Scalability

Source: https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability at c9ca9f248d4d
License: MIT
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This edition is an AI-assisted translation.

以說明可伸展、可靠且能表演的大型系統的樣式。 在知名工程師的文章和可信引用中, 數以百萬計的使用者,

如果你的系統慢了

理解您的問題: 縮放性問題( 單位使用者的速率, 但在沉重的負载下速度慢 ) 或 性能問題( 單位使用者的慢 ) 设计原理 并檢查如何 可伸缩性 和 性能 科技公司的問題已經解決了 部分 智力 以大(data)和深(learning)尺度工作的人,

如果你的系統壞了

「即使你一天都輸了,只要你保持冷靜,你就能重新建立!」 所以,保持冷靜,注意 可用性 和 稳定 事情!

如果你正在接受系統設計專訪

你看 面試附注 和 完整的圖示世界建構 在白板上設計您的系統之前, 要取得一個全景 。 你可以看看 說 科技巨頭的工程師們 要知道他們是如何建立 放大和优化他們的系統的 祝你好運!

如果你正在建立你的夢想團隊

調整隊伍的目的不是增加隊伍规模 而是增加隊伍的輸出和價值 科技公司如何在各方面達到此目的: 安排 章次

社区力量

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內容

• 原 则
• 可伸缩性
• 可用性
• 稳定
• 性能
• 智力
• 建筑
• 面試
• 安排
• 走吧
• 书籍

原則

• - Eric Brewer,UC伯克利和谷歌
• 大型分散化系統的設計、訓練和咨询正在以下列方式制定:
• - Joshua Bloch, CMU & Google
• - 詹姆斯·漢密爾頓,在AWS的副總統
• 破坏工程原理
• 在混亂中尋找秩序
• 十二App。
• 清洁建筑物
• 高聚變和低耦合
• Monolite和微服務
• CAP 理論與選擇
• CP 資料庫和 AP 資料庫
• 无国籍状态的全国性可扩展性
• 調整大小: 隱藏成本
• ACID和BASE
• 區塊/ 非銀行與同步/同步
• 數據庫的性能和可縮放性
• 數據庫隔離水平及對性能和可縮放性的影响
• 大型群組數據流失的可能性
• 高尺度溶液的資料存取: 使用 SQL、 NoSQL 和 Polyglot 以保持
• SQL 反 SQL
• SQL vs NoSQL - 在銷售中學習
• NoSQL 資料庫:調查與決定指南
• 如何哈登工作
• 永遠
• 趋同:算法权衡
• 不要讓哈西特克騙你
• 在Netflix的制服。
• 有一天
• 卡切是國王
• 假冒
• 明白
• 每個程序員都應該知道
• 服務可用性計算
• 網絡應用程式放大的結構: Bottlenecks, Database, CPU, IO
• 常见瓶形
• 分配交易以外的生活
• 根据軟體重新定向所有層次的流量
• 故意的
• 避免超越工程
• 最有害的做法
• 使用坚实的科技 — — 不要重製輪子 — — 保持簡單!
• 分散的複雜性
• 為什麼过度使用不好?
• 性能是典型的。
• 將性能加入工作流程
• 伺服器侧面渲染不只是客戶端渲染
• 自動和摘要:在臉書上的課程
• 阿WS 做和不要。
• (UI) 設計不放大 - Stanley Wood, Spotify 設計管理員
• Linux 性能
• 網路應用程式,
• 接受部分故障,最小化服務損失
• 反應設計
• 自修设计
• 已擴大設計
• 演化设计
• 從錯誤中學習

