That No SQL Thing – Key/Value stores
The simplest No SQL databases are the Key/Value stores.
Concurrency –In Key/Value Store, concurrency is only applicable on a single key, and it is usually offered as either optimistic writes or as eventually consistent. In highly scalable systems, optimistic writes are often not possible, because of the cost of verifying that the value haven’t changed (assuming the value may have replicated to other machines), there for, we usually see either a key master (one machine own a key) or the eventual consistency model.
Queries – there really isn’t any way to perform a query in a key value store, except by the key. Even range queries on the key are usually not possible.
Transactions – while it is possible to offer transaction guarantees in a key value store, those are usually only offer in the context of a single key put. It is possible to offer those on multiple keys, but that really doesn’t work when you start thinking about a distributed key value store, where different keys may reside on different machines. Some data stores offer no transaction guarantees.
Scaling Up – In Key Value stores, there are two major options for scaling, the simplest one would be to shard the entire key space. That means that keys starting in A go to one server, while keys starting with B go to another server. In this system, a key is only stored on a single server. That drastically simplify things like transactions guarantees, but it expose the system for data loss if a single server goes down. At this point, we introduce replication.
Replication – In key value stores, the replication can be done by the store itself or by the client (writing to multiple servers). Replication also introduce the problem of divergent versions. In other words, two servers in the same cluster think that the value of key ‘ABC’ are two different things. Resolving that is a complex issue, the common approaches are to decide that it can’t happen (Scalaris) and reject updates where we can’t ensure non conflict or to accept all updates and ask the client to resolve them for us at a later date (Amazon Dynamo, Rhino DHT).
