可扩展架构

高可用系统的架构设计，Jonas Bonér 的这套演讲 PPT 讲得还挺实在的，尤其适合搞分布式系统的你。内容不光理论靠谱，还结合了不少实战经验，像是怎么搞横向扩展、怎么防过载，讲得都比较到位。讲可扩展性的时候，他提到几个蛮实用的套路，比如惰性加载、引用透明性，还有默认用不可变性来保证系统稳定，思路清晰，用起来也不复杂。再比如纵向扩展 vs 横向扩展这块，Bonér 没有一股脑儿推荐某一个方案，而是比较客观地了场景选择，还结合了CAP 定理来高可用和一致性之间的取舍，这点蛮难得的，接地气。还有过载这一节也值得一看，讲了像用缓存减少数据库压力、用负载均衡搞流量分发这些做法，响应也快，代码也简单

面向大规模可伸缩网站基础设施的MySQL参考架构是一个详细的指南，由Oracle于2013年发布，为使用MySQL作为数据存储的网站提供推荐的拓扑结构。这篇白皮书为不同规模的网站（从小型到超大型网站，如社交网络）提供了架构设计和最佳实践。该文档不仅涵盖了硬件与数据库的配合，还包括数据备份、复制和集群等高级特性，帮助网站在web和云环境中实现高性能和高可用性。 小型网站架构 详细描述了如何根据网站规模选择正确的服务器大小和数量。 强调使用InnoDB存储引擎提升性能和可靠性。 提示通过增加硬件扩展架构，并讨论了数据保护与备份。 中型网站架构 提供不同的拓扑结构和规模设计，利用MySQL

Flume 是一个挺强大的日志采集工具，专门为大规模数据而生。如果你正在为高可用、可扩展的日志采集系统头疼，这个框架绝对值得关注。它的架构设计简单，核心就由三个部分组成：Source、Channel、Sink。Source 负责数据采集，Channel 负责缓存，Sink 则负责把数据写入目标存储。每个组件的配置和用法都比较灵活，能应对各种不同的需求，像配置 Source 时，可以直接指定不同的输入方式，Channel 和 Sink 也能根据实际情况做调整。 如果你对 Flume 的高级用法感兴趣，它还支持 SDK 和 Embedded Agent API，能更好地与其他系统进行集成和扩展。其

Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序，使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗？本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍，结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变，应用需求日益增长，但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的，以及如何将某些工具组合起来，构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉，从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。

随着技术进步，MATLAB在可扩展半定编程领域的应用越来越广泛。

数据挖掘应用平台和信息系统行业中，可扩展性的体系结构正在成为关键。该体系结构涵盖了MIS、ERP、CRM、E_Business等多个组件，支持客户细分、客户流失预测以及欺诈检测等数据挖掘算法的应用。

“基于MySQL的实用可扩展架构设计”是由新浪高级DBA杨海朝分享的教程，专注于大型互联网环境中的MySQL数据库架构优化。此教程详细探讨了应对海量数据与高并发的策略，确保系统的稳定性与高性能。 知识点概要 MySQL架构基础：了解MySQL的主从复制、InnoDB存储引擎、事务处理与索引优化等概念是搭建可扩展架构的基础。 主从复制：通过主从复制，主库处理写操作，从库处理读操作，实现读写分离，减轻主库压力。 分片（Sharding）：将数据分布到多个数据库上，通过数据分片提升查询效率并降低单点故障风险。 读写分离：使用主从复制设计，读写操作分配到不同服务器，有效提升系统性能。

在确保软件可扩展性方面，存在多种有效方法。针对不同产品，需考虑静态内容、动态内容以及网络层面的可扩展性策略。静态内容和动态内容应分别优化，选择适合的服务器如Nginx和Apache。CDN技术能显著提升静态内容的传输效率，而模板化是静态化策略的关键。在数据库优化方面，深入了解其他领域的知识能指导我们选择最佳的调优方法。

在C#的三层结构中，我们涉及到BLL业务逻辑层、IDAL接口层以及ORACLE数据查询层，最终实现UI界面显示层的功能。这一结构使得系统更加模块化，易于维护和扩展。

Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark 真的是个挺靠谱的选择。 Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark真的是个挺靠谱的选择。 初学的话，可以先看看《大数据中台架构技术体系入门》，讲得比较基础，像数据采集、计算、存储这一套都覆盖了。你可以看看《美团大数据平台架构实战详解》，里面挺多实操内容，比如任务调度、资源管理那块，讲得还挺细。 搞用户行为？推荐你看看《大数据平台之用户行为平台》，配合Hive 架构一起看效果更好。数据仓库这块怎么建、分层怎么搞，里面都有讲