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Facebook 的技术分享一，设计原则1尽可能的使用开源软件，并且在需要优化的时候进行优化2 Unix 哲学。
包括，模块化原则；整合化原则；清晰化原则等3任何组件具备扩展性4最小化故障影响5简化，简化，简化！二，架构概览Facebook 是LAMP 的坚定支持者，也差不多是用LAMP （或许用LAM2P 更适合）实现的最大的动态站点。
基础组件加上服务，中间用自己实现的一些工具进行粘合。
其中关于运维细节的事情基本不会说出来的，这是很多公司的软实力所在。
三，PHP 经验参见《Facebook 的PHP 性能与扩展性》四，MySQL 经验1主要用于做Key-Value 类型的存储操作，数据随机分布在多台逻辑实例上，访问多数基于全局ID 。
2逻辑实例分散在多台物理主机上（超过1800台），负载均衡在物理层进行。
3不做读复制。
4尽量不做逻辑数据迁移（成本太高）。
5不做JOIN 操作（豆瓣在QCon 上也阐述了这一点）。
数据是随机分布的，关联操作反而带来了极大的复杂度。
6对于数据访问，主要的操作集中在最新的数据上，针对这部分做优化，旧的数据进行归档。
7在中心DB 绝不存储非静态数据。
8使用服务或者Memcached 进行全局查询。
五，Memcached 经验参见我以前的笔记：Facebook 的Memcached 扩展经验。
Facebook 对Memcached 做了不小的改进。
另外，顺便说一下，前两天Memcached 刚在 1.2.7 发布几天之后又发布了新版本1.2.8，修正了一些问题。
一个比较有价值的是关于个人页面数据的获取的描述。
这个就完全是需要做单页面Benchmark 的细致活儿了，可能还需要产品经理能够理解工程师的“抵抗”。
1获取个人信息数据：通过Cache，隐性通过用户所在的DB 获取（基于User-ID 获知DB）2获取朋友连接信息：通过Cache，否则的话通过DB（基于User-ID 获知DB）3并行抓取每个朋友的10个照片相册ID ，从Cache抓取，如果失效，再从DB 抓取（基于相册ID）4并行抓取最近相册中的照片数据5运行PHP 把整个业务逻辑跑出来6返回数据给用户然后是对Facebook 非LAMP 体系的东西做了一番介绍，基本上也开源了。
一、f本人rseq介绍f本人rseq是一个针对序列到序列学习任务的工具包，它是由Facebook 本人研究院开发的开源项目。
f本人rseq提供了一系列先进的神经网络模型和训练技术，使得用户可以方便地构建自然语言处理模型，如机器翻译、语言生成等。
二、transformer结构简介在f本人rseq中，transformer是一种非常重要的模型结构，它由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务上取得了非常好的效果。
transformer结构的主要特点是完全基于自注意力机制，消除了传统的循环神经网络和卷积神经网络，大大提高了模型的并行计算能力。
三、transformer结构详解1. Encoder-Decoder架构transformer结构由Encoder和Decoder两部分组成，它们分别负责将输入序列编码为一系列隐藏表示和将隐藏表示解码为输出序列。
Encoder和Decoder都由多层的自注意力模块和前馈神经网络模块组成。
2. 自注意力机制自注意力机制是transformer结构的核心，它使得模型可以直接对输入序列中的不同位置进行关联。
在自注意力机制中，每个输入位置都会计算一个注意力分布，然后根据这个分布对全部位置的表示进行加权求和，从而得到新的表示。
3. 多头注意力为了进一步增强模型对不同位置的关注能力，transformer引入了多头注意力机制。
这种机制允许模型学习多组不同的注意力分布，然后将它们合并为最终的表示。
这样可以使得模型可以同时关注不同层次的语义信息。
