Jame's Readling

  • http://t.cn/zOvYgWS Intro to Caching,Caching algorithms and caching frameworks Cache的基本定义,基本实现,Cache设计时要考虑的几个关键点,常用到的各种Cache算法与策略。
  • 1. 操作故障是Internet服务最大的故障源,2.操作通常需要很长时间来修复,3.主要的操作故障来自配置错误,4.用户自己编写的前端软件故障最多,5.更深入的测试以及更加彻底的故障检测可以有效降低故障率。 http://t.cn/zY0c7oD 来自 David A. Patterson,为什么互联网服务会出故障,我们该如何处理。
  • http://t.cn/zYW6d7p High Available computer systems, http://t.cn/zYW6d70 Why do Computers stop,http://t.cn/zYW6d7O Why do Internet Services Fail, 三篇关于如何设计高可用系统的论文,模块化、Fast Fail、Process Pair实现冗余修复、事务来保证完整性、一致性以实现系统的可自动restart。 Jim Gray大神的几篇文章,这几篇paper也是他的书《Transaction  Processing》中Fault Tolerance一章的主要内容。
  • Linkedin开源了自己的分布式数据同步系统Databus: LinkedIn’s low latency change data capture system,github地址 http://t.cn/zjrfDas http://t.cn/zYWs3ke 通过从数据库端获取变更的信息流是一种比较低成本的消息驱动设计方案,可以大大简化应用层面的业务复杂度,从而降低系统的复杂度,提高应用开发效率。
  • http://t.cn/zYjNRpL DataInfrastructure@FB Facebook Data Infrastructure 团队的Timeline内容,这个团队自成立以来写的相关的文章、论文,以及他们面临的问题,外部对他们的报道,有点料。哈哈
  • 重新整理了下分布式理论方面的文章,FLP,Byzantine,Leases,Time&Clocks,Paxos,2PC,总共十篇文章,pdf合集:http://t.cn/zYjWIaa
  • 数星星同学翻译的分布式一致性理论文章,集中了这个领域的主要核心论文,对于大部分不愿意啃英文paper的同学来讲,是个大大的福音。
  • Normalization、 Codd’s rules(Relation、Transparence , 来自Todd)、ACID (来自Jim Gray,Transaction、Two-Phase-Commit)、CAP theorem(Eric Brewer、Daniel Abadi) 这四点为程序员新兵必须了解的数据库知识。 http://t.cn/zYYmkty 跟我之前准备的《数据库概论》课程几乎完全一致。必要的数据库基础知识,从这几个维度理解基本可以把握传统数据库设计的核心问题了。
  • http://t.cn/zYTBJCK Using HBase Effectively Cloudea的工程师介绍HBase的基本实现、基础特性以及基本的使用场景、切入的时机。我准备以本ppt中的内容来补充我自己的《数据库基础概论》中关于HBase的介绍,其它的相关介绍还包括MySQL、Oracle、Tair、OceanBase等基础数据存储。
  • 选 择意味着歧视,歧视意味着选择,选择和歧视是一枚硬币的两面;一个“认钱”的社会,会增加具有不同个性特征的人之间的平等;而一个“认人”的社会,基于个 性特征(如肤色、性别、信仰、行政级别等)的歧视就势必更加严重。 Competition, Monopoly, and the Pursuit of Money By 阿尔钦. 内容摘自薛兆丰文章 http://t.cn/zYYsrBR 因纯真而深刻——纪念经济学家阿尔钦 薛兆丰亿阿尔钦,神一样的人物。
  • http://t.cn/zYTD0sC Using entropy to route web traffic Tumblr的工程师介绍如何利用熵来路由Web流量,如何选择合适的哈希函数来确保可以比较均衡的流量到Router后面的机器上。1. 获取有代表性的请求,2. 使用哈希函数计算,3. 获取不同的桶对应流量的直方图,4.计算每个桶的流量概率,5.计算熵。
  • The key to simplicity isn’t “Know How” it’s “Know Why” 保持Simplicity(简洁性)的关键不是”知道如何去做“,而是知道”为什么要这么做“。我自己的理解是:还要补上为什么背后对应的所有的”业务背 景“,对”业务背景“。http://t.cn/zYTkyY5 系统设计的关键是从业务出发,尽可能满足业务的需要,尽可能降低系统的复杂度,而不是为了技术而技术,更加不是为了某种”宗教性质”的技术选择而做技术。 尤其要考虑前面介绍到的Technical Debt问题。
  • http://t.cn/zYYSbZa 1. 原型阶段(方便使用),2.开发便利(灵活性、方便开发人员的沟通合作),3.生产系统的运行阶段(可靠性,Reliability ),4.业务成功(Sharding、专用数据存储,这需要很幸运才能达到)。
  • http://t.cn/zYTsAR2 从最近的云基础设施故障中学到的一些经验。Lessons Learned from Recent Cloud Outages By Uri Budnik 。 关键的结论是,系统总是会出故障,无论是公有云,还是私有云;无论是数据中心,还是服务器网络,还是软件。如何提高这些组件的可用率,参考前面介绍的Jim Gray大神的几篇论文。
  • http://t.cn/zYHQTrO 1.A pure closed source strategy can make sense. 2. A closed source strategy with important open source aspects can make sense. 3. A pure open source strategy will only rarely win.  开源软件与闭源软件的可能的商业模式。

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