可伸缩性

• 微型服務和管弦樂團
  • Uber 域名微服務建構
  • SoundCloud的服務架构( 3 個部分: 網關、 增值服務、 BFF)
  • 防暴遊戲包裝( 8 個部件)
  • 容器化
  • Netflix 容器的進度
  • 在 Uber 嵌入 MySQL
  • Spotify 的微服務測試
  • 在樹屋裡
  • 微服務到音效雲
  • 弗瑞德的Kubernetes行動
  • 在Trivago和Istio的交叉交通鏡頭
  • 紐約時報.
  • 英國廣播公司.
  • PowerSel: Bloomberg 群組的測試工具
  • 由Netflix Micro service Orchestra主演
  • 超過10萬家網路商店
  • 中微服務结构
  • 從紅金屬到Betabhand的 Kubernetes
  • 丁德的葡萄酒
  • 庫拉的庫珀內特
  • PIC 中的 Kubernetes 平台
  • Nubank 的微服務
  • Mercari 微服務支付交易管理
  • 提供网格
  • GRIT:eBay的微服務分配交易协议
  • Rubix:帕蘭蒂爾的庫伯涅斯
  • CRISP: 微服務建設的 Uber 金鑰路徑分析
• 分布
  • EVCache: 保存在Netflix 中傳送的數字
  • Netflix 的 EVCache 快取警告基礎
  • Memsniff: Box 硬件 Memcache 流量分析器
  • 正在進行的哈希宁和缓存
  • 分析臉書上的照片
  • Facebook 的快取效率操作
  • tCache: Trivago 儲存的可縮放資料知識Java
  • Pycache: 在 Quora 中
  • 在Trivago, 減少50%的內存用量
  • 在中途
  • 使用 Allegro 的大數據來估計快取效率
  • 在 Zalando 中分布快取
  • S3 Crick 房子的分发快取
  • NetFlix 應用程式數據庫儲存
  • Skyscanner 重复快取平衡
  • 在Yext有四方樹,
  • Vimeo 的影像元件儲存
  • 放大推特,雷迪斯
  • 用 Redis 放大的堵排
  • 將正在进行的資料移出 Github
  • 在 Instagram Redis 中儲存數百萬個簡單金鑰
  • 在特里瓦戈的萊迪斯。
  • 优化 Redis 在 delivloo 中保存
  • Wattpad Redis 記憶體优化
  • 赫羅庫的雷德斯艦隊
  • 解析 SoundCloud 中的遠端快取錯誤(2 部分)
  • Flipkart的評分與評論(第2部分)
  • eBay 項目預覽
  • Wix 跨站點商店文庫
  • 改善储存和分发效率
  • DoorDash 的微服務
  • HTTP 快取與 CDN
    • 代理 Zynga Geo : 減少 Zynga 的手機空間
    • Condé Nast的谷歌
    • A/B 主基礎測試
    • HAProxy 和 Kubernetes 在 SoundCloud 提供使用者介面
    • Bandaid: Dropbox 服務代理伺服器
    • 史萊克的服務員
    • Spotify 的 CDN 服務
• 分配鎖定
  • Tubby:Google的Loosely配對分配系統鎖定服務
  • 在 Uber 中分配鎖
  • 在 Gosquared 使用 Redis 分发鎖
  • 在推特上,
  • 用 Chartio 的分布式鎖值重覆查詢
• 分配跟踪、追查和衡量
  • Zipkin:推特分配系統追蹤
  • Zipkin 音軌
  • Canopy: Facebook上可扩展的追蹤分析
  • Pintrace: 在 PIC 中追蹤
  • XCMetrics : 追蹤 Xcode 的全部工具會在 Spotify 中產生量子
  • 在 LinkedIn 中实时指定追蹤
  • 追蹤服務基地
  • 傳送追蹤到 Hello Fresh
  • 在 Pricy 分析分布式追蹤資料
  • 音軌在 Uber 分布
  • JVM 配置: 在 Uber 中追蹤分发的 JVM 應用程式
  • 檢查 Dropbox 中的資料
  • 在 Showmax 中追蹤分布的系統
  • 帕蘭迪爾的公司
  • 在 Etsy 的 StatsD
• 排程
  • (3部分)
  • 在谷歌建立 Cron
  • 分布于夸拉的星系
  • Chronos: 空氣取代器
  • 隔壁的排班人
  • Peloton: 分散群組工作负荷裝置Uber 统一資源排程
  • Senzo: Netflix Apache Mesos 框架的 OSS 排程器
  • 流程 - 工作流字符串
    • 气流
    • 阿迪安的流星
    • 潘朵拉之流.
    • 羅賓伍德的氣流
    • 左邊的氣流
    • Drivi的氣流。
    • 抓風流
    • Adobe 的流動
    • 瓦爾瑪的氣流 好吧
    • 依據DAG,
    • 邊界:艾茜的宣傳
• 分配监测和警示
  • 独角兽:eBay补救系统
  • M3: Uber 度量和监测平台
  • Athena: 在 Dropbox 自動建立健康管理系統
  • Vortex: Dropbox 的監控伺服器應用程式
  • Nuage: LinkedIn 的雲管理服務
  • Telltale: Netflix 控制程式監控器
  • 第三眼: LinkedIn 的監控平台
  • Perscop: 聲音雲儲存監控服務
  • 安全瓶: 在 Dropbox 中傳送鬧鐘瓶
  • 阿里巴巴監控系統
  • 每日動畫中真正的使用者監控器
  • 警告Uber的生态系统
  • Airbnb 警告框架
  • SoundCloud 的服務目標警告
  • 基于工作的工作流程
  • 海克地球使用石墨和Cabot的監控和警報系統
  • 推特上的觀察(2部分)
  • 在 Slack 中指派的安全警報
  • 彭博社实时新聞警示.
  • 已連接的資料管道監控器
  • 皮尼克的監控和監控
• 分配安全
  • Aardvark 和 Repokid: Netflix 分配, 高速 AWS 最小自利
  • LISA: 在 LinkedIn 中分发防火牆
  • 在 Coinbase 云中存放比特币的安全基礎
  • 二进制
  • 可縮放的 IAM 架构
  • 其實是Oouth的審查工具
  • 在 yelp 中啟動目錄密碼黑名單
  • Syscall被估計是在Slack
  • 雅典:雅虎精密,角色存取控制
  • Slaak 安全發展生命周期
  • 在Kinvolk建造的未投保容器
  • Diffy: Netflix 的數值有效的引擎
  • 在Netflix 試驗 AWS 的可信折中
  • 點亮可縮放的使用者隱私
  • AVA: 实用的網路應用程式
  • TTL 作為服務: 自動取消 Yelp 的 Dale 特權
