为什么 Azure 资源组与特定区域相关联?
我是 Azure 架构的新手，我想了解为什么 Azure 资源组(在 Azure 上构建的应用程序的逻辑部署存储桶)在定义时与区域相关联. 起初我以为是为灾难恢复或地理冗余提供全球分布，但后来我意识到单个资源组可以包含不同区域的 Web 应用程序，它可以通过流量管理器提供这些功能.我认为使用单独的资源组将有助于更好地确定哪些资源位于哪个区域，但除了出于组织目的之外，我无法理解资源组的区域定义
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O(N) 是什么意思
可能重复: 什么是大 O 表示法?你会用吗? 大家好， 相当基本的可伸缩性符号问题. 我最近收到了一篇关于我的 python 排序列表实现的帖子的评论“但请注意，您的 '有序集' 实现是 O(N) 的插入" 很高兴知道，但我不确定这意味着什么. 我见过诸如 n(o) o(N)、N(o-1) 或 N(o*o) 之类的符号 上面的符号是指什么? 解决方案
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数据库水平和垂直缩放之间的区别
我接触过很多 NoSQL 数据库和 SQL 数据库.有不同的参数来衡量这些数据库的优势和劣势，可扩展性就是其中之一.横向和纵向扩展这些数据库有什么区别? 解决方案 水平扩展意味着您可以通过向资源池中添加更多机器来扩展，而 垂直扩展意味着您可以通过以下方式扩展为现有机器增加更多功率(CPU、RAM). 记住这一点的一种简单方法是将机器想象成服务器机架上的机器，我们在水平方向添加更多机器
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如何使 RabbitMQ 可扩展?
我试过测试RabbitMQ，但是发现rabbitmq有一些问题:如果我创建了一个包含 3 个节点的集群，我无法发布/交付超过 6000/s.另一方面，如果我使用单个节点，我可以发布/交付直到 25000/s.这意味着，我添加的节点越多，性能就会越差. 但来自这篇文章:https://blog.pivotal.io/pivotal/products/rabbitmq-hits-one-mill
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关系数据库可以横向扩展吗
经过一些谷歌搜索后，我发现: 来自 mysql 文档的注释: MySQL Cluster 自动跨节点分片(分区)表，使数据库能够以低成本、商品化的方式横向扩展用于服务读写密集型工作负载的硬件，可同时访问来自 SQL 和直接通过 NoSQL API. 关系型数据库可以横向扩展吗?它会以某种方式基于 NoSQL 数据库吗? 有人有真实世界的例子吗? 如何管理此类数据库中的
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分布式事务和/或集群中共享数据的 Java 解决方案
集群/分发 Java 服务器应用程序的最佳方法是什么?我正在寻找一种方法，让您可以通过添加更多应用服务器和更多数据库服务器来进行水平扩展. 您建议使用哪些技术(软件工程技术或特定技术)来解决此类问题? 您使用什么技术来设计持久层以扩展到许多读者/作者扩展应用事务并扩展对共享数据的访问(最好的方法是消除共享数据；您可以应用哪些技术来消除共享数据). 似乎需要不同的方法，具体取决于您的事务是
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函数式语言(特别是 Erlang)如何/为什么可以很好地扩展?
一段时间以来，我一直在关注函数式编程语言和功能日益增长的知名度.我调查了他们，没有看到上诉的原因. 然后，最近我在 Codemash 参加了 Kevin Smith 的“Erlang 基础"演讲. 我很喜欢这次演讲，并了解到函数式编程的许多特性使避免线程/并发问题变得更加容易.我理解缺乏状态和可变性使得多个线程无法更改相同的数据，但是 Kevin 说(如果我理解正确的话)所有通信都是通
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最佳 Spring 批量扩展策略
我们有简单的批处理，运行良好.最近我们有新的要求来实现新的批处理来生成报告.我们有不同的数据源可供阅读以准备此报告.具体来说，我们可能对每个报告都有一个视图. 现在我们希望以这样一种方式扩展此过程，使其可以扩展并尽早完成. 我熟悉多线程步骤，但不确定其他策略(远程分块和分区步骤)以及何时使用哪一种. 在我们的例子中，处理 + 写入文件比读取更多的资源激励. 在这种情况下，哪
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Parse 的可扩展性如何?
我一直在考虑将 Parse.com 的服务用于我的后端，但我对其可扩展性持怀疑态度. 它真的能同时处理几千个用户吗?如果没有，他们有什么好的方法可以摆脱它吗? 解决方案 我知道这个问题可能很老，但我想为其他可能正在考虑解析的人提供我的 2 美分...... 在最简单的场景下，解析可能会很好地工作.一旦您需要扩展到更复杂的查询，我个人发现除了头疼之外别无他法. 查询限制为
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Neo4j 分片方面
我正在研究 Neo4j 的可扩展性，并阅读了 David Montag 于 2013 年 1 月撰写的文档. 关于分片方面，他说 2014 年的第一个版本将提供第一个解决方案. 有谁知道它是否已完成或状态是否已完成? 谢谢！ 解决方案 披露:我是 Neo Technology 的产品副总裁，Neo4j 开源图形数据库的赞助商. 现在我们刚刚发布了 Neo4j 2.0
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万维网最大的站点在哪些数据库上运行?
