2011/5/18工作笔记

追求极致的系统效能

一、IDC（互联网数据中心）计算效率，采用PUE（电源使用效率）= 数据中心总设备能耗/IT设备能耗，PUE是一个比率，基准是2，越接近1表明能效水平越好。

二、应用系统的性能优化：

1.百度采用BVC（Baidu Volunteer Computing百度网格计算）

2.可采用Protocalbuffer

Google定义的一套数据协议，用于数据的结构化和序列化。

1、平台无关、语言无关。
2、二进制、数据自描述。
3、提供了完整详细的操作API。
4、高性能 比xml要快20-100倍
5、尺寸小 比xml要小3-10倍 –高可扩展性
6、数据自描述、前后兼容

适用于

1、不同的平台、系统、语言、模块之间高效的数据交互
2、用于构建大型的复杂系统，降低数据层面的耦合度和复杂度

这里要特别着重说的是protocolBuffer是一种数据协议，就像tcp/ip协议一样，只要是遵守此协议的任何系统之间都能高效的进行数据交互。
第二个特别要说的是 数据自描述。 也就是说拿到任何一个protocolBuffer的数据文件，我们不需要任何其他的辅助信息，就能顺利的解析出其中的数据信息。
这2点是最本质的。
google同时提供了一套代码生成工具，能根据用户自定义的.proto文件，生成c++/java/python的 代码，用于调用protocolBuffer的内核API . 给我们使用提供了很大的便利
.proto文件 详细请参考 官方网站 http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/protocolbuffers/docs/overview.html

redis

是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。此外，缺乏mc中批量get也是比较大的问题，始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。

性能测试结果：

SET操作每秒钟 110000 次，GET操作每秒钟 81000 次，服务器配置如下：

Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz.

stackoverflow 网站使用 Redis 做为缓存服务器。

三、QPS（Quality Positioning Services）三要素：线程、响应实践、资源瓶颈