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:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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