分布式

背景： pytorch框架是一个从学术圈出来的框架，因此pytorch并不原生支持分布式计算，而且在大模型火爆的今年以外好像在深度学习领域使用分布式计算的场景确实不多，所以pytorch并不原生支持分布式计算的事情好像也并无大碍，而且pytorch可以通过安装第三方库的方式实现同步形式的分布式计算。 ......

单点redis的问题 数据丢失问题：Redis是内存存储，服务重启可能会丢失数据。解决：数据持久化 并发能力问题：单节点并发能力不足。解决：主从集群，读写分离。 故障恢复：需要自动的故障恢复手段。解决：Redis哨兵，实现健康检测和自动恢复。 存储能力问题：单节点Redis难以满足海量数据存储。解决 ......

支持的存储类型：对象存储、块存储、文件系统存储 ceph版本 ......

在 2019 年，我们基于 Dubbo Ecosystem Meetup，收集了 2000 多份关于“在微服务架构，哪些核心问题是开发者最关注的痛点？”的调研问卷。最终分布式事务问题在调研中占比最大，约占 54%。 ......

@目录原理创建分布式事件总线实现自动订阅和事件转发使用启动Redis服务配置传递Abp默认事件传递自定义事件项目地址 原理 本地事件总线是通过Ioc容器来实现的。 IEventBus接口定义了事件总线的基本功能，如注册事件、取消注册事件、触发事件等。 Abp.Events.Bus.EventBus是 ......

Fegin调用使用了Fallback降级或抛出的异常被全局处理 解决： 1.通过 GlobalTransactionContext.reload(RootContext.getXID()).rollback() 进行手动回滚 服务A @Service public class ServiceAImp ......

一、DeepSpeed 总纲 官方文档：DeepSpeed 官方英文文档 cpoy下来的原版 DeepSpeed 模型的训练是使用DeeSpeed引擎完成的 DeepSpeed引擎可以包装任何 torch.nn.module 类型的模型 二、训练 1、通过 deepspeed.initialize ......

分布式资源管理和调度 分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。 分布式资源管理的目标是实现高效的资源利用和公平的资源分配。它需要考虑以下几个方面： 资源发 ......

前 言背景分布式计算从20世纪六七十年代发展到现在，一直是计算机科学技术的理论与应用的热点问题，特别是*近几年，随着互联网、移动互联网、社交网络应用的发展，急需分布式计算的新技术——云计算、大数据，以满足和实现新时代计算机的应用需求。云计算、大数据等新技术本质上是分布式计算的发展和延伸，现有的书籍一 ......

Spring - 高并发系统限流-漏桶算法和令牌桶算法_spring 限流_当走的路甚远的博客-CSDN博客6种 分布式限流方案，我替你整理好了_Micrle_007的博客-CSDN博客 ......

参考 https://blog.csdn.net/weixin_43749805/article/details/131399516 https://github.com/redisson/redisson （官方仓库） https://github.com/redisson/redisson/tr ......

一、为什么使用分布式锁 保障集群服务的一致性 二、Redis 分布式锁实现 1、Java客户端现有问题 在程序运行结束和释放锁的两步操作中会存在时间窗口，可能存在线程不安全问题 2、使用Lua脚本实现 -- 目标：获取缓存值，如值与预期相等，则释放分布式锁 -- Lua 内置了一个 redis 对象 ......

1. 单应用架构 此时用户量很少，所有功能全部都在一个应用中，应用和数据库部署在一台机器上。 2. 应用服务器和数据库服务器分离 随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台服务器，将数据库分离出去。 3. 应用服务器集群 突然有一天，发现系 ......

事务： 事务是指由一组操作组成的一个工作单元，这个工作单元具有原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）。 原子性：执行单元中的操作要么全部执行成功，要么全部失败。如果有一部分成功一部分失败那么成功的操作要全部回滚到执 ......

数据库的历史-分布式数据库 分布式数据库 数据库承载的东西越来越多. 很容易进就超过了单机能够存放的极限. 并且就算没超过单机存放的极限, 插入/查询的性能也是无法保证的. 解决单机解决不了的问题, 其实就是scale-up 和 scale-out 之争 小型机,大型机就是典型的scale-up的方 ......

1.为什么要学zabbix-proxy https://www.zabbix.com/documentation/4.0/zh/manual/distributed_monitoring/proxies zabbix除了前面于超老师讲解的 zabbix-server / zabbix-agent模式 ......

