追求極致的系統效能

一、IDC（互聯網數據中心）計算效率，采用PUE（電源使用效率）= 數據中心總設備能耗/IT設備能耗，PUE是一個比率，基準是2，越接近1表明能效水平越好。

二、應用系統的性能優化：

1.百度采用BVC（Baidu Volunteer Computing百度網格計算）

2.可采用Protocalbuffer

Google定義的一套數據協議，用于數據的結構化和序列化。

1、平臺無關、語言無關。
2、二進制、數據自描述。
3、提供了完整詳細的操作API。
4、高性能 比xml要快20-100倍
5、尺寸小 比xml要小3-10倍 –高可擴展性
6、數據自描述、前后兼容

適用于

1、不同的平臺、系統、語言、模塊之間高效的數據交互
2、用于構建大型的復雜系統，降低數據層面的耦合度和復雜度

這里要特別著重說的是protocolBuffer是一種數據協議，就像tcp/ip協議一樣，只要是遵守此協議的任何系統之間都能高效的進行數據交互。
第二個特別要說的是 數據自描述。 也就是說拿到任何一個protocolBuffer的數據文件，我們不需要任何其他的輔助信息，就能順利的解析出其中的數據信息。
這2點是最本質的。
google同時提供了一套代碼生成工具，能根據用戶自定義的.proto文件，生成c++/java/python的 代碼，用于調用protocolBuffer的內核API . 給我們使用提供了很大的便利
.proto文件 詳細請參考 官方網站 http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/protocolbuffers/docs/overview.html

redis

是一個高性能的key-value數據庫。 redis的出現，很大程度補償了memcached這類keyvalue存儲的不足，在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客戶端，使用很方便。問題是這個項目還很新，可能還不足夠穩定，而且沒有在實際的一些大型系統應用的實例。此外，缺乏mc中批量get也是比較大的問題，始終批量獲取跟多次獲取的網絡開銷是不一樣的。

性能測試結果：

SET操作每秒鐘 110000 次，GET操作每秒鐘 81000 次，服務器配置如下：

Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz.

stackoverflow 網站使用 Redis 做為緩存服務器。

三、QPS（Quality Positioning Services）三要素：線程、響應實踐、資源瓶頸

轉載于:https://www.cnblogs.com/shipengzhi/archive/2011/05/19/2050630.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2011/5/18工作笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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