对国内互联网用户来说，OpenDNS.com 这个服务在技术圈子里还是有些知名度的，当然这要归功于国内电信服务商对域名的无耻劫持行为。
OpenDNS 的员工 Richard Crowley 在 Velocity 2009 上和与会者分享了关于 OpenDNS Stats 服务的实现。当时的数据是每天有 140 亿次的 DNS 查询，而现在从公开的数据看，每天已经超过 180 亿次查询。这个 PPT 的内容就是讲 OpenDNS 是如何处理并统计这些查询记录的。
主要的策略分两步，第一步，根据网段切数据；第二步，聚合与存储。体现到 DB 层面是给每个网段单独分配一个表，尽可能的让表更小，让主键更小。
选择合适的方式存储域名。如果表使用 auto_increment 字段做主键是不太合适的做法–不同的引擎都有或多或少的锁问题，OpenDNS 采用域名的 SHA1 摘要值用来做域名的主键(SHA1 是20个字节，倒也不算浪费空间)。用了两台机器，每台 48GB 左右的存储空间，另外通过跨在 8 台机器上总共 28GB 的 Memcached 来避免对数据库的读操作。
对于聚合数据的进程会产生内存溢出的问题，采取的办法是清空内存，重启进程（而不是释放内存)的思路。利用了 supervise 这个小工具来做到。这地方其实值得商榷。
开始曾发现 80% 的 I/O 等待表的打开与关闭上。通过 Strace 发现存在大量的 open() 与 close() 调用。通过設置 ulimit -n 600000 解决(关于 ulimit 参数的意义参考。这意味着 OpenDNS 用了大约 60 万个表(网段)！(?) 这的确是比较极端的做法。
而在 DB 存储引擎的选择开始用了 MyISAM ，也是不合适的，通过迁移到 InnoDB 速度得到了很大提升。这似乎是缺乏评估与规划的表现，或许 OpenDNS 在这方面并非十分擅长。
(Copyright by Richard Crowley )
上图从右向左看，查询日志通过 rsync 同步到 Stage 1 的服务器上（位于旧金山)，根据查询到的域名把查询日志映射为中间文件，然后把数据文件同步到 Stage 2 的服务器，启动聚合进程把中间文件读入，修剪(Pruning)进程把拼装好的 SQL 语句写入 DB。整个步骤其实暗合 MapReduce 的思路。虽然不是严格的 MapReduce 实现。
听说国内提供类似服务的 DNSPod 因为上次的暴风长老事件受到了广泛瞩目，前不久成立了公司旨在专门提供智能 DNS 服务。不知道每天查询量有多大。[Updated: 见楼下 DNSPod 站长的回复 “DNSPod请求数每天20来个亿” ]
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几句题外话：因为逐渐远离一线技术环境，为保持对技术的兴趣，每天多读一些 PPT 也是有乐趣的事情，或许一年没有敲多少条命令，但是看的 PPT 恐怕没有几个人比我多。看到一些还算有趣的 PPT 就做点笔记和大家分享。或许对人有用呢。
Updated：Google 开始提供 DNS 了。Google Public DNS
还可以参考一下这篇：OpenDNS MySQL abuses，另外，Richard Crowley 已经在2010 年2月份从 OpenDNS 离职…
