# Fotolog 扩展成功的秘诀
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2007/10/2/secrets-to-fotologs-scaling-success.html](http://highscalability.com/blog/2007/10/2/secrets-to-fotologs-scaling-success.html)
Fotolog 是一个以照片为中心的社交博客网站,从 2004 年的 30 万用户增长到 2007 年的 1100 万用户。尽管他们最初经历了快速增长的不可避免的痛苦,但他们克服了问题,现在管理着 3 亿张照片和 80 万张照片 每天都会添加新照片。 产生如此美妙的内容的是每月有 2000 万唯一身份访问者,以及每天由 30,000 新用户组成的志愿军。 他们的表现如此出色,一个令人印象深刻的求婚者以 9000 万美元的高价买下了他们。 这样的规模可以满足任何人的成功标准。 他们是如何做到的呢?
网站:http://www.fotolog.com
## 信息来源
* [扩展世界上最大的照片博客社区](http://www.slideshare.net/frankmashraqi/fotolog-scaling-the-worlds-largest-photo-blogging-community)* [祝贺 Fotolog 向 Hi-Media 出售$ 90mm 的交易](http://www.beyondvc.com/2007/08/congrats-to-fot.html)* [Fotolog 超越 Flickr 吗?](http://www.kottke.org/07/01/fotolog-overtaking-flickr)* [Fotolog 吸引了 1100 万会员和 3 亿张照片](http://www.stockphototalk.com/the_stock_photo_industry_/2007/09/fotolog-hits-11.html)* [本周网站:PC Magazine 的 Fotolog.com](http://www.pcmag.com/article2/0,1895,2150030,00.asp)* [CEO John Borthwick 的博客](http://www.borthwick.com/weblog/category/fotolog/)。* [DBA Frank Mash 的博客](http://mysqldatabaseadministration.blogspot.com)* [Fotolog, lessons learnt](http://www.borthwick.com/weblog/2008/01/09/fotolog-lessons-learnt/) by John Borthwick
## 该平台
* 爪哇* 的 PHP* Sun* Solaris 10* 的 MySQL* 阿帕奇* 冬眠* 记忆快取* [3PAR](http://www.3par.com/index.php) (用于实用程序计算的简单,高效且可扩展的分层存储阵列)* [IBRIX](http://www.ibrix.com/) (单个名称空间并行文件系统,可伸缩的卷管理器,高可用性功能)* 强邮* CDN: Akamai/Panther
## 统计资料
* 从 2002 年开始。在 2004 年,他们有大约 30 万或 40 万成员,3 名员工,没有可扩展的基础架构,也没有收入模型。* 由于快速增长,该站点经常遇到技术问题,2005 年他们不得不将新的免费成员限制为每天 1,000 名。* 2007 年,他们拥有超过 1100 万用户,并以 9000 万美元的价格卖给了 Hi-Media。* 成员来自 200 多个国家/地区,多数在南美。 超过 20%的网页浏览量来自欧洲。 他们拒绝了以美国为中心的战略,而是建立了一个全球性和互动性的受众。* 每月产生超过 35 亿的页面浏览量,每月接待超过 2000 万的唯一身份访问者,并获得了 Alexa 排名前 20 位。* 管理超过 3 亿张照片,每天上传超过 500,000 张照片。* 每天新增 30,000 多个新成员,每天吸引 460 万以上的用户。 无需市场营销或会员激励即可扩展。* 超过 500 个用户生成的社区。* 20%的成员每天访问该网站,平均花费 24 分钟。* 32 个 MySQL 服务器和 30 个 memcached 服务器群集。
