高性能高并发服务器架构.doc

【核心代码】

	初创网站与开源软件	6
	谈谈大型高负载网站服务器的优化心得!	8
	Lighttpd Squid Apache搭建高效率Web服务器	9
	浏览量比较大的网站应该从哪几个方面入手？	17
	用负载均衡技术建设高负载站点	20
	大型网站的架构设计问题	25
	 开源平台的高并发集群思考	26
	大型、高负载网站架构和应用初探 时间：30-45分钟	27
	说说大型高并发高负载网站的系统架构	28
	mixi技术架构	51
mixi.jp：使用开源软件搭建的可扩展SNS网站	51
总概关键点：	51
1，Mysql 切分，采用Innodb运行	52
2，动态Cache 服务器 --	52
美国Facebok.com,中国Yeejee.com,日本mixi.jp均采用开源分布式缓存服务器Memcache	52
3，图片缓存和加	52
	memcached squid apache deflate解决网站大访问量问题	52
	FeedBurner:基于MySQL和JAVA的可扩展Web应用	53
	YouTube 的架构扩展	55
	了解一下 Technorati 的后台数据库架构	57
	Myspace架构历程	58
	eBay 的数据量	64
	eBay 的应用服务器规模	67
	eBay 的数据库分布扩展架构	68
	从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法	70
一、LiveJournal发展历程	70
二、LiveJournal架构现状概况	70
三、从LiveJournal发展中学习	71
1、一台服务器	71
2、两台服务器	72
3、四台服务器	73
4、五台服务器	73
5、更多服务器	74
6、现在我们在哪里：	75
7、现在我们在哪里	78
8、现在我们在哪里	79
9、缓存	80
10、Web访问负载均衡	80
11、MogileFS	81
	Craigslist 的数据库架构	81
	Second Life 的数据拾零	82
	 eBay架构的思想金矿	84
	 一天十亿次的访问－eBay架构（一）	85
	七种缓存使用武器 为网站应用和访问加速发布时间:	92
	可缓存的CMS系统设计	93
	开发大型高负载类网站应用的几个要点[nightsailer]	105
	Memcached和Lucene笔记	110
	使用开源软件，设计高性能可扩展网站	110
	面向高负载的架构Lighttpd PHP(FastCGI) Memcached Squid	113
	思考高并发高负载网站的系统架构	113
	"我在SOHU这几年做的一些门户级别的程序系统(C/C  开发)"	115
	中国顶级门户网站架构分析1	116
	 中国顶级门户网站架构分析 2	118
	服务器的大用户量的承载方案	120
	YouTube Scalability Talk	121
	High Performance Web Sites by Nate Koechley	123
One dozen rules for faster pages	123
Why talk about performance?	123
Case Studies	124
Conclusion	124
	Rules for High Performance Web Sites	124
	对于应用高并发，DB千万级数量该如何设计系统哪？	125
	高性能服务器设计	130
	优势与应用：再谈CDN镜像加速技术	131
	除了程序设计优化，zend  eacc(memcached)外，有什么办法能提高服务器的负载能力呢?	135
	如何规划您的大型JAVA多并发服务器程序	139
	如何架构一个“Just so so”的网站？	148
	最便宜的高负载网站架构	152
	负载均衡技术全攻略	154
	海量数据处理分析	164
	一个很有意义的SQL的优化过程（一个电子化支局中的大数据量的统计SQL）	166
	如何优化大数据量模糊查询（架构，数据库设置，SQL..）	168
	求助:海量数据处理方法	169
# re: 求助:海量数据处理方法  回复  更多评论	169
	海量数据库查询方略	169
	SQL Server 2005对海量数据处理	170
	分表处理设计思想和实现	174
	Linux系统高负载 MySQL数据库彻底优化(1)	179
	大型数据库的设计与编程技巧  本人最近开发一个访问统计系统，日志非常的大，都保存在数据库里面。  我现在按照常规的设计方法对表进行设计，已经出现了查询非常缓慢地情形。  大家对于这种情况如何来设计数据库呢？把一个表分成多个表么？那么查询和插入数据库又有什么技巧呢？  谢谢，村里面的兄弟们！	183
	方案探讨,关于工程中数据库的问题. [已结贴]	184
	web软件设计时考虑你的性能解决方案	190
	大型Java Web系统服务器选型问题探讨	193
	高并发高流量网站架构	210
1.1 互联网的发展	210
1.2 互联网网站建设的新趋势	210
1.3 新浪播客的简介	211
2.1 镜像网站技术	211
2.2 CDN内容分发网络	213
2.3 应用层分布式设计	214
2.4 网络层架构小结	214
3.1 第四层交换简介	214
3.2 硬件实现	215
3.3 软件实现	215
	网站架构的高性能和可扩展性	233
	资料收集：高并发 高性能 高扩展性 Web 2.0 站点架构设计及优化策略	243
	CommunityServer性能问题浅析	250
鸡肋式的多站点支持	250
内容数据的集中式存储	250
过于依赖缓存	250
CCS的雪上加霜	250
如何解决？	251
	Digg PHP's Scalability and Performance	251
	YouTube Architecture	253
Information Sources	254
Platform	254
What's Inside?	254
The Stats	254
Recipe for handling rapid growth	255
Web Servers	255
Video Serving	256
Serving Video Key Points	257
Serving Thumbnails	257
