强烈推荐：著名社交网站LinkedIn的Java架构技术
在JavaOne 2008的会议上，著名社交网站LinkedIn的开发者做了2个关于LinkedIn
网站的架构技术的演讲，目前这两个演讲的PPT已经可以下载了。下载地址如下：
LinkedIn - A Professional Social Network Built with Java™ Technologies and Agile Practices
LinkedIn Communication Architecture
需要注册才可以下载，能下载PDF版本。
可以看一下LinkedIn网站的基本情况：
1。2千2百万用户
2。每个月4百万独立用户访问
3。每天4千万page view
4。每天2百万搜索流量
5。每天25万邀请发送
6。每天1百万的回答提交
7。每天2百万的email消息发送
这是一个世界顶尖级别流量的网站了，看看LinkedIn的系统架构：
* 操作系统：Solaris (running on Sun x86 platform and Sparc)
* 应用服务器：Tomcat and Jetty as application servers
* 数据库：Oracle and MySQL as DBs
* 没有ORM，直接用JDBC No ORM (such as Hibernate); th** use straight JDBC
* 用ActiveMQ在发送JMS. (It’s partitioned by type of messages. Backed by MySQL.)
* 用lucene做搜索Lucene as a foundation for search
* Spring做逻辑架构Spring as glue
下面是随着流量增加，LinkedIn的架构演化：
2003－2005
1。一个整体的web程序，
2。一个核心数据库，
3。在Cloud中缓存所有network图，Cloud是用来做缓存的独立server。
4。用lucene做搜索，也跑在Cloud中。
2006年
1。复制另外一个数据库，减少直接load核心数据库，另外一个server来管理非只读数据库的数据更新。
2。把搜索从Cloud中移出来，单独一个server跑搜索
3。增加Databus数据总线来更新数据，这是通过分布式更新的核心组件，任何组件都需要Databus
2008年
1。WebApp不再任何事情都它自己做，把业务逻辑分成很多部分，通过server群来做。WebApp仍然提供用户界面给用户，但是，通过server群来管理用户资料，小组等等。
2。每个服务有自己的域数据库
3。新的架构允许其他应用链接LinkedIn，比如增加的招聘和广告业务。
The Cloud
1。Cloud是整个架构最重要的部分，整个LinkedIn的网络图都缓存在Cloud里面
2。Cloud大小：22M nodes, 120M edges
3。需要12GB RAM
4。在生产环境要跑40个实例
5。从硬盘重建Cloud一个实例需要8个小时
6。Cloud通过databus实时更新
7。关闭时持久化到硬盘
8。缓存通过C++实现，用JNI调用，LinkedIn选择C++而不是Java有两个原因：
1）尽可能的减少RAM的使用
2）垃圾收集暂停会杀死整个系统，LinkedIn用了最新的GC程序，也就是就是说java的的垃圾搜集性能不太好
9。将所有东西放在缓存里面是一种限制，但是LinkedIn指出，分割业务图将更麻烦
10。Sun提供了2TB的RAM
Communication Architecture交流架构包括：
Communication Service
Communication Service是用来提供永久信息的，比如收件箱里面的消息和email
1。整个系统通过JMS异步通讯
2。客户端用JMS发送消息
3。消息通过路径服务器来到达相应的邮箱或者直接放到email进程中
4。消息发送：同时使用Pull主动寻求信息(如用户需要信息)和Push发送信息(如发email)
5。使用Spring和LinkedIn专业Spring插件完成，使用HTTP-RPC
Scaling Techniques
1。通过功能来划分：发送，接受，文档等。
2。通过类别来划分：用户信箱，访问者信箱等
3。等级划分：用户ID等级，Email等级等
4。所有的操作都是异步的。
推荐阅读：LinkedIn架构图：99％都是用Java写的
以下是网友回复：
很不错，LinkedIn的思路正是我一直倡导分布式计算思路。
特别是Cloud，是一个内存计算的典型特征，有三个特征:
1. 从硬盘重建Cloud一个实例需要8个小时，很显然Clound不能随便当机，而且是不依赖持久化媒介如DB的。
2。Cloud通过databus实时更新 这是技术难点。
3。关闭时持久化到硬盘，7/24全年99%几乎无需关闭，一旦关闭，用户就不能使用了。
从以上看出，Cloud是一个脱离DB技术的架构.
技术难点是如何同步问题：
Fenng 认为：如何保证数据在各个 RAM 块(也就是不同的计算服务器)中是同步的呢? 需要一个比较理想的数据总线(DataBus)机制。
在不同分布式服务器的内存RAM中进行同步有两个方向：
1. 在server之间拷贝RAM中数据。
2. 使用DB，也就是Fenng 提到的Oracle的dataBus概念。
目前Java架构中，都是倾向于使用第一种，内存之间直接刷新异动，应该比先回数据库，再从数据库触发多个服务器要快速得多。
当然，具体怎么做不得而知，是核心秘密。大家猜猜而已。
楼上有人提到:我们相信不使用昂贵的EJB就可以实现世界一流级的项目
这对EJB有误解，首先EJB不昂贵，使用普通PC就能完成分布式计算；昂贵的是集中式DB模式，需要更大更强的主机；EJB使用很方便，只要加上@stateless就变成EJB了。
EJB是一个通用的商务解决方案，是各个因素的综合折中考虑，尤其是事务安全和性能中和，而社区网站则侧重于高性能，事务安全可以忽视，因此EJB不一定适合社区网站，而且一个自己的网站要杰出，当然必须走手工定制分布式计算这条路，而不是选择通用的解决方案。
OO + 分布式计算 = 软件架构的方向
http://www.jdon.com/artichect/architecture.html
EJB+IBatis这种做法合理吗？
http://www.jdon.com/jivejdon/thread/34262.html