文章归档

Cassandra Summit 2010上两个不错的ppt

1. Jonathan Ellis 做的关于Cassandra 0.6以及0.7版本的新功能

a. 新增了对Compaction的优先级控制.
-XX:+UseThreadPriorities \
-XX:ThreadPriorityPolicy=42 \
-Dcassandra.compaction.priority=1 \

b. 对Hinted Handoff的手工控制.
0.6.0: send hints to natural replicas
0.6.0: fix row-level concurrency bottleneck
0.6.2: option to disable entirely
0.6.3: remove hourly scan
0.6.4: lower priority
0.6.5: paging of large hinted rows
0.7.0: large rows

c. 在0.6.4上调整了SEDA的流控制(Flow Control),将Message Deserializer的步骤去掉了(这在我们这边的测试中,成为了系统的写性能瓶颈)
d. 在0.7版本中,大大提供了Cassandra的Read Performance(这一点,我非常期待)

State of Cassandra, August 2010
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2. Benjamin Black做的关于Cassandra的运维与故障诊断介绍.
故障诊断部分的介绍,我认为写的非常好, 对于做其他类似的问题的诊断也有部分效果.

a. 如何调整Cassandra的Ring分布, 这个问题也是困扰我已久的问题, 内部也有兄弟问过我这个问题, [...]

Amazon关于切换到云计算的5条建议

Amazon gives us 5 things to consider when making the cloud switch

摘自 http://mor.ph/blogs/5-lessons-when-switching-switching-to-cloud-Amazon-IT

1. Moving to cloud computing is a business decision, not political or marketing mandate. Target the project as a multi-year effort.
2. Server consolidation and virtualization are important initial steps.
3. Start with simple applications; with financials as the last to move.
4. [...]

Buffer和Cache的区别

今天, 又在公司内听到大家争论 Buffer 与 Cache的差异了, 虽然差不多1个月前, 我们就已经在群组里面进行过激烈的争论, 我在网上搜索了下, buffer 与 Cache 区别, 找到下面这个链接, 给出的解释比较接近为维基百科上的说法, 抄录如下, 以为记.

什么是Cache? 什么是Buffer? 二者的区别是什么?

http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=595a1d68b3009fed

Buffer和Cache的区别
buffer与cache操作的对象就不一样。

buffer(缓冲)是为了提高内存和硬盘(或其他I/0设备)之间的数据交换的速度而设计的。

cache(缓存)是为了提高cpu和内存之间的数据交换速度而设计,也就是平常见到的一级缓存、二级缓存、三级缓存。

cpu在执行程序所用的指令和读数据都是针对内存的,也就是从内存中取得的。由于内存读写速度慢,为了提高cpu和内存之间数据交换的速度,在cpu和内存之间增加了cache,它的速度比内存快,但是造价高,又由于在cpu内不能集成太多集成电路,所以一般cache比较小,以后intel等公司为了进一步提高速度,又增加了二级cache,甚至三级cache,它是根据程序的局部性原理而设计的,就是cpu执行的指令和访问的数据往往在集中的某一块,所以把这块内容放入cache后,cpu就不用在访问内存了,这就提高了访问速度。当然若cache中没有cpu所需要的内容,还是要访问内存的。

缓冲(buffers)是根据磁盘的读写设计的,把分散的写操作集中进行,减少磁盘碎片和硬盘的反复寻道,从而提高系统性能。linux有一个守护进程定期清空缓冲内容(即写入磁盘),也可以通过sync命令手动清空缓冲。举个例子吧:我这里有一个ext2的U盘,我往里面cp一个3M的MP3,但U盘的灯没有跳动,过了一会儿(或者手动输入sync)U盘的灯就跳动起来了。卸载设备时会清空缓冲,所以有些时候卸载一个设备时要等上几秒钟。

修改/etc/sysctl.conf中的vm.swappiness右边的数字可以在下次开机时调节swap使用策略。该数字范围是0~100,数字越大越倾向于使用swap。默认为60,可以改一下试试。–两者都是RAM中的数据。

