SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  14
Télécharger pour lire hors ligne
Как мы храним дружбы.
Что такое «дружба» и зачем она нужна.
Требования заказчика:
•   Ребер → 109
•   Вершин → 5 · 107
•   Соединений → 2000 – 5000
•   Запросов → 12000 – 20000 в сек.
•   Обновлений → 200 – 1000 в сек.
•   Данных на ребре → 6 байт
Типы запросов:
• Высокой актуальности:
  – Мои друзья (прямые связи)
  – Обратные связи
• Средней актуальности:
  – Общие друзья
  – Друзья моих друзей
  – Я знаком с Васей через Петю и Машу
Граф в реляционной базе
Таблица смежности
 Вася     Петя     Дружит       30 байт заголовка
 Маша     Костю    Дружит       14 байт данных
 Катя     Дашу     Ненавидит    80 байт с индексами


– Сложность поиска пути
– Сложности с друзьями друзей
Что можно предпринять?
• Упаковать данные          Вася
  – Фрагментация            Катя
  – Сложно писать запросы   Маша

• Кеширование
  – Построчно – бессмысленно
  – Запросы целиком – сложно инвалидировать
Наш ответ
• Не надо изобретать велосипеды.
  – slab аллокатор , сетевое ядро из memcached
  – khash.h
  – libev
• Чем проще – тем надежнее.
  – Простота устройства – легкость
    сопровождения.
In memory storage
  hash               slabs   buffers
  A                           1GB
  B
 C                  22GB
 1GB
                             ∑ = 24GB
Сетевая подсистема
• fork() — невозможно
• -lpthread — сложно разрабатывать и
            отлаживать
• FSM
  – решение проблемы 10k
  – сложно с обрабатывать вычислительные запросы
  – запись на диск – отдельным процессом
Persistance
   T0             T1
                            T2

– snapshot
– WAL
– Надежное чтение – CRC32
Persistance
              parent    fork   child




 req           writer          HDD
Hot standby
   – bind() – может быть только один
   – Пока не можем bind() – проигрываем все
     новое и отвечаем на запросы
   – Начальный load balancing

      A               port               B
Резервное копирование и репликация
• Новые данные на диск пишутся только в
  режиме O_APPEND → rsync!
• WAL log player
• Реплики только для чтения
  – direct
  – light
Спасибо за внимание. Вопросы?

Contenu connexe

Tendances

Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Ontico
 
MongoDB. Как готовить, с чем едят?
MongoDB. Как готовить, с чем едят?MongoDB. Как готовить, с чем едят?
MongoDB. Как готовить, с чем едят?Tim Mironov
 
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитики
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитикиЗагрузка больших объемов данных для бизнес-аналитики
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитикиBadoo Development
 
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)Ontico
 
Frontera обход испанского интернета
Frontera обход испанского интернетаFrontera обход испанского интернета
Frontera обход испанского интернетаAlexander Sibiryakov
 
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...Ontico
 
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)Ontico
 
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...Ontico
 
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)Ontico
 
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo).
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo). С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo).
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo). Badoo Development
 
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)Ontico
 
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012Roman Pavlushko
 
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricksSphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricksRoman Pavlushko
 
Drupalconf moscow-2012-arkharov
Drupalconf moscow-2012-arkharovDrupalconf moscow-2012-arkharov
Drupalconf moscow-2012-arkharovrrromka
 
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеNear-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеAlexandr Krasheninnikov
 
Introduction to MongoDB
Introduction to MongoDBIntroduction to MongoDB
Introduction to MongoDBIurii Ogiienko
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...Ontico
 

Tendances (18)

Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
 
MongoDB. Как готовить, с чем едят?
MongoDB. Как готовить, с чем едят?MongoDB. Как готовить, с чем едят?
MongoDB. Как готовить, с чем едят?
 
SECON.Посиделки #16: Cassandra (презентация)
SECON.Посиделки #16: Cassandra (презентация) SECON.Посиделки #16: Cassandra (презентация)
SECON.Посиделки #16: Cassandra (презентация)
 
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитики
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитикиЗагрузка больших объемов данных для бизнес-аналитики
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитики
 
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
 
Frontera обход испанского интернета
Frontera обход испанского интернетаFrontera обход испанского интернета
Frontera обход испанского интернета
 
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...
Как мы храним и анализируем большой социальный граф, Максим Бартенев (Норси-т...
 
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)
История успеха Яндекс.Почты с PostgreSQL / Владимир Бородин (Яндекс)
 
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...
Оптимизация программ для современных процессоров и Linux, Александр Крижановс...
 
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)
Олег Бартунов (ГАИШ МГУ), Александр Коротков (Интаро-Софт)
 
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo).
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo). С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo).
С чего начать внедрение Hadoop в компании. Доклад Алексея Еремихина (Badoo).
 
