- 作者：小傅哥博客：https://bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、来自深夜的电话！咋滴，你那上线的系统是裸奔呢？周末熟睡的深夜，突然接到老板电话☎的催促。“赶紧看微信、看微信，咋系统出问题了，我们都不知道，还得用户反馈才知道的！！！”深夜爬起来，打开电脑连上 VPN ，打着哈欠、睁开朦胧的眼睛，查查系统日志，原来是系统挂了，赶紧重启恢复！虽然重启恢... 作者：小傅哥博客：https://bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、来自深夜的电话！咋滴，你那上线的系统是裸奔呢？周末熟睡的深夜，突然接到老板电话☎的催促。“赶紧看微信、看微信，咋系统出问题了，我们都不知道，还得用户反馈才知道的！！！”深夜爬起来，打开电脑连上 VPN ，打着哈欠、睁开朦胧的眼睛，查查系统日志，原来是系统挂了，赶紧重启恢复！虽然重启恢...
- DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。 DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。
- 本期精彩看点现在的模型以及其参数愈加复杂，这时你需要了解分布式训练Allreduce算法；让我们继续剖析鸿蒙轻内核的中断模块的源代码；从运维数据可视化和提高运维工具的易用性角度，来分析如何构建GaussDB(DWS)数据库智能运维系统的页面… 本期精彩看点现在的模型以及其参数愈加复杂，这时你需要了解分布式训练Allreduce算法；让我们继续剖析鸿蒙轻内核的中断模块的源代码；从运维数据可视化和提高运维工具的易用性角度，来分析如何构建GaussDB(DWS)数据库智能运维系统的页面…
- 在某些高性能工作负载业务场景下，需要使用大规模分布式离线计算。Volcano是在Kubernetes上运行高性能工作负载的容器批量计算引擎。锐天投资——基于Volcano的大规模分布式离线计算平台的应用实践，并且深度定制Volcano。 在某些高性能工作负载业务场景下，需要使用大规模分布式离线计算。Volcano是在Kubernetes上运行高性能工作负载的容器批量计算引擎。锐天投资——基于Volcano的大规模分布式离线计算平台的应用实践，并且深度定制Volcano。
- 揭秘一代数据库大侠的修炼秘笈同时支持和鼓励其他门派基于openGauss开放能力同时支持新增分片的数据在线重分布能力【第五招：混元功-丰富的企业级特性】5月31日华为云TechWave云基础设施专题日，将基于… 揭秘一代数据库大侠的修炼秘笈同时支持和鼓励其他门派基于openGauss开放能力同时支持新增分片的数据在线重分布能力【第五招：混元功-丰富的企业级特性】5月31日华为云TechWave云基础设施专题日，将基于…
- 《三天给你聊清楚redis》第3天说说redis大概怎么用，和面试题（18000字）五、实战5.1基础实战5.1.1实战点赞点赞功能随处可见，我们都知道点赞是一个非常高频的操作，redis就非常适合做这种工作。实现效果：分析：三种类型：给帖子点赞，给评论点赞，给回复点赞我们只实现查看点赞数量的话，只要一个int记录一下就可以，但是我们之后还想查看点赞的人，所以要把每一个点赞的信息都记录好，... 《三天给你聊清楚redis》第3天说说redis大概怎么用，和面试题（18000字）五、实战5.1基础实战5.1.1实战点赞点赞功能随处可见，我们都知道点赞是一个非常高频的操作，redis就非常适合做这种工作。实现效果：分析：三种类型：给帖子点赞，给评论点赞，给回复点赞我们只实现查看点赞数量的话，只要一个int记录一下就可以，但是我们之后还想查看点赞的人，所以要把每一个点赞的信息都记录好，...
- GaussDB是分布式架构，数据分布在各个DN上，设计好的数据分布策略是分布式数据库设计中最关键的环节。 GaussDB是分布式架构，数据分布在各个DN上，设计好的数据分布策略是分布式数据库设计中最关键的环节。
- DAOS (Distributed Asynchronous Object Storage) 是一个开源的对象存储系统，专为大规模分布式非易失性内存设计，利用了 SCM 和 NVMe 等的下一代 NVM 技术。 DAOS 同时在硬件之上提供了键值存储接口，提供了诸如事务性非阻塞 I/O、具有自我修复的高级数据保护、端到端数据完整性、细粒度数据控制和弹性存储的高级数据保护，从而优化性能并降低成本。 DAOS (Distributed Asynchronous Object Storage) 是一个开源的对象存储系统，专为大规模分布式非易失性内存设计，利用了 SCM 和 NVMe 等的下一代 NVM 技术。 DAOS 同时在硬件之上提供了键值存储接口，提供了诸如事务性非阻塞 I/O、具有自我修复的高级数据保护、端到端数据完整性、细粒度数据控制和弹性存储的高级数据保护，从而优化性能并降低成本。
- 我们在 前面 介绍了 nsq 的相关概念以及 nsq 的安装与应用以及 nsqd 的实现原理。本篇将会结合源码介绍 nsqlookupd 的实现细节。nsqlookupd 主要流程与上一篇文章介绍的 nsqd 执行逻辑相似，区别在于具体运行的任务不同。 入口函数在 nsq/apps/nsqlookupd/main.go 可以找到执行入口文件。// 位于apps/nsqlookupd/main... 我们在 前面 介绍了 nsq 的相关概念以及 nsq 的安装与应用以及 nsqd 的实现原理。本篇将会结合源码介绍 nsqlookupd 的实现细节。nsqlookupd 主要流程与上一篇文章介绍的 nsqd 执行逻辑相似，区别在于具体运行的任务不同。 入口函数在 nsq/apps/nsqlookupd/main.go 可以找到执行入口文件。// 位于apps/nsqlookupd/main...
