Вчера Karl Seguin – автор книги The Little MongoDB Book, которую часто рекомендуют для быстрого старта с MongoDB, опубликовал аналогичное руководство для Redis под названием The Little Redis Book (при участии Perry Neal). Книга состоит из 29 страниц, написанных за 2 коротких дня с использованием Markdown. Исходная разметка книги находится на GitHub. Сама книга распространяется свободно под лицензией Attribution-NonCommercial 3.0 Unported license.

Содержание книги

• About This Book
• Introduction
• Chapter 1 — The Basics
• Chapter 2 — The Data Structures
• Chapter 3 — Leveraging Data Structures
• Chapter 4 — Beyond The Data Structures
• Chapter 5 — Administration
• Conclusion

Скачать

The Little Redis Book (PDF)

Начитавшись в интернете про новые, простые, быстрые и масштабируемые технологии, захотелось их всех попробовать. Вдруг они окажутся лучше уже привычной мне связки postgresql + django + json-rpc.

Идея проекта

Так как никакой идеи не было, но был свободный домен uglyrater.org — пришлось делать рейтинг.
Суть проста: есть список пользователей, которым можно расставить + и -. Новые пользователи в рейтинг добавляются по адресу страницы ВКонтакте.

Хоть и некоторые писали относительно моего предыдущего топика MongoDB: Создание, обновление и удаление документов, что это пересказ офф. документации, я с этим не полностью согласен. Мне показалось, что информация в нём оказалось кому-то полезной, поэтому выкладываю продолжение.

Find — аналог SELECT в MySQL. Используется для выборки документов из MongoDB. Возвращает массив документов в виде коллекции, если документов нет — пустую коллекцию. Пример:

> db.users.find();

Вернёт всех пользователей из коллекции.

> db.users.find( { age: 27 } );

Вернёт всех пользователей, у которых возраст равен 27.

Один юноша очень любил ругаться на тематическом ресурсе. И за это его регулярно банили. А один раз взяли, да и не разбанили.

Обиделся юноша, и решил отомстить. Поднакопил денег, взял да и заказал DDoS ресурса. Благо это в РФ не уголовно, к сожалению, наказуемое деяние.

DDoS, на который юноше удалось накопить, заключался в отсылке армией ботов одинаковых HTTP-запросов.

Как водится, для придирчивых админов не нашлось удовлетворительно выглядящих решений, которые бы просто читали HTTP-лог и выдавали наружу те адреса, которые надо банить.
Поэтому пришлось построить свой лунапарк, с этим самым и этими самыми. Камрад metakey справился написать собственно логику отнесения айпи в бан, а ваш покорный слуга — настроить всю оставшуюся обвязку.

Тем, кто (предпо)читает Хемингуэя в подлиннике, можно сразу отправляться сюда. Там и код тоже можно найти.

Привет всем. Сегодня я поведаю о своей разработке для Rails 3 — MongodbLogger. Начнем по порядку.

Rails приложение по-умолчанию складывает логи запросов в папку logs. Сами по себе логи очень удобная штука — они помогают посмотреть какие запросы идут в ваше приложение, посмотреть trace ошибки и прочее. В них можно дописывать дополнительную информацию. Хотя файловый лог прост и эффективен, но у него есть определенные ограничения: при использовании множество веб-серверова, лог у каждого свой; нет простого доступа. Запись в РСУБД решает вопросы централизации и простого доступа логов, но сразу возникают другие проблемы: схема таблицы не настолько гибка, как может быть структура лога; запись может быть недостаточно быстра; чистка старых логов — задачи на Ваших плечах. И тут на помощь приходит MongoDB.

В октябре 2011 года в Москве проходила ежегодная конференция разработчиков высоконагруженных проектов HighLoad++.
Решил поделиться с читателями основными тезисами с конференции. Поскольку вся информация открыта и доступна на странице конференции, решил что собрать все тезисы вместе будет не такой уж и плохой затеей. Сразу отмечу, что в отчёте не содержится детальной информации о каждом докладе — затронуты лишь ключевые моменты.
Итак, о чём говорилось на HighLoad++ 2011.