## 架构
* 网站最初是用 PHP 编写的。
-他们的新“ Fotolog 成员页面”功能是用 Java 编写的,具有显着的性能改进。 页面更清洁,响应时间更短。
-他们现在使用不到一半的盒子为网站提供服务。
-由于性能提高以及需要注册才能发布留言簿消息,因此每日注册量增加了 35%以上。
-新的代码库使他们可以在会员体验方面进行更多创新。
* 他们已经超过 Flickr,成为了牢固的 Web 1.0 应用程序。
-没有标签,没有 API,没有 JavaScript 窗口小部件,也没有 Ajax。
-他们具有西班牙语选项,可以将网站扩展到广泛的用户群。
-他们使用的文字很少。 它主要是可视的,因此可以被广泛的用户使用。
-他们的界面是可定制的,许多人喜欢表达自己的身份。
-他们的唯一访问者比 Yahoo 的访问者少 1 毫米,但网站上的总访问时间却是 Yahoo 的两倍,网页的访问时间是 3 倍。
* 收入模式:
-金牌会员(每月约 5 美元)意味着您每天可以上传 6 张照片,而不是 1 张,每张照片有 200 条评论,而不是 20 条,这是您个人资料的自定义标题图片,是您的微型缩略图 留言簿中您名字旁边显示的最新照片,以及在首页上显示您的照片的可能性。
-Adsense。 考虑到来自来宾簿的其他上下文数据,来自 Google 的收入增长趋势预计约为 15%。
-将在其成员中转向点对点广告。
-会员将能够使用小额付款服务买卖真实和虚拟物品。
* 他们有每天发布一次的规则,即用户每天只能发布一张照片。 该规则不会抑制增长,而是通过增加观看照片的机会并吸引正面评论来确保质量并产生出色的用法。 人们通常会在博客上说不出话来,而人们总是可以找到要拍照,上传和谈论的图片。* 只能上传小于 2,000 kb 的照片。 它们会自动调整为 500x500 格式。 页面看起来更整洁,加载速度更快。* 模型正在浏览搜索。 鼓励机会性的偶然性寻宝活动。* 无需许可即可自动添加朋友。 这会为您的照片吸引观众。* 支持按组浏览功能,该功能具有“颜色”和“情感”等类别。* 该网站特意简单。
-他们抵制了一个又一个地添加功能的诱惑。 相反,他们的愿景是提供一些功能,类似于 Craig 的列表,重点是内容和对话。
-页面必须具有社交性。
-页面不仅需要包含您的图片,还需要包含来自整个网络的图片,以提供可视化导航,从而今天可以驱动他们的会员在网站上花费的大部分时间,这是一个自我形成的有机分布系统,让会员可以看到 并被看到。
-注释和留言簿条目是对这种图像社交网络的补充,使这种体验成为媒体与交流相交的地方,每天都有数以百万计的图像与数十亿次对话相撞。* Photobucket 与 Fotolog
-Photobucket 存储基于图像的媒体,然后将其分发到 Myspace,Bebo,Piczo,Friendster 等社交网站上的页面上。
-Fotolog 是目标。
-第一代社交网站强调通过连接(从 Geocities,Tripod 到 Blogger)进行自我发布。 下一代主要关注人际关系(六度和 Friendster 是这里的经典示例-收集朋友和人际关系的工具,因为社会资本在理论上是与人际关系最多的人积累的)。 第三代和当前的站点将媒体与联系融合在一起-每个站点都有不同的侧重点。
* 备份:Sun 6540 磁盘阵列* 他们的 32 台 SQL 服务器分为四个集群
-用户,GB(来宾),PH(照片),FF(朋友和收藏夹列表)
-使用非持久连接。
-Java 端的连接池。
-InnoDB
-分区由应用程序层处理。* 每个群集:
-带有一组应用程序服务器。
-分为一组碎片。
-每个分片都有 MySQL 只读主-主配置,该配置提供了几个只读从属。
-应用服务器将其读取请求发送到从属服务器,并将其写入请求发送给主服务器。
-基于某种特定于群集的分区密钥将数据分配给共享。 幼稚的分区算法可能会导致非常不均匀的分片负载,您希望每个分片上的负载更加均衡。* MySQL 仅用于存储图像元数据。 这似乎很标准。 几乎没有人似乎在数据库中存储重要的 Blob,因为它会减慢数据库操作的速度。* 照片存储使用 3PAR 和 IBRIX。 CDN 用于热点内容。* 虚拟存储系统尽管价格昂贵,但运行良好。* 随着更多选择的使用,自动递增密钥的锁争用也会增加。* 通过数据库优化,他们已经能够在同一 32 台数据库服务器上从 400 万成员增长到 1100 万成员。 这也提高了在 Solaris 10 上运行 MySQL 的效率,并增加了内存缓存群集,移植到 Java 并增加了 RAM。* Happy with memcached.
