大型网站系统架构演化实例_9.分布式服务
1. 第十阶段：分布式服务 随着业务拆分越来越小，存储系统越来越庞大，应用系统的整体复杂度呈指数级增加，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，在数万台服务器规模的网站中，这些连接的数目是服务器规模的平方，导致数据库连接资源不足，拒绝服务。 既然每一个应用系统都需要执行许多相同的业务操作，比如用户管理、商品管理等，那么可以将这些共用的业务提取出来，独立部署。...
分布式与集群区别
1、提供服务是否相同 分布式：不同的机器上部署的是不同的服务模块，对外提供不同的服务 集群：不同机器上部署的是同样的模块，对外提供同样的服务 2、目的 分布式：分解任务，用来应对高并发。 集群：用来容错，可靠性，高可用。 3、是否依赖其他模块 分布式：各节点存在依赖关系，可能存在一个挂了，其他都不能工作的情况。 集群：彼此互不干扰，执行同样的任务 4、定义 分布式：不同的业务模块部署在不同的机器上或者同...
分布式唯一ID 雪花算法
📝个人主页：五敷有你 🔥系列专栏：算法分析与设计 ⛺️稳中求进，晒太阳 算法具体介绍 雪花算法是 64 位 的二进制，一共包含了四部分： 1位是符号位，也就是最高位，始终是0，没有任何意义，因为要是唯一计算机二进制补码中就是负数，0才是正数。41位是时间戳，具体到毫秒，41位的二进制可以使用69年，因为时间理论上永恒递增，所以根据这个排序是可以的。10位是机器标识，可以全部...
Redis如何实现分布式锁，单机Redis与集群Redis问题解决方案
场景1：在单机场景下，可以通过同步锁进行加锁 在单机系统下，该场景是适用的，所有的线程都需要等待同步锁释放 场景2：分布式场景下的分布式锁 场景1中的代码不适用与分布式系统，因为上述的同步锁是JVM层次的，只能锁住一个分布式中的节点 解决方案 分布式锁适用Redis的setNX【SET if Not eXists】实现，语法如下： 场景3：分布式节点加锁成功，释放锁前宕机如何处理 分布式系统中，节点中线...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
行单主机、多设备同步训练，您需要使用 tf.distribute.MirroredStrategy API。下面是其工作原理： 重要的是，我们建议您使用 tf.data.Dataset 对象在多设备或分布式工作流中加载数据。 从结构上看，是这样的： # Create a MirroredStrategy.strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()print...
【微服务篇】分布式事务方案以及原理详解
分布式事务是指事务参与者、资源服务器、事务管理器分布在不同的分布式系统的多个节点之上的事务。在微服务架构、大型分布式系统和云计算等环境中，由于系统间调用和资源访问的复杂性，分布式事务变得尤为重要。 应用场景 跨系统交易：当交易涉及多个独立的系统或服务时，如电子商务中的订单系统、支付系统和库存系统，需要保证数据的一致性。微服务架构：在微服务架构中，每个微服务可能使用不同的数据库，分布式事务确保了跨服务的...
分布式之缓存详解
缓存设计 导流：将原本复杂的操作请求（sql 大堆），引导到简单的请求上。前人栽树后人乘凉。 缓存：空间换时间的一个做法。 redis, memcached,localcache guava，客户端缓存， user_info_xxxx : 姓名，年龄，xxx。getKey 内存操作 select * from user where id = xxx。 硬盘IO 缓存的收益 成本，收益。 读、写。 位置...
Pytorch多机多卡分布式训练
多机多卡分布式： 多机基本上和单机多卡差不多： 第一台机器（主设备）： torchrun --master_port 6666 --nproc_per_node=8 --nnodes=${nnodes} --node_rank=0 --master_addr=${master_addr} train_with_multi_machine_and_multi_gpu.py 第二台机器（从设备）： tor...
深入了解Hadoop：特性与伪分布式运行进程
引言 Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它能够对大规模数据进行可靠、高效和可伸缩的处理。随着数据量的不断增长，企业对于处理大规模数据的需求也越来越高，Hadoop因此成为了大数据处理领域的首选技术。本文将深入探讨Hadoop的特性以及伪分布式运行启动后所具有的进程。 一、Hadoop的特性 1. 高可靠性 Hadoop通过冗余数据存储方式确保数据的可靠性。在Hadoop中，每个数据块都会生成多个副...