  • 黑企業金鑰管理
  • Twitch 的可放大性和認證性
  • Netflix 邊緣認證與 Token- Intelligence 認證遊戲
  • 稳定Palantir的Kubernetes基础设施
  • 通过Lyft自动化改善網路脆弱性管理
  • 在 Drobbox 中有效載入時鐘扭曲
• 傳送信件、隊列與事件串流
  • Cape: 事件流框架
  • 布魯克林:已連結 在近实时資料流分配服務中
  • Samza: 已連結 在流程處理系統中
  • Bombhead: 數據流往上的前進搜尋引擎
  • Etsy 的觀察工具
  • QMessage: 分配到 Quora 同步工作列
  • 切拉米: Uber 傳送 Async 工作信件列系統
  • Dynein: 排出在 Airbnb 的延遲工作
  • 位置
  • 暴動遊戲的訊息服務
  • Dropbox 信件系統模型
  • 在Zillow,调试事件紀錄。
  • Netflix 跨平台待辦
  • Netflix 影像監視器
  • 在Netflix Shizuku放大數百萬裝置!
  • 使用 RabbitMQ 處理信件的延遲
  • Yahoo 流量計算引擎基准化 。
  • 使用 Protobuf Schema 提高流動數據的質量
  • 中放大的電子郵件基底
  • Slack 的实时訊息
  • 耐克事件流數據庫
  • Udemy 事件追蹤系統
  • 事件
    • Alibaba 的網域
    • Weebly 的域驅動程式
    • Moonpig 域驅動程式
    • 調整 WebFix 下載
    • 放大Jet.com
    • eBay( 2 個部分) 搜尋事件
    • 在FREE,
    • 使用 Evolution 的通訊錄
  • Pub- Sub 信件
    • Pursar: Yahoo 的 Pub- Sub 信件大小
    • 臭洞: Facebook上的 Pub- 子系統
    • MemQ:普利斯的云母系統
    • Netflix 微服務中的 Pub- Sub
  • Kafka - 信件管理員
    • 連結內的卡夫卡
    • 普里什的卡夫卡
    • 卡夫卡在特雷弗
    • 卡夫卡在賣電力
    • 卡夫卡在紐約時報
    • 卡夫卡在耶爾普
    • 卡夫卡在克里特奧
    • 卡夫卡在庫珀奈特 湯普森
    • 卡夫卡在耶爾普
    • 部落客表示,
    • Kafka 重新處理和Uber 的死信
    • 卡普隆: 卡夫卡結束於Uber
    • 在 Dropbox 中找到 Kafka 流量限制
    • 瓦爾瑪風格
    • 在胡魯
    • 放大 Kafka 支援 PayPal 的資料增長
  • 波动
    • 卡夫卡的語言互相對抗
    • 現在在塔普喬伊
    • 片段复制
    • 复制到 Mail 。 Ru
    • Mixpanel 的 petabyte 縮放資料
• 分配日志
  • 已連結的登入
  • 石化公司可伸展和可靠日志
  • 在Twitter上复制高性能紀錄服務
  • CERN 加速器的 Spark 紀錄服務
  • Quora 的日志與聚合
  • Badao 守护进程紀錄的收集和分析
  • Palantir 的密碼分析日志分析
  • eBay 集中應用程式紀錄
  • 在Netflix中提供網路檢視的 VPC 行程紀錄
  • Booklayer: 在雅虎的歸檔
  • LogDevice: 在Facebook 儲存中分发的日志收藏
  • LogFeeder: 說明日志收藏系統
  • DBLog: Netflix 通用變更 - 資料能力框架
• 搜尋的分布
  • Instagram 搜尋大樓
  • 在 eBay 中搜尋建築
  • 搜尋建構於盒中
  • Coupang 搜尋找到索引平台
  • 普利策通用搜索系統.
  • eBay的搜索引擎效率超过25%
  • 在 Palantir 與 Lucene 的索引與查詢遥測紀錄
  • Tripavisor 查詢理解
  • (2018年)
  • 在 Slack 搜索
  • DoorDash 搜尋引擎
  • 推特上稳定和可伸縮的搜尋
  • Twitter搜索服務(2014年)
  • 自動完成搜尋(2部分) 。
  • Canva 的數據自動校正系統
  • 印度語 Phonetics 搜尋 Flupkart
  • Nautilus: 在 Dropbox 中搜尋引擎
  • Galene: 已連結於搜尋架构
  • Manas: PICS 高效定制搜索系統
  • 夏洛克的近实时搜尋索引: Flipkart
  • 星云:在 Airbnb 中建立搜尋後端的儲存平台
  • ELK (灵活搜尋、 logstat、 Kibana)
    • Uber 的ELK 实时預測
    • 在 Envato 建立可縮放的 ELK 堆疊
    • 羅賓伍德的ELK
    • Uber 放大軟體搜尋群組
    • eBay 軟體搜尋性能實驗
    • 使用 Elasticsearch 插件(2 部分) 改善 Tinder 的性能
    • 灵活搜尋 Kickstarter
    • 在 Trivago 使用 Logstat 和 Google 缓冲紀錄
    • 幫助使用資料串列與軟體搜尋快速排序
    • 將核心商業搜尋移至 Yelp 的灵活搜尋
    • Vinted的軟體研究
    • 在 Wattpad 中使用弹性搜尋
    • Vulcanizer:用于弹性搜尋的 Github
• 分配保存
  • 記憶
    • MemSQL 建築 - 快( MVCC, InMem, LockFree, CodeGen) 和 Familior (SQL)
    • 优化夸拉的效率
    • 使用 CiscoUCS 上的 MemSQL 实时資料主目錄
    • 移到 Tapjoy 的 MemSQL
    • 迪士尼的MemSQL和Kinesis。
    • 我們在潘多拉的Dashboard上追蹤上千億美元
  • 物件保存
    • 放大 HDFS
    • 在 Databricks 中選擇超過 HDFS 的 S3 理由
    • Quantcast 中亞馬遜 S3 上的檔案系統
    • 使用 Trivago 版本 S3 按比例回收影像
    • Yahoo 的雲形物件儲存
    • Ambli: 在 Linked 的不可移动動物群的分布 保存中
    • 資料表: 在 LinkedIn 中, 在最小的硬件上做 HDFS 測試
    • 锤子空間:長期、同步、室外空間存储
    • MezzFS: Netflix 媒體處理平台上傳物件儲存
    • Magic Bag: 內部多字節儲存系統
• 相關數據庫
  • 在 Uber 的 MySQL
  • PICS 中的 MySQL
  • 在 Twitch 的 PostgreSQL