That No SQL Thing – Key / Value stores – Operations
复习Amazon Dynamo设计的一点分享
Eventual consistency其实是对一致性的一种延展，过程中允许部分不一致，但是在事务处理结束或者有限的时间内保持事务的一致性。一句话简单概括就是：“过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性”。
load balance的几种模式
客户端实施load balance。采用客户端包来实现分发算法，同时配置分发节点情况。Memcached Cache客户端使用的一种基本方式。
b. 服务端硬件实现load balance。
c. 客户端改进模式。配制节点以及算法都可以采用集中的Master来管理和维护，包括心跳检测等手段由Master来实现。当然支持Master失效的容错性策略实施。
d. 服务端模式改进。采用preference list来分离接受和处理任务的节点。
首先采用A模式可以防止B模式在单点的情况下出现的不可用风险，也可以减轻高并发下单点的压力，提高效率（这点淘宝的同学有和我提到过，他们采用的“软负载”方式）。但是A模式会增加对于客户端包的依赖性，对于扩展和升级都会有一定的限制。
其次B模式是最省心的方式，扩展性也比较好，但是就是在上面提到的单点问题会有所限制。
C方式是对于A方式的一种改进，我以前的一篇文章中提到过，这样可以提高A的可扩展性以及可维护性，减小对于客户端包的依赖，但是增加了系统复杂度，同时Master也是会有单点的问题，不过问题不大（失效的情况下就是退化到了A模式）。
D方式是解决服务端简单的分发而导致处理的不均衡性，其实这种模式也可以改进客户端的算法。因为通过Hash算法未必能够将压力分摊均匀，就好比一些处理需要耗时比较久一些处理耗时比较少，系统对于key的映射不均衡等等问题，不过在Dynamo中描述的并不很明确，其中的算法还是要根据实际情况来做的。
How I learned to say ‘No’ to SQL
consistent-hashing算法
High Performance Scalable Data Stores
I Can’t Wait for NoSQL to Die
NoSQL DZone Poll Results
原文地址 http://gigaom.com/2009/12/20/top-10-internet-startup-scalability-killers/
- Thinking Scalability is just about technology 认为Scalability 只是一个技术问题
- Overuse of Synchronous calls 过度使用同步调用
- Failure to weed or seed soon enough 不能够快速消除表现欠佳者并培养优秀的人才
- Inappropriate use of databases 不合理地使用数据库
- Cesspools instead of swim lanes 未能实现对故障以及失败的隔离
- Reliance on Vertical scale 依赖纵向的扩展
- Failure to Learn from History 不能从历史的失败中吸取教训
- Changing Development methodologies to fix problems通过改变开发的方式方法来解决问题
- Too little caching, too late 缓存的使用太少或者太晚
- Overreliance on Third parties to scale过度依赖第三方来实现可扩展
更多的内容可以参考近期出版的新书“The Art of Scalability”
英特尔软件优化部门分享的《优化IPDC应用性能缺陷》PPT。从这个PPT中可以看的出：
- 2009年和2008比内存带宽提升了3倍，SSD IOPS 比2008年的机械硬盘提升了上百倍！
- 按优化收益降序排列：系统级 -> 应用级 -> 微架构级。
最近有个产品进行了一些性能优化的工作，虽然具体的优化不是我做的，不过也从中受益良多，把经验总结一下分享给大家。
避免过多的资源消耗
虽然现在的服务器硬件配置都很强悍，但系统设计和开发的时候不控制资源的使用，很容易导致系统资源的耗尽或应用程序性能严重下降，以下几种问题会经常的出现
