Cómo LinkedIn Usos Memcached

Memcached es un sistema de memoria de código abierto para aplicaciones web. Los sitios web usan memcached en sus servidores para obtener una mayor flexibilidad en la forma en la memoria de acceso aplicaciones. WordPress, LiveJournal, Wikipedia, Craigslist y LinkedIn son algunos de los sitios web que emplean memcached para mantenerse al día con las demandas de los usuarios ya que los sitios se vuelve más activo y más popular.

Memcached

Memcached funciona mediante la puesta en común de la memoria disponible en sus servidores. En lugar de tener tres servidores con 128 megabytes de memoria disponible cada uno, memcached combina la memoria en una piscina de 384 megabytes. Eso hace que sea más fácil para asignar grandes bloques de memoria donde quiera que se necesiten y reduce el riesgo de pequeños fragmentos de memoria que se sientan en un servidor inactivo. Todos los datos se almacenan y recuperan desde el mismo punto en la memoria, no importa qué servidor tiene acceso a un usuario, la aceleración de la capacidad de los servidores para responder a las solicitudes.

LinkedIn

LinkedIn lanzado como un sitio de redes de negocios en 2003 con 350 miembros. Dentro de un año tenía 500.000 miembros, y para 2010 había superado 65 millones. El tremendo éxito traído consigo desafíos: Al igual que otros sitios web populares, LinkedIn tuvo que escala - mantener un servicio eficiente para hacer frente al aumento de la demanda - con el fin de mantener el éxito. Una solución a escala era crear cachés de datos para proporcionar a los usuarios información.

cachés

Cuando un sitio web se refiere una solicitud del usuario al servidor, el servidor buscará en su memoria, encuentra los datos solicitados, y la devuelve. Como el uso del sitio escalas hacia arriba, el número de peticiones que el servidor trata de aumentos, lo que ralentiza el tiempo de respuesta y se suma a la anchura de banda requerida. Cachés aliviar la demanda en los servidores de LinkedIn almacenando la información que se ha accedido recientemente solicitó o varias veces por diferentes usuarios. Es más fácil y más rápido para LinkedIn para recuperar datos de la memoria caché de los servidores, lo que mejora el tiempo de respuesta de solicitud.

Diseño LinkedIn

ingenieros de LinkedIn afirman que simplemente aumentando el tamaño de la base de datos no es una buena solución a escalar el sistema porque la ampliación bases de datos requiere la adición de hardware. En su lugar, se construyó el sistema en torno a un bus de datos que se replican rutas de datos y almacena copias de la información de uso más frecuente en la memoria caché. El sistema de caché emplea memcached, ya que proporciona una gran reserva de memoria barata. Los cachés de manejar la mayoría de las peticiones del usuario, con las bases de datos recogiendo aquellas que el caché no puede responder.