scalability

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我的应用运行每天收集数据并将其提供给mongoDB的作业。这些数据被处理，然后通过其余的API公开。需要设置一台的MongoDB集群的AWS，要求：数据将每天（约50M记录）增长差不多大，所以写吞吐量并不需要扩展。写一个cron会在某个小时触发。对象是不可变的（它们不会增长）读取吞吐量将取决于用户数量/流量，因此它应该是可扩展的。交通一开始就不会很沉重。数据大多是简单的JSON，需要围绕某

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Google App Engine中的内存缓存和互斥锁？

我正在研究一个非常有趣的项目，我们希望在内存中保持游戏状态。当服务器启动时，它从数据库加载游戏状态，这是它从数据库读取的唯一时间。只要服务器更改其内存游戏状态，它就会发出相应的写入数据库。每个游戏只有一台服务器写入，如果客户端向错误的服务器发送更新，它会被告知正确的服务器的url，客户端可以再次尝试。因此，我正在寻找一种方法让App Engine上的游戏状态持续存在内存中，但我很难。我看到的每

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模式

我正在寻找的模式，需要在以下意义上的多租户的一些资源和软件架构的可扩展性最佳实践：多的用户基础与配置的自定义相互作用（定制品牌和功能集）迭代应用程序。在多个应用程序服务用户体验的不同阶段的环境中。我在这里寻找一般原则，比如站立，自动化，工具和配置的方法，因为它们涉及扩展到更多的用户库/迭代。

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如何在到达服务器之前基于主体过滤HTTP请求？

我使用nginx过滤一些请求，然后才到达我的服务器，因为大部分请求都没有兴趣，并且我不想扩展我的服务器来处理所有请求，但实际上我只是感兴趣在他们中的一小部分。缩放nginx比较便宜。问题是nginx没有（afaik）动态配置，而且我们现在只根据请求参数和原始IP地址进行基本过滤。是否有任何类似nginx的软件可以用于（可能）上述两种功能（即动态配置和全能过滤，就像请求正文上的正则表达式一样）？

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从Firebase中的节点查询多个用户的帖子的有效方法

我正在构建一个社交应用程序，该应用程序允许用户彼此关注并获取他们关注的用户发布的帖子。目前，我计划将数据存储为如下所示，但是，我不确定它是否会缩放。 { "users": { "alovelace": { "name": "Ada Lovelace", "follows": { "ghopper": true, "e

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上缩放应用

问题我一直在阅读有关缩放应用了一下。从我读到的内容来看，我收集到有两种缩放比例。 1.垂直缩放 - 添加更多服务器。 2.水平缩放 - 增加你的应用程序的多个实例。我不明白的第二个。这意味着什么才能添加更多的应用程序实例。这是如何实现的。感谢

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节点集群与Dynos缩放

阅读了关于缩放节点应用程序的一些文章后，我还没有决定何时应该使用节点内置集群或仅添加更多的dynos。让我告诉你，我已经阅读StackOverflow上以下主题： How to properly scale nodejs app on heroku using clusters Running Node.js App with cluster module is meaningless in H

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2017年中期您将使用哪种语言和框架开发最大的网站？

如果您要在2017年5月开始编程以下网站，您将使用哪种语言和框架，为什么？（仍然假设这些网站拥有大量用户）有大量的技术（C++ ，python，java，golang，node.js，spring，play framework，treefrog，django，这个列表永远不变）可用于构建web应用程序。如果你在网上提问，人们会说没有最好的编程语言或框架。通过了解哪些技术将用于主要网站，我知道哪些

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ThreadPool.SetMinThreads作为热身策略

我的web应用面临着巨大的CPU峰值。不是因为流量增加，而是因为负载沉重，比如报告出去。其中一些导致CPU在接下来的2-10分钟内从健康的30％负载变为100％......在这里，我将描述如果我只有1台服务器，但我已经看到多达4台服务器疯狂，因为我的客户大约50个星期的队列需要一个报告在同一时间...我在azure上托管，我使用自动缩放来处理这些尖峰。如果负荷在70％以上超过2分钟，则新实例上升。

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Titan/Cassandra读取可伸缩性，随机服务器关闭或丢失信息

我们正在使用Titan-1.0.0支持备份为cassandra 2.1.7。该集群由36个VM组成，每个16GB RAM（6GB堆积）和16个CPU核心。我们正在使用SSD磁盘来处理cassandra数据，而正常的硬盘使用commitlogs。 RF为3，读取/写入每个CF = 2。 Java版本为1.8.0_45通过此群集提供重读。我们正面临一些服务器的随机停机，服务器停机一天的时间间隔约为两倍