- 从外部(文件、数据库）加载大量的数据到内存中，从而导致outofmemory或swap
- 创建大量的线程
- Socket无限建立连接，从而导致文件句柄被耗尽。
针对这种问题就要严格控制消耗资源的大小，如果无法通过直接限制大小来实现的话就需要考虑分批、分页载入->处理->释放，对于占用资源比较多的对象(例如Thread)缓存起来重复循环加以使用。
外部资源不可靠
系统中的某个功能的实现需要依赖第三方系统(例如通过接口获取数据、发送电子邮件等等）。如果默认第三方系统高可用的话，很容易受到第三方系统的牵连。所以在对第三方系统有依赖的模块在设计的时候要充分考虑第三方系统不可用的情况下的处理逻辑和方式
- 例如对第三方系统能够采用异步的就采用异步。
- 设计好容错（例如外部资源获取失败或超时情况）的机制。
- 进行适当的对外部资源的重试，并考虑过度的给第三方系统压力，例如重试一定数目以后就放弃。
- 在第三方系统失效的情况下，正确处理内部资源的释放（在设计和CodeReview过程中要重点加以检查），避免由于内部资源的耗尽。
避免过多、过量的外部资源调用
过度、过量的外部资源调用会严重影响程序的性能。例如
- 大量的SQL调用或者一次从数据库中载入大量数据。
- 受限于第三方系统的性能，减少批处理的数量，从而导致大量的远程调用。
此外，如果在事务中嵌入对于第三方系统的请求（例如在数据库操作时去发送邮件或者调用第三方的接口）就会增加事务操作的时间（一般Web应用的事务都不大，单机操作时间也就几毫秒甚至不到1毫秒，一但涉及到外部资源调用提交时节点间的网络通信往返过程也为毫秒级别，对事务响应时间的影响也不可忽视）。由于事务持续时间延长，事务对相关资源的锁定时间也相应增加，从而可能严重增加了并发冲突，影响到系统吞吐率和可伸缩性。
在设计外部接口的时候尽量设计成批量接口，并将批量数设计成运行时可配置化。当外部系统出现突然的响应时间延长的现象时可以灵活的调整批量数参数。对数据库可以采取批量插入、更新的方式提高系统性能。
将主流程和辅助流程分离
项目的某个某块需要保存发送数据，发送数据，保存发送log，向第三方系统发送反馈。这一系列步骤都在一个流程中完成。由于做的事情太多，导致主要的功能点“发送数据”的性能低下。这需要我们把主流程和辅助流程分离，对一些辅助流程采用后台异步的方式，进而提高系统的性能和稳定性。
正确、充分地使用日志并减少对系统性能的影响
日志这块前段时间整理过一份java 日志编码规范。除了这些内容再补充一些
- 减少不必要的字符串累加。再简单不过的东西了，可就是有同学会无视这最基本的原则，无语！
- 在对外部资源的调用前后都要记录日志，并完整记录外部调用的主要参数、批量数。
- 日志记录主要的方法入口和出口都提供开始和结束时间、参数。
Scalability & High Availability Refcardz 是DZone的Refcardz系列之一，这本小册子整理了一些广泛被认可和采用的Scalability 和 High Availability的解决方案，涉及的内容包括了：
作为设计时候的参考资料还是很不错的。
这是一篇刊登在《程序员》07年3期上的文章，虽然时隔多年，文中提到的很多的网站可扩展性设计的原则和方法都已经被开发人员了解和运用，不过整个故事依然具有很强的指导性。另外，很多开发人员送工作环境的限制不太可能面临文中提到众多挑战，所以也就只能通过本文，过过干瘾了:-)。
用户的烦恼
Drew，是个来自达拉斯的17岁小伙子，在他的MySpace个人资料页上，可以看到他的袒胸照，看样子是自己够着手拍的。他的好友栏全是漂亮姑娘和靓车的链接，另外还说自己参加了学校田径队，爱好吉他，开一辆蓝色福特野马。
不过在用户反映问题的论坛里，似乎他的火气很大。“赶紧弄好这该死的收件箱！”他大写了所有单词。使用MySpace的用户个人消息系统可以收发信息，但当他要查看一条消息时，页面却出现提示：“非常抱歉……消息错误”。
Drew的抱怨说明1.4亿用户非常重视在线交流系统，这对MySpace来说是个好消息。但也恰是这点让MySpace成了全世界最繁忙的站点之一。
11月，MySpace的美国国内互联网用户访问流量首次超过Yahoo。comScore Media Metrix公司提供的资料显示，MySpace当月访问量为387亿，而Yahoo是380.5亿。
显然，MySpace的成长太快了——从2003年11月正式上线到现在不过三年。这使它很早就要面对只有极少数公司才会遇到的高可扩展性问题的严峻挑战。
事实上，MySpace的Web服务器和数据库经常性超负荷，其用户频繁遭遇“意外错误”和“站点离线维护”等告示。包括Drew在内的MySpace用户经常无法收发消息、更新个人资料或处理其他日常事务，他们不得不在论坛抱怨不停。
