- 什么是集群 在了解什么是集群之前,我们先来聊聊与集群相关的术语 服务硬件: 承载服务的硬件系统,比如PC机,Linux服务器 服务实体: 服务软件本身和服务硬件本身 节点: 与构成集群相关联的连接点,节点这个词被应用于不同的领域。 比如在网络拓扑中,节点就是网络任何支路的 终端。 比如运行Heartbeat进程的一个独立主机我们可以称为一个节点。 资源: 资... 什么是集群 在了解什么是集群之前,我们先来聊聊与集群相关的术语 服务硬件: 承载服务的硬件系统,比如PC机,Linux服务器 服务实体: 服务软件本身和服务硬件本身 节点: 与构成集群相关联的连接点,节点这个词被应用于不同的领域。 比如在网络拓扑中,节点就是网络任何支路的 终端。 比如运行Heartbeat进程的一个独立主机我们可以称为一个节点。 资源: 资...
- torch.distributed 包支持 Pytorch 分布式目前只支持 Linux Pytorch 中通过 torch.distributed 包提供分布式支持,包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。。 在此之前,torch.nn.DataParalle... torch.distributed 包支持 Pytorch 分布式目前只支持 Linux Pytorch 中通过 torch.distributed 包提供分布式支持,包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。。 在此之前,torch.nn.DataParalle...
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- 1 是什么 在分布式系统中有时候某些服务出现故障很正常。 Hystrix可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制,加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。 Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离,进而组织某个依赖服务出现故障的时候,这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延,同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制 总而言之,Hyst... 1 是什么 在分布式系统中有时候某些服务出现故障很正常。 Hystrix可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制,加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。 Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离,进而组织某个依赖服务出现故障的时候,这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延,同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制 总而言之,Hyst...
- 全是干货的技术号: 本文已收录在github仓库 Java-Interview-Tutorial,欢迎 star/fork: https://github.com/Wasabi1234/Java-Interview-Tutorial 1 Scale Out 即Scale horizontally,横向扩展,向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的系统... 全是干货的技术号: 本文已收录在github仓库 Java-Interview-Tutorial,欢迎 star/fork: https://github.com/Wasabi1234/Java-Interview-Tutorial 1 Scale Out 即Scale horizontally,横向扩展,向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的系统...
- 1 缓存技术掌握不够,会对发展带来了哪些阻碍 1.1 工作中 如果你这块技术掌握不够,然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题,高并发+高性能的场景,hold不住类似的这种高并发的系统 因为缓存架构做得不好,不到位,实际在公司的项目里,出了一些大case,导致系统崩溃,巨大的经济损失 1.2 职业发展中 redis,memcached,activemq,zook... 1 缓存技术掌握不够,会对发展带来了哪些阻碍 1.1 工作中 如果你这块技术掌握不够,然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题,高并发+高性能的场景,hold不住类似的这种高并发的系统 因为缓存架构做得不好,不到位,实际在公司的项目里,出了一些大case,导致系统崩溃,巨大的经济损失 1.2 职业发展中 redis,memcached,activemq,zook...
- 2.1 高性能 MySQL太久,受不了! 假设一个请求,各种操作MySQL,半天才查出来一个结果,但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或变了也可不用立即返给用户。 使用缓存! 折腾半天查出来的结果,扔缓存里,一个key对应一个value,下次再有人查,别走MySQL折腾600ms了。 直接从缓存里,通过一个key查出来一个value,2ms搞定。性能提升300... 2.1 高性能 MySQL太久,受不了! 假设一个请求,各种操作MySQL,半天才查出来一个结果,但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或变了也可不用立即返给用户。 使用缓存! 折腾半天查出来的结果,扔缓存里,一个key对应一个value,下次再有人查,别走MySQL折腾600ms了。 直接从缓存里,通过一个key查出来一个value,2ms搞定。性能提升300...
