在这篇blog中放置了我收集的一些网站架构相关的PPT和文章,提供给大家下载,如果大家有相关的好的PPT、文章的话,也欢迎推荐给我,非常感谢,:),这篇blog的内容也会随着我收集的东西增加而变化,同时也会增加我对于这些PPT、文章的看法和评价。
1、amazon
Amazon的分布式key-value存储系统(dynamo)的论文
2、ebay(我对于eBay这几个PPT的一些看法和评价:http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/07/24/288055.html)
ebay架构演变历程(The eBay Architecture)
ebay架构原则(eBay architecture principles)
ebay的自动化(Teaching machines to fish)
3、facebook
facebook的缓存系统
facebook的架构
facebook百亿相片的高效存储
4、fotolog
扩展世界上最大的图片blog社区
5、google
GFS介绍
GFS论文
Mapreduce介绍
Mapreduce论文
Google在web前端方面的经验(even faster websites)
建设大型可扩展的IRS系统的挑战(challenges in building large-scale IRS)
松耦合分布式系统中的锁服务(lock service for loosly-coupled distributed system)
“滚木移石”不停机升级策略论文(modular software upgrades for distributed program)
Google wave的架构
6、linkedin
linkedin远程通讯架构
7、livejournal
livejournal架构演变历程
8、myspace
myspace架构
9、wikipedia
wikipedia架构
10、yahoo
yahoo定制的apache--yapache
11、youtube
scaling youtube
12、Twitter
Designing a Scalable Twitter
13、豆瓣
技术演变历程(QCon 2009北京)
14、freewheel
架构(QCon 2009北京)
15、优酷
架构(QCon 2009北京)
16、淘宝
技术演变历程(QCon 2009北京)
17、twitter
Improving the Performance and Scalability of Twitter
1、amazon
Amazon的分布式key-value存储系统(dynamo)的论文
2、ebay(我对于eBay这几个PPT的一些看法和评价:http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/07/24/288055.html)
ebay架构演变历程(The eBay Architecture)
ebay架构原则(eBay architecture principles)
ebay的自动化(Teaching machines to fish)
3、facebook
facebook的缓存系统
facebook的架构
facebook百亿相片的高效存储
4、fotolog
扩展世界上最大的图片blog社区
5、google
GFS介绍
GFS论文
Mapreduce介绍
Mapreduce论文
Google在web前端方面的经验(even faster websites)
建设大型可扩展的IRS系统的挑战(challenges in building large-scale IRS)
松耦合分布式系统中的锁服务(lock service for loosly-coupled distributed system)
“滚木移石”不停机升级策略论文(modular software upgrades for distributed program)
Google wave的架构
6、linkedin
linkedin远程通讯架构
7、livejournal
livejournal架构演变历程
8、myspace
myspace架构
9、wikipedia
wikipedia架构
10、yahoo
yahoo定制的apache--yapache
11、youtube
scaling youtube
12、Twitter
Designing a Scalable Twitter
13、豆瓣
技术演变历程(QCon 2009北京)
14、freewheel
架构(QCon 2009北京)
15、优酷
架构(QCon 2009北京)
16、淘宝
技术演变历程(QCon 2009北京)
17、twitter
Improving the Performance and Scalability of Twitter
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