分布式微服务框架第67页

Redisson分布式锁源码篇

❤️文章目录Redisson分布式锁源码篇一、使用Redisson分布式锁1.1引入依赖1.2调用API二、源码解析2.1可重入锁原理(1)原理解释(2)源码分析①尝试获取锁②

欧克小奥·2024-01-22 23:13

LLM包含的知识

分布式训练框架大语言模型的“大”，就离不开分布式。ZeRO的三个级别、Deepspeed理论与实战等等是必备

AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:23

简单了解Redis，及其持久化机制之AOF和RDB模式

认识RedisRedis简介一个分布式缓存系统，初学者可以认为是一个独立于Python应用之外的字典。除了缓存功能，还有数据库MQ的特性。

Summer@123·2024-01-22 22:14

消息中间件介绍

在分布式的环境下，我们除了使用httprest、rpc、消息中间件也是一个去使两个系统之间进行通信的方式，当我们想提高程序响应速度的时候，一个就是【使用多线程进行并行处理】，另外就是使用【异步的方法】，

xmh-sxh-1314·2024-01-22 22:43

GaussDB与openGauss有什么相同和不同？

众所周知，GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库，为企业提供功能全面、稳定可靠、扩展性强、性能优越的企业级数据库服务，openGauss是开源数据库，两者之间又是什么样的关系，有什么相同和不同

Gauss松鼠会·2024-01-22 21:51

MongoDB

MongoDB简介基于分布式文件存储的开源数据库系统。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。将数据存储

Python野路子·2024-01-22 21:05

SQL注入实战：http报文包讲解、http头注入

最初HTTP只是一个为获取基于文本的静态资源而开发的简单协议，后来人们以各种形式扩展和利用它.使其能够支持如今常见的复杂分布式应用程序。

ting_liang·2024-01-22 21:00

大数据--Flink--流处理(一)

一、Flink简介 ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。

无剑_君·2024-01-22 20:26

Cloudflare威胁报告：2023年DDoS攻击流量惊人增长

Cloudflare周二在一份报告中表示，分布式拒绝服务攻击在2023年创下历史新高，第四季度同比增长了一倍多威胁报告.DDoS攻击创下历史新高的一年恰逢新型零日漏洞被大量利用HTTP/2快速重置，2023

帝恩思·2024-01-22 20:25

Hadoop RPC解析

网络通信模块是分布式系统中最底层的模块。它直接支撑了上层分布式环境下复杂的进程间通信（Inter-ProcessCommunication,IPC）逻辑，是所有分布式系统的基础。

tracy_668·2024-01-22 19:51

kafka基础入门

所有这些功能都是以分布式、高度可伸缩、弹性、容错和安全的方式提供的。Kafka是一个分布式系统，由服务端和客户端组成，通过高性能的TCP网络协议进行通信。Kafka可以部署

从大数据到人工智能·2024-01-22 19:08

hadoop之mapreduce教程+案例学习（一）

第1章MapReduce概述目录第1章MapReduce概述1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。

菜瓜技术联盟·2024-01-22 19:04

raft重要概念

raft重要概念执行流程raft将分布式一致性问题分解成两个独立的问题，分成两个大的步骤来进行数据处理。

growdu_real·2024-01-22 19:33

dcf配置解析机制(元数据)

dcf配置解析机制(元数据)openguass的dcf是一个分布式一致性协议的实现（基于paxos协议，类似raft），能够实现分布式一致性数据传输和存储。

growdu_real·2024-01-22 19:33

大数据计算引擎之Flink简介

原文地址：大数据计算引擎之Flink简介Flink简介1.1Flink的初步认识ApacheFlink是为分布式、高性能、随时可用以即准确的流处理应用程序打造的开源处理框架ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎

开发实习生·2024-01-22 19:58

大数据学习之 Flink

目录一：简介二：为什么选择Flink三：哪些行业需要四：Flink的特点五：与sparkStreaming的区别六：初步开发七：Flink配置说明八：环境九：运行组件一：简介Flink是一个框架和分布式得计算引擎

会编程的海贼王·2024-01-22 19:58

HarmonyOS ArkUI 框架的实现原理和落地实践

HarmonyOS操作系统特性首先介绍一下鸿蒙操作系统，鸿蒙操作系统是华为设计的下一代分布式物联网操作系统，它首次引入了面向场景设计的分布式理念，同时能够实现一套操作系统通过裁减的方式适配到某种终端，它是华为面向万物互联理念的一套操作系统