简单来说,buffer是即将要被写入磁盘的,而cache是被从磁盘中读出来的。

buffer是由各种进程分配的,被用在如输入队列等方面。一个简单的例子如某个进程要求有多个字段读入,在所有字段被读入完整之前,进程把先前读入的字段放在buffer中保存。

cache经常被用在磁盘的I/O请求上,如果有多个进程都要访问某个文件,于是该文件便被做成cache以方便下次被访问,这样可提高系统性能。

Cassandra 的相关优化建议

以下内容摘自Eric Evans在OSCON上的ppt (Hands On Cassandra)

1. 设置Java的Heap Size.

# Arguments to pass to the JVM
JVM_OPTS=” \

-Xmx1G \

2. 设置memtable flush的策略.

# 达到的数据量大小(这个与memtable大小的设置一致).
memtable_throughput_in_mb: 64

# 包含的对象数量(单位:百万)
memtable_operations_in_millions: 0.3

# 经过的时间长度
memtable_flush_after_mins: 60

3. 缓存设置策略

keyspaces:
- name: Twissandra

column_families:
- name: User
keys_cached: 100 ## 缓存的Key的数量
preload_row_cache: true ##是否预载行缓存
rows_cached: 1000 ##行缓存的键的数量.

4. 磁盘访问策略.

# [...]

扩展Facebook到5亿用户以及以上.

扩展Facebook到5亿用户以及以上
By Robert Johnson Translated By Jametong

今天对Facebook来讲,我们达到了Facebook的一个非常重要的里程碑-5亿的用户数.这对于我们这些从事技术与运维的工程师来讲尤其令人激动,是我们构建了有能力处理如此巨大规模的增长的系统.当我在4年前来到Facebook的时候,我们有700万用户(在当时看似已经是非常的数量了),这一路走来遇到的挑战远远超出我们的想像.

下面是我们处理的部分大数字(the Big Numbers):

5个亿的活跃用户数
每天1000亿的点击数
500亿的图片数
2万亿的缓存对象,每秒亿级的请求数
每天130TB的日志量

这些年,我们在此页面写了部分关于我们如何处理这么大规模数据的技术方案.今天,我将退后一步,来谈谈一些我们关于扩展(Scaling)的常用方法,以及部分我们用来解决此类扩展性问题的原则.如在Facebook本身一样,这些原则既涉及到技术也涉及到人.实际上,下面将要讨论的原则只有部分是完全技术相关的.在这一天结束的时候,是这些构建此系统并使其运转的人,我们用来扩展这些系统的最佳工具是我们可以处理任何问题的技术与运营团队.我最感到自豪的扩展统计指标是我们的每个工程师可以服务100万的用户,并且这个指标还在稳定地增长.

纵向扩展

它不是万能的,不过,它确实很重要.如果什么东西出现了爆发性的增长,处理它的唯一明智可行的方法就是将其分布到任意多数量的机器上.切记,计算机世界只有三个数字:0,1和n.

例如,考虑这样一种情况,用户数据库无法处理此负载.我们可以将其拆分成两个功能-比如说,账户与概要—并将他们放到不同的数据库中.这可能耗费掉我们一整天的时间,不过,也可能需要花费更多的工作,而且它只能扩展到两倍的容量.一旦完成此项工作,我们还必须开始下一步新的工作,而且下一步的工作会更加困难.相反,我们可以花费部分额外的时间来编写代码,以解决当两个用户不在同一个数据库中的情况.这可能比将代码拆成两半要耗费更多的工作时间,不过它可以在后续的很长时间都给我们带来收益.

注意,这样做并不会提高效率,实际上,它可能让情况变得更糟糕.效率是非常重要的,但是,我们认为它与扩展性(Scaling)是相互独立的项目.

快速响应

如果你查看我们的增长曲线,你将发现不到它有平稳的时候.我们从来就没有坐下来深呼吸、自我恭维一番、并考虑下一步该如何做的时间.每周,我们都会遭遇更大的挑战.