4. 前馈神经网络除了自注意力模块，transformer结构中还包含了前馈神经网络模块。
这种模块主要负责对每个位置的隐藏表示进行非线性变换，从而增强模型对局部特征的捕捉能力。
5. 残差连接和层归一化为了加快模型的训练速度和提高模型的深度，transformer结构引入了残差连接和层归一化。
残差连接能够有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题，层归一化能够使得模型更加稳定和容易训练。
软件架构（software architecture）就是软件的基本结构。
合适的架构是软件成功的最重要因素之一。
大型软件公司通常有专门的架构师职位（architect），只有资深程序员才可以担任。
如果一个软件开发人员，不了解软件架构的演进，会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。
这里我列举了目前主要的4种软件架构以及他们的优缺点，希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。
一、单体架构单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。
这是一种典型的Java Spring mvc或者Python Drango框架的应用。
其架构图如下所示：单体架构单体架构的应用比较容易部署、测试，在项目的初期，单体应用可以很好地运行。
然而，随着需求的不断增加，越来越多的人加入开发团队，代码库也在飞速地膨胀。
慢慢地，单体应用变得越来越臃肿，可维护性、灵活性逐渐降低，维护成本越来越高。
下面是单体架构应用的一些缺点：复杂性高：以一个百万行级别的单体应用为例，整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、依赖关系不清晰、代码质量参差不齐、混乱地堆砌在一起。
可想而知整个项目非常复杂。
每次修改代码都心惊胆战，甚至添加一个简单的功能，或者修改一个Bug都会带来隐含的缺陷。
技术债务：随着时间推移、需求变更和人员更迭，会逐渐形成应用程序的技术债务，并且越积越多。
“ 不坏不修”，这在软件开发中非常常见，在单体应用中这种思想更甚。
已使用的系统设计或代码难以被修改，因为应用程序中的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。
部署频率低：随着代码的增多，构建和部署的时间也会增加。
而在单体应用中，每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。
全量部署的方式耗时长、影响范围大、风险高，这使得单体应用项目上线部署的频率较低。
而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复，出错率比较高。
可靠性差：某个应用Bug，例如死循环、内存溢出等，可能会导致整个应用的崩溃。
企业信息管理系统架构手册第1章引言 (4)1.1 系统概述 (4)1.2 架构设计原则 (4)1.3 系统架构图 (4)第2章技术选型与框架 (4)2.1 技术栈概述 (4)2.2 开发框架 (4)2.3 数据库选型 (4)2.4 前端技术 (4)第3章系统总体架构设计 (4)3.1 架构分层 (4)3.2 系统组件 (4)3.3 模块划分 (4)3.4 接口设计 (4)第4章数据库设计与优化 (4)4.1 数据库概念设计 (4)4.2 数据库逻辑设计 (4)4.3 数据库物理设计 (4)4.4 数据库功能优化 (4)第5章服务层设计与实现 (4)5.1 业务服务划分 (4)5.2 服务层框架 (5)5.3 服务间通信 (5)5.4 服务治理 (5)第6章应用层设计与实现 (5)6.1 应用层架构 (5)6.2 应用层组件 (5)6.3 业务流程设计 (5)6.4 应用层安全 (5)第7章前端架构与实现 (5)7.1 前端技术选型 (5)7.2 前端框架与库 (5)7.3 前后端分离 (5)7.4 前端功能优化 (5)第8章系统集成与接口 (5)8.1 系统集成概述 (5)8.2 外部系统接口 (5)8.3 内部系统接口 (5)8.4 接口管理 (5)第9章系统安全与防护 (5)9.1 安全策略 (5)9.3 数据加密与保护 (5)9.4 系统防护与监控 (5)第10章系统部署与运维 (5)10.1 部署策略 (5)10.2 系统部署流程 (5)10.3 系统运维 (5)10.4 故障排除与优化 (5)第11章系统功能与扩展性 (5)11.1 功能指标 (6)11.2 功能优化策略 (6)11.3 系统扩展性 (6)11.4 负载均衡与缓存 (6)第12章系统维护与升级 (6)12.1 系统维护策略 (6)12.2 系统升级流程 (6)12.3 用户支持与培训 (6)12.4 系统演化与迭代 (6)第1章引言 (6)1.1 系统概述 (6)1.1.1 系统的定义 (6)1.1.2 系统的组成 (6)1.1.3 系统的分类 (6)1.2 架构设计原则 (7)1.2.1 分层原则 (7)1.2.2 模块化原则 (7)1.2.3 抽象原则 (7)1.2.4 可扩展性原则 (7)1.2.5 可靠性原则 (7)1.3 系统架构图 (7)第2章技术选型与框架 (8)2.1 技术栈概述 (8)2.2 开发框架 (8)2.3 数据库选型 (8)2.4 前端技术 (8)第3章系统总体架构设计 (9)3.1 架构分层 (9)3.2 系统组件 (9)3.3 模块划分 (9)3.4 接口设计 (10)第4章数据库设计与优化 (10)4.1 数据库概念设计 (10)4.1.1 收集需求 (10)4.1.2 实体识别 (10)4.1.4 关系识别 (11)4.2 数据库逻辑设计 (11)4.2.1 概念模型转化为逻辑模型 (11)4.2.2 确定表结构 (11)4.2.3 设计索引 (11)4.3 数据库物理设计 (11)4.3.1 存储引擎选择 (11)4.3.2 数据库文件布局 (12)4.3.3 索引设计 (12)4.4 数据库功能优化 (12)4.4.1 SQL优化 (12)4.4.2 数据库参数调优 (12)4.4.3 数据库结构优化 (12)第5章服务层设计与实现 (13)5.1 业务服务划分 (13)5.2 服务层框架 (13)5.3 服务间通信 (13)5.4 服务治理 (14)第6章应用层设计与实现 (14)6.1 应用层架构 (14)6.2 应用层组件 (15)6.3 业务流程设计 (15)6.4 应用层安全 (15)第7章前端架构与实现 (16)7.1 前端技术选型 (16)7.2 前端框架与库 (16)7.3 前后端分离 (17)7.4 前端功能优化 (17)第8章系统集成与接口 (17)8.1 系统集成概述 (17)8.2 外部系统接口 (18)8.3 内部系统接口 (18)8.4 接口管理 (18)第9章系统安全与防护 (19)9.1 安全策略 (19)9.2 认证与授权 (19)9.3 数据加密与保护 (19)9.4 系统防护与监控 (20)第10章系统部署与运维 (20)10.1 部署策略 (20)10.2 系统部署流程 (20)10.3 系统运维 (21)10.4 故障排除与优化 (21)第11章系统功能与扩展性 (21)11.1 功能指标 (21)11.2 功能优化策略 (22)11.3 系统扩展性 (22)11.4 负载均衡与缓存 (23)第12章系统维护与升级 (23)12.1 系统维护策略 (23)12.2 系统升级流程 (24)12.3 用户支持与培训 (24)12.4 系统演化与迭代 (24)第1章引言1.1 系统概述1.2 架构设计原则1.3 系统架构图第2章技术选型与框架2.1 技术栈概述2.2 开发框架2.3 数据库选型2.4 前端技术第3章系统总体架构设计3.1 架构分层3.2 系统组件3.3 模块划分3.4 接口设计第4章数据库设计与优化4.1 数据库概念设计4.2 数据库逻辑设计4.3 数据库物理设计4.4 数据库功能优化第5章服务层设计与实现5.1 