  • 放大基于MySQL的财务报告系統
  • 放大于 Wix MySQL
  • 在 Meta 建立和部署 MySQL Raft
  • Airbnb 最大的數據庫代理
  • 從 Postgres 到 Uber 的 MySQL
  • 用 Postgres 處理長大
  • 在傳輸Wise增强分析資料庫中
  • 更新 Adyen 的 50 泰拉比 PostgreSQL 資料庫
  • 在PayPal,
  • 最小化讀取 - 在Yalp 寫入 MySQL 停止
  • 在Facebook上從5.6移至8.0。
  • 從 HBase 到 Quora 的 MyRocks
  • 复制
    • MySQL 平行重複( 4 部分), at Booking.com
    • 在 Github Enter 中減少 MySQL 复制 Lag 及減少讀取和下載
    • 在 Popify 資料庫中讀取與复制的一致性
    • Black-Box 測試: 在 Yerp 的 MySQL 和 RedShift 之間檢驗終端副本的完整性
    • 分割主 MySQL Airbnb 資料庫
    • Herb: Schemaless Dataskore 的多DC複印引擎, Uber
  • 困住
    • PICS 硬化 MySQL
    • 困在Twilio的 MySQL
    • 方塊上的哈登 MySQL
    • 在夸拉硬化 MySQL
    • 用于 Uber 的 Schemaless 數據庫的硬層
    • 已擦除的ID( I)
    • 點硬化
    • 硬化 Postgres in Figma
    • Solr: 提高盒中的批次索引性能
    • (三)
    • 使用 Shad 管理員放大臉書上的服務
  • 預覽指定 SQL 查詢引擎
    • 在 PICS 中預覽
    • Lyft 的首府
    • Presto at Grab
    • Uber 材料分析中的 Presto 和 Apache Parquet 專案資源
    • 空白資料
    • 在 Netflix AWS 大數據平台預覽
    • 加密
    • 在 Uber 中, 使用 Aluxio 本地快取加速 Presto
• 沒有 SQL 資料庫
  • 金鑰數據庫
    • 尼克的迪納摩DB
    • 片段中的 DynamoDB
    • 在 Mapbox 中的 DynamoDB
    • 曼哈頓:推特上的關鍵數據庫
    • Sherpa: 在 Yahoo 中发布的無 SQL 金鑰數據庫
    • HaloDB: 嵌入在 Yahoo 的金鑰儲存引擎
    • MPH:快速而緊凑的金鑰價值商店
    • 威尼斯: Linkedin 中傳送的金鑰數據庫
  • 列數據庫
    • 卡珊德拉
      • 卡珊德拉的Instagram。
      • 從 Walmart 的 Casandra 儲存影像
      • 在磁碟中用 Cassandra 儲存信件
      • 在 Walmart 放大 Cassandra 群組
      • 在雅爾普和卡珊德拉
      • 使用 Spark 和 Cassandra 在 Dream11 Objects 放大到一億+百萬讀取
      • 把食物從雷迪斯搬到佐馬托的卡珊德拉
      • 在 Netflix AWS 上建立 Cassandra 可縮放基准
      • 在 Intuit QuickBooks 上的 Cassandra 縮放服務
      • Cassandra 預訂同步音效雲
      • Cassandra 改进玻璃門的性能和平衡的司機配置
      • cstar: Cassandra Orchestra 定位工具
    • HBase :
      • HBase :
      • Facebook 訊息中的 HBase
      • Imgur 通知中的 HBase
      • 提高 HBase 備份效率
      • 梅的HBase。
    • 紅移
      • GIPHY 傳輸
      • 海德赤班.
      • 迪利夫的紅班
  • 文件資料庫
    • 使用 MongoDB 的多數位数据中心應用程式
    • MongoDB 在Baidu: 160個沙德的200億文件
    • 將 Mongo 資料移入 Addepar
    • AWS 和 MongoDB 分析基礎( Facebook 存取)
    • 將 Mongo 山地資料移到 Addepar
    • 連接的 Couchbase 環境
    • Zendesk 簡單的 DB
    • Espresso: 在 LinkedIn 儲存中分发文件
  • 影像資料庫
    • FlockDB: 在推特上發布的影像資料庫
    • TAO: 在臉書上公布社會地圖的數據庫
    • Akutan: eBay的知識基礎
• 時序數據庫
  • Beringei: Facebook上的高性能時空系列儲存引擎
  • MetricsDB: 在Twitter上儲存時間序列資料庫
  • 阿特拉斯:Netflix資料庫
  • 英雄: 時序數據庫
  • Roshi: SoundCloud 的時間流分配儲存系統
  • 悟空:普里希時序數據庫
  • 在Netflix放大時序數據儲存(第2部分)中
  • Netflix 的時序數據摘要層
  • Druid - 实时分析資料庫
    • 德魯伊在Airbnb
    • 瓦爾瑪的德魯伊
    • 在eBay的德魯伊
    • 在Netflix的Druid。
• 分配寄存器、依赖和配置管理
  • 基圖布的基特
  • Stemma: Palantir 已分配 Git 伺服器
  • Flickr 分配系統配置管理
  • 微软 Git 主目錄
  • 在 Microsoft 的大型主目錄中分析 Git 問題
  • Google 的一個主目錄
  • 在 Adyen 放大工作流程
  • Dotfiles 來自 Booking.com 的資料
  • 秘密探测器:
  • 用 LinkedIn 大小管理軟體依赖性
  • 在連結中合并編碼 在高速目錄中
  • Twitter 的动态配置
  • Mixpanel 的动态設定
  • GoDaddy 的动态設定
  • 分散车队管理(3个部分)
• 放大连续集成和交付
  • 在臉書上繼續整合堆疊
  • 連接至 Netflix 的分布式主目錄與依賴
  • 在 Dropbox 繼續整合與部署 Bazel
  • 使用 Airbnb 中的 Bazel 網路
  • 在巴斯菲德的连续部署
  • 螺絲刀: 雅虎電源基礎的連續運輸
  • CI/CD 改进
  • CI/CD 在智慧中
  • 在 iOS CI 中縮放 Anka 在 Shopivy
  • 放大 Yelp Jira 伺服器
  • Flexport 自動縮放 CI/ CD 群組