- Created a distributed cluster of 50 memcached servers with a total cache size of approximately 150 gigabytes, supporting around 4 billion page views/month. Peak load times dropped from 10 seconds to 2 seconds.
- Quote from [CTO](http://mashraqi.com/labels/memcached.html) :
> *我有一个新的内存缓存用户要添加到您的列表中:我们在世界最大的照片博客社区 Fotolog 上使用它,我们很喜欢。 我刚刚滚动了我们的第一个代码以将其用于今天的生产,它一直是救生员。 我迫不及待地开始在依靠伯克利数据库来分担某些数据库工作的地方开始使用它。 我们也不是每天浏览数百万页的网站。 Fotolog 是一个每月十亿页以上的网站(每天对我们而言典型的浏览量是 35 到 4000 万)。 最近,我们克服了一些与数据库相关的重大性能问题,这些问题使我们的网站流量激增,并且在流量负载沉重的情况下再次陷入停滞(恢复到 10 秒,有时在高峰时段加载页面)。 每次可以轻松地以相同的形式共享列表至少 5 到 10 分钟时,服务器就会浪费时间重新创建列表。 因此,我们引入了内存缓存,创建了一个总共有 4 个演出的分布式 30 服务器集群,并制作了一个非常小的代码 mod 以使用内存缓存,并且我们的高峰时段加载时间回落到 2 秒左右。 它允许持续增长和令人难以置信的效率。 我无法说何时对如此简单的作品感到满意。”*
## 得到教训
* 受欢迎程度是由活跃的用户群驱动的,而不是丰富的炫酷功能。* 网络是全球性的,它的尾巴很长。 通过以语言和特定于文化的设计吸引美国以外的用户,您可以与大个子竞争。 对于 Google,Yahoo 等而言,最艰难的竞争来自本地初创公司,他们着眼于当地人的需求。* 如果您想获得大量嗡嗡声,请执行 alpha 怪胎希望您做的任何事情。 如果您想让很多快乐的用户去做他们想要您做的事情。* 像诗歌一样,网站中的约束可以使事情变得出乎意料的更好。 每天只允许用户发布一张照片的规则创建了一个环境,使人们对彼此的照片发表更多评论,从而创建了一个更加互动的社区。 谁知道?* 限制您的网站。 限制图片,评论等的大小,以免资源使用量急剧增加。* 有远见。 对您的网站应该是什么以及为什么要有一个深刻的认识,然后利用这一愿景来决定您应该构建什么以及应该如何构建它。 他们围绕每日照片构建的社交网站的愿景导致了一个与您的目标是存储所有照片的网站截然不同的网站。* 可以添加创收功能,而不会破坏网站的完整性。 我非常喜欢他们如何免费为人们提供合理的功能集,然后为他们需要的更多资源收取费用。 这些功能还有助于扩展和增强其网站的社交视野。 看看他们的新获利策略如何发挥作用将很有趣。* 不要害怕扩大规模。 通过添加更多的缓存,更多的 RAM,更多的 CPU 和更高效的 CPU,您可以在相同数量的计算机上处理更多的负载。 从数据中心空间和强大的 POV 来看,这是一件好事。* 使 MySQL 执行:
-查找问题的根源。
-成熟的系统主要是磁盘绑定的。
-查询缓存可能会伤害您。
-添加 RAM 以帮助躲避子弹。
-分割磁盘。
-重组表以获得最佳性能。
-使用 libumem.so 查找内存泄漏。* 要记住的事情:
-了解问题
-了解您的应用程序
-了解您的存储引擎
-了解您的要求
-了解您的预算
-使用所有这些信息来决定 系统的哪些部分真正需要投入时间,金钱和测试才能实现高可用性。
## 相关文章
* [Flickr 架构](http://highscalability.com/flickr-architecture)* [数据库设计的非传统方法:碎片](http://highscalability.com/unorthodox-approach-database-design-coming-shard)的来临
托德
嗨,我是 Fotolog 的 CTO,您在组装和分析所有这些信息方面做得非常出色。 知道那里仍有记者愿意做腿法,这真是令人鼓舞。 我只想做几个小笔记。 在统计方面:我们现在每天大约增加 800,000 张照片...主页计数器有时可能会滞后。 此外,我们首次实现内存缓存时就写了内存缓存引号。 我们目前对它的使用更为广泛。 现在,我们在大约 50 台服务器上运行它,总缓存大小约为 150 GB,每月支持大约 40 亿的页面浏览量。 此外,我们仍处于 ibrix 实现的中间。
再次,伟大的工作。
-沃伦
感谢您的晋升,但我只是一个可替换的程序员部门:-)我必须承认,直到您被收购时,我才听说过 Fotolog,但这是一个有趣的故事。 您如何将愿景和网站完美地结合在一起,可以学到很多东西。
并感谢您的更新。 那是很多照片,我想您为什么选择 Ibrix。 您能否谈谈为什么要使用 Ibrix,希望完成什么以及如何为您工作?