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен поиск / Андрей Аксенов (Sphinx)
 
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
 
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricksSphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
 
Drupalconf moscow-2012-arkharov
Drupalconf moscow-2012-arkharovDrupalconf moscow-2012-arkharov
Drupalconf moscow-2012-arkharov
 
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеNear-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
 
Introduction to MongoDB
Introduction to MongoDBIntroduction to MongoDB
Introduction to MongoDB
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
 

En vedette

Eremkin Cboss Smsc Hl2009
Eremkin Cboss Smsc Hl2009Eremkin Cboss Smsc Hl2009
Eremkin Cboss Smsc Hl2009HighLoad2009
 
архитектура новой почты рамблера
архитектура новой почты рамблераархитектура новой почты рамблера
архитектура новой почты рамблераHighLoad2009
 
м.токовинин компромиссная производительность
м.токовинин   компромиссная производительностьм.токовинин   компромиссная производительность
м.токовинин компромиссная производительностьHighLoad2009
 
Hl++2009 Ayakovlev Pochta
Hl++2009 Ayakovlev PochtaHl++2009 Ayakovlev Pochta
Hl++2009 Ayakovlev PochtaHighLoad2009
 
Dash Profiler 200910
Dash Profiler 200910Dash Profiler 200910
Dash Profiler 200910HighLoad2009
 
Smirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonSmirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonHighLoad2009
 
Dz Java Hi Load 0.4
Dz Java Hi Load 0.4Dz Java Hi Load 0.4
Dz Java Hi Load 0.4HighLoad2009
 

En vedette (17)

Eremkin Cboss Smsc Hl2009
Eremkin Cboss Smsc Hl2009Eremkin Cboss Smsc Hl2009
Eremkin Cboss Smsc Hl2009
 
бегун
бегунбегун
бегун
 
Rac
RacRac
Rac
 
Kosmodemiansky
KosmodemianskyKosmodemiansky
Kosmodemiansky
 
Scalaxy
ScalaxyScalaxy
Scalaxy
 
Nyt Prof 200910
Nyt Prof 200910Nyt Prof 200910
Nyt Prof 200910
 
архитектура новой почты рамблера
архитектура новой почты рамблераархитектура новой почты рамблера
архитектура новой почты рамблера
 
м.токовинин компромиссная производительность
м.токовинин   компромиссная производительностьм.токовинин   компромиссная производительность
м.токовинин компромиссная производительность
 
Hl++2009 Ayakovlev Pochta
Hl++2009 Ayakovlev PochtaHl++2009 Ayakovlev Pochta
Hl++2009 Ayakovlev Pochta
 
Dash Profiler 200910
Dash Profiler 200910Dash Profiler 200910
Dash Profiler 200910
 
Highload 2009
Highload 2009Highload 2009
Highload 2009
 
Smirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonSmirnov Twisted Python
Smirnov Twisted Python
 
Dz Java Hi Load 0.4
Dz Java Hi Load 0.4Dz Java Hi Load 0.4
Dz Java Hi Load 0.4
 
Krizhanovsky Vm
Krizhanovsky VmKrizhanovsky Vm
Krizhanovsky Vm
 
Why02
Why02Why02
Why02
 
Ddos
DdosDdos
Ddos
 
Php Daemon
Php DaemonPhp Daemon
Php Daemon
 

Similaire à Silverspoon2

Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных
Олег Царев, Кирилл Коринский   Сравнительный анализ хранилищ данныхОлег Царев, Кирилл Коринский   Сравнительный анализ хранилищ данных
Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данныхSiel01
 
Aлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetAлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetOntico
 
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...Ontico
 
HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5Technopark
 
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузкиБрокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузкиArtyom Vybornov
 
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...Ontico
 
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBMyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBSergey Petrunya
 
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...Ontico
 
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Ontico
 
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013it-people
 
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...Ontico
 
Крадущийся сервер, затаившийся диод
Крадущийся сервер, затаившийся диодКрадущийся сервер, затаившийся диод
Крадущийся сервер, затаившийся диодAndrew Aksyonoff
 
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)Ontico
 
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSD
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSDIsilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSD
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSDAndrew Pantyukhin
 
Cassandra:Курс молодого бойца
Cassandra:Курс молодого бойцаCassandra:Курс молодого бойца
Cassandra:Курс молодого бойцаIgor Khokhryakov
 
Александр Соловьёв, Griddynamics.com
Александр Соловьёв, Griddynamics.comАлександр Соловьёв, Griddynamics.com
Александр Соловьёв, Griddynamics.comOntico
 
HighLoad весна 2014 лекция 6
HighLoad весна 2014 лекция 6HighLoad весна 2014 лекция 6
HighLoad весна 2014 лекция 6Technopark
 
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Alexander Pozdneev
 
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Ontico
 

Similaire à Silverspoon2 (20)

Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных
Олег Царев, Кирилл Коринский   Сравнительный анализ хранилищ данныхОлег Царев, Кирилл Коринский   Сравнительный анализ хранилищ данных
Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных
 
Aлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetAлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreet
 
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...
HDD, SSD, RAM, RAID, и кого на ком кэшировать / Михаил Конюхов (Perfect Solut...
 
HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5
 
High Load
High LoadHigh Load
High Load
 
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузкиБрокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки
 
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...
 
