Обрабатываете много данных в браузере?
Хотите отправлять их обратно на сервер?
Да так, чтобы отправлялось побыстрее и помещалось в один http запрос?

В статье я покажу как мы решили эту задачу в новом проекте, используя сжатие и современные возможности javascript.

На этой неделе мы выкладывали первую часть расшифрованного подкаста. Сейчас подготовили вторую часть.

О чем мы говорим во второй части подкаста:

• Горизонтальное масштабирование проекта

— когда стоит использовать облачные сервисы, а когда физический хостинг;
— «красивость решения» против «грязного, но производительного» кода. ORM и всякие подобные штуки;
— мультиязычность и мультизонность проекта, проблемы и решения.

• Асинхронные задачи. Очереди.

— асинхронные задачи в распределенных системах;
— когда они приходят на помощь, какие технологии существуют и активно развиваются сейчас;
— какие подходы организации асинхронных задач используются в Badoo;
— c какими проблемами приходилось и приходится сталкиваться при работе с очередями;
— полезные книги и интересные конференции;
— интересные кейсы с собеседований.

Последнее время венчурные инвесторы все чаще смотрят в сторону биткоин стартапов. Рынок модной криптовалюты стремительно расширяется, на нем еще нет крупных игроков, и это создает привлекательные условия для стартапов.

Есть много вариаций на тему данного паттерна, но большинство примеров не подходит для многопоточных приложений.
В этой статье я хочу поделится опытом применения паттерна в многопоточных приложениях и опишу основные проблемы, с которыми мне приходилось сталкиваться.
Цель данной стати — обратить внимание разработчиков на проблемы, с которыми можно столкнуться при создании многопоточных приложений. Выявить подводные камни в реализации коммуникации между компонентами в многопоточном приложении.
Если Вам необходимо готовое решение, обратите внимание на библиотеку Signals2, котрая включена в boost с мая 2009-го года.
Я не пытаюсь предоставить решение, которое можно было бы использовать в готовом виде. Но тем не менее, ознакомившись с материалом, можно обойтись без использования сторонних библиотек, в тех проектах, в которых они по каким-либо причинам не доступны или нежелательны (драйвера, низкоуровневые приложения и т.п.).

Условия

Мы используем MySQL для хранения любых данных FriendFeed. Наша база данных растёт вместе с числом пользователей. Сейчас у нас более 250 миллионов записей, это записи пользователей (post'ы), комментарии, оценки («likes»)

По мере того как росла база данных, мы время от времени имели дело с проблемами масштабируемости. Мы решали проблемы стандартными путями: slave-сервера, используемые только для чтения, memcache для увеличения пропускной способности чтения и секционирование для увеличения пропускной способности записи. Однако, по мере роста, использованные методы масштабируемости привели к затруднению добавлению новой функциональности.

В частности, изменение схемы базы данных или добавление индексов к существующим 10-20 миллионов записей приводили к полной блокировке сервера на несколько часов. Удаление старых индексов требовало времени, а не удаление ударяло по производительности, так как база данных продолжала использовать их на каждом INSERT. Существуют сложные процедуры с помощью которых можно обойти эти проблемы (например создание нового индекса на slave-сервере, и последующий обмен местами master'a и slave), однако эти процедуры настолько тяжелые и опасные, что они окончательно лишили нас желания добавлять что-то новое, требующее изменение схемы или индекса. А так как наши базы сильно распределены, реляционные вещи MySQL как например JOIN никогда не работали для нас. Тогда мы решили поискать решение проблем, лежащее вне реляционных баз данных.

Существует множество проектов, призванных решить проблему хранения данных с гибкой схемой и построением индексов на лету (например CouchDB). Однако, по-видимому ни один из них не используется крупными сайтами. В тестах о которых мы читали и прогоняли сами, ни один из проектов не показал себя стабильным, достаточно зрелым для наших целей (см. this somewhat outdated article on CouchDB, например). А все это время MySQL работал. Он не портил данные. Репликация работала. Мы уже в достаточной мере понимали все его узкие места. Нам нравился MySQL именно как хранилище, вне реляционных шаблонов.

Все взвесив, мы решили создать систему хранения данных без схемы поверх MySQL, вместо использования полностью нового решения. В этой статье я попытаюсь описать основные детали системы. Так же нам любопытно как другие сайты решили эти проблемы. Ну и мы думаем, что наша работа будет полезна другим разработчикам.