超级课程表技术演进：搜索、缓存与分布式策略

"超级课程表是一个广受欢迎的大学课程管理应用，其技术选型经历了多次变迁以应对不断增长的用户量和数据处理需求。该应用的技术架构涵盖了全文搜索、缓存与存储策略、分布式爬虫、推送系统以及内核系统优化等多个方面。以下是对这些技术选型的详细说明：" 全文搜索：为了提供高效的课程搜索功能，超级课程表尝试了多种全文搜索引擎。Sphinx、Solr和Lucene作为早期的选择，都是基于倒排索引的解决方案，支持中文分词，如MMseg，以处理中文文本。随着需求的发展，Elasticsearch成为更优的选择，它提供了更强大的分布式搜索和分析能力。在缓存策略上，应用使用了memcache和sphinx进行内存与文件系统的结合，通过键值对存储课程ID，提高检索速度。 缓存/存储：为了处理大量的冷热数据，超级课程表采用了时间维度划分的策略，并利用redis与mysql相结合的方式。redis作为缓存层，分为master和多个slave，采用链式复制保证数据的可用性，尽管一致性无法实时保证，但可确保最终一致性。存储层面，数据被分层管理，以优化读写性能。 分布式爬虫：为了抓取全国课程信息，超级课程表使用了分布式爬虫技术。初期采用多线程下载和模板解析，然后将数据入库。随着规模扩大，他们尝试了gearman这样的分布式框架。由于gearman不支持分布式，后来转向ejabberd，一个基于erlang的并发友好、插件化的解决方案，能够支持分布式爬虫和更大规模的并发连接。 推送/IM系统：在即时通讯方面，超级课程表经历了从openfire到gopush的转变。openfire虽然易于部署，但在面对大量在线用户时表现不足。gopush是用Go语言开发的，支持高并发和分布式，单台服务器最高能支撑20万长链接，更适应大规模的推送需求。 内核系统优化：为了提升系统性能，超级课程表对操作系统内核参数进行了调整，例如关闭IP转发、设置源路由过滤等，以增强网络安全并优化网络连接性能。 总结：超级课程表的技术选型反映了在不断发展的用户基数和数据规模面前，如何逐步优化和升级技术架构以应对挑战。从全文搜索到分布式爬虫，再到推送系统，每一个环节都体现了对性能、扩展性和稳定性的追求。此外，内核参数的优化也显示出对系统底层性能的关注，以确保服务的高效运行。