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Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
無いから作った人たち
データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、本来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に
第2回 memcachedのメモリストレージを理解する | gihyo.jp
株式会社ミクシィ 研究開発グループの前坂です。前回の記事でmemcachedは分散に長けた高速なキャッシュサーバであることが紹介されました。今回はmemcachedの内部構造がどう実装されているのか、そしてメモリがどう管理されているのかをご紹介します。また、memcachedの内部構造の事情による弱点も紹介します。 メモリを整理して再利用するSlab Allocationメカニズム 昨今のmemcachedはデフォルトでSlab Allocatorというメカニズムを使ってメモリの確保・管理を行っています。このメカニズムが登場する以前のメモリ確保の戦略は、単純にすべてのレコードに対してmallocとfreeを行うといったものでした。しがしながら、このアプローチではメモリにフラグメンテーション（断片化）を発生させてしまい、OSのメモリマネージャに負荷をかけ、最悪の場合だとmemcachedのプ
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