伸缩性Scalable教程

扩展数据库会遭遇挑战，本文提供了五种数据库分片Sharding策略供参考。 当然，除了分片策略以外，最简单办法是扩展硬件，另外是删除可能不需要的数据，或尝试使用微服务解决。 下面着重谈谈五种分片策略： <

大部分软件系统是随时间演进的，新旧功能会交替，不断变化的用户需求意味着一个高效的系统必须能够迅速扩展或收缩资源。通常在一个单独的数据中心或区域为完成接近零宕机的目标，就需要自动故障转移(fail-over)到预调校就绪(pre-provisioned )的备份系统,。

本文解释了为什么使用MySQL作为key/value使用要优于相应的NoSQL数据库，并且提供了有关这样使用的相关指南。 以Wix网站为例，当有人点击一个会跳转到Wix网站的链接时，他的浏览器会发送一个Http请求到Wix服务器，如果这个请求是请求服务器上

很长一段时间，无态服务被看成通向伸缩扩展的必由之路，无态架构容易水平扩展，只需要一个round-robin的负载平衡就可以在无态服务之间分发请求。 但是，无态服务也有一些问题，由于状态都保存在数据库中，每次请求都要进入数据库增加了延迟，当然可以增加一层缓存

京东技术开发日历期PPT和视频文档下载，点击标题进入百度网盘下载。 大数据 机器学习方面：京东大数据分析与创新应用-邢志峰京东大数据基础架构和实践--王彦明

本文主要讨论了两种数据库分片方式，基于业务的自然分表法和基于微服务的分片法。其实微服务的切分依据还是要首先找出业务数据的DDD聚合才能切分。 当数据库数据量很小时，很多问题可以通过硬件进行扩展。然而，随着数据表数量的增长，就需要考虑其他扩展数据库的方法了。

本文是从知识分享架构师(Knowledge-Sharing Architect)与代码架构师(Coding Architect)相比较角度讨论该问题。 对于架构师是否需要编写代码一直有肯定或否定两种观点，其实这两种观点都有失偏颇。首先，我们看看支持架构师编

Reduce Data广告服务网站如何扩展到每天300K QPS请求？分享经验如下： 1. 为大规模设计，广告服务平台从一开始增长就很惊人，因此，系统开始就为大规模设计，系统为水平和垂直伸缩扩展。 2.选择CAP

本文讨论当数百万用户追随名人直播时所发生的流量高峰。在分析Facebook Live架构如何扩展支撑百万人在线之前，我们先看看构建这样一个产品所面临的一些挑战： 该公司首席产品官Chris Cox 在2016年4月份接受了Wired 1采访，他列举了以下挑

Monzo需要从头开始构建一个银行后端体系，该系统必须全天候具备可用性，可扩展到为遍及世界各地的数以百万计客户提供服务。这篇文章解释了我们如何以开源的技术建立这样现代系统。

性能提升有两个地方：数据库和应用程序。使用各种数据库优化的语句或者在我们应用代码中使用编程语言特性进行优化。 本周正好有三篇文章涉及这两个方面：关系数据库层提升：

GoSnaps是目前最流行应用口袋妖怪Pokemon GO的粉丝应用，用于分享口袋妖怪的屏幕截图和地图图片。GoSnap在第一天增长到6万用户，第二天16万，5天后50万独立用户，任何时间都有1000个并发用户，该应用有一个自动识别软件自动检查上传图片是否和口袋妖怪有关，重新缩放图片大小。

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如何根据用户量逐步扩展Web应用的性能？过早扩展造成的痛苦反而超过其受益，本指南提供如何从简单开始，随着用户量增长进行扩展的方式。 1.本地一个并发用户不需要扩展 2.单个服务器，2-9个并发用户

口袋妖怪Go(Pokémon Go)有可能成为10年来最大或最成功的手游游戏，在这个快速发展过程中，系统性能扩展性经受了几次教训。 1.端到端的性能测试，从Web网站 移动app和API后端都经过性能测试，也就是从后端到前端。测试预期使用情况。（1