计算机上不同操作的延迟时间

Christopher Smith在上月举行的Scale11x上进行了题为“扩展的五个阶段”的演讲,演讲中他分享了自己对实现Web应用扩展和解决扩展中的问题的见解。Christopher举了在各阶段实现扩展的例子,同时他还对通过添加或优化良好定义的组件来改善Web应用整体扩展做了讲解。他从负载均衡讲到UDP协议的优化使用,带领听众经历了一段集知识性和娱乐性于一体的旅程

最重要的基础扩展架构应具有在负载均衡器后面添加Web应用服务器的能力。负载均衡器能够通过在应用服务器间划分请求和会话的方式进行web应用的线性扩展。该技术相当于通过增加应用服务器进行线性扩展,然而这只不过是延缓了不可避免的C10K问题,因为这种方式没有增加单个请求的响应能力。

Christopher介绍了web应用前置的缓存系统如何通过处理读取操作来支持扩展:联合使用多重缓存系统使扩展最大化。Memcache服务器(或类似的服务器)可以在内存中存储数据从而使应用服务器能够快速检索。还可以在负责均衡器之前放置反向代理为缓存的资源提供服务。最后,可以使用内容分发网络(CDN)使缓存的资源更靠近终端用户。不过缓存在写数据方面有它自身的限制。

优化的持久性框架能够将扩展写入的能力带到扩展中的新阶段。Christopher认为,对大部分人来说,能够成功运用这一阶段和之前提到的内容就足够了。选择合适的SQL或NoSQL数据库来匹配应用数据结构将显著地增强扩展性。并发读/写能力将提高写操作的吞吐量和响应能力。最后如果你能够“在ACID(特别是C和D)上耍点手腕儿”,你就可以将更多的写操作提速。

这些扩展技术的基础是使web应用读/写数据的延迟最小化。Christopher分享了计算机上不同操作的延迟时间

  • L1缓存引用 – 0.5 ns
  • 分支预测失败 – 5 ns
  • L2缓存引用 – 7 ns
  • 互斥锁/解锁 – 25 ns
  • 主内存引用 – 100 ns
  • 使用Zippy压缩1KB – 3,000 ns
  • 在1Gbps网络上发送1KB – 10,000 ns(0.01 ms)
  • 从SSD随机读取4KB – 150,000 ns(0.15 ms)
  • 从内存中顺序读取1MB – 250,000 ns(0.25 ms)
  • 同一个数据中心内部往返 – 500,000 ns (0.5 ms)
  • 从SSD连续读取1MB – 1,000,000 ns (1 ms)
  • 硬盘寻道 – 10,000,000 ns (10 ms)

Christopher演讲的其他部分涵盖了扩展的高级阶段,包括:

  • 使用商用服务器传递代码而不是数据:Map/Reduce (Hadoop),DHT(Cassandra、HBase和Riak)
  • 通过数据分区路由数据:ESP/CEP、Eigen、Storm、Esper、StreamBase和0mq等
  • 使用UDP而不是TCP

那些管理超大规模web应用的公司使用了最先进的技术,例如Facebook使用UDP和Memcached每秒能执行成千上万次请求

查看英文原文Insight into the Phases of Scaling


感谢孙镜涛对本文的审校。

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