可用性

• 复原力工程:學習忍受失敗
  • 已連結的復原專案
  • 心電台
  • GO- JEK 分配系統的應用程式
  • eBay企業的NOSQL應用模型
  • 确保Quora的复原力
  • 忍耐在Expedia。
  • eBay的Kafka的康复和恢复
  • 烏貝爾地區Kafrka的災難恢复
• 失敗
  • 全球存取的演化
  • 灾后恢复故障測試
  • 設計失敗的微服務架构
  • GOSquade 自動失敗的ERB
  • 取消美國快遞的高可用性數據庫
  • Vinted Redis Sentinel 失敗
  • 提供大量免费机构SaaS基础设施
  • GitHub 的高可用性 MySQL
  • MySQL 事件現場提供率高
  • Walmart的业务连续性和大故障恢复
• 載入平衡
  • 現代網路負载平衡與代理介面
  • 前五種( 未平衡的) 可縮放模式
  • 在臉書上, 上傳平衡基數,
  • DHCPLB: Facebook DHCP 載入器
  • Katran: Facebook上的可縮放網頁載入器
  • 定義孔徑: 在 Twitter 上傳, 載入平衡算法
  • 在 Netflix 上傳 Eureka 平衡
  • 网格邊緣平衡
  • Zuul2:网易云
  • 在說明中載入平衡
  • Github 的載入平衡
  • 在 Vimeo 中持續使用以增加載入平衡
  • 500 像素下的 UDP 載入平衡
  • QALM: Uber 的 QoS 載入管理框架
  • 使用 Rum DNS 導引 LinkedIn 的流量
  • Dropbox 傳輸基础设施 (Edge Network)
  • 在 Dropbox 中平衡基于 DNS 的智能載數
  • Frede 監控 DNS 系統
  • 星期一(第3部分)
  • DNS Hurru 基础设施的动态和隨機傳輸
• 限制利率
  • Cloudflare 的放大限值到百萬
  • 云吹者: 雅虎的发行率有限
  • API 在字串中以限制因子放大 。
  • Allegro 分配率限制
  • ratequue: Twilio 的核心清單 - And- Rate- Limiting system
  • 取得配额服務
  • Figma 限制利率
• 自動調整
  • 自動調整利息
  • 平方排隊需要自動調整
  • 自動調整 Trivago 中的 Jenkins
  • Spotify 自動調整 Pub- Sub 消費者
  • 基于 Spotify 已載入的 CPU 自動調整大表格群組
  • 自動調整 Yelp 的 AWS 階段函數
  • Sclayer: Netflix 預言的自動放大引擎
  • Palantir 的 AWS 自動比例
  • 群組: Yelp 自動調整群組
• 谷歌全球分配儲存系統的可用性
• 雅虎的節點 JS
• 連接操作( 11 部分 )
• 監控
• 在臉書上支援全球活動
• Blafracar的高可用性
• Netflix 的高可用性
• Twilio 高可用性云基础设施
• Airbnb 的 Kubernetes 上的分布式 DB 提供率很高
• 在 Dropbox 自動資料中心操作
• 暴動遊戲中全球化玩家帳號

稳定

• 打斷器
  • 分配系統的回路壞了
  • 放大容器的電路斷路器
  • 音效云的回應力
  • 保護者:Trivago的斷線 時序數據庫裝置
  • 在赫羅庫,生产穩定度提高。
  • Zendesk 打斷器
  • 旅行卡的斷路器
  • 在 Shopivy 中斷器
• 逾時
  • Netflix( 超時及回覆、 線線隔離、 遮蔽、 斷路器) 的錯誤容性,
  • 強制暫停: DoorDash 可靠性方法
  • 在 eBay 中啟用 tcp tw 重用已超時的連接
• MySQL 在 Booking.com 中重复失事安全
• Bulkheads: 拆分與共享失敗
• 穩定狀態: 總是把記錄放在不同的磁碟上, 走吧.
• 旋轉: 平面穩定
• 多群組:提高LinkedIn大型石化API服務的复原力和稳定性
• 傳奇聯盟伺服器中的定義( 4 個部分)

