郑老师讲解 Linux / MongoDB 的性能瓶颈总结

NoSQL

1. 高并发性

radis, tokyo, memorycach

10万/秒

就是数据会全放入内存。

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2. 海量数据

MongoDB, 先入内存， 后台有线程写硬盘。

分散到几台机器的内存上， 然后以硬盘最大的 IO 去写。

然后读取数据的效率就成了问题。

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3. 高扩展性：

?cansandra (1万/秒) 不断加机器来解决性能。

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纸上谈兵、实战。

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Why Linux?

lots of software.

需要了解现成的功能， 而不需要自己去写。

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tar 不压缩， 只打包。（就是把文件、目录，变成一个文件）

gzip 才是压缩。

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egrep 正则过滤

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ssh username@hostname "command"

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安装软件前， 看 readme / install 文档。

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amd64

64位系统最先由 AMD 提出， 后来 intel 也出了 64 位。

但大多数软件只需要指明 64 位就行， 所以后缀了 amd64.

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Python Web Framework

1. Apache + mod_wsgi

2. Apache/Nginx + FastCGI (powed by flup)

3. tornado, uWSGI, gevent, twisted

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选择 Simple or high-performance 这是个问题？优先选择简单的 Apache。

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HTTP server 的优化：

1. know

能承受的同时文件量。

2. Profile

3. 优化

cache

gzip 减少传输时间

keep-alive 最好交由 Nginx 来做， 而不是 Python.

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rpm 包管理：

yum -i install

-e erase

-update

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rpm -ql mysql

query list

mysql 包含了那些文件

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rpm -qf /etc/mysql/conf

指定文件属于哪个软件包

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自己编译的不能通过 rpm 来查询， 必须记住地址。

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如何解决问题：

1. log

2. 文档 man command

/usr/share/doc

/usr/share/man

/usr/local/share/man

3. 求助

官网 FAQ/wiki

社区， 邮件列表， 给老外写信

IRC

Google

（通常 google 最后才采用， 先在官网上找）