- 本文学习目标 ➢ 了解dubbo的用途 ➢ 掌握dubbo的架构 ➢ 掌握dubbo的使用 1 背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。 1.1 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。 ... 本文学习目标 ➢ 了解dubbo的用途 ➢ 掌握dubbo的架构 ➢ 掌握dubbo的使用 1 背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。 1.1 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。 ...
- 1 现在常见的Java工程师/架构师对缓存技术的了解和掌握程度 工作中都会用到一些缓存技术,redis/memcached基础使用,初步的集群知识 我面试过的人里,能掌握到很少的缓存架构的人,屈指可数,个位数,而且都是在大公司有过类似的大型复杂系统架构经验的人 2 缓存架构/技术掌握的不够,对你的发展带来了哪些阻碍? 2.1 工作中 如果你这块技术掌握不够,然... 1 现在常见的Java工程师/架构师对缓存技术的了解和掌握程度 工作中都会用到一些缓存技术,redis/memcached基础使用,初步的集群知识 我面试过的人里,能掌握到很少的缓存架构的人,屈指可数,个位数,而且都是在大公司有过类似的大型复杂系统架构经验的人 2 缓存架构/技术掌握的不够,对你的发展带来了哪些阻碍? 2.1 工作中 如果你这块技术掌握不够,然...
- 1 秒杀场景下的数据一致性问题 某商品库存10,A想买6,B想买5。 1.1 做梦 A先买走6,库存剩4,此时B应该无法购买5,给出数量不足提示 1.2 现实 AB获取到商品都剩10,A买走6,在A更新库存前,B又买走5,此时B更新库存,商品还剩5。 1.3 想当然地解决方案 给共享资源或对共享资源的操作加锁,来保证对资源的访问互斥。利用Reentran... 1 秒杀场景下的数据一致性问题 某商品库存10,A想买6,B想买5。 1.1 做梦 A先买走6,库存剩4,此时B应该无法购买5,给出数量不足提示 1.2 现实 AB获取到商品都剩10,A买走6,在A更新库存前,B又买走5,此时B更新库存,商品还剩5。 1.3 想当然地解决方案 给共享资源或对共享资源的操作加锁,来保证对资源的访问互斥。利用Reentran...
- Kafka是分布式的,基于发布订阅的消息系统。 1 特点 同时为发布和订阅提供高吞吐量 Kafka每秒可生产约25万条消息(50 MB),每秒处理55万条消息(110 MB)持久化 默认就将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及防止数据丢失。以O(1)时间复杂度提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常... Kafka是分布式的,基于发布订阅的消息系统。 1 特点 同时为发布和订阅提供高吞吐量 Kafka每秒可生产约25万条消息(50 MB),每秒处理55万条消息(110 MB)持久化 默认就将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及防止数据丢失。以O(1)时间复杂度提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常...
- 已经学到的东西 hystrix的核心知识 1、hystrix内部工作原理:8大执行步骤和流程 2、资源隔离:你如果有很多个依赖服务,高可用性,先做资源隔离,任何一个依赖服务的故障不会导致你的服务的资源耗尽,不会崩溃 3、请求缓存:对于一个request context内的多个相同command,使用request cache,提升性能 4、熔断:基于短路器,采集各种... 已经学到的东西 hystrix的核心知识 1、hystrix内部工作原理:8大执行步骤和流程 2、资源隔离:你如果有很多个依赖服务,高可用性,先做资源隔离,任何一个依赖服务的故障不会导致你的服务的资源耗尽,不会崩溃 3、请求缓存:对于一个request context内的多个相同command,使用request cache,提升性能 4、熔断:基于短路器,采集各种...
- 设计新系统容易,但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统,特别是在异构的数据库结构情况下,达到数据准确,迁移速度快,减少停机,对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢? 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案,即全量数据的导入/出: 业务系统需要停机DB 迁移,校验一致性(数据、关系、约束等... 设计新系统容易,但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统,特别是在异构的数据库结构情况下,达到数据准确,迁移速度快,减少停机,对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢? 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案,即全量数据的导入/出: 业务系统需要停机DB 迁移,校验一致性(数据、关系、约束等...
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