码中之牛·2024-01-22 19:58

大数据之Flink的看了就可入门

Flink介绍介绍原理简单使用初步编程介绍1什么是FlinkApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。

大数据的江湖·2024-01-22 19:56

大数据之使用Flume监听端口采集数据流到Kafka

本文介绍Flume监听端口采集数据流到Kafka我还写了一篇文章是Flume监听本地文件采集数据流到HDFS【点击即可跳转，写的也非常详细】任务一：实时数据采集前摘：Flume是一种分布式、高可靠、高可用的数据收集系统

十二点的泡面·2024-01-22 19:53

关于云计算你必须知道的一些事（一）

软件定义分布式存储是

money666·2024-01-22 19:17

架构师的36项修炼-09架构实战案例分析

2.分析一个分布式存储的架构案例，看如何去设计一个分布式存储系统，底层存储系统的架构是如何设计的。3.分析一个反应式编程框架的架构案例，看开发框架的架构是如何设计的。这三类系统架

机智阳·2024-01-22 18:07

架构师的36项修炼-03架构核心技术之分布式消息队列

本课时的主题是分布式消息队列，分布式消息队列的知识结构如下图。本课时主要介绍以下内容。&同步架构和异步架构的区别。异步架构的主要组成部分：消息生产者、消息消费者、分布式消息队列。

机智阳·2024-01-22 18:37

架构师的36项修炼-02架构核心技术之分布式缓存(上)

本课时的主题是分布式缓存。缓存是架构设计中一个重要的手段。缓存的主要特点是技术比较简单，同时对性能提升的效果又很显著，所以缓存在很多地方都会被用到。

机智阳·2024-01-22 18:36

架构师的36项修炼-04架构核心技术之分布式数据存储

本课时主题为分布式数据存储，知识架构图如下所示。

机智阳·2024-01-22 18:03

《计算机网络—自顶向下方法》 Wireshark实验（三）：DNS协议分析

互联网采用层次结构的命名树作为主机的名字，并使用分布式的域名系统DNS。DNS是：一个有分层的DNS服务器实现的分布式数据库；一个使得主机能够查询分布式数据库的应用层协议。

长路漫漫2021·2024-01-22 18:59

【Xiao.Lei】- Eureka工作原理详解：构建高可用微服务注册中心

引言在分布式系统中，微服务架构的流行导致了服务的数量迅速增加。为了有效管理这些微服务实例，服务注册中心成为了不可或缺的组件之一。

Xiao.Lei·2024-01-22 18:23

【Xiao.Lei】- Git详解：深入理解分布式版本控制

Git，作为最流行的分布式版本控制系统之一，为开发者提供了高效、灵活的协作和版本管理工具。

Xiao.Lei·2024-01-22 18:53

微服务调用链日志追踪分析

一、技术原理1.1背景微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。

程序员鱼王·2024-01-22 18:49

springboot学习(八十) springboot中使用Log4j2记录分布式链路日志

在分布式环境中一般统一收集日志，但是在并发大时不好定位问题，大量的日志导致无法找出日志的链路关系。

码农-文若书生·2024-01-22 18:48

JAVA电商平台免费搭建 B2B2C商城系统多用户商城系统直播带货新零售商城 o2o商城电子商务拼团商城分销商城

业务服务）2.核心架构SpringCloud、SpringBoot、Mybatis、Redis3.前端框架VUE、Uniapp、Bootstrap/H5/CSS3、IOS、Android、小程序4.核心思想分布式

微服务商城技术分享·2024-01-22 18:40

速盾网络：海外高防cdn服务器为什么那么贵啊

这意味着维护、升级和管理这些分布式服务器网络的成本相对较高。高级安全性：高防CD

速盾cdn·2024-01-22 17:57

高防CDN与dns结合有哪些优势

高防CDN通过分布式节点的设置和全球负载均衡技术，可以将用户的请求分散到不同的服务器上，从

速盾cdn·2024-01-22 17:57

Hadooop和Hbase是什么关系

HBase是一个基于Hadoop的NoSQL分布式列存储数据库，用于存储海量结构化和半结构化数据，并提供高可用、高性能和面向列的操作功能。

wwwyx12138·2024-01-22 17:50

Flink CDC 3.0 详解

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性

小枫@码·2024-01-22 17:18

三桥彭于晏·2024-01-22 16:39

1.使用分布式文件系统Minio管理文件

分布式文件系统DFS分类文件系统文件系统是操作系统用于组织管理存储设备(磁盘)或分区上文件信息的方法和数据结构,负责对文件存储设备空间进行组织和分配,并对存入文件进行保护和检索文件系统是负责管理和存储文件的系统软件

