来源:
Todd Hoff的文章http://www.highscalability.com/tailrank-architecture-learn-how-track-memes-across-entire-blogosphere
Tailrank网站提供blog文章热点新闻跟踪服务,同时从8个月前开始许可其爬虫程序
Spinn3r。
Tailrank要解决的是如何高效处理海量数据,及如何分析并精确索引其抓取的内容。
其要技术难点在于建立伸缩性好并高容错的分布式系统,目前实现了一个类似于Google的MapReduce的工具Task/Queue,
它是一个集中的队列服务器,用于分发任务给来请求的机器人。
技术平台
- MySQL:Federated方式分布数据,待扩展成完全的sharded方式
- Java
- Linux(Debian)
- Apache 2.0
- Squid:服务95%的页面
- 存储:两个SATA驱动器,配置成RAID 0.
- ServerBeach托管
系统规模
- 15台机器;
- 每小时索引24M的weblog和feed;
- 速度处理内容:以160~200M bps;
- 每月处理的内容:52TB;
- 当前数据库规模:500G;
MySQL使用情况
- 使用InnoDB引擎;
- MySQL基于单核系统设计,从5.1开始才解决了多核系统下锁的问题。
已开源的代码
- http://code.tailrank.com/lbpool:支持负载均衡的JDBC数据库连接缓冲池;
- http://code.tailrank.com/feedparser:较好支持所有RSS版本的Java RSS/Atom解析器;
- http://code.google.com/p/benchmark4j/:Java(及UNIX)下的性能分析工具;
- http://code.google.com/p/spinn3r-client/:访问Spinn3r web service的客户端接口;
- http://code.google.com/p/mysqlslavesync/:用于快速并某MySQL进行复制;
- http://code.google.com/p/log5j/:基于log4j,实现printf格式的日志内容处理功能。
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