嗯,内存缓存。 当我*没有*看到它部署时,我感到很惊讶。
另一方面,我认为这很有趣:“他们有一个每天发布一次的规则,即用户每天只能发布一张照片。” 我从未听说过如此严格的限制。
-
Dustin Puryear
作者,“管理 Linux 和 UNIX 服务器的最佳实践”
[http://www.puryear-it.com/pubs/linux-unix-best-practices](http://www.puryear-it.com/pubs/linux-unix-best-practices)
>我从未听说过如此严格的限制。
我认为这不是资源 POV 的局限性,而是创建某种社区的一种方式。 这就是为什么我认为这是一个如此出色的举动。
信息太少:)
您是否正在使用 memched 将数据缓存在前端 Web 服务器,数据库或应用程序服务器(或全部)上。 您正在使用哪种应用服务器。 您在应用服务器上使用哪种缓存提供程序? 它是事务性的吗(如果不是,您是否在应用程序本身中管理事务,例如通过使用 EJB3 版本注释)?
感谢您撰写此摘要。
我喜欢普及性是关于用户而不是功能,以及愿景应对公司产生的影响。 我最近在 [http://trooji.wordpress.com/2007/12/04/soviet-vs-us-design-philosophy/](http://trooji.wordpress.com/2007/12/04/soviet-vs-us-design-philosophy/) 阅读了类似的文章
嗨,沃伦,Fotolog 的 CTO,您将休眠与 memcached 一起使用还是开发了自己的缓存管理系统?
我想知道是否有人使用 memcached 作为休眠的缓存解决方案。
问题:在此过程中,PNG 是否被用作扩大成功的手段? 如果是这样,请描述可能的过程。
感谢您撰写此摘要。
Fotolog 的惊人发展。 出于好奇,我想知道它使用了哪些收入流来产生收入。 他们打算使用 [http://www.stumblehere.com“](<a rel=) >在线分类还是基于广告的获利解决方案?
这全都与名声有关。 即使您的网站没有任何内容,如果您拥有良好的搜索引擎优化
-----
[http://underwaterseaplants.awardspace.com“](<a rel=) >海洋植物
[http://underwaterseaplants.awardspace.com/seagrapes.htm“](<a rel=) >海葡萄... [http://underwaterseaplants.awardspace.com/plantroots.htm “](<a rel=) >植物根
这真的是很棒的信息,谢谢,这正是我所需要的
- LiveJournal 体系结构
- mixi.jp 体系结构
- 友谊建筑
- FeedBurner 体系结构
- GoogleTalk 架构
- ThemBid 架构
- 使用 Amazon 服务以 100 美元的价格构建无限可扩展的基础架构
- TypePad 建筑
- 维基媒体架构
- Joost 网络架构
- 亚马逊建筑
- Fotolog 扩展成功的秘诀
- 普恩斯的教训-早期
- 论文:Wikipedia 的站点内部,配置,代码示例和管理问题
- 扩大早期创业规模
- Feedblendr 架构-使用 EC2 进行扩展
- Slashdot Architecture-互联网的老人如何学会扩展
- Flickr 架构
- Tailrank 架构-了解如何在整个徽标范围内跟踪模因
- Ruby on Rails 如何在 550k 网页浏览中幸存
- Mailinator 架构
- Rackspace 现在如何使用 MapReduce 和 Hadoop 查询 TB 的数据
- Yandex 架构
- YouTube 架构
- Skype 计划 PostgreSQL 扩展到 10 亿用户
- 易趣建筑
- FaceStat 的祸根与智慧赢得了胜利
- Flickr 的联合会:每天进行数十亿次查询
- EVE 在线架构
- Notify.me 体系结构-同步性
- Google 架构
- 第二人生架构-网格
- MySpace 体系结构
- 扩展 Digg 和其他 Web 应用程序
- Digg 建筑
- 在 Amazon EC2 中部署大规模基础架构的六个经验教训
- Wolfram | Alpha 建筑
- 为什么 Facebook,Digg 和 Twitter 很难扩展?