业务服务划分5.2 服务层框架5.3 服务间通信5.4 服务治理第6章应用层设计与实现6.1 应用层架构6.2 应用层组件6.3 业务流程设计6.4 应用层安全第7章前端架构与实现7.1 前端技术选型7.2 前端框架与库7.3 前后端分离7.4 前端功能优化第8章系统集成与接口8.1 系统集成概述8.2 外部系统接口8.3 内部系统接口8.4 接口管理第9章系统安全与防护9.1 安全策略9.2 认证与授权9.3 数据加密与保护9.4 系统防护与监控第10章系统部署与运维10.1 部署策略10.2 系统部署流程10.3 系统运维10.4 故障排除与优化第11章系统功能与扩展性11.1 功能指标11.2 功能优化策略11.3 系统扩展性11.4 负载均衡与缓存第12章系统维护与升级12.1 系统维护策略12.2 系统升级流程12.3 用户支持与培训12.4 系统演化与迭代第1章引言1.1 系统概述信息技术的飞速发展，系统架构设计在软件开发中扮演着越来越重要的角色。
全景媒体(OMAF)的系统架构研究综述1 概述虚拟现实技术是一种通过计算机仿真来创建和体验虚拟世界的技术，其中，交互式的三维动态视景与用户实体行为的融合大大丰富了用户的观看体验。
目前，VR（virtual reality，虚拟现实）已成为一项热门技术，它通过展现360度的视频为观看者提供了沉浸式的“亲身体验”和“现实生活”。
用户可以交互性地随时切换他们观看的视角，并且动态地查看他们所期望看到的部分场景。
VR在很多领域都有它独特的应用魅力，如VR模拟、VR游戏、VR视频直播等。
从用户体验的角度看，VR技术的最独特之处在于全景视频，也称360度全景视频或沉浸式视频。
全景媒体是指能够根据用户的观看视角进行渲染的图像、视频及其相关联的音频。
在拍摄端，全景视频一般由指向不同方向的多个照相机拍摄并拼接而成。
由于人的视野有限，因此无法在特定视角看全整体画面，而是通常将注意力放在特定的感兴趣的区域。
在渲染端，全景视频播放已经使用许多显示设备实现。
但是，VR服务的核心问题在于如何将全景视频从相机拍摄端向最终的显示端进行传输和存储。
全景媒体的技术架构主要由视频拼接与映射、视频编解码、存储与传输等技术构成。
目前，已有多家公司提出了视频拼接算法，关于映射方法也有多种模型方案。
此外，一些组织和标准正在制定针对全景媒体的编解码和传输的优化算法。
同时，全景媒体技术面临很多巨大的挑战。
首先，全景视频分辨率是一个技术瓶颈，相机组拼接带来的不同步、变形等因素将严重降低视频质量；其次，全景媒体庞大的数据传输与计算给传输带宽和终端的解码能力提出了巨大的挑战；此外，端到端的时延也是一个影响用户体验的关键参数。
目前，市场上出现的虚拟现实产品标准不一，需要新的行业标准的约束。
因此，为了将VR技术扩展到更广泛的市场，需要定义一种通用的应用架构标准，可以在不同的VR设备之间进行全景视频的存储、管理、交换、编辑和呈现。
2 全景媒体应用的发展与演进OMAF（omnidirectional media application format，全景媒体的应用格式）最先由MPEG（moving picture experts group，动态图像专家组）组织在2015年10月的113届MPEG会议上提出，它提出的重要意义在于它为VR系统的输入输出接口设定了标准，便于扩展到科学研究和商业领域。
高效可扩展的分布式文件系统架构设计分布式文件系统在大型企业中已经成为了固定的IT基础设施，随着数据量和用户数量的不断增加，如何设计高效可扩展的分布式文件系统架构已成为了一个热门话题。
一、分布式文件系统的概念及特点分布式文件系统是在多台计算机之间共享文件的一种系统。
在这种系统中，所有的数据和元数据都被存储在多个服务器中，这些服务器被协调起来，以提供一个单一的文件系统视图。
分布式文件系统具有以下特点：1.高可用性：分布式文件系统将文件和元数据存储在多个服务器上，以提高系统的可用性和可靠性。
2.可扩展性：由于数据和元数据可以被自由地放置在多个服务器上，所以分布式文件系统具有很好的可扩展性和灵活性。
