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現在是 sns 的春天，最近又有訊息傳言新聞集團準備收購 linkedin 。有趣的是，linkedin 也是 paypal 黑幫 成員建立的。在最近乙個季度，有兩個 web 2.0 應用我用的比較頻繁。乙個是twitter ，另乙個就是 linkedin 。
linkedin 的 cto jean-luc vaillant 在 qcon 大會上做了 」linked-in: lessons learned and growth and scalability 「 的報告。不能錯過，寫一則 blog 記錄之。
linkedin 雇員有 180 個，在 web 2.0 公司中算是比較多的，不過人家自從 2006 年就盈利了，這在 web 2.0 站點中可算少的。使用者超過 1600 萬，現在每月新增 100 萬，50％ 會員來自海外(中國使用者不少，也包括我 ).
開篇明義，直接說這個議題不講"監控、負載均衡」等話題，而是實實在在對這樣特定型別站點遇到的技術問題做了分享。linkedin 的伺服器多是 x86 上的 solaris ，關鍵 db 用的是 oracle 10g。人與人之間的關係圖生成的時候，關聯式資料庫有些不合時宜，而把資料放到記憶體裡進行計算就是必經之路。具體一點說，linkedin 的基本模式是這樣的：前台應用伺服器面向使用者，中間是db，而db的後邊還有計算伺服器來計算使用者間的關係圖的。
問題出來了，如何保證資料在各個 ram 塊(也就是不同的計算伺服器)中是同步的呢? 需要乙個比較理想的資料匯流排(databus)機制。
第乙個方式是用 timestamp . 對記錄設定乙個字段，標記最新更新時間。這個解決方法還是不錯的---除了有個難以容忍的缺陷。什麼問題？就是 timestamp 是 sql呼叫發起的時間，而不是 commit 的確切時間。步調就不一致嘍。
第二個辦法，用 oracle 的 ora_rowscn (還好是 oracle 10g). 這個偽列包含 commit 時候的 scn(system change number)，是自增的，db 自己實現的，對效能沒有影響。ora_rowscn 預設是資料庫塊級別的粒度，當然也可做到行級別的粒度。唯一的缺點是不能索引(偽列). 解決辦法倒也不複雜：增加乙個 scn 列，預設值"無限大"。然後用選擇比某個 scn 大的值就可以界定需要的資料扔到計算伺服器的記憶體裡。
ora_rowscn 是 oracle 10g 新增的乙個特性，不得不承認，我過去忽略了這一點。我比較好奇的是，國內的 wealink、聯絡家等站點是如何解決這個關係圖的計算的呢?
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