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云淡风轻

云淡风轻近午天,傍花随柳过前川。

 
 
 

日志

 
 

每日阅读(2009-6-27)  

2009-06-27 23:35:51|  分类: 如是我闻 |  标签: |举报 |字号 订阅

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每天至少花费3个钟在google reader上。加上twitter上的消息,每天接收的信息非常之多。面对汹涌而来的信息流,我就像罗格进了自然女神的领域里一样,自以为一切尽在把握,但差不多快成为信息的奴隶了。
    所以,俗话说得好,“左耳进右耳出”,需要把一部分信息分流出去。twitter上分流一些,但贴个url就差不多把字数用完了,而那些bit.ly之类的短url服务,破坏了url的语义性,感觉不爽。于是回来blog。希望能每天都总结一下,把看过的内容罗列一下,也当作笔记吧。
    社会新闻:
这里
有个故事说,大和尚带着小和尚云游,路遇一小媳妇被阻在河边。大和尚二话不说,抱着小媳妇过河了。小和尚又羡慕又嫉妒,走了很远后,终于忍不住责问大和尚犯了色戒,大和尚一语禅机:我已经放下了,你还抱着她。
严峻的形势啊:
每日阅读(2009-6-27) - 隐湖之鲤 - 云淡风轻
大楼连根倒 从图片来看,大楼的质量还不错,整个都倒下去了,莫非是怪物出现?
   娱乐:
长图:都是裙子惹的祸
    技术:
Consistent hashing
稳定的哈希算法。设计分布式的键值对(key-value)系统时,需要把不同的键值(key)放到不同的机器上去。这时就需要一个哈希函数。通常的做法是,如果有n台机器,编号为0,1,2,...,n,就把键值哈希后对n求模,即是:hash(k) mod n,就得到存放这个键值对的机器的序号。如果增加一台机器,变成n+1台,那就要对(n+1)求模。但是原来的数据需要移动,问题是,需要移动的数据达到n/(n+1),几乎是所有的数据了。
解决的办法是,不是求模,而是把值映射到[0, 1)区间里。比如,hash(*) 的最大值是R的话,则:hash(k)/R 就可以映射到[0, 1)区间里。然后把这个区间等分成n段。键值哈希后到了哪一段,就把它放到这一段的左端点对应的机器上去。这样,增加一台机器时,只需要移动1/(n+1)的数据
Scaling Up vs. Scaling Out: Hidden Costs
 还是coding horror的。纵向扩展和水平扩展隐性成本。买一台牛B的服务器,比如HP ProLiant DL785 G5,可能整个服务器需要花费$100,000!对比cpu数和内存,还不如83台$1,200的小服务器。但是,隐性成本,比如软件授权(只考虑windows),服务器越多,花费就越多。当然用开源软件就省下来了。但还有一个无法省的,就是电力成本。记得很久前他就说过,服务器越来越便宜,但是电费倒是成本里的大头,时间越长越明显。怪不得google拼命在寻找节能的方法,包括自己设计服务器以省电,把机房放到海上,等等。
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