3.性能：分布式文件系统的性能可以通过添加更多的服务器进行扩展，以提供更好的性能。
二、分布式文件系统架构设计原则在设计高效可扩展的分布式文件系统架构时，需要遵循以下原则：1.分离元数据和数据：将元数据存储在一个单独的服务器上，并将数据存储在多个服务器上以获得更好的性能和可扩展性。
2.数据存储层次结构：将数据分为多个块，并将它们存储在多个不同的服务器上，以减少单个服务器的压力和提高性能。
3.数据复制和备份：为了提供高可用性和可靠性，应该将数据复制到多个服务器上，并定期进行备份。
4.缓存：为了提高读取性能，应该使用缓存技术将热点数据缓存到内存中。
5.负载均衡：使用负载均衡技术确保服务器的负载均衡，以提供更好的性能和可扩展性。
6.安全性：对于敏感数据，应该加密数据和元数据，以确保安全。
三、高效可扩展的分布式文件系统实现高效可扩展的分布式文件系统实现需要充分利用分布式系统中的各种技术。
常见的分布式技术包括分布式文件系统、分布式数据库、分布式缓存等。
1.分布式文件系统：常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS、Ceph等。
Hadoop HDFS是一个开源的分布式文件系统，由Apache基金会管理。
数据中心网络架构技术手册数据中心是一个集成了大量计算、存储和网络设备的核心位置，用于管理和处理组织的数据。
在数据中心中，网络架构扮演着至关重要的角色，确保数据传输的速度、可靠性和安全性。
本手册将重点探讨数据中心网络架构的技术要点和最佳实践。
一、概述数据中心网络架构是指在数据中心内部，用于连接服务器、存储设备和其他网络设备的网络结构。
它不仅需要满足高容量、低延迟的传输需求，还需要具备可扩展性、弹性和高度可靠的特性。
一个优秀的数据中心网络架构应当具备以下关键要素：1. 数据中心网络的层次结构：为了提高网络的可靠性和可扩展性，数据中心网络通常采用层次结构架构。
典型的层次结构包括核心层、聚合层和接入层。
核心层提供高容量的互联，聚合层提供流量聚合和转发功能，接入层连接服务器和存储设备。
2. 虚拟化技术的应用：虚拟化技术在数据中心中广泛应用，可以将多个虚拟服务器或虚拟存储设备映射到物理服务器或存储设备上。
通过虚拟化，可以更高效地利用数据中心的计算和存储资源。
3. 高带宽和低延迟的传输：数据中心的网络需要提供高带宽和低延迟的传输能力，以满足对实时数据处理和大规模数据传输的需求。
为了实现这一目标，常用的技术包括数据中心互连（DCI）技术、以太网、光纤通信等。
4. 安全性和可靠性：数据中心存储的数据通常是机密和敏感的，因此网络架构必须具备高度的安全性。
常用的安全措施包括防火墙、入侵检测系统（IDS）和数据加密等。
此外，数据中心网络还需要具备高可用性和容错能力，以确保数据的连续性和稳定性。
二、数据中心网络架构的设计设计一个高效可靠的数据中心网络架构需要考虑多个方面。
以下是一些关键的设计要点：1. 带宽规划：根据数据中心的应用需求和预期的业务增长，合理规划带宽是至关重要的。
对核心层、聚合层和接入层的带宽需求进行合理配置，可以确保网络的吞吐量和性能。
2. 路由与转发策略：对于数据中心网络架构，选择合适的路由协议和转发策略至关重要。
知名企业组织结构案例
企业组织结构是一个企业的核心架构，它定义了各层级、部门和职能之间的关系，以及彼此之间的管理关系。
下面介绍一些知名企业的组织结构案例，可以作为参考：
1. 谷歌组织结构: Google的组织结构分为两个大部分：产品和技术。
产品部分主要负责中心，包括：办公用品、广告和商务市场部门。
技术部分分为：Google 管理部门、以及Google 核心业务团队，分别负责：产品的管理支撑, 产品的创新发展和服务器设计。
2. Facebook组织结构: Facebook的组织结构主要分为三个部分：用户体验团队、技术支持团队和营销团队，还有一个重要部门就是安全与基础设施部门。
其中用户体验团队负责Facebook的产品研发、
