- 全球最大银行分布式核心系统全面投产运行! 全球最大银行分布式核心系统全面投产运行!
- 一、redis哨兵+主从的问题假设我们在一台主从机器上配置了200G内存,但是业务需求是需要500G的时候,主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份,但是并不能解决数据容量的问题,用哨兵,redis每个实例也是全量存储,每个redis存储的内容都是完整的数据,浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存,可以采用cluster集群,就是分布式存储。即每台redis存储不同的内容。Redi... 一、redis哨兵+主从的问题假设我们在一台主从机器上配置了200G内存,但是业务需求是需要500G的时候,主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份,但是并不能解决数据容量的问题,用哨兵,redis每个实例也是全量存储,每个redis存储的内容都是完整的数据,浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存,可以采用cluster集群,就是分布式存储。即每台redis存储不同的内容。Redi...
- 4月23日,中国邮政储蓄银行新一代个人业务分布式核心系统全面投产上线。该系统是大型商业银行中首家同时采用企业级业务建模和分布式微服务架构,基于鲲鹏硬件底座、openGauss开源数据库与GaussDB分布式云数据库共同打造的全新个人业务核心系统,是中国银行业金融科技关键技术可控的重大实践。 4月23日,中国邮政储蓄银行新一代个人业务分布式核心系统全面投产上线。该系统是大型商业银行中首家同时采用企业级业务建模和分布式微服务架构,基于鲲鹏硬件底座、openGauss开源数据库与GaussDB分布式云数据库共同打造的全新个人业务核心系统,是中国银行业金融科技关键技术可控的重大实践。
- 雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案,也是许多互联网公司在推荐使用的。 雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案,也是许多互联网公司在推荐使用的。
- 柏睿实时云数仓服务,基于柏睿数据公司自研的新一代分布式内存数据库技术,为用户提供云原生的数据仓库(DWS)服务,具备极速多表关联查询能力,兼容MySQL协议,每个用户资源独立部署,微服务弹性伸缩架构,为BI等分析业务带来强劲的发动机! 柏睿实时云数仓服务,基于柏睿数据公司自研的新一代分布式内存数据库技术,为用户提供云原生的数据仓库(DWS)服务,具备极速多表关联查询能力,兼容MySQL协议,每个用户资源独立部署,微服务弹性伸缩架构,为BI等分析业务带来强劲的发动机!
- 很多时候,我们在并发编程中,涉及到加锁操作时,对代码块的加锁操作真的合理吗?还有没有需要优化的地方呢? 很多时候,我们在并发编程中,涉及到加锁操作时,对代码块的加锁操作真的合理吗?还有没有需要优化的地方呢?
- 最近,很多小伙伴都在说,我没做过性能优化的工作,在公司只是做些CRUD的工作,接触不到性能优化相关的工作。现在出去找工作面试的时候,面试官总是问些很刁钻的问题来为难我,很多我都不会啊!那怎么办呢?那我就专门写一些与高并发系统相关的面试容易问到的问题吧。今天,我们就来说说在高并发场景下做性能优化有哪些衡量标准,以及做优化时需要注意哪些问题。 最近,很多小伙伴都在说,我没做过性能优化的工作,在公司只是做些CRUD的工作,接触不到性能优化相关的工作。现在出去找工作面试的时候,面试官总是问些很刁钻的问题来为难我,很多我都不会啊!那怎么办呢?那我就专门写一些与高并发系统相关的面试容易问到的问题吧。今天,我们就来说说在高并发场景下做性能优化有哪些衡量标准,以及做优化时需要注意哪些问题。
- 往往开始做一个项目时,不会过多的考虑性能问题,以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展,系统运行的性能越来越慢,此时,就需要对系统进行相应的优化,而效果最显著的就是给系统加上缓存。那么,问题来了,当你为系统加上缓存时,有没有考虑过使用缓存需要注意哪些事项呢? 往往开始做一个项目时,不会过多的考虑性能问题,以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展,系统运行的性能越来越慢,此时,就需要对系统进行相应的优化,而效果最显著的就是给系统加上缓存。那么,问题来了,当你为系统加上缓存时,有没有考虑过使用缓存需要注意哪些事项呢?
- 在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块。既然已经提供了synchronized关键字,那为何在Java的SDK包中,还会提供Lock接口呢?这是不是重复造轮子,多此一举呢?今天,我们就一起来探讨下这个问题。 在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块。既然已经提供了synchronized关键字,那为何在Java的SDK包中,还会提供Lock接口呢?这是不是重复造轮子,多此一举呢?今天,我们就一起来探讨下这个问题。
- 大家好,我是小林。在逛牛客网的面经的时候,发现有位同学在面微信的时候,被问到这个问题:第一个问题就是:一致性哈希是什么,使用场景,解决了什么问题?这个问题还挺有意思的,所以今天就来聊聊这个。发车! 如何分配请求?大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务,因为单机的并发量和数据量都是有限的,所以都会用多台服务器构成集群来对外提供服务。但是问题来了,现在有那么多个节点(后面统称服务器为节点,... 大家好,我是小林。在逛牛客网的面经的时候,发现有位同学在面微信的时候,被问到这个问题:第一个问题就是:一致性哈希是什么,使用场景,解决了什么问题?这个问题还挺有意思的,所以今天就来聊聊这个。发车! 如何分配请求?大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务,因为单机的并发量和数据量都是有限的,所以都会用多台服务器构成集群来对外提供服务。但是问题来了,现在有那么多个节点(后面统称服务器为节点,...
- 在电商领域,存在着典型的秒杀业务场景,那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存,而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促,小米新品促销等业务场景,就是典型的秒杀业务场景。秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高,在电商系统中,库存数量往往会远远小于并发流量,比如:天猫的秒杀活动,可能库存只有几百、几千件,而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达 在电商领域,存在着典型的秒杀业务场景,那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存,而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促,小米新品促销等业务场景,就是典型的秒杀业务场景。秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高,在电商系统中,库存数量往往会远远小于并发流量,比如:天猫的秒杀活动,可能库存只有几百、几千件,而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达
- 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景。分布式限流的关键就是需要将限流服务做成全局的,统一的。可以采用Redis+Lua技术实现,通过这种技术可以实现高并发和高性能的限流。 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景。分布式限流的关键就是需要将限流服务做成全局的,统一的。可以采用Redis+Lua技术实现,通过这种技术可以实现高并发和高性能的限流。
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- 摘要论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.06030.pdf联邦学习使分布式医疗机构可以共同学习具有隐私保护功能的共享预测模型。在进行临床部署时,如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院,仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中,我们指出并解决了联邦域泛化(FedDG)的一种新的问题设置,其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型,使其可以直接推广到看... 摘要论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.06030.pdf联邦学习使分布式医疗机构可以共同学习具有隐私保护功能的共享预测模型。在进行临床部署时,如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院,仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中,我们指出并解决了联邦域泛化(FedDG)的一种新的问题设置,其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型,使其可以直接推广到看...
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