同时Yupoo也使用Python开发了YPWS/YPFS：
有网友留言质疑 Python 的效率，Yupoo 老大刘平阳在 del.icio.us 上写到 “YPWS用Python自己写的，每台机器每秒可以处理294个请求, 现在压力几乎都在10％以下” 四、Yupoo的消息系统 由于PHP的单线程模型，Yupoo把耗时较久的运算和I/O操作从HTTP请求周期中分离出来， 交给由Python实现的任务进程来完成，以保证请求响应速度。这些任务主要包括：邮件发送、数据索引、数据聚合和好友动态推送等等。PHP通过消息队列 （Yupoo用的是RabbitMQ）来触发任务执行。这些任务的主要特点为：
整个任务系统主要分为以消息分发、进程管理和工作进程组成。
五、数据库的设计 数据库一向是网站架构中最具挑战性的，瓶颈通常出现在这里。又拍网的照片数据量很大，数据库也几度出现严重的压力问题。和很多使用MySQL的 2.0站点一样，又拍网的MySQL集群经历了从最初的一个主库一个从库、到一个主库多个从库、 然后到多个主库多个从库的一个发展过程。
最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库，一般情况下，从库 不作读写操作（同步除外）。随着压力的增加，加上了memcached，当时只用其缓存单行数据。 但是，单行数据的缓存并不能很好地解决压力问题，因为单行数据的查询通常很快。所以把一些实时性要求不高的Query放到从库去执行。后面又通过添加多个 从库来分流查询压力，不过随着数据量的增加，主库的写压力也越来越大。在参考了一些相关产品和其它网站的做法后，进了行数据库拆分。也就是将数据存放到不 同的数据库服务器中。 如何进行数据库拆分？
一般都会先进行垂直拆分，因为这种方式拆分方式实现起来比较简单，根据表名访问不同的数据库就可以了。但是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问 题，另外，也要看应用类型是否合适这种拆分方式。如果合适的话，也能很好的起到分散数据库压力的作用。比如对于豆瓣我比较适合采用垂直拆分， 因为豆瓣的各核心业务/模块（书籍、电影、音乐）相对独立，数据的增加速度也比较平稳。不同的是，又拍网的核心业务对象是用户上传的照片，而照片数据的增 加速度随着用户量的增加越来越快。压力基本上都在照片表上，显然垂直拆分并不能从根本上解决我们的问题，所以，Yupoo采用水平拆分的方式。 水平拆分实现起来相对复杂，我们要先确定一个拆分规则，也就是按什么条件将数据进行切分。 一般2.0网站都以用户为中心，数据基本都跟随用户，比如用户的照片、朋友和评论等等。因此一个比较自然的选择是根据用户来切分。每个用户都对应一个数据 库，访问某个用户的数据时， 要先确定他/她所对应的数据库，然后连接到该数据库进行实际的数据读写。那么，怎么样对应用户和数据库呢？Yupoo有这些选择： 1、按算法对应 最简单的算法是按用户ID的奇偶性来对应，将奇数ID的用户对应到数据库A，而偶数ID的用户则对应到数据库B。这个方法的最大问题是，只能分成两 个库。另一个算法是按用户ID所在区间对应，比如ID在0-10000之间的用户对应到数据库A， ID在10000-20000这个范围的对应到数据库B，以此类推。按算法分实现起来比较方便，也比较高效，但是不能满足后续的伸缩性要求，如果需要增加 数据库节点，必需调整算法或移动很大的数据集， 比较难做到在不停止服务的前提下进行扩充数据库节点。 |