P2P网络介绍 P2P是Peer-to-Peer的缩写，“Peer”在英语里有“对等者、伙伴、对端”的意义。因此，从字面意思来看，P2P可以理解为对等网络。国内一些媒体将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”，学术界则统一称为对等网络(Peer-to-Peer networking)或对等计算(Pee ......

1. 简介 为什么需要分布式配置中心 分布式配置中心是为了解决在分布式系统中进行配置管理的需求而引入的。在传统的单体应用中，通常使用配置文件集中管理系统的配置信息。然而，在分布式系统中，由于系统规模变大、节点众多，并且可能部署在不同的服务器上，传统的配置文件方式会面临一些挑战。 首先，配置文件的修改 ......

使用分布式锁实现定时任务的精确调度 在分布式系统中，实现定时任务的精确调度是一项具有挑战性的任务。由于分布式环境中存在多个节点，传统的定时任务可能会出现并发执行、重复执行或者错过执行的问题。为了解决这些问题，我们可以使用分布式锁来实现定时任务的精确调度。 准备工作 在开始之前，我们需要准备以下环境和 ......

MongoDB 中的分布式集群架构 前言 Replica Set 副本集模式 副本集写和读的特性 Sharding 分片模式 分片的优势 MongoDB 分片的组件 分片键 chunk 是什么 分片的算法 哈希分片 范围分片 总结 参考 MongoDB 中的分布式集群架构 前言 前面我们了解了 Mo ......

在Windows电脑上，多开工具和分布式计算之间存在着一定的关系。多开工具是一类软件，可以帮助用户在一台电脑上同时打开多个相同或不同的应用程序实例，从而提高工作效率。而分布式计算则是利用多台计算机的闲置资源来共同完成复杂的计算任务，通过将任务分发到各个计算节点上并将计算结果汇总，从而加快计算速度和提 ......

分布式锁代码 #region 秒杀业务测试 private static readonly string redisConnectionStr = "127.0.0.1:6379,connectTimeout=5000,allowAdmin=false,defaultDatabase=1"; /// ......

分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想： 数据分散：将数据切分成多个块或对象，并将它们存储在不同的节点上。这样可以避免单点故障，提高系统的可靠性。 冗余备份：为了保证数据的可靠性，每个数据块通常会有 ......

SpringCloud Seata【解决分布式事务的问题】安装 1. 问题引出 1.1 单机单库（多表）处理事务示意图 1.2 分布式微服务架构下的数据库事务示意图 图片梳理：用户购买商品的业务逻辑。整个业务逻辑由3个微服务提供支持： 仓库服务：对给定商品 扣除商品数量 订单服务：根据采购需求创建订 ......

使用场景 分布式锁的业务场景涉及到并发控制、任务调度、缓存更新、分布式事务和防止重复操作等方面，能够保证分布式系统的数据一致性和正确性。 并发控制：当多个线程或进程同时访问共享资源时，使用分布式锁可以确保只有一个线程或进程能够访问该资源，避免数据竞争和并发冲突。 分布式任务调度：在分布式系统中，多个 ......

在上一篇文章中，介绍了 如何在 k8s 中无侵入安装 Otel 探针 并实现了无侵入（某些语言还无法实现，比如 Go 的 eBPF 对内核的苛刻要求）的分布式跟踪。 这篇文章发出后有读者评论 javaagent 的“无侵入”一说，这里有必要解释下。“无侵入”主要指的是不需要修改应用程序的业务逻辑代码 ......

目录前提Seata的AT模型流程梳理一阶段：二阶段-回滚二阶段-提交脏写问题写隔离读隔离优缺点AT与XA的区别实现AT模式 https://seata.io/zh-cn/docs/dev/mode/at-mode AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。 前 ......

// mapper，注意，这里的参数最好就是主键或者唯一键，否则产生的是表锁 @Select("<script> select* from foo where id = #{id} for update</script>") Foo selectForUpdateById(@Param("id") ......

通常来说，多进程没有涉及到梯度同步的概念。 分布式则设计梯度同步。分布式中，如果用cpu，则指定gloo后端。用gpu，则指定nccl后端。 多进程训练 只需要mp.spawn即可，每个进程只负责自己的模型训练，不涉及梯度同步。 例子 https://www.geeksforgeeks.org/mu ......

配置 Always On 分布式可用性组 要创建分布式可用性组，必须创建两个具有各自侦听程序的可用性组。 然后将这些可用性组合并到分布式可用性组中。 两个可用性组无需处于同一位置：它们可以跨物理机、虚拟机；跨内网、云上；跨有域、无域；甚至跨平台（如Linux、Windows）。只要两个可用性组可以进 ......