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Google MapReduce架构，提现了很多经典架构实践： • 单点master简化系统复杂度 • 单点master不高可用，简化系统复杂度 • master对worker的监控以及重启，保证worker高可用 • 幂等性，保证结果的正确性 • 多个worker执行同一个任务优化长尾问题

Supervisor（http://supervisord.org/）是用Python开发的一个client/server服务，是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具，不支持Windows系统。它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。用Supervisor管理的进程，当一个进程意

上述伪代码忽略了一些细节，在实现连接池中是需要考虑的： （1）如果连接全部被占用，是返回失败，还是让上游等待 （2）需要实施连接可用性检测 （3）为了让调用方更友好，可能还需要包装一层DAO层，让“连接”这个东西对调用方都是黑盒的 （4）通过freeArray，connectionMap可以让取连接

（1）要“有序”，先得有衡量“有序”的标尺，可以是客户端标尺，可以是服务端标尺； （2）大部分业务能够接受大范围趋势有序，小范围误差；绝对有序的业务，可以借助服务器绝对时序的能力； （3）单点序列化，是一种常见的保证多机时序统一的方法，典型场景有db主从一致，gfs多文件一致； （4）单对单聊天，只

GFS的架构，体现了很多经典的设计实践： • 简化系统角色，单点master降低系统复杂度 • 不管是文件还是服务，均通过“冗余+故障自动转移”保证高可用 • 由于存在单点master，GFS将“降低与单点master的交互”作为性能优化核心 • 通过写日志，原子修改，checksum，快速监控快速

本指南目的在于经验总结， 帮助PostgreSQL使用者快速入门，在开发及管理过程中有章可循。 • 命名规范 • Column设计 • Constraints 设计 • Index 设计 • 关于NULL • 开发相关规范 • 管理相关规范

允许cache miss的KV缓存写场景： • 大部分情况，修改value成本会高于“增加一次cache miss”，因此应该淘汰缓存 • 如果还在纠结，总是淘汰缓存，问题也不大

从mysql并行复制缩短主从同步时延的思想可以看到，架构的思路是相同的： （1）多线程是一种常见的缩短执行时间的方法 （2）多线程并发分派任务时必须保证幂等性：mysql的演进思路，提供了“按照库幂等”，“按照commit_id幂等”两种方式，思路大伙可以借鉴

讨论技术方案时，不要总以： “放在你那边做代码少” “放在你那边做时间短” 作为设计折衷的理由，而要多问： “怎么做合理”

(1) 接入层架构要考虑的问题域为：高可用、扩展性、反向代理、负载均衡； (2) Nginx、keepalived、lvs、f5可以很好的解决高可用、扩展性、反向代理、负载均衡的问题； (3) 水平扩展scale out是解决扩展性问题的根本方案，DNS轮询是不能完全被Nginx/lvs/f5所替代