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基于Google App Engine 的Adsense投放监控系统

题外话,如果让我选择我最讨厌的一种计算机程序语言,排名第一的是Python。原因只有一个,这种靠缩进来区分块block的语法格式太折磨人了。所以2年前决定学动态语言的时候,我选择了Ruby,当然还有Rails。         但是Google App Engine选择了Python ,没办法,我只好将就这用用了。         言归正传。 google Adsense 是Google的聚宝盆,同时也是很多站长、博客的摇钱树。Google、广告商、广告发布商是一个链条上的利益共同体。在这个链条上Google是掌握 着所有的流量流向、资金流向,正是因为GOOGlE信奉不作恶的理念才让这个链条上的各方安分守己做好自己的事情。         然而追求利益最大化是每个人、每个公司的天性。广告商想用最低的价格发布广告,所以网络上有了Google Adsense 低价网站黑名单;广告发布商想提高自己的收入,所以Google要封杀欺诈点击。         那么,基于Google App Engine 的Adsense投放监控系统能做什么呢?         这个工具是我用一个周末的时间完成的,我也信奉不作恶的原则,因此这个工具只有2个功能:         1、作为广告发布商,告诉你发布了谁的广告。         2、作为广告商、告诉你谁发布了你的广告。      如果你是一位站长、如果你是一名博客写手并且你使用了Google Adsense广告。      那么我强烈推荐您使用:基于Google App Engine 的Adsense投放监控系统 http://20081949.appspot.com/      使用Google App Engine的服务,因此你需要一个Google帐号才能使用这项服务。

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技术干货|eBay对流量控制说“so easy”!

流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面,需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面,任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限,Service的SLA会急剧下降,甚至服务不可用。根据队列理论,越多的流量,就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA,必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案;同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程,以确保系统灵活性和延展性。最后,性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。

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