- 我们在 前面 介绍了 nsq 的相关概念以及 nsq 的安装与应用。从本篇开始将会结合源码介绍 nsq 的实现细节。nsq 中单个 nsqd 可以有多个 topic，每个 topic 可以有多个 channel。channel 接收这个 topic 所有消息的副本，从而实现多播分发，而 channel 上的每个消息被均匀的分发给它的订阅者，从而实现负载均衡。 入口函数首先看下 nsqd 的入... 我们在 前面 介绍了 nsq 的相关概念以及 nsq 的安装与应用。从本篇开始将会结合源码介绍 nsq 的实现细节。nsq 中单个 nsqd 可以有多个 topic，每个 topic 可以有多个 channel。channel 接收这个 topic 所有消息的副本，从而实现多播分发，而 channel 上的每个消息被均匀的分发给它的订阅者，从而实现负载均衡。 入口函数首先看下 nsqd 的入...
- 本文为基于500lineofcode的cluster项目分享。 本文为基于500lineofcode的cluster项目分享。
- Actor 管理 Actor 创建Actor的创建任务是由GCS服务来进行调度的，如下图在Python代码中创建一个Actor时，负责创建的worker首先同步注册actor到GCS中，这样可以确保Actor被创建之前worker就failure的场景下，所有的worker使用Actor的reference都可以发现这个failure一旦actor创建任务的所有输入依赖都被解析完成，cre... Actor 管理 Actor 创建Actor的创建任务是由GCS服务来进行调度的，如下图在Python代码中创建一个Actor时，负责创建的worker首先同步注册actor到GCS中，这样可以确保Actor被创建之前worker就failure的场景下，所有的worker使用Actor的reference都可以发现这个failure一旦actor创建任务的所有输入依赖都被解析完成，cre...
- 资源管理和调度Ray中的资源是任何“Key”->浮点数。为方便起见，Ray调度程序原生支持CPU、GPU和内存资源类型，Ray会自动检测每个节点上可用资源。同时，用户也可以使用任何有效字符串定义自定义资源需求，例如，指定{“某物”:1}的资源要求。分布式调度程序的目的是将来自所有者的资源请求与集群中的可用资源相匹配。资源请求是硬调度约束。例如，{“CPU”: 1.0, “GPU”: 1.0... 资源管理和调度Ray中的资源是任何“Key”->浮点数。为方便起见，Ray调度程序原生支持CPU、GPU和内存资源类型，Ray会自动检测每个节点上可用资源。同时，用户也可以使用任何有效字符串定义自定义资源需求，例如，指定{“某物”:1}的资源要求。分布式调度程序的目的是将来自所有者的资源请求与集群中的可用资源相匹配。资源请求是硬调度约束。例如，{“CPU”: 1.0, “GPU”: 1.0...
- Ray的定位是分布式应用框架，主要目标是使能分布式应用的开发和运行。 Ray的定位是分布式应用框架，主要目标是使能分布式应用的开发和运行。
- 随着互联网技术在各行各业的应用高速普及与发展，各层应用之间调用关系越来越复杂，架构、开发、运维成本越来越高，高内聚、低耦合、可扩展、高可用已成为了行业需求。一提到消息队列 MQ(Message Queue)，我们会想到很多应用场景，比如消息通知、用户积分增减、抽奖中奖等，可以看出来 MQ 的作用有：流程异步化、代码解耦合、流量削峰、高可用、高吞吐量、广播分发，达到数据的最终一致性，满足具体的... 随着互联网技术在各行各业的应用高速普及与发展，各层应用之间调用关系越来越复杂，架构、开发、运维成本越来越高，高内聚、低耦合、可扩展、高可用已成为了行业需求。一提到消息队列 MQ(Message Queue)，我们会想到很多应用场景，比如消息通知、用户积分增减、抽奖中奖等，可以看出来 MQ 的作用有：流程异步化、代码解耦合、流量削峰、高可用、高吞吐量、广播分发，达到数据的最终一致性，满足具体的...
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