尤其是最近，MySpace可能经常性超负荷。因为Keynote Systems公司性能监测服务机构负责人Shawn White说，“难以想象，在有些时候，我们发现20%的错误日志都来自MySpace，有时候甚至达到30%以至40%……而Yahoo、 Salesforce.com和其他提供商用服务的站点，从来不会出现这样的数字。”他告诉我们，其他大型站点的日错误率一般就1%多点。
顺便提及，MySpace在2006年7月24号晚上开始了长达12小时的瘫痪，期间只有一个可访问页面——该页面解释说位于洛杉矶的主数据中心发生故障。为了让大家耐心等待服务恢复，该页面提供了用Flash开发的派克人（Pac-Man）游戏。Web站点跟踪服务研究公司总经理Bill Tancer说，尤其有趣的是，MySpace瘫痪期间，访问量不降反升，“这说明了人们对MySpace的痴迷——所有人都拥在它的门口等着放行”。
现Nielsen Norman Group 咨询公司负责人、原Sun Microsystems公司工程师，因在Web站点方面的评论而闻名的Jakob Nielsen说，MySpace的系统构建方法显然与Yahoo、eBay以及Google都不相同。和很多观察家一样，他相信MySpace对其成长速度始料未及。“虽然我不认为他们必须在计算机科学领域全面创新，但他们面对的的确是一个巨大的科学难题。”他说。
MySpace开发人员已经多次重构站点软件、数据库和存储系统，以满足爆炸性的成长需要，但此工作永不会停息。“就像粉刷金门大桥，工作完成之时，就是重新来过之日。”（译者注：意指工人从桥头开始粉刷，当到达桥尾时，桥头涂料已经剥落，必须重新开始）MySpace技术副总裁Jim Benedetto说。
既然如此，MySpace的技术还有何可学之处？因为MySpace事实上已经解决了很多系统扩展性问题，才能走到今天。
Benedetto说他的项目组有很多教训必须总结，他们仍在学习，路漫漫而修远。他们当前需要改进的工作包括实现更灵活的数据缓存系统，以及为避免再次出现类似7月瘫痪事件的地理上分布式架构。
背景知识
MySpace目前的努力方向是解决扩展性问题，但其领导人最初关注的是系统性能。
3 年多前，一家叫做Intermix Media（早先叫eUniverse。这家公司从事各类电子邮件营销和网上商务）的公司推出了MySpace。而其创建人是Chris DeWolfe和Tom Anderson，他们原来也有一家叫做ResponseBase的电子邮件营销公司，后于2002年出售给Intermix。据Brad Greenspan（Intermix前CEO）运作的一个网站披露，ResponseBase团队为此获得2百万美金外加分红。Intermix是一家颇具侵略性的互联网商务公司——部分做法可能有点过头。2005年，纽约总检察长Eliot Spitzer——现在是纽约州长——起诉Intermix使用恶意广告软件推广业务，Intermix最后以790万美元的代价达成和解。
2003 年，美国国会通过《反垃圾邮件法》（CAN-SPAM Act），意在控制滥发邮件的营销行为。Intermix领导人DeWolfe和Anderson意识到新法案将严重打击公司的电子邮件营销业务，“因此必须寻找新的方向。”受聘于Intermix负责重写公司邮件营销软件的Duc Chau说。
当时有个叫Friendster的交友网站，Anderson和DeWolfe很早就是它的会员。于是他们决定创建自己的网上社区。他们去除了Friendster在用户自我表述方面的诸多限制，并重点突出音乐（尤其是重金属乐），希望以此吸引用户。Chau使用Perl开发了最初的MySpace版本，运行于Apache Web服务器，后台使用MySQL数据库。但它没有通过终审，因为Intermix的多数开发人员对ColdFusion（一个Web应用程序环境，最初由Allaire开发，现为Adobe所有）更为熟悉。因此，最后发布的产品采用ColdFusion开发，运行在Windows上，并使用MS SQL Server作为数据库服务器。
Chau就在那时离开了公司，将开发工作交给其他人，包括Aber Whitcomb（Intermix的技术专家，现在是MySpace技术总监）和Benedetto（MySpace现技术副总裁，大概于MySpace上线一个月后加入）。
MySpace 上线的2003年，恰恰是Friendster在满足日益增长的用户需求问题上遭遇麻烦的时期。在财富杂志最近的一次采访中，Friendster总裁 Kent Lindstrom承认他们的服务出现问题选错了时候。那时，Friendster传输一个页面需要20到30秒，而MySpace只需2到3秒。
