Redis作者自身によるRedisとMemcachedの比較 | Yakst
Redisの作者antirez氏自らによる、memcachedとRedisの長所短所の比較。特に、Redisを単なるキャッシュ用アプリケーションとしてmemcachedと比較することの間違いと、それぞれの向いている使用方法についての私見。 あなたが私と面識があるなら、私が競合製品があることが悪いと考える人間でないことはご存知でしょう。ユーザーに選択肢があることは本当にいいことだと思っていますし、だからこそ他の技術とRedisを比較するようなことはほとんどしませんでした。 しかし、最適なソリューションを選ぶためには、ユーザーは正しく情報を持たねばならないのも確かです。 この記事を書くのは、有名なライブラリであるSidekiqの作者として知られるMike Perhamが、Redisのバックエンドストレージとしての使い方を書いた記事を読んだのがきっかけです。従って、私はMikeがRedisに「反
Introducing Dynomite
Introduction & OverviewNetflix has long been a proponent of the microservices model. This model offers higher-availability, resiliency to failure and loose coupling. The downside to such an architecture is the potential for a latent user experience. Every time a customer loads up a homepage or starts to stream a movie, there are a number of microservices involved to complete that request. Most of
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
Consistent Hashing を試す
Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe
第1回 memcachedの基本 | gihyo.jp
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
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