当然,我们对此图的最终走向有不错的注意,但是,每个规模级别上都会有惊喜.我们可用来处理这些惊喜的最佳方式是,拥有可以灵活应对并快速解决问题的技术与运维团队.快速响应也使得我们可以尝试更多的事情,来检验哪个才是在实践中真正可用的.我们发现,保持这种灵活性要远远比任何其他技术决定来的重要.

渐进变更

我们发现,保持快速移动的最好方式是进行大量的小的变更,并衡量做了这些变更后系统的反应.这并不意味着我们不去做大事,它仅仅表示只要有可能,我们都将其拆分成大量的独立的小块.与此相反,很多开发哲学尝试做批量变更.

即使有些东西无法在功能上对其进行拆分,我们也尝试逐步地推出.这可能意味着一次迁移一部分用户或者一部分机器,甚或构建一个与老系统完全并行的系统,并在我们衡量效果的时候缓慢地将流量切换过来.

渐进变更的伟大之处在于,只要有东西与你期望的不一致,你立刻就能发现.与直觉不同,这样做最终让保持系统稳定变更更加容易.

当生产环境有问题时,修复它的最困难的部分可能就是问题定位了.如果只有一个变更的话,问题的定位就简单多了.在传统模型中,当你有几个星期甚至几个月的变更一起生效时,定位具体哪个变更导致了问题可能是个梦魇.

度量一切

只有当你确实有能力监控系统在做什么时,你才可以做大量的小的变更,并监控系统在做什么.在Facebook,我们收集巨量的数据,任一特定的服务器都会输出几十上百个可制作成图表的指标.这不仅仅包含类似于CPU与内存等系统级别的内容,还包含应用级别的统计信息,我们可以据此判断为什么发生这样的事情.

当他们有问题时(真正有趣的问事情只会出现在生产环境),统计信息来自真实的发生问题的生产环境机器这一点非常重要.这些统计必须来自所有的机器,因为大量重要的影响都被平均数隐藏了,只是出现在分布图上,特别是95%或99%的百分位上.

我们构建了多个用来收集、分析这些数据的工具,并已经将它们发布到了开源社区,其中包含Hive与Scribe.

小而独立的团队

当我开始在Facebook工作时,我是图片处理模块团队的两个人之一.这很疯狂,但是,现在我们已经是一个”大”公司了.我们图片处理模块有三个人.我们每个人都了解图片处理模块的所有底细,都可以独立地做相关决定.因此,当需要对图片处理模块做什么变更时,都可以快速而准确地做好此变更.

控制权与责任

如果没有开发与运营团队地无缝合作,以及他们如同事一个团队一样的去解决问题,上述原则都将无法实施.对于这一点,说易行难,但是,我们有一个非常有用的基本原则.

对一件事情负责的人必须对这件事有控制权.

这一点看似非常明显,但实际情况通常不是这样.经典的例子是一个人发布另一个人写的代码.发布代码的人好像对此负责,但实际上是写这个代码的对此有控制权.这就将发布此代码的人置于一个艰难的境地,他们仅有的选择是要么发布此代码,要么对冒险对可能出现的问题承担责任,因此,他们有强烈的动机拒绝发布.另一方面,如果写此代码的人感觉自己并不负责此功能是否有效,这个功能很可能就无法有效工作.

在Facebook,我们每天都会往网站发布代码,是写这些代码的人对此具体负责.看到自己创建的东西被5亿的人使用是令人振奋并震撼人心的.看到它出问题就更加震撼人心了. 关于如果给这5亿的用户带来伟大的软件,我们所知道的最好的方式是让对此事的重要性有深刻理解,对此事有深刻理解并有控制权的人来做正确的决定.

5亿之外

我们非常自豪,我们创建了一个5亿人想要使用的网站,这个5亿人正在使用的网站仍然在工作.但这确实仅仅是一个开始. 我们希望在不远的将来,我们会有另外5个亿的用户,这些原则将帮助我们克服后面将要面对的任何新的挑战.

Bobby, 技术总监, 比他4年前对大数字(Big Numbers)有了完全不同的理解.