网格 分布式opentelemetry
Redis学习之Redisson实现分布式锁
Redisson实现分布式锁 Redisson 是 Java 的 Redis 高级客户端，提供了各种现成的分布式工具类便于我们使用 Redis。 官网：https://github.com/redisson/redisson 中文文档：https://github.com/redisson/redi ......
Spring Cloud 中的分布式组件五花八门，我到底该怎么学？
分布式架构的演进 在软件行业，一个应用服务随着功能越来越复杂，用户量越来越大，尤其是互联网行业流量爆发式的增长，导致我们需要不断的重构应用的结构来支撑庞大的用户量，最终从一个简单的系统主键演变成了一个非常复杂的可以支撑高并发的高可用的分布式架构，但是一个系统再复杂也是不断演变来的，所以从另一方面来说 ......
主从、集群、分布式的区别
主从、集群和分布式是计算机系统中常见的架构模式，它们有不同的特点和用途： 主从（Master-Slave）： 主从架构是一种单点控制的架构，其中有一个主节点和一个或多个从节点。 主节点通常负责处理所有的请求和决策，而从节点用于执行主节点分派的任务或保存数据的备份副本。 主从架构通常用于提高系统的可用 ......
分布式缓存
分布式缓存可以使用Redis或者Redisson实现，具体选择哪个取决于你的具体需求和场景。 如果你的场景比较简单，只需要一个高效的缓存系统，那么使用Redis就足够了。Redis是一个非常流行的内存数据库，具有高性能、高可用性、丰富的数据结构和灵活的配置等优点。在分布式缓存方面，Redis通过集群 ......
生成有相关性的满足标准正态分布的2组随机数
##from scipy.stats import normimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npp=0.7e1=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=100)e2=n ......
盘点KendoReact五大功能，让JavaScript数据网格构建更轻松！
在本文中，我们将为大家分享KendoReact Data Grid中最受欢迎的五大功能：性能、数据组织、列和行交互、编辑自定义以及导出。有了这些功能，开发者大可不必从头开始构建JavaScript数据网格了！ Kendo UI是带有jQuery、Angular、React和Vue库的JavaScri ......
.NET微服务系列之Saga分布式事务案例实践
自从Wing正式发布以后，很多童鞋反馈对Saga分布式事务比较感兴趣，今天就跟大家分享一下“跨行转账”的分布式事务实践案例，入门使用教程请自行前往Wing官方文档。 假设自己名下有“中国农业银行（ABC）”和“中国工商银行（ICBC）”的账户余额各1万元，现在从“ABC”跨行转账1000元到“ICB ......
分布式事务处理方案大 PK！
首先先说一个大原则：分布式事务能不用就不要用，毕竟这个用起来还是有一些麻烦的。当然，不用和不会用可是两码事。 1. 分布式事务基础理论 学习分布式事务，有一些基础理论需要我们先来了解下。 1.1 本地事务 本地事务是指将多条语句作为一个整体进行操作的功能，通过数据库事务可以确保该事务范围内的所有操作 ......
pytorch(8-3) 文本语言处理 拆分成字符统计词频并从高到底分配ID 画图可视化1-3元词频分布规律
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save ......
Redis学习之分布式锁
分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。 分布式锁的两个基本特征： 多线程（进程）可见（读写） 互斥 还应具备的特征： 高可用：不能挂机 高性能：读写要快 安全性：不能出现死锁 实现方式 主要有以下三种： 其中，MySQL 的实现成本相对最低、Redis 性能最高、Zookeep ......
在 CentOS7/CentOS8 上使用 cephadm 安装分布式存储系统 Ceph【转】
Cephadm 介绍 官方文档：https://docs.ceph.com/en/latest/cephadm/ cephadm 用于部署和管理 Ceph 集群，它通过 SSH 将 manager 守护进程连接到主机来实现这一点。manager 守护进程支持添加、删除和更新 Ceph 容器。ceph ......
Redis——分布式锁
基本原理 synchronized是利用JVM内部的锁监视器控制线程，但是只能在一个JVM中生效。如果有多个JVM的时候，就会有多个线程获取到锁，就无法实现多JVM进程之间的互斥了。 因此不能使用JVM内部的锁监视器了，必须使用JVM外部的锁监视器，就能保证只有一个线程获取到锁，就能实现多进程之间的 ......
