Google+的构建使用了哪些技术？

1、Closure工具集
https://developers.google.com/closure/  

Google刚开源了其内部使用的JavaScript开发工具：Closure Tools（直译是闭包工具集），目前仍躺在Google Labs里。

从项目主页的介绍可以看到，Closure Tools包含3个组件：

1. Closure Compiler：这是个JavaScript优化器，可以将JavaScript编译成压缩的、高性能代码。它除了能移除无效代码，重写代码使其最小化且运行更快，还能检查语法、变量引用和类型，并对一些常见JavaScript错误提出警告。同时，它还提供了Closure Inspector（一个Firefox插件）用于调试编译后的代码。
   
2. Closure Library：这是个广泛的、经过良好测试、模块化且跨浏览器的JavaScript库。在例子中可以看到，Google Docs就是用这个库写的。
   
3. Closure Templates：这是一个为Java和JavaScript实现的模板系统，可在服务器和客户端使用相同的模板。值得一提的是，JavaScript模板会进行预编译处理，以提高其性能。此外，Gmail和Google Docs也是使用该模板系统。

2、Java Servlets应该是自己定制的servlet 容器。Google probably uses a custom Java servlet container, but the choice here doesn't matter that much. Most of the work will be spawned in parallel and performed on other servers implemented in C++, Java, or Python.

3、BigTable and Colossus/GFS

BigTable是一种压缩的、高性能的、高可扩展性的，基于Google文件系统（Google File System，GFS）的数据存储系统，用于存储大规模结构化数据，适用于云计算。
BigTable发展于2004年，现今已成为Google的应用程序。像是MapReduce就常通过BigTable来存储或更改数据，其他还有Google Reader、Google Maps、Google Book Search、"MySearch History"、 Google Earth、Blogger.com、Google Code hosting、Orkut、YouTube以及Gmail等。Google自行发展出特别的巨型数据库的原因，自然是性能的问题。
BigTable不是传统的关系型数据库，不支持JOIN这样的SQL语法，BigTable更像今日的NoSQL的Table-oriented，优势在于扩展性和性能。BigTable的Table数据结构包括row key、col key和timestamp，其中row key用于存储倒转的URL，例如www.google.com必须改成com.google.www。BigTable使用大量的Table，在Table之下还有Tablet。每一个Tablets大概有 100-200MB，每台机器有100个左右的Tablets。所谓的Table是属于immutable 的SSTables，也就是存储方式不可修改。另外Table还必须进行压缩，其压缩又分成table的压缩或系统的压缩。客户端有一指向META0的Tablets的指针，METAO tablets 保储所有的META1的tablets的数据记录。

4、Quik Turnaround

For Google+'s most innovative feature, video conferencing with Hangouts, GigaOM has a good article on that stack, which is based on Announcing Google+ Hangouts, written by Tech Lead Justin Uberti. Unlike Skype, which runs on a cost effective P2P model, Hangouts is completely hosted by Google. This must cost a staggering amount of money. You are on your own here. Nobody can replace the bandwidth being donated by the Google fairy.

That's Google in a box. Then again, an ex-Googler thinks you can do better using MessagePack, JSON, Hadoop, jQuery, and MongoDB. If you can do better for a world wide base of a billion users is a completely different question.