摘抄设计高性能网站架构-LLMP

本文介绍了一种基于Linux、Lighttpd、MySQL和Python的高性能网站架构——LLMP。该架构通过对OS、web服务器、数据库及脚本语言的精心选择与定制优化,实现卓越的性能表现。

在网站架构设计中,大家一定对 LAMP (Linux Apache Mysql Php) 不陌生。
LAMP确实是一个非常优秀的架构,秉承着自由,开放,高效,易用的设计理念。
但是,本文不打算探讨LAMP,网上有很多介绍LAMP的资料。
这里,想给大家介绍另一个在LAMP上衍生出来的,以提升性能为主要目的的开源网站架构。

1, 选择高性能 OS
首先,不难理解,任何一个server最底层的支撑还是OS,而OS的选择,主要包括 Unix, Windows server, Linux, BSD等等。
其中,开源的OS,有Linux, BSD及部分unix。从目前使用情况来看,linux还是网站首选OS之一。

但是,Linux由于其自由的特点,也给选择产生了一些不便 - 发行版太多。
现有的主流版本包括 red hat(RHEL), ubuntu, 红旗, opensuse, debian等。

其中,每一个发行版都有自己的特色,比如RHEL的稳定,ubuntu的易用,红旗的中文支持很棒等。

但要以性能为主,又兼顾稳定,易用性,以上都不是最佳选择。
这里推荐一个发行版,它是一个极限性能,加高度可定制,优化的 Linux - gentoo。

gentoo的性能优化是从kernel源码编译就开始入手了,通过选择不同的源码包,可以适应于不同的应用场景。
(不同内核介绍: http://imkenwu.iteye.com/blog/168906 )
举个经典的例子:国内,douban.com 在定制优化过的 gentoo 上跑的web服务器最高一天支撑了 2500 万pv。
http://www.dbanotes.net/arch/douban_web_server.html

这种流量,哪怕是提供纯静态的内容,也是很恐怖的。
而支持这种大流量的,除了server本身,最关键的就是高度精简的OS了。
所以,综上所述,高性能网站推荐使用可优化,定制的 gentoo 作为载体。

2, 选择高性能 web server
Apache是 LAMP 架构最核心的 web server, 开源,模块丰富,功能强大,稳定是它的绝对优势。
在美国前100个网站中,有49%的使用apache。可见其影响力。

但是,有利有弊,apache的致命缺陷,就是多于臃肿,强大的功能,一定会带来性能上的损耗。
面对这种情形,在市场上,有一支异军突起,那就是更轻量级的 web server - lighty(lighttpd)。
官方为它定义的口号是 fly light。

它具有非常低的内存开销,cpu占用率低,效能好,以及丰富的模块支持等特点。
这让他在短时间内占据了14%以上的市场份额。并且有越来越多的人开始选择使用lighty作为前端 web server。

到这里为之,其实高性能 web server 非 lighty 莫属。但更棒的是,依靠 gentoo 的高度定制化,我们还可以
进一步提升 lighty 的性能潜力-那就是定制 lighty。

3,选择高性能 database
数据库是任何网站走动态化内容展现及业务数据存储的保障。
市面上的开源数据库主要有 mysql , postgresql , berkeley db, sqlite 等。
其中,对比一下,

mysql : 多线程,多处理器,高性能,5.0以上支持事务,丰富数据类型和sql语法,跨平台。
postgresql : 面向对象,集成web,支持事务,使用进程,速度略慢于mysql.
berkeley db : 嵌入式,数据操作通过接口完成,跨语言。
sqlite : 与php集成,支持ACID特性,支持大并发量,库锁。

从上面的对比中,不难看出,mysql 应该是性能,稳定性与功能性的综合之选。

4,选择高性能 script language
能与 lighty 结合的脚本语言,主要有 ruby, php, python, perl。方式主要是通过 fast-cgi 来访问。
只从性能角度对比几种语言:

不难看出,python 是此次测试中,性能最好的脚本语言。
动态处理方面有绝对优势。对比 php , 前者,可以更快的渲染输出内容,并由经lighty, 高速flush缓存到浏览器。
值得一提的是, douban.com 也是使用 python 作为应用服务器。

 


总结一下,什么是 LLMP?
LLMP 是 Linux Lighty Mysql Python 的组合,作为一种高性能的网站架构设计存在。

什么是高性能的LLMP?
LLMP并不意味着高性能,只是比其他架构,更有性能的提升潜力。高性能的LLMP,需要从系统,程序,硬件各个层面上协同进行的。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值