性能

• 优化OS、儲存、數據庫、網路中的性能
  • 用 Instagram 的背景資料預覽性能
  • Linux 檔案系統性能恢復
  • 剖析網路 I/ O Botlenecks 壓縮科技在 eBay
  • 优化 Dropbox 的高通量和低空網路伺服器
  • 在Netflix中,Linux的性能分析:60,000 ms
  • 在 Mixpanel 中 Live Downsizing Google 云长期磁碟
  • 用 Jemalloc 和 Python 及 Celery 在 Zapier 中少 40%
  • Slack 減少記憶腳印
  • 在 Slack 繼續載入測試
  • 价格提高
  • Wix 伺服器侧面渲染
  • Yelp MySQLStreamer 的30x性能改善
  • 在Netflix 优化 API
  • 在瓦爾瑪特 里曼和克洛朱爾
  • Zynga Board 實際遊戲的性能追蹤
  • 优化 CAL 報告 Hadiop MapReduce 工作 eBay
  • eBay Quartz 排程器的性能調整
  • 在暴動遊戲中解析 C++( 第一部分 优化, 第二部分 度量和分析)
  • 在家鄉顯示回應者
  • Dailymoment 的硬體影像傳輸
  • 1 000万RTS的硬幣交易
  • PICS 描述
  • Yelp 同步伺服器端端的頁面
  • 更新 Redis 按鍵在Twitter 上到期
  • 在Mindgeek, 使用火焰地圖來优化 Ad 傳送網路的性能
  • Netflix中容器的預期 CPU 隔离
  • Uber改进了HDFS I/O的使用
  • 云:在伊孜云中,估其kWh.
  • 熱解:修改云中的CPU限制(2部分)
• 优化 Tanning 廢物收集器的性能
  • LinkedIn 的 Java 應用程式垃圾收集
  • Atobe 的低密度機器學習服務
  • Redux 應用程式中的廢棄物收集
  • 在 Twitch 的 Go 應用程式中收集垃圾
  • 分析 Alibaba 的 V8 垃圾收集紀錄
  • Python 垃圾收集可留50%的內存增長於Instagram
  • Github 移除垃圾收集器的效應( OOBGC)
  • Allegro 中除錯 Java
  • 优化阿里巴巴的JVM
  • Turner JVM 大型服務的 RAM
  • 瓦爾瑪溶解度調整
  • Filekart 的內存調整高通量微服務
• 优化影像、影片、頁面
  • 在臉書上优化360張照片
  • 在 Etsy 基底中降低影像檔大小
  • GIF 改善性能
  • 在 PIC 中优化影像回放性能
  • 用Netflix的动态优化器优化低頻率影片流
  • YouTube 可調整的影片流
  • 減少每天載入影片的時間
  • 提高Zillow主頁的性能
  • Expedia 客戶端性能优化流程
  • BBC 網路展
• Brotli 壓縮性能优化
  • 使用 Brotli 壓縮來提升 Linked In 的站點速度
  • Brotli at Booking.com
  • 布羅特利在樹上
  • Brotli 部署在 Dropbox 靜态 Yon
  • Brotli 在 Yelp 上進展
  • 在 DoorDash 中, 加速壓縮, Redis
• 优化語言和框架
  • Netflix 上的 Python
  • Instagram 中的 Python 比率( 第 3 部分)
  • OCAML 在伊苏的最佳做法(第二部分)
  • 前一頁
  • 去特里瓦戈
  • Etsy 文稿
  • 科特林在伊西
  • 科特林在孟達什
  • BPF和Bumble
  • 魯比在吉特拉布的火車上
  • 在菲格瑪的作品中
  • 在 WeWork 中選擇語言堆疊
  • 從磁碟切換到 Rust
  • ASP. NET 核心性能优化
  • Uber 數據竞速模式
  • Netflix 中的 Java 21 虛擬字串

