なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
mixi.jp ミクシィ アーキテクチャ
日本を代表するSNSサイト、ミクシィ(Mixi)のアーキテクチャについて。 mixi.jpArchitecture Mixiは、日本で成長の早いソーシャルネットワーキングサイトです。 Mixiは、次のようなサービスを提供します: 日記、コミュニティ、メッセージ、レビュー、フォトアルバム。LiveJournalと同じアプローチの多くを開発しました。彼らが簡単に彼らのシステムをどのようにスケールさせていったかについて書きます。 サイト: http://mixi.jp 情報源 オープンソースとスケール http://mysqluc.com/presentations/mysql06/mixi_update.pdf プラットフォーム Linux Apache MySQL Perl Memcached Squid Shard - http://highscalability.com/tags/sha
DB Shardingについて2 #17 - JPerl Advent Calendar 2009
DB Shardingについて2 #17 - JPerl Advent Calendar 2009 Perl に関するちょっとした Tips をのっけてみるよ。ちゃんと続くかな？ こんにちわ！秘密主義のnekokakです！ 十七日目は昨日のDBIx::SkinnyでのDB Shardingについての続きです。 昨日はミドルウェアでShardingして、アプリケーション側では楽をしようと言うお話でした。 しかし、私はミドルウェア屋さんではないので、ミドルウェアの細かいところまで面倒みれません。 面倒みれないので、ミドルウェアに頼らずに、アプリケーション側で何とかしようと考えてしまいます。 そこで今日は私が今まで試したことのあるDB Shardingの方法を紹介してみたいと思います。 関連記事としては、 http://d.hatena.ne.jp/nekokak/20090917/125311
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
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