Анонс
Типичная ситуация: имеется существующий веб-проект, написанный с применением Linux, Apache, MySQL и PHP, и заказчик хочет сделать проект быстрее с наиболее полным сохранением функциональности.
В данном случае в качестве существующего проекта выступает open source баннерная платформа OpenX, и существенное требование заказчика — разогнать OpenX до пиковой нагрузки в 1000 запросов в секунду и долговременной нагрузки в 600 запросов в секунду.
Постановка задачи: отдача JavaScript-баннеров с заданными параметрами производительности при заданном числе объектов системы.
План
- Краткий обзор объектов предметной области OpenX: баннеры, кампании, зоны.
- Особенности OpenX: подходы к оптимизации, предлагаемые производителем, несколько раундов оптимизации уже было.
- Проблемы: алгоритм скрипта выбора баннеров плохо работает при требуемом количестве объектов, имеем CPU-bound систему (обычно IO-bound).
- Решение: кэширование предрассчитанных данных в БД.
- Новые вводные от заказчика, поиск компромисса.
- Сбор информации о системе: точки профилирования в коде скрипта, мониторинг с помощью Cacti и Zabbix.
- Архитектура системы: типы узлов и связи между узлами. Балансирование нагрузки: nginx vs. HAProxy.
- Действия после перенесения нагрузки на уровень БД: кэширование в памяти, проблема: много записи на диск.
- MySQL vs MySQL (выбор движка хранилища), MySQL vs MySQL (выбор сборки: stock, Percona Server, MariaDB), MySQL vs PostgreSQL, MySQL vs in-memory RDBMS, MySQL vs NoSQL.
- Тюнинг MySQL: параметры конфигурации, параметры платформы (файловая система).
- Нагрузочное тестирование: как получить 1000 rps от клиента? siege vs JMeter vs Tsung.
- Эволюция архитектуры. Поиск возможностей шардирования данных.
- Отказоустойчивость: memcached, moxi, Membase.
- Управление конфигурацией: проблема развертывания нод и управления нодами.
- Использование Puppet для управления конфигурацией.
Комментарии