智力

• 大數據
  • Uber 資料平台
  • BMW 資料平台
  • Netflix 資料平台
  • Filekart 資料平台
  • 庫班數據平台.
  • DoorDash 資料平台
  • 汗學院的數據平台
  • Airbnb 的資料庫
  • LinkedIn 資料基建
  • GO- JEK 的資料基
  • 在 PIC 接收資料基礎
  • 普里希的數據分析結構
  • Spotify 資料串服務
  • 顯示大數據處理(2部分)
  • Uber,大數據處理。
  • 左分析管道
  • 語法分析管道
  • 茶分析管道
  • 在 PayPal 中防止实时舞弊的 ML 資料管道
  • 大數據分析與ML技術
  • 自動報告平台
  • 在 LinkedIn 中保持隱私分析與報告
  • 分析平台
  • 使用 Apache Pinot 在 Uber 中的 Mobile App Crashs 实时分析
  • HALO: Facebook上的硬件分析和生命周期优化
  • RBA:國王的实时分析平台
  • AresDB: Uber GPU 電源实时分析引擎
  • AthenaX: Uber 的流分析平台
  • 木星:Uber的配置驱动 Adtech 的批量接收平台
  • Delta: Netflix 資料同步與浓缩平台
  • Keystone: Netflix 实时流動平台
  • 資料庫: 在 Uber 中轉換大數據為中繼資料
  • Amundsen: Lyft 資料發現與中繼引擎
  • Maze: Uber 的漏斗視覺化平台
  • Metacat:在Netflix上提供大數據,
  • 脊柱Tap: 變更空氣nb 資料捕捉系統
  • 加速器:eBay的快速資料處理框架
  • Omid:雅虎交易平台
  • TensorFlowOnSpark:對雅虎大數據群組的深入研究
  • CafeOnSpark:雅虎大數據群組的深入研究
  • Spark on Scala: Adobe 分析參考建構
  • 點點平台(2部分)
  • Airbnb 實驗平台
  • Zalando 的智能產品平台
  • LINE 的日志分析平台
  • 明特拉數據可視化平台
  • Netflix 資料線的构建與放大
  • 在 PICS 為電腦影像工作建立可放大的資料管理系統
  • Etsy 的结构資料
  • Airbnb 管理外部
  • 空氣分割策略
  • 在 Linked In 中放大 Hadoop 指定檔案系統
  • Hadoop YARN 群組在 LinkedIn 中放大了 1萬多个節點
  • 把大數據存取控制器放在PICS上
• 分配機學習
  • Yelp 機器學習平台
  • Etsy 的機器學習平台
  • 扎蘭多的機器學習平台.
  • Uber 的 AI/ ML 大寫
  • Livt的建議系統
  • Lyft 的密集学习平台
  • Etsy 咨詢平台
  • 注意 執行使用者的預測基底
  • Aroma: 在Facebook上使用 ML 代碼建議
  • Flyte: Lyft 的雲端學習與資料處理平台
  • LyftLearn: Lyft的ML模范訓練基地
  • Holovod: TensorFlow 的開放源碼深度學習框架
  • Gen: Gen AI 呼叫副駕駛 Uber
  • 改善Uber的顧客照顧與機器學習。
  • Manifold:Uber機器的模型是隱形的. 除錯工具
  • Repo- Topix: Github 本地提取框架
  • 承包商: 在最近的網站 LinkedIn 生成個人化內容通知
  • Altus 焦點: 在 eBay 平台專案站套用聊天
  • PyKrylov:eBay加速機器研究
  • 框圖: 盒式自動社交網路
  • 定价網:使用Skyscanner的神經網路定价建模
  • PinText: 多工作文字嵌入系統
  • 搜索圣人:學習搜尋
  • Canna: ML 每年在 Dropbox 文件預覽中儲存1.7M 。
  • 點擊 Yelp - 通过速率預覽的梯度助推樹
  • 在蘋果上私下學習
  • 深入學會墨卡里的圖像分類實驗
  • Allegro 產品影像的測試框架深度
  • Hulu 內容影像相關預覽
  • 幫助調整不適當的影片 Yon
  • 在 TripAdvisor 中研討深度以改善照片選擇
  • 在 TripAvisor 中深入學習的個性化建議
  • BBC 的個人化建議系統
  • 康德納斯特的機器學習(第二部分)
  • Condé Nast(第2部分)的自然語言處理與內容分析
  • 依據創用CC BY 2.
  • 在Netflix 學習改善流體質量
  • GO-JEK的機械學習讓司機和騎士相配
  • YouTube上改进的影片縮圖
  • 啟動時及时送貨的次數
  • 在扎蘭多研究跨語言對端產品搜尋
  • 珍娜街機器研究
  • 在夸拉,上到末的機器研究
  • 排名平台 at Booking.com
  • 在翻盤上使用相似的 LDA 群組
  • Flickr的相似性搜尋
  • 實際上,並沒有”好玩”之類的
  • 在塔博拉從原型學到製作
  • 學著用CERN機器來做原子休克
  • 映射媒體中的標籤
  • Drichlet 處理混音器模型與 Monsanto Scala Done 。
  • Foursquare 的 DBSCAN & 隨機森林地圖
  • Uber 預測
  • Uber 的金融預測
  • 在Twitter上工作以建立 ML
  • 由 Deep Learning from eBay 啟動的 GUI 測試
  • 縮放機學以建議主題的驅動路徑
  • DoorDash 实时預測
  • 從 Dropbox 數十億影像讀取文字索引的機器
  • 通过語言嵌入到 Etsy 的模擬使用者行程
  • 自動在 Linked In 中檢查假帳號
  • 建立知識地圖
  • Instagram 核心模型
  • 在Mercari搜索被禁的神经結構
  • 電腦透視
  • Zillo 的 3D 後端算法
  • Lyft的長期預測
  • 我們在雅爾普找到了最受歡迎的作品
  • 在推特上,
  • 工作过滤器
  • 在Yelp建一家餐廳,等待時間。
  • 點擊個人音樂
  • GoDaddy 深度的字段名稱估值
  • 相似. 我們在Frade抓騙子
  • Etsy 的個性化搜尋
  • ML 生活功能基础设施
  • Etsy 的背景選擇
  • 將垃圾訊息的分发與圖片的不適用設定到 Yelp 大小 Yon
  • 在 Dropbox 中用機器學習來优化支付
  • 在Netflix 中放大媒體學習
  • eBay 相似的引擎
  • 從 Etsy 內容學習

建筑

• 科技堆在中间。
• 科學堆疊在 Shopify
• 空气(第4部分)
• 宁定大厦
• 暴動遊戲中聊天服務大樓( 3 個部分)
• 傳奇聯盟客戶端更新結構
• 在Twitter上建立 Ad平台
• 建造Uber 的 API 网關
• ATI 入口的建造
• 斯拉夫的基本建筑.
• 在eBay,處理上千個圖書館的輕量级分配结构。
• 已連結 在后端
• 在 Flickr 後端
• Zendesk基础设施(第3部分)
• 格魯布云基础设施
• 連接的实时存在平台
• 在連結內設定平台
• 玻璃門的放大和性能近線系統(2部分)
• 实时使用者動作計數系統
• 暴動遊戲中的 API 平台
• 紐約時報遊戲平台
• Kabootar:斯威吉的通信平台
• Simone: Netflix的分发模擬服務
• 海鸥: 伊爾普每天的發售系統
• Agoda 的酒店物價回收智能系統( 3 個部分)
• 菲尼克斯:Tinder的測試平台(第3部分)
• Netflix 的六角建構
• LINE 貼上服務結構
• Palantir 的過量流量
• 追蹤饲料大樓 利息大樓 王子選擇的大樓
• API WeWork 规格工作流程
• Netflix 的媒體資料庫
• Walmart的成員交易的歷史建構
• 在 Dropbox (Part 2) 同步引擎
• 推特上的Ads Pacing服務
• Netflix 快速事件通知系統
• 金融、銀行和支付制度架构
  • 孟佐的銀行後端
  • 大型交易平台
  • 瑪戈銀行核心銀行系統
  • 努班克大楼
  • 傳輸智慧科技堆栈
  • 在 Addepar 的科技堆疊
  • 避免空中分配付款系统中重复付款
  • Etsy(第3部分)的付款
  • 數以百萬計的數位交易每天都在Paytm安全處理。
  • 語法