这个问题旨在作为主要网站使用的数据库及其配置的列表，对于任何想将其网站扩展到 Twitter、Facebook 甚至 Google 规模的人来说，都是一个很好的参考. > 请尽量减少您的回答，并确保引用所使用的任何来源. 编辑: 另外，请加粗网站名称和数据库，以便于扫描. 解决方案 Facebook.com MySQL 与 MyRocks.用于存储用户信息和社交活动，
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在 GROUP BY 后连接一个字段
这个问题在 SO 中被问过很多次，但没有一个答案对我的情况满意. 问题 1 问题 2 问题 3 问题 4 我正在处理一个 DataObjectVersions 表，该表包含大约 120 万个唯一对象的多个版本(并且还在增加).我需要为每个唯一对象连接来自特定字段的更改. 现在我正在使用 Q3 中提供的带有 XML 路径的解决方案，但是在这个表上运行这样的查询是一个整体性能灾
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如何扩展 Node.js WebSocket Redis 服务器?
我正在为 Acani 编写一个聊天服务器，我有一些关于 缩放 node.js 和 具有负载均衡器可扩展性的 websockets. 负载均衡 Node.js 究竟意味着什么?这是否意味着我的服务器应用程序将运行 n 个独立版本，每个版本都在单独的服务器上? 为了允许一个客户端向所有其他客户端广播消息，我存储了一组在服务器上打开的所有 webSocketConnections.但是，如果
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WebRTC - 可扩展的直播流广播/多播
问题: WebRTC 为我们提供点对点视频/音频连接.它非常适合 p2p 通话、环聊.但是广播呢(一对多，例如，1-to-10000)呢? 假设我们有一个广播公司“B"和两个与会者“A1"、“A2".当然它似乎是可以解决的:我们只需将 B 与 A1 连接，然后将 B 与 A2 连接.因此 B 将视频/音频流直接发送到 A1，将另一个流发送到 A2.B 发送流两次. 现在让我们假设
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增加 PHP memory_limit.什么时候会变得疯狂?
在我目前正在研究的系统中，有一个进程将大量数据加载到数组中以进行排序/聚合/任何操作.我知道这个过程需要优化内存使用，但在短期内它只需要工作. 鉴于加载到数组中的数据量，我们不断达到内存限制.它已经增加了好几倍，我想知道是否有一点增加它通常会变成一个坏主意?还是仅是机器有多少内存的问题? 机器有 2GB 的 RAM，memory_limit 目前设置为 1.5GB.我们可以轻松地为机器
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优化基于 Kohana 的网站的速度和可扩展性
我与 Kohana 建立的一个网站昨天因大量流量而受到猛烈抨击，这让我退后一步并评估了一些设计.我很好奇有哪些标准技术可以优化基于 Kohana 的应用程序? 我也对基准测试感兴趣.我是否需要为每个控制器方法设置 Benchmark::start() 和 Benchmark::stop() 以查看所有页面的执行时间，或者我是能否在全球范围内快速应用基准测试? 我将在未来更多地使用缓存库
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Twisted 中 select/poll 与 epoll 反应器的注意事项
我阅读和体验的一切(基于 Tornado 的应用程序)让我相信 ePoll 是基于 Select 和 Poll 的网络的自然替代品，尤其是 Twisted.这让我很偏执，一种更好的技术或方法不附带价格，这是非常罕见的. 阅读 epoll 和替代品之间的几十个比较表明，epoll 显然是速度和可扩展性的冠军，特别是它以线性方式扩展，这非常棒.也就是说，处理器和内存利用率如何，epoll 仍然是
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如何编写可扩展的基于 TCP/IP 的服务器
我正处于编写一个新的 Windows 服务应用程序的设计阶段，该应用程序接受 TCP/IP 连接以进行长时间运行的连接(即，这不像 HTTP 那样有许多短连接，而是客户端连接并保持连接数小时或数天甚至数周). 我正在寻找设计网络架构的最佳方式的想法.我将需要为该服务至少启动一个线程.我正在考虑使用异步 API(BeginRecieve 等)，因为我不知道在任何给定时间(可能是数百个)我将连接
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粘性会话/会话亲和性负载均衡策略的优缺点?
实现高可扩展性的一种方法是使用网络负载平衡在多个服务器之间分配处理负载. 这种方法带来的一个挑战是服务器具有状态感知能力——将用户状态存储在“会话"中. 这个问题的一个解决方案是“粘性会话"(也称为“会话亲缘关系")，其中每个用户都被分配到一个服务器，并且他/她的状态数据在整个会话期间只包含在该服务器上. “粘性会话"方法的优缺点是什么?您是否使用过它，如果使用过，您对它感到满意吗?
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蛮力算法可以扩展吗?
我有一个数学问题，我通过反复试验解决了这个问题(我认为这被称为蛮力)，当有几个选项时，程序运行良好，但是随着我添加更多变量/数据，它需要的时间越来越长运行. 我的问题是，虽然原型可以工作，但它对数千个变量和大数据集很有用；所以，我想知道是否可以扩展蛮力算法.我该如何扩展它? 我开始学习和使用 Hadoop(以及 HBase);虽然看起来很有希望，但我想验证一下我正在尝试做的事情并非不可
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