结果，Friendster用户开始转投MySpace，他们认为后者更为可靠。
今天，MySpace无疑已是社区网站之王。社区网站是指那些帮助用户彼此保持联系、通过介绍或搜索、基于共同爱好或教育经历交友的Web站点。在这个领域比较有名的还有最初面向大学生的Facebook、侧重职业交流的LinkedIn，当然还少不了Friendster。MySpace宣称自己是“下一代门户”，强调内容的丰富多彩（如音乐、趣事和视频等）。其运作方式颇似一个虚拟的夜总会——为未成年人在边上安排一个果汁吧，而显著位置则是以性为目的的约会，和寻找刺激派对气氛的年轻人的搜索服务。
用户注册时，需要提供个人基本信息，主要包括籍贯、性取向和婚姻状况。虽然MySpace屡遭批评，指其为网上性犯罪提供了温床，但对于未成年人，有些功能还是不予提供的。
MySpace 的个人资料页上表述自己的方式很多，如文本式“关于本人”栏、选择加载入MySpace音乐播放器的歌曲，以及视频、交友要求等。它还允许用户使用 CSS（一种Web标准格式语言，用户以此可设置页面元素的字体、颜色和页面背景图像）自由设计个人页面，这也提升了人气。不过结果是五花八门——很多用户的页面布局粗野、颜色迷乱，进去后找不到东南西北，不忍卒读；而有些人则使用了专业设计的模版（可阅读《Too Much of a Good Thing?》第49页），页面效果很好。
在网站上线8个月后，开始有大量用户邀请朋友注册MySpace，因此用户量大增。“这就是网络的力量，这种趋势一直没有停止。”Chau说。
拥有Fox电视网络和20th Century Fox影业公司的媒体帝国——新闻集团，看到了他们在互联网用户中的机会，于是在2005年斥资5.8亿美元收购了MySpace。新闻集团董事局主席 Rupert Murdoch最近向一个投资团透露，他认为MySpace目前是世界主要Web门户之一，如果现在出售MySpace，那么可获60亿美元——这比 2005年收购价格的10倍还多！新闻集团还惊人地宣称，MySpace在2006年7月结束的财政年度里总收入约2亿美元，而且预期在2007年度，Fox Interactive公司总收入将达到5亿美元，其中4亿来自MySpace。
然而MySpace还在继续成长。12月份，它的注册账户达到1.4亿，而2005年11月时不过4千万。当然，这个数字并不等于真实的用户个体数，因为有些人可能有多个帐号，而且个人资料也表明有些是乐队，或者是虚构的名字，如波拉特（译者注：喜剧电影《Borat》主角），还有像Burger King（译者注：美国最大的汉堡连锁集团）这样的品牌名。
当然，这么多的用户不停发布消息、撰写评论或者更新个人资料，甚至一些人整天都泡在Space上，必然给MySpace的技术工作带来前所未有的挑战。而传统新闻站点的绝大多数内容都是由编辑团队整理后主动提供给用户消费，它们的内容数据库通常可以优化为只读模式，因为用户评论等引起的增加和更新操作很少。而MySpace是由用户提供内容，数据库很大比例的操作都是插入和更新，而非读取。
浏览MySpace上的任何个人资料时，系统都必须先查询数据库，然后动态创建页面。当然，通过数据缓存，可以减轻数据库的压力，但这种方案必须解决原始数据被用户频繁更新带来的同步问题。
MySpace的站点架构已经历了5个版本——每次都是用户数达到一个里程碑后，必须做大量的调整和优化。Benedetto说，“但我们始终跟不上形势的发展速度。我们重构重构再重构，一步步挪到今天”。
尽管MySpace拒绝了正式采访，但Benedetto在参加11月于拉斯维加斯召开的SQL Server Connections会议时还是回答了Baseline的问题。本文的不少技术信息还来源于另一次重要会议——Benedetto和他的老板——技术总监Whitcomb今年3月出席的Microsoft MIX Web开发者大会。
据他们讲，MySpace很多大的架构变动都发生在2004和2005年早期——用户数在当时从几十万迅速攀升到了几百万。
在每个里程碑，站点负担都会超过底层系统部分组件的最大载荷，特别是数据库和存储系统。接着，功能出现问题，用户失声尖叫。最后，技术团队必须为此修订系统策略。
虽然自2005年早期，站点账户数超过7百万后，系统架构到目前为止保持了相对稳定，但MySpace仍然在为SQL Server支持的同时连接数等方面继续攻坚，Benedetto说，“我们已经尽可能把事情做到最好”。
里程碑一：50万账户
