Introduction and Overview of Apache Kafka, TriHUG July 23, 2013
Big Data in Real-Time at Twitter
Introduction and Overview of Apache Kafka, TriHUG July 23, 2013
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと 目次 この文書について C10K 問題 関連サイト まず読むべき本 I/O フレームワーク I/O 戦略 1. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と レベル・トリガ型の完了通知を利用する. 伝統的な select() 伝統的な poll() /dev/poll kqueue() 2. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と 変更型の完了通知(readiness change notification)を利用する. kqueue() epoll リアルタイム・シグナル fd 単位のシグナル (Signal-per-fd)
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