[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/

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

SpringDataJPA基於JPA架構,透過映射、ORM和事務管理與資料庫互動。其儲存庫提供CRUD操作,派生查詢簡化了資料庫存取。此外,它使用延遲加載,僅在必要時檢索數據,從而提高了效能。

時間複雜度衡量演算法執行時間與輸入規模的關係。降低C++程式時間複雜度的技巧包括:選擇合適的容器(如vector、list)以最佳化資料儲存和管理。利用高效演算法(如快速排序)以減少計算時間。消除多重運算以減少重複計算。利用條件分支以避免不必要的計算。透過使用更快的演算法(如二分搜尋)來優化線性搜尋。

Go框架架構的學習曲線取決於對Go語言和後端開發的熟悉程度以及所選框架的複雜性:對Go語言的基礎知識有較好的理解。具有後端開發經驗會有所幫助。複雜度不同的框架導致學習曲線差異。

一、Llama3的架構在本系列文章中,我們從頭開始實作llama3。 Llama3的整體架構:圖片Llama3的模型參數:讓我們來看看這些參數在LlaMa3模型中的實際數值。圖片[1]上下文視窗(context-window)在實例化LlaMa類別時,變數max_seq_len定義了context-window。類別中還有其他參數,但這個參數與transformer模型的關係最為直接。這裡的max_seq_len是8K。圖片[2]字彙量(Vocabulary-size)和注意力層(AttentionL

標題:從零開始學習Go語言中的main函數Go語言作為一種簡潔、高效的程式語言,備受開發者青睞。在Go語言中,main函數是一個入口函數,每個Go程式都必須包含main函數作為程式的入口點。本文將從零開始介紹如何學習Go語言中的main函數,並提供具體的程式碼範例。一、首先,我們需要安裝Go語言的開發環境。可前往官方網站(https://golang.org

写在前面&笔者的个人理解最近来,随着深度学习技术的发展和突破,大规模的基础模型(FoundationModels)在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著性的成果。基础模型在自动驾驶当中的应用也有很大的发展前景,可以提高对于场景的理解和推理。通过对丰富的语言和视觉数据进行预训练,基础模型可以理解和解释自动驾驶场景中的各类元素并进行推理,为驾驶决策和规划提供语言和动作命令。基础模型可以根据对驾驶场景的理解来实现数据增强,用于提供在常规驾驶和数据收集期间不太可能遇到的长尾分布中那些罕见的可行

PHP函數效率最佳化的五大方法:避免不必要的變數複製。使用引用以避免變數複製。避免重複函數呼叫。內聯簡單的函數。使用數組優化循環。

當AI文生圖比拼真實度、藝術感,Ideogram開闢了一個刁鑽的賽道:在圖片上精準生成文字,字體和排版都好看。這個需求並不小眾,一鍵生成海報、插畫,還不用P圖,能夠省不少事,很適合對設計一竅不通的普通人。我們之前寫過Ideogram的1.0版本。 8月21日,2.0版來了,真實感更好了,海報更有設計感了,文字這個看家本領也更強了。你或許從來沒有聽過它,這是一款前Google員工開發的AI產品,缺點不少,但長板能「彎道超車」Midjourney。指路https://ideogram.ai/A
