fenng
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在 qcon 2008 (舊金山站) 上facebook 做的這個技術分享有不少值得借鑑的東西。所以，暫停對 qcon 北京的回顧，臨時插播一貼。
設計原則
架構概覽
facebook 是 lamp 的堅定支持者，也差不多是用 lamp (或許用 lam2p 更適合) 實現的最大的動態站點。
基礎元件加上服務，中間用自己實現的一些工具進行粘合。其中關於運維細節的事情基本不會說出來的，這是很多公司的軟實力所在。
php 經驗
參見《facebook 的 php 效能與擴充套件性》
mysql 經驗
memcached 經驗
參見我以前的筆記：facebook 的 memcached 擴充套件經驗。facebook 對 memcached 做了不小的改進。另外，順便說一下，前兩天 memcached 剛在 1.2.7 發布幾天之後又發布了新版本 1.2.8，修正了一些問題。
乙個比較有價值的是關於個人頁面資料的獲取的描述。這個就完全是需要做單頁面 benchmark 的細緻活兒了，可能還需要產品經理能夠理解工程師的"抵抗"。
然後是對 facebook 非 lamp 體系的東西做了一番介紹，基本上也開源了。最後參考兩個架構圖。
facebook newsfeed 的架構示意圖
facebook 搜尋功能的架構示意圖
管中窺豹，盲人摸象而已。
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Facebook 進擊的網路架構
如今，分布式計算變得越來越分散，甚至有的人覺得它是混亂的。隨著網路的發展，資料中心的網路結構已經成為決定應用程式是否能良好執行的最重要因素。如果數十台或數百台伺服器在資料中心之間進行通訊時，速度不可 頻寬不夠大，不能接收和傳送資料，延遲還高，那麼這些伺服器將沒有存在的意義。因此，建立網路成了棘手的事...
筆記 Facebook的開放API架構
當使用者想在其他應用中訪問facebook的相關資料時，面臨著資料的隱私與安全性 對facebook本身效能的影響 資料同步等問題。其解決方案如下 1.將資料功能從facebook內部移到對外開放的web service上，授權訪問這個web service，保持資料的安全性與私隱性。在facebo...
FaceBook機器學習開源DL模組
據gigaom報道，近日，facebook人工智慧研究院 fair 開源了一系列軟體庫，以幫助開發者建立更大 更快 的深度學習模型。開放的軟體庫在facebook被稱作模組。用它們替代機器學習領域常用的開發環境torch中的默 認模組，可以在更短的時間內訓練更大規模的神經網路模型。1.faceboo...