- 全球范围扩展的 10 个 eBay 秘密
- BuddyPoke 如何使用 Google App Engine 在 Facebook 上扩展
- 《 FarmVille》如何扩展以每月收获 7500 万玩家
- Twitter 计划分析 1000 亿条推文
- MySpace 如何与 100 万个并发用户一起测试其实时站点
- FarmVille 如何扩展-后续
- Justin.tv 的实时视频广播架构
- 策略:缓存 404 在服务器时间上节省了洋葱 66%
- Poppen.de 建筑
- MocoSpace Architecture-一个月有 30 亿个移动页面浏览量
- Sify.com 体系结构-每秒 3900 个请求的门户
- 每月将 Reddit 打造为 2.7 亿页面浏览量时汲取的 7 个教训
- Playfish 的社交游戏架构-每月有 5000 万用户并且不断增长
- 扩展 BBC iPlayer 的 6 种策略
- Facebook 的新实时消息系统:HBase 每月可存储 135 亿条消息
- Pinboard.in Architecture-付费玩以保持系统小巧
- BankSimple 迷你架构-使用下一代工具链
- Riak 的 Bitcask-用于快速键/值数据的日志结构哈希表
- Mollom 体系结构-每秒以 100 个请求杀死超过 3.73 亿个垃圾邮件
- Wordnik-MongoDB 和 Scala 上每天有 1000 万个 API 请求
- Node.js 成为堆栈的一部分了吗? SimpleGeo 说是的。
- 堆栈溢出体系结构更新-现在每月有 9500 万页面浏览量
- Medialets 体系结构-击败艰巨的移动设备数据
- Facebook 的新实时分析系统:HBase 每天处理 200 亿个事件
- Microsoft Stack 是否杀死了 MySpace?
- Viddler Architecture-每天嵌入 700 万个和 1500 Req / Sec 高峰
- Facebook:用于扩展数十亿条消息的示例规范架构
- Evernote Architecture-每天有 900 万用户和 1.5 亿个请求
- TripAdvisor 的短
- TripAdvisor 架构-4,000 万访客,200M 动态页面浏览,30TB 数据
- ATMCash 利用虚拟化实现安全性-不变性和还原
- Google+是使用您也可以使用的工具构建的:闭包,Java Servlet,JavaScript,BigTable,Colossus,快速周转
- 新的文物建筑-每天收集 20 亿多个指标
- Peecho Architecture-鞋带上的可扩展性
- 标记式架构-扩展到 1 亿用户,1000 台服务器和 50 亿个页面视图
- 论文:Akamai 网络-70 个国家/地区的 61,000 台服务器,1,000 个网络
- 策略:在 S3 或 GitHub 上运行可扩展,可用且廉价的静态站点
- Pud 是反堆栈-Windows,CFML,Dropbox,Xeround,JungleDisk,ELB
- 用于扩展 Turntable.fm 和 Labmeeting 的数百万用户的 17 种技术
- StackExchange 体系结构更新-平稳运行,Amazon 4x 更昂贵
- DataSift 体系结构:每秒进行 120,000 条推文的实时数据挖掘
- Instagram 架构:1400 万用户,1 TB 的照片,数百个实例,数十种技术
- PlentyOfFish 更新-每月 60 亿次浏览量和 320 亿张图片
- Etsy Saga:从筒仓到开心到一个月的浏览量达到数十亿
- 数据范围项目-6PB 存储,500GBytes / sec 顺序 IO,20M IOPS,130TFlops
- 99designs 的设计-数以千万计的综合浏览量
- Tumblr Architecture-150 亿页面浏览量一个月,比 Twitter 更难扩展
- Berkeley DB 体系结构-NoSQL 很酷之前的 NoSQL
- Pixable Architecture-每天对 2000 万张照片进行爬网,分析和排名
- LinkedIn:使用 Databus 创建低延迟更改数据捕获系统
- 在 30 分钟内进行 7 年的 YouTube 可扩展性课程
- YouPorn-每天定位 2 亿次观看
- Instagram 架构更新:Instagram 有何新功能?
