【有书】计算之魂内容简介(吴军计算之魂的主要内容)

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本文节选自《计算之魂吴军》电子版：

/第7章//权衡时空一一理解存储//特别复杂的地方。但是，如果在工程上实现得不够巧妙，要用很多服务器才能向数十亿的用户提供这个功能。我当时做完实验，就将产品化的任务交给了两个年轻的工程师，两个人很快实现了产品化的代码，但是和分配服务器资源的团队一开会，对方就说你们占用的资源太多了。我委派了一位资深的工程师去指导这两个人找原因，他们利用一种profile性能分析工具，发现查找广元组时占据了90%以上的运行时间。为什么这些简单的操作如此费时呢?主要的原因是广元组的列表非常大，只能存在内存中，不可能都放在高速缓存中。我们通过前面的讲解知道，的情况。如果缓存命中率太低，计算机处理器的使用效率决定于高速缓存被高效使用总要不断访问内存，那么假设处理器原本每秒能执行100亿条指令，实际上可能只执行了10亿条。而搜索提示这种服务恰恰不具有局部性，因此通常会让高速缓存的命中率变得很低。至于为什么它不具有局部性，我们不妨看一看实际的应用场景。假设有三名用户同时在使3搜索服务，他们查找的关键词各不相同，这三个搜索服务送到了同一全服务器上，会发生什么情?我们假定一开始张三键入了字母mn，服务器要在内存中做一次查找，同时把以n开头的频率最高的十几个词组或者短语从内存调到高速缓存中。接下来，他键入了b,，以中开头的是不同的，于是在缓存中查找失败，不得不回到内头的高频词组或短语和之前以mn存中

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查找，当然计算机还会花移k，相应的提示肯定在缓存中也没9时间置换缓存里的内容。再接下来，李四键入了字母，再次未命中。等一会可能玉五又键入了一个n，但是以n开头的词组和短语已经被置换出了缓存。总之，缓存经常处于未命中的状态。找到了问题所在就有解决问题的可能。显然解决问题的关键在于提高缓存的命中率，为此那位资深的工程师指导两位年轻人做了两个不大的改进。第一个改进是根据用户的输入，将他们引导到不同的服务器中，每一台服务器存储以不同字母开头的短中这个工具可以显示出一个系统每一部分的运行时间占总运行时间的比例。275//计算之瑰语，这就能提高缓存的命中率。第二个改进是根据用户在历史上搜索不同关键词的频率，将最常见的短语做成很小的模块，能够适合高速缓存的容量，剩余的短语做成第二个非常大的模块。在查找相关的短语时，只有当第一个很小的模块未命中时，才查看第二个模块。这其实是根据特定任务做了一个简单的高速缓存管理系统。这样一来，相关搜索查找的速度提高了一个数量级，最后节省了80%的服务器，大约是800台。当时在Google内部，800人台服务器一年的使用费用大约是80万美这三名工程师大约两周的工作，创造了80万美元的价值。在一个企业内，虽然平可能要耗费非常高的成本，而优秀的工程师则能成倍降低成本。这样的的工程师也能实现某一个产品功能，但是元。也就是说他们做的产品两个人放到一起，他们

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的竞争力和升迁的机会都有很大的差异。另外，一家企业选用一流的工程师，看似要多付出一些工资，但是他创造的价值要远超出那点工资的差异。从个人的角度讲，一个工程师能否成为一流的工程师，要看一开始是否有人引领他按照正确的方式做事情。前面提到的两位年轻的工程师中的一位，现在成了中国某知名大企业职级最高的工程师〈大约相当于三级)，而当时他只能算是4.5级的工程师。上述提高缓存命中率的方法在Google的很多服务中都被采用，比0如在语音识别和机器翻译中，也是根据某一个词的不同来安排人元文法模型的存放位置的。吾。当时他们利用Hadoop第二个例子是一家做云计算的公司早期发生的源软件搭建的云计算系统效率非常低。公司的一些技术骨干就向我咨发现他们对于存储的理解完全不到位，比如他们花了很大的精力询，我一听就提高云存储中的文件系统的随机访问效率。我明确地告诉他们，这件事做不到，各种云存储中的文件系统，比如Google的GFS或者Hadoop，都是为了解决一台服务器无;去存下海量数据而设计的，根本不是为了随机访问而设计的。这就如同在磁盘上访问一个数据，不可能做到和内存同样快。如果他们需要提高大量数据随机访问的效率，就需要用类似Google的BigTable这样建立有索引的，而且太量内容存储在内存之中的云计算工具。后来我给该公司推荐了一名Hadoop的主要开发者负责他们的云计算业务，276

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