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Drupal与大型网站架构(译)- Large-Scale Web Site Infrastructure and Drupal

Linuxjournal 网站经典文章翻译,原文地址: Large-Scale Web Site Infrastructure and Drupal ,由于主要按照内容翻译,非逐字翻译,不妥之处,请参考原文阅读。
时至今日,架设一个Drupal网站已经是非常容易的了,直到网站规模开始变大, 那么你就需要花费很大的精力在查找和修复网站性能瓶颈上面。本文我们将谈到一些技术可以把你的Drupal网站负载能力优化到你曾经希望它应该达到的那种程度。
Setting up a Drupal Web site is pretty simple these days, until it gets popular, then you need to bring out the big guns and start finding and fixing the performance bottlenecks. In this article, we show some of the techniques that can allow your Drupal Web site to scale to the grandiose levels you originally hoped for.
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Facebook的服务器架构

大体层次划分
Facebook的架构可以从不同角度来换分层次。 一种是:一边是PHP整的经典的LAMP stack;另外一边是非PHP整的各种service。

 
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揭秘Facebook 的系统架构

来源:http://www.quora.com/What-is-Facebooks-architecture (由Micha?l Figuière回答)
根据我现有的阅读和谈话,我所理解的今天Facebook的架构如下:
◆  Web 前端是由 PHP 写的。Facebook 的 HipHop [1] 会把PHP转成 C++并用 g++编译,这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能。
◆  业务逻辑以Service的形式存在,其使用Thrift [2]。这些Service根据需求的不同由PHP,C++或Java实现(也可以用到了其它的一些语言……)
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Facebook图片管理架构

Facebook 的照片分享很受欢迎,迄今,Facebook 用户已经上传了150亿张照片,加上缩略图,总容量超过1.5PB,而每周新增的照片为2亿2000万张,约25TB,高峰期,Facebook 每秒处理55万张照片,这些数字让如何管理这些数据成为一个巨大的挑战。本文由 Facebook 工程师撰写,讲述了他们是如何管理这些照片的。
旧的 NFS 照片架构
老的照片系统架构分以下几个层:
# 上传层接收用户上传的照片并保存在 NFS 存储层。
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经典web架构.doc 值得参考

经典web架构.doc
从最大盗版源之一的百度的文库里下载的一篇文章,很不错,值得参考。向原作者致敬,也向发此文档的同学表感谢。
下面是纯文字版,完整版(带图片)参看上面附件。
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大型网站架构相关PPT、资料整理(更新于2010-7-11)

注:在win下请用迷你迅雷下载,另存为无法正常下载;在Linux下用wget下载就可以。
在这篇blog中放置了我收集的一些网站架构相关的PPT和文章,提供给大家下载,如果大家有相关的好的PPT、文章的话,也欢迎推荐给我,非常感 谢,:),这篇blog的内容也会随着我收集的东西增加而变化,同时也会增加我对于这些PPT、文章的看法和评价。
1、amazon
Amazon的分布式key-value存储系统(dynamo)的论文
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Facebook网站架构软件揭秘

2010年6月,Google公布全球Top 1000网站。Facebook独占鳌头。

以Facebook现在的经营规模,诸多传统服务器的技术均将崩溃或根本无法支撑。那么面对5亿的活跃用户,Facebook的工程师们又将如何让网站平 稳运转呢?伯乐在线 – 职场博客的这篇文章将展示Facebook的工程师完成这个艰巨任务所用到的一系列软件。
Facebook级别规模的挑战
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图文细说Google数据中心

Google数据中心一直是业界中令人着迷的“对象”之一。Google这个搜索巨人很少暴露其数据中心,那么Google到底有多少数据中心?它们分布在什么地方?笔者整理收集一些有趣信息,以供分享和参考。
Google数据中心分布图
Google 搜索速度为什么能这么快?这主要因为Google在全球分布着众多的数据中心。根据现有信息,如果包括在建的数据中心,Google共有36个数据中心。 其中美国有19个、欧洲12个、俄罗斯1个、南美1个和亚洲3个(北京-Google.cn、香港-Google.com.hk和东京各1个)。不过,Google也并非完全独享这些数据中心,他们也向其他公司出租空间。
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大型网站架构演变和知识体系 转载

之前也有一些介绍大型网站架构演变的文章,例如LiveJournal的、ebay的,都是非常值得参考的,不过感觉他们讲的更多的是每次演变的结果,而没有很详细的讲为什么需要做这样的演变,再加上近来感觉有不少同学都很难明白为什么一个网站需要那么复杂的技术,于是有了写这篇文章的想法,在这篇文章中 将阐述一个普通的网站发展成大型网站过程中的一种较为典型的架构演变历程和所需掌握的知识体系,希望能给想从事互联网行业的同学一点初步的概念,:),文中的不对之处也请各位多给点建议,让本文真正起到抛砖引玉的效果。

架构演变第一步:物理分离webserver和数据库
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候 已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了 部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而 数据库出问题的时候,应用也容易出问题,于是进入了第一步演变阶段:将应用和数据库从物理上分离,变成了两台机器,这个时候技术上没有什么新的要求,但你 发现确实起到效果了,系统又恢复到以前的响应速度了,并且支撑住了更高的流量,并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
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大型网站架构不得不考虑的10个问题

这里的大型网站架构只包括高互动性高交互性的数据型大型网站,基于大家众所周知的原因,我们就不谈新闻类和一些依靠HTML静态化就可以实现的架构 了,我们以高负载高数据交换高数据流动性的网站为例,比如海内,开心网等类似的web2.0系列架构。我们这里不讨论是PHP还是JSP或者.NET环 境,我们从架构的方面去看问题,实现语言方面并不是问题,语言的优势在于实现而不是好坏,不论你选择任何语言,架构都是必须要面对的。
这里讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题
1、海量数据的处理
众所周知,对于一些相对小的站点来说,数据量并不是很大,select和update就可以解决我们面对的问题,本身负载量不是很大,最多再加几个 索引就可以搞定。对于大型网站,每天的数据量可能就上百万,如果一个设计不好的多对多关系,在前期是没有任何问题的,但是随着用户的增长,数据量会是几何 级的增长的。在这个时候我们对于一个表的select和update的时候(还不说多表联合查询)的成本的非常高的。
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