按Benedetto 的说法，MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器和一个数据库服务器。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。
单个数据库就意味着所有数据都存储在一个地方，再由两台Web服务器分担处理用户请求的工作量。但就像MySpace后来的几次底层系统修订时的情况一样，三服务器架构很快不堪重负。此后一个时期内，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。
但到在2004年早期，MySpace用户数增长到50万后，数据库服务器也已开始汗流浃背。
但和Web服务器不同，增加数据库可没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下，让多个数据库分担压力。
在第二代架构中，MySpace运行在3个SQL Server数据库服务器上——一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其他两个；另两个全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。
里程碑二：1-2百万账户
MySpace 注册数到达1百万至2百万区间后，数据库服务器开始受制于I/O容量——即它们存取数据的速度。而当时才是2004年中，距离上次数据库系统调整不过数月。用户的提交请求被阻塞，就像千人乐迷要挤进只能容纳几百人的夜总会，站点开始遭遇“主要矛盾”，Benedetto说，这意味着MySpace永远都会轻度落后于用户需求。
“有人花5分钟都无法完成留言，因此用户总是抱怨说网站已经完蛋了。”他补充道。
这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。于是，站点的扩展性问题看似又可以告一段落了，可以歇一阵子。
垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace将投入新的数据库予以支持它。账户到达2百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（Storage Area Network，存储区域网络）——用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性，Benedetto说。
里程碑三：3百万账户
当用户继续增加到3百万后，垂直分割策略也开始难以为继。尽管站点的各个应用被设计得高度独立，但有些信息必须共享。在这个架构里，每个数据库必须有各自的用户表副本——MySpace授权用户的电子花名册。这就意味着一个用户注册时，该条账户记录必须在9个不同数据库上分别创建。但在个别情况下，如果其中某台数据库服务器临时不可到达，对应事务就会失败，从而造成账户非完全创建，最终导致此用户的该项服务无效。
另外一个问题是，个别应用如博客增长太快，那么专门为它服务的数据库就有巨大压力。
2004 年中，MySpace面临Web开发者称之为“向上扩展”对“向外扩展”（译者注：Scale Up和Scale Out，也称硬件扩展和软件扩展）的抉择——要么扩展到更大更强、也更昂贵的服务器上，要么部署大量相对便宜的服务器来分担数据库压力。一般来说，大型站点倾向于向外扩展，因为这将让它们得以保留通过增加服务器以提升系统能力的后路。
但成功地向外扩展架构必须解决复杂的分布式计算问题，大型站点如Google、Yahoo和Amazon.com，都必须自行研发大量相关技术。以Google为例，它构建了自己的分布式文件系统。
另外，向外扩展策略还需要大量重写原来软件，以保证系统能在分布式服务器上运行。“搞不好，开发人员的所有工作都将白费”，Benedetto说。
因此，MySpace首先将重点放在了向上扩展上，花费了大约1个半月时间研究升级到32CPU服务器以管理更大数据库的问题。Benedetto说，“那时候，这个方案看似可能解决一切问题。”如稳定性，更棒的是对现有软件几乎没有改动要求。
糟糕的是，高端服务器极其昂贵，是购置同样处理能力和内存速度的多台服务器总和的很多倍。而且，站点架构师预测，从长期来看，即便是巨型数据库，最后也会不堪重负，Benedetto说，“换句话讲，只要增长趋势存在，我们最后无论如何都要走上向外扩展的道路。”
因此，MySpace最终将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用户表，支持博客、个人资料和其他核心功能的数据都存储在相同数据库。
