- 有人说是：分布式数据库；有人说是：分布式账本；还有人会进一步说明：就是一种以分布式方式记录账本的数据库，但是，这个数据库只能添加、读取，不能修改，删除。 有人说是：分布式数据库；有人说是：分布式账本；还有人会进一步说明：就是一种以分布式方式记录账本的数据库，但是，这个数据库只能添加、读取，不能修改，删除。
- 如果有海量数据需要处理、或者要求高并发请求的话，同步的事务机制已经是不现实的了，这种情况下必须采用异步事务机制，既分段式的事务 分段式事务一般做法就是把需求任务分段式地完成，通过事务补偿机制来保证业务最终执行成功 如果有海量数据需要处理、或者要求高并发请求的话，同步的事务机制已经是不现实的了，这种情况下必须采用异步事务机制，既分段式的事务 分段式事务一般做法就是把需求任务分段式地完成，通过事务补偿机制来保证业务最终执行成功
- 团队使用的方式跟个人使用的方式区别非常大。 而绝大部分小微企业， 甚至大型公司有没有对此有一个正确的认识。 直到发生了数据泄密， 数据丢失，造成了无法估计的损失的时候，才回过头来弥补。 所谓弥补就是乱七八糟上一大通安全软件， 导致公司员工的工资效率大大降低， 怨言不断， 但是安全是个大问题，是企业的底线， 因此所有人只能忍气吞声，反正也不是自己的公司， 正好少做点事。 团队使用的方式跟个人使用的方式区别非常大。 而绝大部分小微企业， 甚至大型公司有没有对此有一个正确的认识。 直到发生了数据泄密， 数据丢失，造成了无法估计的损失的时候，才回过头来弥补。 所谓弥补就是乱七八糟上一大通安全软件， 导致公司员工的工资效率大大降低， 怨言不断， 但是安全是个大问题，是企业的底线， 因此所有人只能忍气吞声，反正也不是自己的公司， 正好少做点事。
- DDM在设计分布式事务方案时，充分考虑和权衡了各种方案的优缺点，提供了四种分布式事务模型，可以由用户自由选择。TCC等模型使用起来需要用户自己实现相应的接口，对用户非常不友好。因此DDM提供了全透明模型的分布式事务，使用接口与原来单机一致。 DDM在设计分布式事务方案时，充分考虑和权衡了各种方案的优缺点，提供了四种分布式事务模型，可以由用户自由选择。TCC等模型使用起来需要用户自己实现相应的接口，对用户非常不友好。因此DDM提供了全透明模型的分布式事务，使用接口与原来单机一致。
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- 序言API经济生态链已经在全球范围覆盖， 绝大多数企业都已经走在数字化转型的道路上，API成为企业连接业务的核心载体， 并产生巨大的盈利空间。快速增长的API规模以及调用量，使得企业IT在架构上、模式上面临着更多的挑战。关于如何承载现有快速发展的API生态链，本文接下来介绍API网关在其中扮演的角色。API是什么 应用编程接口（Application Programming Interfac... 序言API经济生态链已经在全球范围覆盖， 绝大多数企业都已经走在数字化转型的道路上，API成为企业连接业务的核心载体， 并产生巨大的盈利空间。快速增长的API规模以及调用量，使得企业IT在架构上、模式上面临着更多的挑战。关于如何承载现有快速发展的API生态链，本文接下来介绍API网关在其中扮演的角色。API是什么 应用编程接口（Application Programming Interfac...
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- 1 简介Raft 协议架构 是一种基于领导者的共识算法，旨在实现可理解性。它将共识分为领导者选举、日志复制和安全保证。他试图回答一个问题：两台不同的服务器如何运行同一个程序，并且在某个时间点，它们在被查询时都会返回相同的数据，即使它们收到了不同的指令。例如，假设服务器 A 在某个时间点收到值为 1 的写入操作和值为 2 的后续写入指令。在这种情况下，我们应该查询服务器 B 以检索值 2，而... 1 简介Raft 协议架构 是一种基于领导者的共识算法，旨在实现可理解性。它将共识分为领导者选举、日志复制和安全保证。他试图回答一个问题：两台不同的服务器如何运行同一个程序，并且在某个时间点，它们在被查询时都会返回相同的数据，即使它们收到了不同的指令。例如，假设服务器 A 在某个时间点收到值为 1 的写入操作和值为 2 的后续写入指令。在这种情况下，我们应该查询服务器 B 以检索值 2，而...
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- 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha... 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha...
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