Transferir como PDF, PPTX
![//newsfeed.post - Final
{
data: "Tue Jun 15 2010 9:00:00 GMT-0400"
mensagem: "Minha mensagem"
//newsfeed.post - Original
liga: {
{
id: 1930
id : 1223,
nome: "Liga 1930"
post_origem_id: 1123,
slug: "liga-1930"
data: "200411300746400000",
}
mensagem: "Minha mensagem",
comentarios:[
Liga: {
{
id: 1930,
id: 251902,
nome: "Liga 1930",
data: "Tue Jun 16 2010 11:00:00 GMT-0400",
slug: "liga-1930"
mensagem: "Legal!",
}
time: {...}
time: {
},
id: 1005,
{
nome: "Time 1005",
id: 251903,
slug: "time-1005",
data: "Tue Jun 16 2010 14:00:00 GMT-0400",
flashvars: {...}
mensagem: "Nem tanto..."
}
time: {...}
}
}
]
}](https://image.slidesharecdn.com/mongodbglobocom-final-110725164715-phpapp01/85/MongoDB-Globo-com-27-320.jpg)
Carregado porFranklin Amorim
MongoDB @ Globo.com
O documento descreve o uso do MongoDB pela Globo.com para armazenar dados do Fantasy Game Cartola. O MongoDB forneceu velocidade, disponibilidade e escalabilidade para suportar os volumes de acesso do Cartola. Após o deploy com sucesso em maio de 2011, o banco tem funcionado 24/7 sem incidentes, armazenando mais de 1 milhão de mensagens.
MongoDB @ Globo.com
- 1. MONGODB @ GLOBO.COM Julho/2011
- 2. FRANKLIN AMORIM email:franklin@corp.globo.com twitter: @cyberelfo
- 3. • Provedorade serviçostecnológicos e plataformas web para as empresas Globo • Líder nos segmentos de notícias, esportes e entretenimento
- 4. Números de Junho/2011: •Mais de 70 milhões de visitantes únicos (cookies distintos) • Mais de 550 milhões de visitas • Mais de 3 bilhões de pageviews, em quase 300.000 páginas distintas
- 6. • Maior aplicação dinâmica da Globo.com • Maior Fantasy Game da internet brasileira • Mais de 2 milhões de usuários cadastrados • 15 milhões de visitas em junho • Quase 90 milhões de pageviews em junho • Quase 30k sessões simultâneas nos picos de acesso
- 7. • Gráfico do datacenter
- 8. O DESAFIO Desenvolver umaaplicação de mural, com capacidade para atender ao volume de acesso do Cartola, com alta performance e disponibilidade.
- 12. PREMISSAS • Velocidade • Robustez •Escalabilidade • Perda de mensagens não é critico • Indisponibilidade inicial é tolerável
- 13. MYSQL X MONGODB
- 14. MONGODB - VANTAGENS •Velocidade • Sem necessidade de um ORM • Acesso mais natural aos dados • Sem schema / sem migrations (com exceções) • Failover automático • Possibilidade de escalar escritas com sharding
- 15. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 16. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 17. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 18. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 19. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 20. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 21. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 22. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 23. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 24. VISÃO SIMPLIFICADA Nginx/Tornado MongoDB
- 25. TECNOLOGIAS • Ngnix - Webserver • Tornado - Application • Beanstalk - Fila • Memcached • AsyncMongo (ao invés do PyMongo) • MongoDB
- 26. TESTES DE PERFORMANCE •01 database server - MongoDB • 01 application server • 01 collection com 100 milhões de mensagens • Resultado: 300 requests/segundo • Com 02 application + Memcached: 1.000 reqs/sec
- 27. //newsfeed.post - Final { data: "Tue Jun 15 2010 9:00:00 GMT-0400" mensagem: "Minha mensagem" //newsfeed.post - Original liga: { { id: 1930 id : 1223, nome: "Liga 1930" post_origem_id: 1123, slug: "liga-1930" data: "200411300746400000", } mensagem: "Minha mensagem", comentarios:[ Liga: { { id: 1930, id: 251902, nome: "Liga 1930", data: "Tue Jun 16 2010 11:00:00 GMT-0400", slug: "liga-1930" mensagem: "Legal!", } time: {...} time: { }, id: 1005, { nome: "Time 1005", id: 251903, slug: "time-1005", data: "Tue Jun 16 2010 14:00:00 GMT-0400", flashvars: {...} mensagem: "Nem tanto..." } time: {...} } } ] }
- 28. WORKING SET Trabalhar com um working set reduzido, minimizando o impacto das consultas ao banco
- 29. ARQUITETURA Primário Arbitro Secundário
- 30. ARQUITETURA Primário Arbitro Secundário Cartola
- 31. ARQUITETURA Primário Primário Arbitro Secundário Secundário Cartola Replica Set 2
- 32. RESULTADOS • Deploy feito em maio/2011 • Banco funcionando 24/7 • Nenhum incidente reportado desde a implantação •1 milhão de mensagens publicadas
- 33.
- 34. LIÇÕES APRENDIDAS • Embedding vs Referencing • Minimizar o tamanho dos documentos • Escolher corretamente os data types • Reduza o working set
- 35.
- 36.
- 38.
- 40.
- 42.
- 43. OBRIGADO! :) twitter: @cyberelfo email: franklin@corp.globo.com