先说说Solr来索引MySQL数据有什么优点~ 我们的数据库表有很大的表，每天20w数据插入，表里已经累积了2900w的数据，而业务需求又需要一些比较实时的筛选count，遇到一些复杂的count的话MySQL返回结果都是以秒计算。严重拖慢了整个系统的性能。 所以有了搭建搜索引擎来索引MySQL里数据的需求。 之前虽然翻译了一篇5分钟搭建Solr的教程，然而到了导入MySQL这一步还是遇到了很多坑，泪。 因为Solr本身的文档写得不够美丽(滚，而且在网上搜导入MySQL数据的教程都是要么语焉不详，要么都是用的老版本的Solr，所以悲催地踩了两天坑，才终于搭好了基本功能。 下面做一下简单的记录： 1.安装 wget -c http://mirror.bit.edu.cn/apache/lucene/solr/5.3.1/

网站做大了以后，因为MySQL在较高的qps下表现比较差，如果是创业公司的话，那可能租用的都是公有云的机器来做自己的服务，也许就是个内存2GB，cpu两核的kvm，能够使用的资源非常非常的少，所以数据库的实例本身性能也不会好到哪里去。在整体qps达到一定量级之后必然会遇到性能低下的问题，至于这个临界值，是由具体的机器配置得到的，这里就不给出什么结果了，感兴趣的同学可以自己去搜索。 MySQL抗不住的情况下只能引入缓存来提升整体性能了，网站开发有一个比较著名的二八原则，就是80%的用户其实访问的都是20%的数据。所以实际上你只要把这20%的数据缓存好，就可以让网站整体的响应和吞吐量上一个等级。缓存为什么能比去读数据库快？原理也很简单，大多数的缓存会把数据存储在内存中，而数据库则是要去硬盘读取。这两种介质在速度上相差了好几个数量级。 缓存固然好，但假如你的网站变得越来越大的时候，可能会慢慢发现单台机器已经满足不了自己的需求了。这时候就涉及到缓存分布的问题，如果是一个在学校里没有接触过工程项目的人的话，很容易想出来按照请求@key，

之前在大厨网写的环境搭建教程，粘在博客里备份一下~ 在执行以下步骤前请确保自己的机器中有ruby的环境 ruby --version 1.下载virtualbox并安装 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 2.下载vagrant，这里我们使用的版本是1.7.2，并安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html 下面是一些vagrant的介绍： 虚拟开发环境 平常我们经常会遇到这样的问题：在开发机上面开发完毕程序，放到正式环境之后会出现各种奇怪的问题：描述符少了、nginx配置不正确、MySQL编码不对、