发布和改进；技术支持团队负责社交网络的系统维护和管理；营销团队负责Facebook的广告业务管理以及营销活动策划；安全与基础设
施部门负责保护Facebook用户的隐私和数据安全。
3. 微软组织结构: 微软组织结构比较复杂，可分为大致五个部门：市场营销部门、技术支持团队、设计监制部门、产品研发部门和服务支持团队，其中：市场营销部门主要负责产品的推广、广告和宣传；技术支持团队负责软件开发、系统分发、测试等；设计监制部门负责软件设计、用户体验设计和产品规划；产品研发部门负责新功能的开发和系统的改进；服务支持团队负责技术支持和系统维护。
- 1 -。
Facebook 的系统架构
∙Web 前端是由PHP 写的。
Facebook 的HipHop [1] 会把PHP转成C++ 并用g++编译，这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能。
∙业务逻辑以Service的形式存在，其使用Thrift [2]。
这些Service根据需求的不同由PHP，C++或Java实现（也可以用到了其它的一些语言……）∙用Java写的Services没有用到任何一个企业级的应用服务器，但用到了Facebook自己的定制的应用服务器。
看上去好像是重新发明轮子，但是这些Services 只被暴露给Thrift使用（绝大所数是这样），Tomcat太重量级了，即使是Jetty也可能太过了点，其附加值对Facebook所需要的没有意义。
∙持久化由MySQL, Memcached [3], Facebook 的Cassandra [4], Hadoop 的HBase [5] 完成。
Memcached 使用了MySQL的内存Cache。
Facebook 工程师承认他们的Cassandra 使用正在减少，因为他们更喜欢HBase，因为它的更简单
的一致性模型，以到其MapReduce能力。
∙离线处理使用Hadoop 和Hive。
∙日志，点击，feeds数据使用Scribe [6]，把其聚合并存在HDFS，其使用Scribe-HDFS [7]，因而允许使用MapReduce进行扩展分析。
∙BigPipe [8] 是他们的定制技术，用来加速页面显示。
∙Varnish Cache [9]用作HTTP代理。
他们用这个的原因是高速和有效率。
[10].
∙用来搞定用户上传的十亿张照片的存储，其由Haystack处理，Facebook自己开发了一个Ad-Hoc存储方案，其主要做了一些低层优化和“仅追加”写技术[11].
∙Facebook Messages 使用了自己的架构，其明显地构建在了一个动态集群的基础架构上。
业务逻辑和持久化被封装在一个所谓的‟Cell‟。
每个…Cell‟都处理一部分用户，新的…Cell‟可以因为访问热度被添加[12]。
持久化归档使用HBase [13]。
∙Facebook Messages 的搜索引擎由存储在HBase中的一个倒置索引的构建。
[14]
∙Facebook 搜索引擎实现细节据我所知目前是未知状态。
∙Typeahead 搜索使用了一个定制的存储和检索逻辑。
[15]
∙Chat 基于一个Epoll 服务器，这个服务器由Erlang 开发，由Thrift存取 [16] 关于那些供给给上述组件的资源，下面是一些信息和数量，但是有一些是未知的：
∙Facebook估计有超过60,000 台服务器[16]。
他们最新的数据中心在俄勒冈州的Prineville，其基于完全自定设计的硬件[17] 那是最近才公开的Open Compute 项目
[18]。
∙300 TB 的数据存在Memcached 中处理[19]
∙他们的Hadoop 和Hive 集群由3000 服务器组成，每台服务器有8个核，32GB 的内存，12TB的硬盘，全部有2万4千个CPU的核，96TB内存和36PB的硬盘。
[20] ∙每天有1000亿的点击量，500亿张照片，3 万亿个对象被Cache，每天130TB 的日志（2010年7月的数据）[21]。
