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    go实现高并发高可用分布式系统:设计类似kafka的高并发海量数据存储机制1

    上一节我们实现了日志微服务,它以http服务器的模式运行,客户端通过json方式将日志数据post过来,然后通过http get的方式读取日志。当时我们的实现是将所有日志信息添加到数组末尾,这意味着所有日志信息都会保存在内存中。但分布式系统的日志数量将非常巨大,例如推特一天的日志数量就达到一万亿,国内微博,微信,淘宝等超大规模系统的日志数量估计也是这个等级。假设我们使用一百台服务器运行日志微服务,那么一台将处理10亿条日志,再假设一条日志为64字节,那么如果直接将日志存放在内存就需要消耗64G,再考虑到很多日志存储后很可能再读取,而且一台服务器还需要提供其他程序运行,因此直接将日志存储在内存将是一种巨大的损耗。

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    如何改善应用程序在 Linux 中的启动时间

    大多数 Linux 发行版在默认配置下已经足够快了。但是,我们仍然可以借助一些额外的应用程序和方法让它们启动更快一点。其中一个可用的这种应用程序就是 Preload。它监视用户使用频率比较高的应用程序,并将它们添加到内存中,这样就比一般的方式加载更快一点。因为,正如你所知道的,内存的读取速度远远快于硬盘。Preload 以守护进程的方式在后台中运行,并记录用户使用较为频繁的程序的文件使用相关的统计数据。然后,它将这些二进制文件及它们的依赖项加载进内存,以改善应用程序的加载时间。简而言之,一旦安装了 Preload,你使用较为频繁的应用程序将可能加载的更快。

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