分布式操作系统市场规模有万亿吗？你怎么看？
昨天参加一个饭局，席间和一位做ICT基础设施投资的朋友聊起我们团队研发的LAXCUS分布式操作系统，请他分析一下分布式操作系统和连带的产业市场规模价值，我给出的分析依据是：1. LAXCUS面向TO B市场，有广泛应用前景，包括AI、大数据、HPC的支持2. LAXCUS属于多机操作系统，和Wind ......
Kafka的分布式架构与高可用性
导语 一开始我们就说过Kafka是一款开源的高吞吐、分布式的消息队列系统，那么今天我们就来说下它的分布式架构和高可用性以及双/多中心部署。 Kafka 体系架构简介 以下是 Kafka 的软件架构，整个 Kafka 体系结构由 Producer、Consumer、Broker、ZooKeeper 组 ......
Redis分布式锁
简述 利用Redis的Setnx命令，来实现一个分布式的加锁方案。利用注解，在拥有该注解的方法上，进行切面处理，在方法执行前，进行加锁，执行结束后，根据是否自动释放锁，进行解锁。 将该注解用在定时任务的方法上，即可实现分布式定时任务，即获取到锁的方法，才会执行。 1 redis命令 1.1 setn ......
分布式事务：XA和Seata的XA模式
上一篇内容《从2PC和容错共识算法讨论zookeeper中的Create请求》介绍了保证分布式事务提交的两阶段提交协议，而XA是针对两阶段提交提出的接口实现标准，本文则对XA进行介绍 ......
Mysql 分布式序列算法
接上文 Mysql分库分表 1.分布式序列简介 在分布式系统下，怎么保证ID的生成满足以上需求？ ShardingJDBC支持以上两种算法自动生成ID。这里，使用ShardingJDBC让主键ID以雪花算法进行生成，首先配置数据库，因为默认的注解id是int类型，装不下64位，需要进行修改： # 在 ......
分布式系统笔记目录
分布式系统笔记目录 本目录源自我校的分布式系统课程，我觉得很有趣，就制作了笔记并分享 老师的笔记的目录结构感觉还是有些问题，但是当时学习时间比较紧，就没来得及排版 仅供学习使用 第一章：基本概念 分布式系统相关概念、与并行计算的关系、云计算概念、分布式计算的背景、目的、应用及展望 第二章：模型问题 ......
关于分布式操作系统
关于分布式操作系统，如果你不太理解的话，可以把它看成是传统操作系统延展。二者的区别在于，传统的操作系统都是单机系统，只能在一台计算机上运行，而分布式操作系统是多机系统，每台计算机都是系统中的一个计算单元，在此基础形成建立网络连接，统一输入输出，形成一个巨大的物理分布逻辑统一的计算机集群。 所以分布式 ......
Bootstrap网格系统
bootstrap框架中的网格系统就是将容器平分成12份，在使用的时候可以根据实际情况重新编译LESS/SASS源码来修改12这个数值。bootstrap框架的网格系统工作原理： 1、数据行（.row）必须包含在容器（.container）中，以便其赋予合适的对齐方式和内距（padding） <di ......
Redis分布式锁演进架构
分布式锁相信大家一定不会陌生，想要用好或者自己写一个却没那么简单。想要达到上述的条件，一定要 **掌握分布式锁的应用场景**，以及分布式锁的不同实现，不同实现之间有什么区别。 ......
Redis学习之分布式全局id生成
介绍 为什么需要分布式全局 ID 生成器？ 对于订单这种数据，数据库自增的规律性太明显，会暴露一些信息（比如根据昨日和今日的订单号差值看出销量） 数据量过大时，不同表的 id 分别自增，容易出现 id 冲突 分布式全局 ID 生成应满足的特点： 唯一：整个系统每个 id 都是唯一的 递增：虽然不连续 ......
GJOI 2023.10.5 T1 雷老师的正偏态分布
雷老师的正偏态分布 题意：给出一个长度为 \(n\) 的 \(a\) 数组，其中 \(1 \le a_i \le V , 1 \le i \le n\) 。统计其中的满足平均数严格小于中位数且大小为奇数的子集数量，\(n \le 100 , V \le 800\)，时限 \(4\) s 。 输入： ......
分布式事务 —— SpringCloud Alibaba Seata
Seata 简介 传统的单体应用中，业务操作使用同一条连接操作不同的数据表，一旦出现异常就可以整体回滚。随着公司的快速发展、业务需求的变化，单体应用被拆分成微服务应用，原来的单体应用被拆分成多个独立的微服务，分别使用独立的数据源，业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务 ......