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBMyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
 
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...
 
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
 
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013
Олег Анастасьев "Ближе к Cassandra". Выступление на Cassandra Conf 2013
 
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...
Современная операционная система: что надо знать разработчику / Александр Кри...
 
Крадущийся сервер, затаившийся диод
Крадущийся сервер, затаившийся диодКрадущийся сервер, затаившийся диод
Крадущийся сервер, затаившийся диод
 
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)
Крадущийся сервер, затаившийся диод (Андрей Аксенов)
 
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSD
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSDIsilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSD
Isilapp — Extreme Cloud Storage on FreeBSD
 
Cassandra:Курс молодого бойца
Cassandra:Курс молодого бойцаCassandra:Курс молодого бойца
Cassandra:Курс молодого бойца
 
Александр Соловьёв, Griddynamics.com
Александр Соловьёв, Griddynamics.comАлександр Соловьёв, Griddynamics.com
Александр Соловьёв, Griddynamics.com
 
HighLoad весна 2014 лекция 6
HighLoad весна 2014 лекция 6HighLoad весна 2014 лекция 6
HighLoad весна 2014 лекция 6
 
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
 
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
 

Plus de HighLoad2009

Highload Perf Tuning
Highload Perf TuningHighload Perf Tuning
Highload Perf TuningHighLoad2009
 
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной среде
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной средеособенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной среде
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной средеHighLoad2009
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHigh Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHighLoad2009
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9HighLoad2009
 
температура мира
температура миратемпература мира
температура мираHighLoad2009
 
Silverspoon Cluster
Silverspoon ClusterSilverspoon Cluster
Silverspoon ClusterHighLoad2009
 
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4HighLoad2009
 

Plus de HighLoad2009 (15)

Quick Wins
Quick WinsQuick Wins
Quick Wins
 
Take2
Take2Take2
Take2
 
Hl2009 1c Bitrix
Hl2009 1c BitrixHl2009 1c Bitrix
Hl2009 1c Bitrix
 
Highload Perf Tuning
Highload Perf TuningHighload Perf Tuning
Highload Perf Tuning
 
Hl2009 Pr V2
Hl2009 Pr V2Hl2009 Pr V2
Hl2009 Pr V2
 
Highload2009
Highload2009Highload2009
Highload2009
 
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной среде
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной средеособенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной среде
особенности использования Times Ten In Memory Database в высоконагруженной среде
 
Hl Nekoval
Hl NekovalHl Nekoval
Hl Nekoval
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHigh Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9
High Load 2009 Dimaa Rus Ready 16 9
 
Pl High Load V1.1
Pl High Load V1.1Pl High Load V1.1
Pl High Load V1.1
 
температура мира
температура миратемпература мира
температура мира
 
бегун
бегунбегун
бегун
 
Silverspoon Cluster
Silverspoon ClusterSilverspoon Cluster
Silverspoon Cluster
 
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4
Performance Enhancements In Postgre Sql 8.4
 

Silverspoon2

  • 1. Как мы храним дружбы.
  • 2. Что такое «дружба» и зачем она нужна.
  • 3. Требования заказчика: • Ребер → 109 • Вершин → 5 · 107 • Соединений → 2000 – 5000 • Запросов → 12000 – 20000 в сек. • Обновлений → 200 – 1000 в сек. • Данных на ребре → 6 байт
  • 4. Типы запросов: • Высокой актуальности: – Мои друзья (прямые связи) – Обратные связи • Средней актуальности: – Общие друзья – Друзья моих друзей – Я знаком с Васей через Петю и Машу
  • 5. Граф в реляционной базе Таблица смежности Вася Петя Дружит 30 байт заголовка Маша Костю Дружит 14 байт данных Катя Дашу Ненавидит 80 байт с индексами – Сложность поиска пути – Сложности с друзьями друзей
  • 6. Что можно предпринять? • Упаковать данные Вася – Фрагментация Катя – Сложно писать запросы Маша • Кеширование – Построчно – бессмысленно – Запросы целиком – сложно инвалидировать
  • 7. Наш ответ • Не надо изобретать велосипеды. – slab аллокатор , сетевое ядро из memcached – khash.h – libev • Чем проще – тем надежнее. – Простота устройства – легкость сопровождения.
  • 8. In memory storage hash slabs buffers A 1GB B C 22GB 1GB ∑ = 24GB
  • 9. Сетевая подсистема • fork() — невозможно • -lpthread — сложно разрабатывать и отлаживать • FSM – решение проблемы 10k – сложно с обрабатывать вычислительные запросы – запись на диск – отдельным процессом
  • 10. Persistance T0 T1 T2 – snapshot – WAL – Надежное чтение – CRC32
  • 11. Persistance parent fork child req writer HDD
  • 12. Hot standby – bind() – может быть только один – Пока не можем bind() – проигрываем все новое и отвечаем на запросы – Начальный load balancing A port B
  • 13. Резервное копирование и репликация • Новые данные на диск пишутся только в режиме O_APPEND → rsync! • WAL log player • Реплики только для чтения – direct – light