既然所有的核心数据逻辑上都组织到一个数据库，那么MySpace必须找到新的办法以分担负荷——显然，运行在普通硬件上的单个数据库服务器是无能为力的。这次，不再按站点功能和应用分割数据库，MySpace开始将它的用户按每百万一组分割，然后将各组的全部数据分别存入独立的SQL Server实例。目前，MySpace的每台数据库服务器实际运行两个SQL Server实例，也就是说每台服务器服务大约2百万用户。Benedetto指出，以后还可以按照这种模式以更小粒度划分架构，从而优化负荷分担。
当然，还是有一个特殊数据库保存了所有账户的名称和密码。用户登录后，保存了他们其他数据的数据库再接管服务。特殊数据库的用户表虽然庞大，但它只负责用户登录，功能单一，所以负荷还是比较容易控制的。
里程碑四：9百万到1千7百万账户
2005 年早期，账户达到9百万后，MySpace开始用Microsoft的C#编写ASP.NET程序。C#是C语言的最新派生语言，吸收了C++和Java 的优点，依托于Microsoft .NET框架（Microsoft为软件组件化和分布式计算而设计的模型架构）。ASP.NET则由编写Web站点脚本的ASP技术演化而来，是 Microsoft目前主推的Web站点编程环境。
可以说是立竿见影，MySpace马上就发现ASP.NET程序运行更有效率，与 ColdFusion相比，完成同样任务需消耗的处理器能力更小。据技术总监Whitcomb说，新代码需要150台服务器完成的工作，如果用 ColdFusion则需要246台。Benedetto还指出，性能上升的另一个原因可能是在变换软件平台，并用新语言重写代码的过程中，程序员复审并优化了一些功能流程。
最终，MySpace开始大规模迁移到ASP.NET。即便剩余的少部分ColdFusion代码，也从Cold- Fusion服务器搬到了ASP.NET，因为他们得到了BlueDragon.NET（乔治亚州阿尔法利塔New Atlanta Communications公司的产品，它能将ColdFusion代码自动重新编译到Microsoft平台）的帮助。
账户达到1千万时，MySpace再次遭遇存储瓶颈问题。SAN的引入解决了早期一些性能问题，但站点目前的要求已经开始周期性超越SAN的I/O容量——即它从磁盘存储系统读写数据的极限速度。
原因之一是每数据库1百万账户的分割策略，通常情况下的确可以将压力均分到各台服务器，但现实并非一成不变。比如第七台账户数据库上线后，仅仅7天就被塞满了，主要原因是佛罗里达一个乐队的歌迷疯狂注册。
某个数据库可能因为任何原因，在任何时候遭遇主要负荷，这时，SAN中绑定到该数据库的磁盘存储设备簇就可能过载。“SAN让磁盘I/O能力大幅提升了，但将它们绑定到特定数据库的做法是错误的。”Benedetto说。
最初，MySpace通过定期重新分配SAN中数据，以让其更为均衡的方法基本解决了这个问题，但这是一个人工过程，“大概需要两个人全职工作。”Benedetto说。
长期解决方案是迁移到虚拟存储体系上，这样，整个SAN被当作一个巨型存储池，不再要求每个磁盘为特定应用服务。MySpace目前采用了一种新型SAN设备——来自加利福尼亚州弗里蒙特的3PARdata。在 3PAR的系统里，仍能在逻辑上按容量划分数据存储，但它不再被绑定到特定磁盘或磁盘簇，而是散布于大量磁盘。这就使均分数据访问负荷成为可能。当数据库需要写入一组数据时，任何空闲磁盘都可以马上完成这项工作，而不再像以前那样阻塞在可能已经过载的磁盘阵列处。而且，因为多个磁盘都有数据副本，读取数据时，也不会使SAN的任何组件过载。
当2005年春天账户数达到1千7百万时，MySpace又启用了新的策略以减轻存储系统压力，即增加数据缓存层——位于Web服务器和数据库服务器之间，其唯一职能是在内存中建立被频繁请求数据对象的副本，如此一来，不访问数据库也可以向Web应用供给数据。换句话说，100个用户请求同一份资料，以前需要查询数据库100次，而现在只需1次，其余都可从缓存数据中获得。当然如果页面变化，缓存的数据必须从内存擦除，然后重新从数据库获取——但在此之前，数据库的压力已经大大减轻，整个站点的性能得到提升。
缓存区还为那些不需要记入数据库的数据提供了驿站，比如为跟踪用户会话而创建的临时文件——Benedetto坦言他需要在这方面补课，“我是数据库存储狂热分子，因此我总是想着将万事万物都存到数据库。”但将像会话跟踪这类的数据也存到数据库，站点将陷入泥沼。
增加缓存服务器是“一开始就应该做的事情，但我们成长太快，以致于没有时间坐下来好好研究这件事情。”Benedetto补充道。
里程碑五：2千6百万账户