Databases	258
Data Center Strategy	259
Lessons Learned	260
1.	Jesse · Comments (78) · April 10th	261
Library	266
Friendster Architecture	273
Information Sources	274
Platform	274
What's Inside?	274
Lessons Learned	274
	Feedblendr Architecture - Using EC2 to Scale	275
The Platform	276
The Stats	276
The Architecture	276
Lesson Learned	277
Related Articles	278
Comments	279
Re: Feedblendr Architecture - Using EC2 to Scale	279
Re: Feedblendr Architecture - Using EC2 to Scale	279
Re: Feedblendr Architecture - Using EC2 to Scale	280
	PlentyOfFish Architecture	281
Information Sources	282
The Platform	282
The Stats	282
What's Inside	283
Lessons Learned	286
	Wikimedia architecture	288
Information Sources	288
Platform	288
The Stats	289
The Architecture	289
Lessons Learned	291
	Scaling Early Stage Startups	292
Information Sources	293
The Platform	293
The Architecture	293
Lessons Learned	294
	Database parallelism choices greatly impact scalability	295
	Introduction to Distributed System Design	297
Table of Contents	297
Audience and Pre-Requisites	298
The Basics	298
So How Is It Done?	301
Remote Procedure Calls	305
Some Distributed Design Principles	307
Exercises	308
References	309
	Flickr Architecture	309
Information Sources	309
Platform	310
The Stats	310
The Architecture	311
Lessons Learned	316
Comments	318
How to store images?	318
RE: How to store images?	318
	Amazon Architecture	319
Information Sources	319
Platform	320
The Stats	320
The Architecture	320
Lessons Learned	324
Comments	329
Jeff.. Bazos?	329
Werner Vogels, the CTO of	329
Re: Amazon Architecture	330
Re: Amazon Architecture	330
Re: Amazon Architecture	330
It's WSDL	330
Re: It's WSDL	331
Re: Amazon Architecture	331
	Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	331
Information Sources	332
The Platform	332
The Stats	333
The Architecture	333
Lessons Learned	336
Related Articles	337
Comments	338
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	338
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	338
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Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	339
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	339
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	339
They could have been 20% better?	340
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	340
Re: Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster	341
	Google Architecture	341
Information Sources	342
Platform	342
What's Inside?	342
The Stats	342
The Stack	343
Reliable Storage Mechanism with GFS (Google File System)	343
Do Something With the Data Using MapReduce	344
Storing Structured Data in BigTable	346
Hardware	347
Misc	347
Future Directions for Google	348
Lessons Learned	348