第16章 特别篇 当前构建web服务需要的实践技术——应对大规模web服务须知 
特别篇第1课 作业队列系统theschwartz、gearman
利用作业队列系统异步执行那些允许延迟的处理，可以改善用户体验。 
TheSchwartz
TheSchwartz 的作业队列采用了MySQL 这种RDBMS 。用MySQL 管理作业队列，能保证非常高的可靠性和稳定性。多数异步处理都是必须确实执行的重要处理，因此高可靠性是很大的优势。当然，速度会有一定损失，因此TheSchwartz 中的作业的粒度稍大一些比较好。
Gearman
Geallnan 这个作业队列系统比TheScheartz 轻量一些。作业队列不用RDBMS ，而是采用自带的守护程序Cdaemon) 作业信息保存在内存中，以保证性能。其代价就是可靠性的损失，因此不适合需要保证完成的任务。
另外，客户端向Gearnlan 中放入作业时，可以有以下三种
模式:
·同步的顺序处理
.同步的并行处理
·异步的后台处理
TheSchwartz 仅支持异步的后台处理，相比之下，采用Gearman 能够更灵活地进行处理。特别是同步并行处理，可以将互不依赖的作业并行处理，可以大幅度压缩整体处理时间。
特别篇第2课 存储方式的选择rdbms还是key-value存储
访问模式中，以下六个参数是选择存储系统的重要判断依据:
·平均数据大小
·最大大小
·新数据增加频率
.更新频率
·删除频率
.访问频率
存储系统的种类：
·RDBMS: MySQL 、PostgreSQL 等
·分布式key-value 存储: memcached 、TokyoTyrant 等
·分布式文件系统: MogileFS 、GlusterFS 、Lustre
·其他存储系统: NFS 分布式文件系统、DRBD 、HDFSo
RDBMS
RDBMS (Relational Database Management System，关系型
数据库管理系统) 就是用表形式保存数据，并多数采用SQL 语言操作数据的系统。它能保存各种各样的数据，而且查询功能强大，是通用性最强的存储系统。
MySQL
MySQL 的架构，如图A.2 所示，其特点是解析并执行SQL的功能模块和实际保存数据的功能模块相互分离。后者称为存储引擎，已有各种各样的实现。因此，除了默认的存储引擎之外，选择第三方实现的存储引擎也比较简单。
主要的存储引擎有MyISAM 和InnoDB ，还有仍在开发的Maria 。
MylSAM
MyISAM 这个存储引擎的结构十分简单， 一个表在实际的文件系统中呈现为三个文件(定义、索引、数据)。对于未经update 、delete 的表也能快速进行insert 操作(插入操作)。而且，启动、停止也十分迅速，表移动、改变名称也可以从文件系统中直接进行，因此数据库的运维比较容易。
相反， MyISAM 也有很多缺点。一旦数据库进程异常停止，
就很可能损坏表。而且它不支持事务， update 、delete 、insert (追加数据之外〉会执行表锁定，在更新较多的应用中性能并不好等等。
InnoDB
InnoDB 是个与MyISAM 相对的存储引擎，它将数据保存在事先定义好的少数几个文件中，而且支持事务，拥有异常停止时的恢复功能，数据更新时执行行锁定等，有许多MyISAM 没有的优势。
但是它也有缺点。比如数据量较大时启动、停止需要几分钟，表操作也必须完全通过数据库执行等。 
分布式key-value存储
key-value 存储是个成对保存key 和value 的简单存储系统，分布式key-value 存储就是在网络上应用key-value 存储，使之能够扩展到多台服务器上。与RDBMS 相比， key-value 存储的功能很弱，但性能会提升1 ~2 个数量级。
key-value 存储中最有名的实现就是memcached。memcached不使用文件系统，完全在内存中执行， 因此速度非常快， 在全世界得到了广泛应用，应用事例十分丰富。由于完全在内存中执行，一旦重启，数据就会全部丢失。
memcached
memcached 是个分布式key-value 存储，实现简单，其特点是分布式算法由客户端函数库实现(如图A.3 所示)。
分布式算法有很多，有将key 的散列值用服务器数量取余这种十分简单的算法，也有Consistent Hashing (一致性hash）等比较复杂的算法。应用程序最好是使用那种不容易受到服务器数量变化的影响，多台服务器中停掉一台也无所谓的实现。
Hatena 现在采用的Perl 客户端函数库基本上Cache::Memcached: :Fast 。如前所述， memcached 完全在内存上执行，速度十分快，但进程重启会导致数据全部丢失。因此它显然不适合保存原始数据，也不适合保存需要花费很长时间重新生成的加工数据。
memcached 的特点最适合保存缓存数据。举个典型的例子，从RDBMS 中读出数据并临时保存到memcached 中，再次需要该数据时首先访问memcached ，不命中时才去访问RDBMS 。除了RDBMS 之外， memcached 还能缓存外部资源的访问结果等，可作为各种缓存存储系统使用。
如果仅限于保存缓存，那么服务器只需大量内存即可，对于CPU 性能和I/O 性能并没有太大要求。因此，可以用廉价硬件构建大规模缓存池，以减少需要昂贵硬件的RDBMS 服务器的数量。
分布式文件系统
分布式文件系统也是强大的候选存储系统。分布式文件系统从文件系统的特点上来看， 一般只适合保存大小超过某种程度的数据。除了NFS 这种考虑到这点的实现之外，多数实现都适合保存大量细小的数据。
Mogi1eFS 是一个用Perl 实现的分布式文件系统，适合处理大量较小的文件。
它适合绝大多数数据添加之后只有读取而不再更新的应用。也就是说，它适合接受图像上传的Web应用程序。
存储服务器上的每个文件在实际的文件系统中也保存成一个文件。通常， 一个文件会冗余化成3个副本，这种设计保证了即使部分存储服务器发生故障导致数据丢失，系统整体也能继续正常运行。
文件的存储位置和标识文件的key 之间的对应关系作为元数据保存在RDBMS 中。获取文件时，不像普通文件系统那样进行挂载，而是用WebDAV 协议获取。因此，使用MogileFS 需要应用程序做出相应的开发。
