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1、 内容目录【人物】饭统网运维主管葛海龙：从 IDC 机房到高并发网站.3【交流】NoSQL 数据库选型：35 个参考实现.5【八卦】Linux 在华12 年 基于 ARM的Linux 一团糟.8【本期专题：日志分析技巧分享】.9日志主机系统概述：部署与监控.10善用脚本 让你的Nagios 记录系统监控日志.13Linux 日志管理五大命令详解.15Linux 服务器日志文件查找技巧精粹.18开源日志系统比较.20【技巧】Linux 服务器安全初始化 Shell 脚本.25实用推荐：MogileFS 排错小技巧.28强有力的Linux 历史命令 你还记得几个.29人物People统网是典型的餐
2、饮服务类网站，目前日均 pv 在 500 万左右。在本期趋势访谈中，我们邀请到了饭统网运维主管葛海龙（龙哥）来分享一下他的运维经验。饭51CTO：首先，简单的介绍一下您自己吧。您是什么时候开始从事运维的工作的？葛海龙：我在山东师范大学的计算机系毕业，之后在北京 ITET 学了一段时间的网络和Linux，这才开始从事运维的工作。一开始是在 IDC 工作，期间帮朋友做过一些高并发网站的搭建和运维。到今天差不多已经有 5 年的时间了。51CTO：那您在 IDC 和网站都做过，也都做到了运维主管这个级别。您做到运维主管用了几年时间？葛海龙：今年算是正式的运维主管吧，因为原来虽然称为运维主管，但没做什么
3、事情。51CTO：可以理解为在网站的运维工作比IDC 复杂么？可不可以简单说一下您在瑞盛IDC，相比现在在饭统网的工作，都分别关注哪些方面呢？葛海龙：可以这样认为。网站运维有很多东西需要考虑，比如网站的负载，缓存的处理，日志的分析，数据的备份/恢复等等。在 IDC 主要是保证网络的畅通，监控是非常重要的一部分。因为现在的机房一般都是双线，甚至多线机房。要保证每条链路都不能出现问题。再就是流量的监控，如果某条链路带宽突然增大，要迅速找出原因，否则会影响其他客户。再就是链路的冗余备份。我觉得要在运维方面做的比较出色的话，网络，系统，数据库必须都要会。否则的话，想做一个管理人员是比较有难度的。饭统网
4、运维主管葛海龙：从 IDC 机房到高并发网站采访/杨赛人物简介：葛海龙（龙哥），饭统网运维主管 , 曾任职于北京铜牛机房，瑞盛 IDC 运维主管。技术特长：网络监控、 Linux 系统管理、高并发网 站运维、负载均衡、 Cisco/H3C 设备等，目前关注 Oracle 数据 库。个人博客： http:/ http:/ 投稿信箱：3人物People总之，IDC 主要关注网络和硬件，而网站需要关注的东西就更多一些。51CTO：那就聊聊网站的事吧。您搭建维护过这些高并发网站，包括现在的饭统网，日均 pv 应该也是百万量级的。能否介绍下饭统网当前大概的架构，以及用到了哪些技术？葛海龙：饭统网现在访问
5、量在每天 500 万左右的 pv。大体架构可以分为三层：第一层，也就是前端是缓存服务器，用 squid 做的；第二层是 web，第三层是存储。用的技术也比较丰富，比如 web 主要是nginx，只有一个服务器还在使用 apache；缓 存 的 技 术有squid做 静 态 缓存，memcached 做数据库内容的缓存；负载 均 衡 用 的 是 lvs 的 DR 方 式 ； 数 据 库mysql，oracle 都有，它们也都做的负载均衡；dns 也是用的我们自己搭建的 dns，也做了 master 和 slave ； 监 控 是 用 的 cacti 和nagios，用飞信来报警。51CTO：dn
6、s 是自己写的？还是用 bind修改的？葛海龙：bind 做的，没有实力自己写 dns软件，呵呵。因为我们域名比较多，要是让公网上专门做 dns 厂商做的话，解析的时间是个问题。用自己的 dns，只要本地没有该记录的缓存，几分钟内就可以在全球生效。51CTO：原来如此。多域名是指地方分站多吗？葛海龙：对。有几百个城市的分站。服务器都在北京，然后有 cdn 加速。再就是前端有缓存服务器。51CTO：大致了解了，十分感谢。最后，再谈谈您自己的成长经历吧。我看您的博客，主要有两个方面，一个是 Linux 系统和应用服务，一个就是网络设备。您自己制定过什么学习/进阶计划么？葛海龙：首先，系统和网络是肯
7、定要学的，而且必须要学好。最近这段时间我在学习oracle。我觉得要在运维方面做的比较出色的话，网络，系统，数据库必须都要会。否则的话，想做一个管理人员是比较有难度的。51CTO：对其他 Linux 运维有什么建议吗？比如您现在招聘 Linux 运维的时候，最关注他们的哪些素质？葛海龙：我在招聘 linux 的时候主要关心以下几个方面：1.基本功必须好，2.不浮躁，遇事必须沉着，不慌张，3.最好能有 2 年左右的运维经验。51CTO：感谢海龙的分享！本次内容到此结束。如果您有什么问题想要沟通，或者希望听到某位运维进行分享，欢迎留言交流。本文为节选，原文： http:/ 推荐阅读：专访田逸：运维
8、这十年 手边的那些工具对于企业来说 免费的 DNS 合适吗？ Linux 下的 DNS 安全保障十大技巧 专题：可怕的服务器并发 图解： VNC Server 攻击实战案例 系统管理员需要掌握哪些软技能？ 面向系统管理员的 iPad 应用推荐 http:/ http:/ 投稿信箱：4交流Interact们曾经讨论过“到底 NoSQL 能在我们的工作中发挥什么作用？”我现在我们改变目标，转而思索哪些具体应用因素会对选择产生影响以及哪种系统在应对此类因素时更加适用。你有什么意见？首先，我们先来聊聊各类数据模型。文档类数据库传承:受 Lotus Notes 启发而来。数据模型:文档汇总，包括键-值汇
9、总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发 流 程 短 、 兼 容 网 页 模 式 、 便 于 达 成CRUD （ 即 添 加 、 查 询 、 更 新 及 删 除 的 简称）。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系，二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd 在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:
10、性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持 SQL 访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo 中的 paper 概念及分布式 hash 表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones5http:/ http:/
11、 投稿信箱：有高效批量上传大量数据的需求？我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任，因为它们不支持批量操作。NoSQL 数据库选型：35 个参考实现文/Todd Hoff编译/核子可乐交流Interact传承自:谷歌 BigTable 中的 paper 概念数据模型:纵列群，即在某个表格模型中，每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明 实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己