echo 云清·2024-01-22 15:39

容器与持久化存储:容器的开源分布式存储方案选型

导读：容器得到了越来越广泛的使用，以下问题困扰架构师：容器正逐渐成为云上应用的标准部署单元，容器该如何解决持久化存储的需求？容器编排系统已成当红炸子鸡，在无状态的容器中，存储系统面临哪些新的挑战？容器与持久化存储系统是融合架构还是分离架构？本文探讨了容器和持久化存储相关知识，由张朝潞在高可用架构群分享，转载请注明来自高可用架构公众号ArchNotes。张朝潞有容云平台存储架构师张朝潞，有容云平台存

高可用架构·2024-01-22 14:50

容器与持久化存储：容器的开源分布式存储方案选型

曾工作于UIT、华三、腾讯、专注分布式存储的研究和开发，对云计算存储解决方案方面有很深的技术造诣和行业理解。一．容器对存储插件的定义以Docker为例，Doc

weixin_33805743·2024-01-22 14:48

基于云原生存储的容器持久化存储方案

【摘要】容器正逐渐成为云上应用的标准部署单元，某保险公司将所有业务系统进行容器化部署，在综合了技术先进性、成熟性、安全性、可扩展性等架构评估要素，并利用现有的物理存储的基础上，最终确认采用以分布式云原生存储

宋罗世家技术屋·2024-01-22 14:48

关于持久性存储您了解多少？类型，架构及与容器持久化存储

然而，地理上的分布式系统使访问变得更加复杂，因为存储系统必须保持对全球所有组件可用。容器化使问题进一步复杂化，因为容器是轻量级的、无状态的和短暂的–不适合存储数据的特性。因此，任何持

WPHunter·2024-01-22 14:45

Redisson 分布式锁的watch dog自动续期机制

提供给我们的RedisTemplate工具没有本质的区别，可以把它看做是一个功能更强大的客户端（虽然官网上声称Redisson不只是一个JavaRedis客户端）我想我们用到Redisson最多的场景一定是分布式锁

zhifeng687·2024-01-22 13:57

SpringBoot @Schedule未按时执行问题解决

有一个定时任务本来约定的是每十分钟（0,10,20...）定时执行一次，昨天（2022-10-20）发现该任务居然延后了19秒才执行，导致了同一个定时任务，在两台机器上都跑了一遍（定时任务中有分布式锁，

黄国海Argo·2024-01-22 13:57

分布式锁原理及实现

三、单台服务器使用锁的场景四、分布式锁五、Redis实现分布式锁及存在问题六、Redisson实现分布式锁七、定时任务＋锁一、锁的使用场景1.控制定时任务执行定时任务多次执行浪费资源：多台服务器到同一时间都执行缓存预热脏数据

乐小鑫·2024-01-22 13:25

Apache Ignite技术开发总结

一、Ignite是什么Ignite是：一个以内存为中心的分布式数据库、缓存和处理平台，可以在PB级数据中，以内存级的速度进行事务性、分析性以及流式负载的处理。

renmen2000·2024-01-22 12:15

一文搞懂分布式session解决方案与一致性hash

一、问题的提出1.什么是Session？用户使用网站的服务，需要使用浏览器与Web服务器进行多次交互。HTTP协议本身是无状态的，需要基于HTTP协议支持会话状态（SessionState）的机制。具体的实现方式是：在会话开始时，分配一个唯一的会话标识（SessionID），并通过Cookie将这个标识告诉浏览器，以后每次请求的时候，浏览器都会带上这个会话标识SessionID来告诉Web服务器这

码农小旋风·2024-01-22 12:18

一文搞懂分布式事务常用解决方案

数据不会无缘无故丢失，也不会莫名其妙增加一、概述1、曾几何时，知了在一家小公司做项目的时候，都是一个服务打天下，所以涉及到数据一致性的问题，都是直接用本地事务处理。2、随着时间的推移，用户量增大了，发现一个Java服务扛不住了，于是技术大佬决定对于系统进行升级。根据系统的业务对于单体的一个服务进行拆分，然后对于开发人员也进行划分，一个开发人员只开发和维护一个或几个服务中的问题，大家各司其职，分工合