大规模视频网站的计费与流量管理
本次分享将会就大规模视频网站的计费与流量管理这个话题,从操作层面细细进行讲解和分析,为系统工程师们揭示平日里我们没有关心的另一些内容。同时也希望本次分享能揭示行业中的一些“潜规则”,让互联网行业的流量与带宽管理更为开放与简洁。
本次演讲视频录制于QCon杭州2011。
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作者 Charles Humble 译者 宋玮 发布于 2009年9月11日
Lucid Imagination是一家采用Apache Lucene和Solr搜索引擎类库从事相关开发的商业公司,其引入了一个新的名叫LucidGaze的监测工具。该产品给开发者提供了一个针对Lucene的完整版本的性能监测工具。性能数据可以打印在日志文件中、存储在轮询数据库中、或者通过Java API来使用。如果使用了轮询数据库,则可以采用RRD4j类库提供的一个标准Swing应用程序来读取或处理该数据库。
该软件是以.jar文件提供的,用来替代Lucene的.jar文件,因此安装非常简单。开发者只需在其应用的classpath中将lucene-core.2.4.1.jar替换成lucene-core-gaze.2.4.1.jar即可。这样,开发者无需对其源码做出任何改变。而对于那些无法获得应用程序源代码的情况,该产品也能派上用场。
LucidGaze给开发者提供了一系列分析方法,以观察搜索转换为文档检索操作的状况,索引分析分解用户输入处理的效果,以及文本处理和索引构建的过程。该工具使用5个不同的监视器来搜集统计数据:
运行所有监视器的开销相当大。在与Lucid Imagination技术团队成员之一Grant Ingersoll的交谈过程中,我们得知这一范围大概在10-15%。但是通过配置需要收集哪些统计数据以及这些数据是否需要被持久化,可以减少这一开销。
InfoQ还与Ingersoll谈到了LucidGaze的一些典型应用。他所强调的第一种应用就是用其发现普通开发者使用Lucene时的常犯错误:没有关闭IndexReader而导致的内存泄漏。LucidGaze搜集当前打开的Indexeader数量,IndexReader#reopen()的调用次数以及其中哪一次调用是在IndexReader的新实例里,除此之外还有JVM中正在用的所有IndexReader所消耗的RAM总数。在捕捉因没有关闭reader而引起的内存泄漏时这些统计数据很有用处——如果你认为使用了两个IndexReader而内存中却有10个,那基本上可以肯定有地方泄漏了。第二个常见情况是在海量数据(创建和删除大量文档)站点的大量数据测试期间查看重建索引策略。Lucene的索引数据库是由几个独立的“段(segment)”组成,每个都存储在一个独立的文件中。当你给索引增加一个文档时,可能会产生新的段。你可以压缩数据库以减少段的数量,从而加速查询,但是这样做是有开销的,而且计算出最佳策略需要大量的反复运算。LucidGaze所提供的新创建索引段的数量、段合并的数量以及其发生的平均时间,可以帮助开发者调优其实现。该工具还可以用来查看在大量数据测试期间遇到的特定问题——分理出长时间运行的消耗过量资源的查询,或者精确定位导致处理瓶颈的域或文档。
尽管没有开源,但该产品是免费提供的,可以从Lucid Imagination的Web站点上下载。目前该软件只支持Lucene 2.4.1,但Lucid Imagination表示如果需求量大,他们可能会提供对其它版本的支持。
查看英文原文:Lucid Imagination Releases Performance Monitoring Utility for Apache Lucene
译者 宋玮 有多年软件开发经验,长期担任技术管理和项目管理工作,一直关心开源软件的发展动态以及软件过程和敏捷开发的实践探索。
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