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网站架构学习笔记--Tailrank架构

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童生

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 楼主| 发表于 2013-2-7 12:34:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
来源:<span class="submitted" />Todd Hoff的文章http://www.highscalability.com/tailrank-architecture-learn-how-track-memes-across-entire-blogosphere

Tailrank网站提供blog文章热点新闻跟踪服务,同时从8个月前开始许可其爬虫程序Spinn3r
Tailrank要解决的是如何高效处理海量数据,及如何分析并精确索引其抓取的内容。

其要技术难点在于建立伸缩性好并高容错的分布式系统,目前实现了一个类似于Google的MapReduce的工具Task/Queue,
它是一个集中的队列服务器,用于分发任务给来请求的机器人。

技术平台

       
  • MySQL:Federated方式分布数据,待扩展成完全的sharded方式   
  • Java   
  • Linux(Debian)   
  • Apache 2.0   
  • Squid:服务95%的页面   
  • 存储:两个SATA驱动器,配置成RAID 0.   
  • ServerBeach托管
系统规模

       
  • 15台机器;   
  • 每小时索引24M的weblog和feed;   
  • 速度处理内容:以160~200M bps;   
  • 每月处理的内容:52TB;   
  • 当前数据库规模:500G;

MySQL使用情况

       
  • 使用InnoDB引擎;   
  • MySQL基于单核系统设计,从5.1开始才解决了多核系统下锁的问题。

已开源的代码

       
  • http://code.tailrank.com/lbpool:支持负载均衡的JDBC数据库连接缓冲池;   
  • http://code.tailrank.com/feedparser:较好支持所有RSS版本的Java RSS/Atom解析器;   
  • http://code.google.com/p/benchmark4j/:Java(及UNIX)下的性能分析工具;   
  • http://code.google.com/p/spinn3r-client/:访问Spinn3r web service的客户端接口;   
  • http://code.google.com/p/mysqlslavesync/:用于快速并某MySQL进行复制;   
  • http://code.google.com/p/log5j/:基于log4j,实现printf格式的日志内容处理功能。
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