- 搜索技术剖析:blekko 的 NoSQL 数据库
- Pinterest 体系结构更新-1800 万访问者,增长 10 倍,拥有 12 名员工,410 TB 数据
- 搜索技术剖析:使用组合器爬行
- iDoneThis-从头开始扩展基于电子邮件的应用程序
- StubHub 体系结构:全球最大的票务市场背后的惊人复杂性
- FictionPress:在网络上发布 600 万本小说
- Cinchcast 体系结构-每天产生 1,500 小时的音频
- 棱柱架构-使用社交网络上的机器学习来弄清您应该在网络上阅读的内容
- 棱镜更新:基于文档和用户的机器学习
- Zoosk-实时通信背后的工程
- WordPress.com 使用 NGINX 服务 70,000 req / sec 和超过 15 Gbit / sec 的流量
- 史诗般的 TripAdvisor 更新:为什么不在云上运行? 盛大的实验
- UltraDNS 如何处理数十万个区域和数千万条记录
- 更简单,更便宜,更快:Playtomic 从.NET 迁移到 Node 和 Heroku
- Spanner-关于程序员使用 NoSQL 规模的 SQL 语义构建应用程序
- BigData 使用 Erlang,C 和 Lisp 对抗移动数据海啸
- 分析数十亿笔信用卡交易并在云中提供低延迟的见解
- MongoDB 和 GridFS 用于内部和内部数据中心数据复制
- 每天处理 1 亿个像素-少量竞争会导致大规模问题
- DuckDuckGo 体系结构-每天进行 100 万次深度搜索并不断增长
- SongPop 在 GAE 上可扩展至 100 万活跃用户,表明 PaaS 未通过
- Iron.io 从 Ruby 迁移到 Go:减少了 28 台服务器并避免了巨大的 Clusterf ** ks
- 可汗学院支票簿每月在 GAE 上扩展至 600 万用户
- 在破坏之前先检查自己-鳄梨的建筑演进的 5 个早期阶段
- 缩放 Pinterest-两年内每月从 0 到十亿的页面浏览量
- Facebook 的网络秘密
- 神话:埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)谈银行为什么不是碱-可用性就是收入
- 一千万个并发连接的秘密-内核是问题,而不是解决方案
- GOV.UK-不是你父亲的书库
- 缩放邮箱-在 6 周内从 0 到 100 万用户,每天 1 亿条消息
- 在 Yelp 上利用云计算-每月访问量为 1.02 亿,评论量为 3900 万
- 每台服务器将 PHP 扩展到 30,000 个并发用户的 5 条 Rockin'Tips
- Twitter 的架构用于在 5 秒内处理 1.5 亿活跃用户,300K QPS,22 MB / S Firehose 以及发送推文
- Salesforce Architecture-他们每天如何处理 13 亿笔交易
- 扩大流量的设计决策
- ESPN 的架构规模-每秒以 100,000 Duh Nuh Nuhs 运行
- 如何制作无限可扩展的关系数据库管理系统(RDBMS)
- Bazaarvoice 的架构每月发展到 500M 唯一用户
- HipChat 如何使用 ElasticSearch 和 Redis 存储和索引数十亿条消息
- NYTimes 架构:无头,无主控,无单点故障
- 接下来的大型声音如何使用 Hadoop 数据版本控制系统跟踪万亿首歌曲的播放,喜欢和更多内容
- Google 如何备份 Internet 和数十亿字节的其他数据
- 从 HackerEarth 用 Apache 扩展 Python 和 Django 的 13 个简单技巧
- AOL.com 体系结构如何发展到 99.999%的可用性,每天 800 万的访问者和每秒 200,000 个请求
- Facebook 以 190 亿美元的价格收购了 WhatsApp 体系结构
- 使用 AWS,Scala,Akka,Play,MongoDB 和 Elasticsearch 构建社交音乐服务
- 大,小,热还是冷-条带,Tapad,Etsy 和 Square 的健壮数据管道示例
- WhatsApp 如何每秒吸引近 5 亿用户,11,000 内核和 7,000 万条消息
- Disqus 如何以每秒 165K 的消息和小于 0.2 秒的延迟进行实时处理
- 关于 Disqus 的更新:它仍然是实时的,但是 Go 摧毁了 Python
