%BF%AA%B7%A2
Memcached的分布式缓存机制及相关解决方案请阅读以下网址及相关文章:
http://tech.idv2.com/2008/07/24/memcached-004/

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

SpringDataJPA adalah berdasarkan seni bina JPA dan berinteraksi dengan pangkalan data melalui pemetaan, ORM dan pengurusan transaksi. Repositorinya menyediakan operasi CRUD, dan pertanyaan terbitan memudahkan akses pangkalan data. Selain itu, ia menggunakan pemuatan malas untuk hanya mendapatkan semula data apabila perlu, sekali gus meningkatkan prestasi.

Kerumitan masa mengukur masa pelaksanaan algoritma berbanding saiz input. Petua untuk mengurangkan kerumitan masa program C++ termasuk: memilih bekas yang sesuai (seperti vektor, senarai) untuk mengoptimumkan storan dan pengurusan data. Gunakan algoritma yang cekap seperti isihan pantas untuk mengurangkan masa pengiraan. Hapuskan berbilang operasi untuk mengurangkan pengiraan berganda. Gunakan cawangan bersyarat untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu. Optimumkan carian linear dengan menggunakan algoritma yang lebih pantas seperti carian binari.

Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.

1. Seni Bina Llama3 Dalam siri artikel ini, kami melaksanakan llama3 dari awal. Keseluruhan seni bina Llama3: Gambarkan parameter model Llama3: Mari kita lihat nilai sebenar parameter ini dalam model Llama3. Gambar [1] Tetingkap konteks (tetingkap konteks) Apabila membuat instantiated kelas LlaMa, pembolehubah max_seq_len mentakrifkan tetingkap konteks. Terdapat parameter lain dalam kelas, tetapi parameter ini paling berkaitan secara langsung dengan model pengubah. Maks_seq_len di sini ialah 8K. Gambar [2] Saiz perbendaharaan kata dan PerhatianL

Tajuk: Pelajari fungsi utama dalam bahasa Go dari awal Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dan cekap, bahasa Go digemari oleh pembangun. Dalam bahasa Go, fungsi utama ialah fungsi masuk, dan setiap program Go mesti mengandungi fungsi utama sebagai titik masuk program. Artikel ini akan memperkenalkan cara mempelajari fungsi utama dalam bahasa Go dari awal dan memberikan contoh kod khusus. 1. Pertama, kita perlu memasang persekitaran pembangunan bahasa Go. Anda boleh pergi ke laman web rasmi (https://golang.org

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.

Lima cara untuk mengoptimumkan kecekapan fungsi PHP: elakkan penyalinan pembolehubah yang tidak perlu. Gunakan rujukan untuk mengelakkan penyalinan berubah-ubah. Elakkan panggilan fungsi berulang. Fungsi mudah sebaris. Mengoptimumkan gelung menggunakan tatasusunan.

Apabila AI Ideograms bersaing untuk realisme dan rasa artistik, Ideogram telah membuka trek yang rumit: ia boleh menjana teks pada gambar dengan tepat, dan fon serta reka letaknya cantik. Permintaan ini bukan niche Hasilkan poster dan ilustrasi dengan satu klik tanpa menggunakan P-pictures Ia boleh menjimatkan banyak masalah dan sangat sesuai untuk orang biasa yang tidak tahu apa-apa tentang reka bentuk. Kami sebelum ini menulis tentang versi 1.0 Ideogram. Pada 21 Ogos, versi 2.0 datang. Realisme adalah lebih baik, poster lebih direka, dan kemahiran khas teks juga lebih kuat. Anda mungkin tidak pernah mendengarnya Ini adalah produk AI yang dibangunkan oleh bekas pekerja Google Ia mempunyai banyak kekurangan, tetapi papan panjang boleh "mendahului" Midjourney. Arah https://ideogram.ai/A