2005 年中期，服务账户数达到2千6百万时，MySpace切换到了还处于beta测试的SQL Server 2005。转换何太急？主流看法是2005版支持64位处理器。但Benedetto说，“这不是主要原因，尽管这也很重要；主要还是因为我们对内存的渴求。”支持64位的数据库可以管理更多内存。
更多内存就意味着更高的性能和更大的容量。原来运行32位版本的SQL Server服务器，能同时使用的内存最多只有4G。切换到64位，就好像加粗了输水管的直径。升级到SQL Server 2005和64位Windows Server 2003后，MySpace每台服务器配备了32G内存，后于2006年再次将配置标准提升到64G。
意外错误
如果没有对系统架构的历次修改与升级，MySpace根本不可能走到今天。但是，为什么系统还经常吃撑着了？很多用户抱怨的“意外错误”是怎么引起的呢？
原因之一是MySpace对Microsoft的Web技术的应用已经进入连Microsoft自己也才刚刚开始探索的领域。比如11月，超出SQL Server最大同时连接数，MySpace系统崩溃。Benedetto说，这类可能引发系统崩溃的情况大概三天才会出现一次，但仍然过于频繁了，以致惹人恼怒。一旦数据库罢工，“无论这种情况什么时候发生，未缓存的数据都不能从SQL Server获得，那么你就必然看到一个‘意外错误’提示。”他解释说。
去年夏天，MySpace的Windows 2003多次自动停止服务。后来发现是操作系统一个内置功能惹的祸——预防分布式拒绝服务攻击（黑客使用很多客户机向服务器发起大量连接请求，以致服务器瘫痪）。MySpace和其他很多顶级大站点一样，肯定会经常遭受攻击，但它应该从网络级而不是依靠Windows本身的功能来解决问题——否则，大量 MySpace合法用户连接时也会引起服务器反击。
“我们花了大约一个月时间寻找Windows 2003服务器自动停止的原因。”Benedetto说。最后，通过Microsoft的帮助，他们才知道该怎么通知服务器：“别开枪，是友军。”
紧接着是在去年7月某个周日晚上，MySpace总部所在地洛杉矶停电，造成整个系统停运12小时。大型Web站点通常要在地理上分布配置多个数据中心以预防单点故障。本来，MySpace还有其他两个数据中心以应对突发事件，但Web服务器都依赖于部署在洛杉矶的SAN。没有洛杉矶的SAN，Web服务器除了恳求你耐心等待，不能提供任何服务。
Benedetto说，主数据中心的可靠性通过下列措施保证：可接入两张不同电网，另有后备电源和一台储备有30天燃料的发电机。但在这次事故中，不仅两张电网失效，而且在切换到备份电源的过程中，操作员烧掉了主动力线路。
2007年中，MySpace在另两个后备站点上也建设了SAN。这对分担负荷大有帮助——正常情况下，每个SAN都能负担三分之一的数据访问量。而在紧急情况下，任何一个站点都可以独立支撑整个服务，Benedetto说。
MySpace仍然在为提高稳定性奋斗，虽然很多用户表示了足够信任且能原谅偶现的错误页面。“ 作为开发人员，我憎恶Bug，它太气人了。”Dan Tanner这个31岁的德克萨斯软件工程师说，他通过MySpace重新联系到了高中和大学同学。“不过，MySpace对我们的用处很大，因此我们可以原谅偶发的故障和错误。” Tanner说，如果站点某天出现故障甚至崩溃，恢复以后他还是会继续使用。
这就是为什么Drew在论坛里咆哮时，大部分用户都告诉他应该保持平静，如果等几分钟，问题就会解决的原因。Drew无法平静，他写道，“我已经两次给MySpace发邮件，而它说一小时前还是正常的，现在出了点问题……完全是一堆废话。”另一个用户回复说，“毕竟它是免费的。”Benedetto坦承100%的可靠性不是他的目标。“它不是银行，而是一个免费的服务。”他说。
换句话说，MySpace的偶发故障可能造成某人最后更新的个人资料丢失，但并不意味着网站弄丢了用户的钱财。“关键是要认识到，与保证站点性能相比，丢失少许数据的故障是可接受的。”Benedetto说。所以，MySpace甘冒丢失2分钟到2小时内任意点数据的危险，在SQL Server配置里延长了“checkpoint”操作——它将待更新数据永久记录到磁盘——的间隔时间，因为这样做可以加快数据库的运行。
Benedetto 说，同样，开发人员还经常在几个小时内就完成构思、编码、测试和发布全过程。这有引入Bug的风险，但这样做可以更快实现新功能。而且，因为进行大规模真实测试不具可行性，他们的测试通常是在仅以部分活跃用户为对象，且用户对软件新功能和改进不知就里的情况下进行的。因为事实上不可能做真实的加载测试，他们做的测试通常都是针对站点。
“我们犯过大量错误，”Benedetto说，“但到头来，我认为我们做对的还是比做错的多。”