- 关于 Wayback 机器如何在银河系中存储比明星更多的页面的简短说明
- 在 PagerDuty 迁移到 EC2 中的 XtraDB 群集
- 扩展世界杯-Gambify 如何与 2 人组成的团队一起运行大型移动投注应用程序
- 一点点:建立一个可处理每月 60 亿次点击的分布式系统的经验教训
- StackOverflow 更新:一个月有 5.6 亿次网页浏览,25 台服务器,而这一切都与性能有关
- Tumblr:哈希处理每秒 23,000 个博客请求的方式
- 使用 HAProxy,PHP,Redis 和 MySQL 处理 10 亿个请求的简便方法来构建成长型启动架构
- MixRadio 体系结构-兼顾各种服务
- Twitter 如何使用 Redis 进行扩展-105TB RAM,39MM QPS,10,000 多个实例
- 正确处理事情:通过即时重放查看集中式系统与分散式系统
- Instagram 提高了其应用程序的性能。 这是如何做。
- Clay.io 如何使用 AWS,Docker,HAProxy 和 Lots 建立其 10 倍架构
- 英雄联盟如何将聊天扩大到 7000 万玩家-需要很多小兵。
- Wix 的 Nifty Architecture 技巧-大规模构建发布平台
- Aeron:我们真的需要另一个消息传递系统吗?
- 机器:惠普基于忆阻器的新型数据中心规模计算机-一切仍在变化
- AWS 的惊人规模及其对云的未来意味着什么
- Vinted 体系结构:每天部署数百次,以保持繁忙的门户稳定
- 将 Kim Kardashian 扩展到 1 亿个页面
- HappyPancake:建立简单可扩展基金会的回顾
- 阿尔及利亚分布式搜索网络的体系结构
- AppLovin:通过每天处理 300 亿个请求向全球移动消费者进行营销
- Swiftype 如何以及为何从 EC2 迁移到真实硬件
- 我们如何扩展 VividCortex 的后端系统
- Appknox 架构-从 AWS 切换到 Google Cloud
- 阿尔及利亚通往全球 API 的愤怒之路
- 阿尔及利亚通往全球 API 步骤的愤怒之路第 2 部分
- 为社交产品设计后端
- 阿尔及利亚通往全球 API 第 3 部分的愤怒之路
- Google 如何创造只有他们才能创造的惊人的数据中心网络
- Autodesk 如何在 Mesos 上实施可扩展事件
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 部分的经验教训 1
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 第 2 部分的经验教训
- 需要物联网吗? 这是美国一家主要公用事业公司从 550 万米以上收集电力数据的方式
- Uber 如何扩展其实时市场平台
- 优步变得非常规:使用司机电话作为备份数据中心
- 在不到五分钟的时间里,Facebook 如何告诉您的朋友您在灾难中很安全
- Zappos 的网站与 Amazon 集成后冻结了两年
- 为在现代时代构建可扩展的有状态服务提供依据
- 细分:使用 Docker,ECS 和 Terraform 重建基础架构
- 十年 IT 失败的五个教训
- Shopify 如何扩展以处理来自 Kanye West 和 Superbowl 的 Flash 销售
- 整个 Netflix 堆栈的 360 度视图
- Wistia 如何每小时处理数百万个请求并处理丰富的视频分析
- Google 和 eBay 关于构建微服务生态系统的深刻教训
- 无服务器启动-服务器崩溃!
- 在 Amazon AWS 上扩展至 1100 万以上用户的入门指南
- 为 David Guetta 建立无限可扩展的在线录制活动
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿个通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训
- 缩放原理
- TripleLift 如何建立 Adtech 数据管道每天处理数十亿个事件
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿条通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训