Каждый из нас сталкивался с необходимостью настройки сложного ПО, интенсивно потребляющего ресурсы компьютера. Как правило, у такого софта довольно объёмная конфигурация, и из-за этого бывает трудно подобрать комбинацию параметров, при которой этот софт демонстрировал бы высокую производительность при минимальной утилизации железа.

Одна из наиболее ресурсоемких категорий софта сегодня — это системы хранения данных. К ним можно отнести как классические СУБД, так и хранилища различного назначения. В корпоративной почтовой системе Mailion мы используем объектное хранилище собственной разработки — Dispersed Object Store (DOS). Mailion поддерживает одновременную работу до миллиона пользователей, и подобный уровень нагрузки выдвигает существенные требования к производительности и экономической эффективности системы.

Под катом рассказываем, как мы искали оптимальную конфигурацию нашего объектного хранилища, и какие уроки извлекли из этого поиска.

Мы продолжаем наш рассказ о причинах повышенного потребления памяти в языке Go. В предыдущей статье мы детально разобрали ошибки бизнес-логики приложения, которые могут привести к утечкам памяти. Сегодня же сосредоточимся на особенностях рантайма языка Go.

Можно любить Go за многое: за простоту и строгость, за горутины и каналы, за реализацию параллельного и асинхронного программирования, за продвинутый планировщик, за аллокатор с большим количеством оптимизаций, за высокую производительность.

Но, по сообщениям некоторых пользователей, у программ, написанных на Go, течёт память. Issue-трекер языка Go на github по запросам «high memory usage», «memory leak», «out of memory» выдаёт сотни и тысячи тикетов. А в самом популярном вопросе на stackoverflow по словосочетанию «golang memory» автор пытается разобраться, почему потребление оперативной памяти в рантайме в 4 раза превышает количество реально сделанных аллокаций. Обращения, в которых люди рапортуют о перерасходе оперативной памяти в Go, стали массовым явлением.

Что же это — утечки памяти, вызванные программистскими ошибками, или ожидаемое поведение рантайма языка? Мы попытаемся разобраться в причинах этого явления и сформулировать общие рекомендации, которые помогут в отладке проблем с потреблением памяти.

МойОфис продолжает серию статей о корпоративной почтовой системе Mailion (1, 2), разрабатываемой при грантовой поддержке РФРИТ, и входящем в его состав объектном хранилище DOS. Мы уже рассказали об основных оптимизациях DOS, которые позволяют увеличить экономическую эффективность хранения данных, а также коснулись общих принципов построения масштабируемых хранилищ. Сегодня мы поговорим о том, как эти принципы применялись на практике в ходе работ над кластером DOS.

МойОфис продолжает цикл публикаций (1, 2) о разработке корпоративной почтовой системы нового поколения Mailion, которая реализуется при грантовой поддержке РФРИТ. В состав Mailion входит объектное хранилище DOS; в предыдущей статье мы рассмотрели его общую архитектуру и ключевые оптимизации, повышающие экономическую эффективность хранения данных. Сегодня мы переходим к одной из самых сложных и увлекательных тем в области разработки баз данных — проблеме масштабирования.

Недавно на Хабре вышли две статьи про новую корпоративную почтовую систему Mailion от МойОфис (1, 2) — уникальную российскую разработку, которая отличается беспрецедентными возможностями масштабирования и способна работать в системах с более чем 1 миллионом пользователей.

Несложно подсчитать, что для обслуживания такого числа пользователей потребуется колоссальный объем дискового пространства вплоть до десятков петабайт. При этом почтовая система должна уметь быстро обрабатывать эту информацию и надежно хранить её. Сегодня мы объясним общие принципы организации хранения данных внутри почтовой системы Mailion и расскажем, к каким оптимизациям мы прибегли, чтобы значительно снизить количество операций ввода/вывода и сократить требования к инфраструктуре.