面試

• 设计大型系統
  • 杰夫·阿特伍德
  • 建立大比例分配系統的軟體建議——杰夫·迪恩
  • 大小构建系統介面
  • 系統設計訪問解剖學
  • 在系統設計面試前你需要知道的
  • Top 10 系統設計面試
  • 前十:
  • 云大數據設計模式 - Lynn Langit
  • 在你45分鐘的系統面試中 你怎么不設計Netflix?
  • API 最佳做法:网页簿、折旧和設計
• 解釋低層系統( OS, 網路/ 协议, 數據庫, 儲存)
  • Linux 的 I/ O
  • 生命促进和平 — — 项目展望
  • 如何分配鎖.
  • SQL 交易隔離等級
• “發生了什麼…”
  • Netflix:按下播放會怎樣?
  • Monzo:如何同時支付
  • 傳輸與對等: 您的要求如何傳達到 GitHub
  • 如何分离流動音樂

安排

• 音效雲的專案等級
• Palantir 的工程角色
• Dropbox 工程生涯框架
• 推特放大工程團隊
• 在 LinkedIn 群組中放大決定量
• GOJEK 資料科學群組
• 在扎蘭多,放大。
• Bol.com 的放大速度
• 在網路上建立製作團隊
• 雇用、管理和放大伍型的工程隊伍
• Instagram 放大數據群組
• 設計團隊以放大 Flexport
• 銷售電源設計系統模型
• 在 Wish (4 部分) 建立分析小組
• 從兩個創始人到一千名員工
• 在阿多比,UX隊由10支增加到170支,UX隊由10支增加到170支.
• 在王子身上放大了五課
• 在工程公司附近
• 使用公制來改善發展过程(與教練的人們一起),
• 在 Skyscanner 建立內部產品時避免錯誤
• RACI(负责、负责、商議、知情)
• 扎蘭多的四位領袖
• 流行的對應程式
• 阿莎娜,指派責任
• 扎蘭多的旋轉工程師
• Prish的實驗思想評論
• 集中的科技
• 在 Yelp 中提高編碼器所有性
• eBay 的動態碼基數
• Miro 的動態資料專案
• Airbnb 自動事件管理
• BBC 焦點
• 程式碼檢視
  • Palantir 程式碼評論
  • LINE 碼檢視
  • 媒體的程式碼檢視
  • 已連結的碼檢視
  • 迪士尼的密碼評論
  • Netlifty 的程式碼檢視

說吧

• -蒂姆·伯格倫德
• 在Facebook上,
• -馬克·艾爾維德雷斯 谷歌 大米
• 建立 Google 大小的分布式系統 - Aysylu Greenberg, Google
• Dropbox 可靠性專案 - Tammy Butow, Dropbox 站點可靠性管理員
• Google 如何使用 Planet-Captain for Planet-Captain Infra - Melissa Binde, Google 雲平台 SRE 管理員
• Netflix 微服務指南 - Netflix 操作管理員 Josh Evans
• 全国人大代表信息-王 This.
• 這是政府第一次能有所作為。
• 這是Facebook的程式
• -杰夫·程
• GIPHY如何向3億使用者提供GIF?
• 阿里巴巴的高性能套件處理平台.
• Ihab Tarazi一直在研究大型數據中心及雲端連通性,
• 縮放 Dropbox - Kevin Modzelewski, Dropbox 後端工程師
• 比爾·佳 臉書上的總理
• 由數億使用者使用,
• Instagram Magnified Capital - Lisa Guo, Instagram 專案
• 推特放大之都-姚,
• Etsy - Bethany Macri 建筑, Etsy 工程管理員
• 阿里巴巴的全球度假村大樓正在建中。
• 放大Spotify - Matti (Lepistö) Pehrs, Spotify的數據庫
• Marty Weiner,王子的創始人.
• Slack的軟體工程師 Bing Wei (基础设施)
• 在YouTube - Sugu Sougoumarane, 在YouTube的 SDE
• Uber 放大後端介面 - Matt Ranney, Uber 的首席系統建構器
• Dave Temkin, 全球網路管理員, Netflix
• 支援1.3亿使用者-
• Eric Pickup, Mindgeek 的主要平台开发者
• Quora 的數量化首府 - Chun-Ho Hung 和 Nikhil Gar,
• - Saeed Noursalehi,微軟的首席程序管理員
• 在Shofify - Weingarten, 專案領導人在Shofify的多個數據中心放大了多座建築

一塊蛋糕

玫瑰是紅的。 紫色是藍色的。 彬 喜歡甜的 給小彬點苦酒? 蛋糕: