每天運(yùn)行該循環(huán)多次
Web服務(wù)器 1，NetScaler用于負(fù)載均衡和靜態(tài)內(nèi)容緩存
2，使用mod_fast_cgi運(yùn)行Apache
3，使用一個(gè)Python應(yīng)用服務(wù)器來處理請求的路由
4，應(yīng)用服務(wù)器與多個(gè)數(shù)據(jù)庫和其他信息源交互來獲取數(shù)據(jù)和格式化html頁面
5，一般可以通過添加更多的機(jī)器來在Web層提高伸縮性
6，Python的Web層代碼通常不是性能瓶頸，大部分時(shí)間阻塞在RPC
7，Python允許快速而靈活的開發(fā)和部署
8，通常每個(gè)頁面服務(wù)少于100毫秒的時(shí)間
9，使用psyco(一個(gè)類似于JIT編譯器的動態(tài)的Python到C的編譯器)來優(yōu)化內(nèi)部循環(huán)
10，對于像加密等密集型CPU活動，使用C擴(kuò)展
11，對于一些開銷昂貴的塊使用預(yù)先生成并緩存的html
12，數(shù)據(jù)庫里使用行級緩存
13，緩存完整的Python對象
14，有些數(shù)據(jù)被計(jì)算出來并發(fā)送給各個(gè)程序，所以這些值緩存在本地內(nèi)存中。這是個(gè)使用不當(dāng)?shù)牟呗浴?yīng)用服務(wù)器里最快的緩存將預(yù)先計(jì)算的值發(fā)送給所有服務(wù)器也花不了多少時(shí)間。只需弄一個(gè)代理來監(jiān)聽更改，預(yù)計(jì)算，然后發(fā)送。
視頻服務(wù) 1，花費(fèi)包括帶寬，硬件和能源消耗
2，每個(gè)視頻由一個(gè)迷你集群來host，每個(gè)視頻被超過一臺機(jī)器持有
3，使用一個(gè)集群意味著：
-更多的硬盤來持有內(nèi)容意味著更快的速度
-failover。如果一臺機(jī)器出故障了，另外的機(jī)器可以繼續(xù)服務(wù)
-在線備份
4，使用lighttpd作為Web服務(wù)器來提供視頻服務(wù)：
-Apache開銷太大
-使用epoll來等待多個(gè)fds
-從單進(jìn)程配置轉(zhuǎn)變?yōu)槎噙M(jìn)程配置來處理更多的連接
5，大部分流行的內(nèi)容移到CDN：
-CDN在多個(gè)地方備份內(nèi)容，這樣內(nèi)容離用戶更近的機(jī)會就會更高
-CDN機(jī)器經(jīng)常內(nèi)存不足，因?yàn)閮?nèi)容太流行以致很少有內(nèi)容進(jìn)出內(nèi)存的顛簸
6，不太流行的內(nèi)容(每天1-20瀏覽次數(shù))在許多colo站點(diǎn)使用YouTube服務(wù)器
-長尾效應(yīng)。一個(gè)視頻可以有多個(gè)播放，但是許多視頻正在播放。隨機(jī)硬盤塊被訪問
-在這種情況下緩存不會很好，所以花錢在更多的緩存上可能沒太大意義。
-調(diào)節(jié)RAID控制并注意其他低級問題
-調(diào)節(jié)每臺機(jī)器上的內(nèi)存，不要太多也不要太少
視頻服務(wù)關(guān)鍵點(diǎn) 1，保持簡單和廉價(jià)
2，保持簡單網(wǎng)絡(luò)路徑，在內(nèi)容和用戶間不要有太多設(shè)備
3，使用常用硬件，昂貴的硬件很難找到幫助文檔
4，使用簡單而常見的工具，使用構(gòu)建在Linux里或之上的大部分工具
5，很好的處理隨機(jī)查找(SATA，tweaks)
縮略圖服務(wù) 1，做到高效令人驚奇的難
2，每個(gè)視頻大概4張縮略圖，所以縮略圖比視頻多很多
3，縮略圖僅僅host在幾個(gè)機(jī)器上
4，持有一些小東西所遇到的問題：
-OS級別的大量的硬盤查找和inode和頁面緩存問題
-單目錄文件限制，特別是Ext3，后來移到多分層的結(jié)構(gòu)。內(nèi)核2.6的最近改進(jìn)可能讓Ext3允許大目錄，但在一個(gè)文件系統(tǒng)里存儲大量文件不是個(gè)好主意
-每秒大量的請求，因?yàn)閃eb頁面可能在頁面上顯示60個(gè)縮略圖
-在這種高負(fù)載下Apache表現(xiàn)的非常糟糕
-在Apache前端使用squid，這種方式工作了一段時(shí)間，但是由于負(fù)載繼續(xù)增加而以失敗告終。它讓每秒300個(gè)請求變?yōu)?0個(gè)
-嘗試使用lighttpd但是由于使用單線程它陷于困境。遇到多進(jìn)程的問題，因?yàn)樗鼈兏髯员３肿约簡为?dú)的緩存
-如此多的圖片以致一臺新機(jī)器只能接管24小時(shí)
-重啟機(jī)器需要6-10小時(shí)來緩存
5，為了解決所有這些問題YouTube開始使用Google的BigTable，一個(gè)分布式數(shù)據(jù)存儲：
-避免小文件問題，因?yàn)樗鼘⑽募占揭黄?span id="hvzpftn" class="Apple-converted-space">
-快，錯(cuò)誤容忍
-更低的延遲，因?yàn)樗褂梅植际蕉嗉壘彺妫摼彺媾c多個(gè)不同collocation站點(diǎn)工作
-更多信息參考
Google Architecture，
GoogleTalk Architecture和
BigTable 數(shù)據(jù)庫 1，早期
-使用MySQL來存儲元數(shù)據(jù)，如用戶，tags和描述
-使用一整個(gè)10硬盤的RAID 10來存儲數(shù)據(jù)
-依賴于信用卡所以YouTube租用硬件
-YouTube經(jīng)過一個(gè)常見的革命：單服務(wù)器，然后單master和多read slaves，然后數(shù)據(jù)庫分區(qū)，然后sharding方式
-痛苦與備份延遲。master數(shù)據(jù)庫是多線程的并且運(yùn)行在一個(gè)大機(jī)器上所以它可以處理許多工作，slaves是單線程的并且通常運(yùn)行在小一些的服務(wù)器上并且備份是異步的，所以slaves會遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于master
-更新引起緩存失效，硬盤的慢I/O導(dǎo)致慢備份
-使用備份架構(gòu)需要花費(fèi)大量的money來獲得增加的寫性能
-YouTube的一個(gè)解決方案是通過把數(shù)據(jù)分成兩個(gè)集群來將傳輸分出優(yōu)先次序：一個(gè)視頻查看池和一個(gè)一般的集群
2，后期
-數(shù)據(jù)庫分區(qū)
-分成shards，不同的用戶指定到不同的shards
-擴(kuò)散讀寫
-更好的緩存位置意味著更少的IO
-導(dǎo)致硬件減少30%
-備份延遲降低到0
-現(xiàn)在可以任意提升數(shù)據(jù)庫的伸縮性
數(shù)據(jù)中心策略 1，依賴于信用卡，所以最初只能使用受管主機(jī)提供商
2，受管主機(jī)提供商不能提供伸縮性，不能控制硬件或使用良好的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議
3，YouTube改為使用colocation arrangement。現(xiàn)在YouTube可以自定義所有東西并且協(xié)定自己的契約
4，使用5到6個(gè)數(shù)據(jù)中心加CDN
5，視頻來自任意的數(shù)據(jù)中心，不是最近的匹配或其他什么。如果一個(gè)視頻足夠流行則移到CDN
6，依賴于視頻帶寬而不是真正的延遲。可以來自任何colo
7，圖片延遲很嚴(yán)重，特別是當(dāng)一個(gè)頁面有60張圖片時(shí)
8，使用BigTable將圖片備份到不同的數(shù)據(jù)中心，代碼查看誰是最近的
學(xué)到的東西 1，Stall for time。創(chuàng)造性和風(fēng)險(xiǎn)性的技巧讓你在短期內(nèi)解決問題而同時(shí)你會發(fā)現(xiàn)長期的解決方案
2，Proioritize。找出你的服務(wù)中核心的東西并對你的資源分出優(yōu)先級別
3，Pick your battles。別怕將你的核心服務(wù)分出去。YouTube使用CDN來分布它們最流行的內(nèi)容。創(chuàng)建自己的網(wǎng)絡(luò)將花費(fèi)太多時(shí)間和太多money
4，Keep it simple！簡單允許你更快的重新架構(gòu)來回應(yīng)問題
5，Shard。Sharding幫助隔離存儲，CPU，內(nèi)存和IO，不僅僅是獲得更多的寫性能
6，Constant iteration on bottlenecks：
-軟件：DB，緩存
-OS：硬盤I/O
-硬件：內(nèi)存，RAID
7，You succeed as a team。擁有一個(gè)跨越條律的了解整個(gè)系統(tǒng)并知道系統(tǒng)內(nèi)部是什么樣的團(tuán)隊(duì)，如安裝打印機(jī)，安裝機(jī)器，安裝網(wǎng)絡(luò)等等的人。With a good team all things are possible。