伸缩性Scalable教程

在HPTS 2009上，ebay 架构师Randy Shoup又列出了五个lessions.它们分别是：1 Expect (R)evolution2 Dependencies Matter3 Be Authoritative4 Never Enough Data

1 CAP理论简介 10年前，Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论，后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。CAP（Consistency,Availability,partition to

Ehcache实际是一个Java的开源缓存产品，用来提升性能，降低负载，方便可伸缩性。后面有秦始皇Terracotta兵马俑式的服务器矩阵支持, Ehcache成为一种线性可扩展的分布式缓存。它是一个无关系结构schema-less, key-value, 基于Java的分布式缓存，它提供可靠的一致

Scalability, Availability & Stability Patt

文章比较全面分析了系统可伸缩性scalable设计。 首先指出scalable和普通意义上性能提升有些不同，以至于更多人关注单台机器性能，而无视更高意义上性能扩充。 Scalable可伸缩性不等同于perform

今天看了一篇关于伸缩性的文章，感觉不错，大体翻译了一下，欢迎各位道友探讨。 异步 同步调用使得组件和组件之间紧密耦合起来，这样就使得要想伸缩应用就需要伸缩所有的组件，这不仅

Clustering Cloud-

我们公司的一个系统大量使用了Session,如：操作的业务中查询出来的数据集合都会放入session中，好在在点一个新菜单的时候清理一下session,请问这样系统性能会受什么程度的影响？

Twitter开发者大会有关PPT: http://www.slideshare.net/tag/chirp 摘要

这篇文章讲了伸缩性和可用性方面的反模式，也按照自己的理解翻译了一下，欢迎各位探讨。 1 单点失败（Single Point of Failure） 大部分的人都坚持在单一

Storing images in the database. « "on software and st

说到伸缩性，我们一般都会想到存储的伸缩以及本身应用程序的伸缩，下面这篇文章讲解了对传统的关系数据的伸缩以及如何通过内存数据网格来进行应用程序的伸缩。 首先对于传统的RDBMS的伸缩，大家比较熟悉主要有以下两种方式：

我对此有些疑问，大家讨论一下在banq看来，基于ddd设计的软件，其扩展性依赖于ehcache等分布式缓存的扩展性。而ehcache节点间的同步是比较低效的，只要是通过网络改变状态的同步方法，扩展性肯定不如memcached，因为memcached节点间是不用通讯的。比如100个节点

请访问世界上最快的数据库应该算是软文吧！[该

Scaling OpenJPA applications with Slice<

系统有些像搜狐论坛那样，每小时光回帖量就可能成百上千。直接查数据库可能数据库就挂了。请问这样应该如何做啊？是用缓存么？还是别的技术？ 毕竟没接触过海量的用户访问带来的问题。 感谢啊！！！！！！