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本文记录对原文：http://highlyscalable.wordpress.com/2012/09/18/distributed-algorithms-in-nosql-databases/中replication技术的理解，同时参考http://www.cnblogs.com/foxmaile

转载自：http://www.infoq.com/cn/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changedCAP理论断言任何基于网络的数据共享系统，最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。但是通过显式处理分区情形

转自：http://coolshell.cn/articles/7270.html全文译自墙外文章“NoSQLDataModelingTechniques”，译得不好，还请见谅。这篇文章看完之后，你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉。我的感觉是，关系型数据库想把一致性，完整性，索引，CRUD都干

转自：http://highscalability.com/blog/2012/5/16/big-list-of-20-common-bottlenecks.htmlBigListOf20CommonBottlenecksWEDNESDAY,MAY16,2012AT9:15AMInZenAndThe

如何突破1个server链接数超过500,000的限制（LinuxKerneltuningfor500k）六月21st,2011byklose|Postedunder海量数据存储与处理.Note:Concurrency,asdefinedinthisarticle,isthesameasitisfo

最近项目中需要进行性能优化，用到了googleperftools，它可以对cpu的使用率进行统计，这里简要记录一下用法。一、下载地址http://code.google.com/p/google-perftools/二、编译.x86_64体系结构上，需要首先安装libunwind，下载地址：http

随着大数据时代的到来和云计算的不断发展，作为云计算最基础的设施存储产品也越来越多，开源分布式存储系统有BigTable-like系统HBase，dynamo-like系统Cassandra，voldemort，Riak，淘宝开源的OceanBase等。当然还有一些未开源系统如Yahoo!的PNUTS

原文：http://blog.csdn.net/kanghua/article/details/7232191谁来拯救云计算—云计算的技术路线探讨BY康华引言当前的“云计算”一词已经被神话，似乎快成了放之四海皆准的时髦真理，就好比当初言必称“希腊”一般，表面光芒四射，但实际上却无比教条、且越来越令人

Lamport'sLogicalClocks为了同步logicalclocks，Lamport定义了一个关系叫做happens-before.记作->a->b意味着所有的进程都agree事件a发生在事件b之前。在两种情况下，可以很容易的得到这个关系：1如果事件a和事件b是同一个进程中的并

转载自：http://hi.baidu.com/quest2run/blog/item/38e1328e3c7a5404b21bba6e.htmlAmazon'sDynamo中文原著：WernerVogels翻译:quest.run(翻译本文，旨在讨论NoSQL时会有一个共同的Terminology

在原文上作了一些红色注解以适应我的系统。原文：http://www.ningoo.net/html/2010/use_systemtap_on_ubuntu.html虽然很早以前听说过，但基本没用过，最近褚霸同学的介绍，勾起了我对这个东西的兴趣。最近在工作笔记本上装了个Ubuntu10.10做为主操

对Megastore做了简要的笔记，语言通俗易懂些，只关注了一部分，比如数据模型，如何解决应用对数据的需求，join的处理，事务机制等。摘要开发Megastore是为了满足现在的交互式在线服务的需求。它混合了NoSQL的可扩展性和RDBMS的方便性，从而既提供了强一致性也提供了高可用性。它在数据分区

转载自：http://timyang.net/architecture/yahoo-pnuts/在分布式领域有个CAP理论(Brewer’sCAPTheorem)，是说Consistency(一致性),Availability(可用性),Partitiontolerance(分布)三部分在系统实现只

疑点已标红BigTable是的数据模型类似于mysql中的表，只是每个cell可以有多个版本。(rowkey,columnkey,timestamp)唯一的决定一个value,每个value就是一连串的Bytecolumnkey的结构是columnfamily:qualifier，columnfam

疑点已标红，基本都是多客户端并发追加相关。设计假设：1系统构建在成百上千台机器上，节点故障是常态2系统需要存储很多大文件，大概百万千万级别，每个文件大约100MB或者更大。GB级别的文件很常见，应该被有效管理，需要支持小文件，但是不必做优化。3workload主要由两种读操作组成，1.小量数据随机读