关于分布式的一点想法

最新推荐文章于 2025-04-19 20:14:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-19 20:14:57 发布 · 616 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了MongoDB实现高可用性的原理，并提出了一种分布式系统中利用时间戳进行同步的方法，即通过各节点间的时间戳更新来确保数据一致性。

最近一段时间一直在使用和研究MongoDB,其高可用的条件就是能够和大多数机器ping-pong

实现分布式系统的时候的同步问题,是否能够借助这种思路呢

比如每个机器带一个时间戳,同步之后就改变时间戳
相互协作的前提就是至少一半以上的机器能够通信

亚马逊：分布式计算宣言
魏小言的博客
05-06 1215
它改变了亚马逊电子商务平台的架构。它突出了我们在20世纪末面临的挑战，并暗示了我们的前进方向。
(二) 分布式系统概述-1
神技圈子的博客
02-26 152
分布式编程是使用多台计算机来解决在单台计算机上可以解决的同一问题的艺术。
分布式锁的一点想法
weixin_44254400的博客
03-05 102
https://www.cnblogs.com/suolu/p/6588902.html http://www.360doc.com/content/18/0528/08/36490684_757590223.shtml
关于分布式存储
mayonglong的博客
08-11 2252
分布式存储存在的风险，其实就是因为“共享”、“大数据量”、“高性能”和X86服务器+廉价的磁盘为载体之间的矛盾所产生的，不是有些读者说的“数据架构”的问题。其实任何存储都存在这个问题，只是分布式存储更严重。 本文其实是从主机的网络、磁盘的吞吐角度分析存在的风险，所以和用那个厂家的存储无关。 还有人说你是危言耸听，如果按照你说的，这么多人用了分布式存储有这样的地雷岂不是要炸飞？软件定义的
Redis-分布式锁
2302_77423520的博客
04-19 3345
帮助你快速理解和学习redis的分布式锁实现逻辑。
【分布式】分布式事务
swadian2008的博客
11-29 1317
尽管提交阶段时间很短，但这仍是一段明确存在的危险期，如果协调者在发出准备指令后，根据收到各个参与者发回的信息确定事务状态是可以提交的，协调者会先持久化事务状态，并提交自己的事务，如果这时候网络忽然断开，无法再通过网络向所有参与者发出Commit指令的话，就会导致部分数据（协调者的）已提交，但部分数据（参与者的）未提交，且没有办法回滚，产生数据不一致的问题。TCC 事务具有较强的隔离性，避免了“超售”的问题，而且其性能一般来说是本篇提及的几种柔性事务模式中最高的，但它仍不能满足所有的场景。
关于分布式容器的一点想法
月光下的回忆
01-07 337
      这几天一直在考虑分布式计算的问题，因为之前写过一个IoC框架，所以打算对原来的框架进行扩展，做成一个分布式的容器，该容器的设计目标是：由多个子容器构成一个大的分布式容器，用户不需要知道Bean存在于哪一个容器中，只需知道Bean的ID即可进行调用，对用户来讲，远程容器中的Bean和本地的Bean是没有区别的，容器是非侵入式的，不需要继承任何类或者实现接口。      最初考虑到比较简单...
关于分布式爬虫
weixin_30781433的博客
10-27 71
小爬虫就是一半的单线程爬虫，入门。 多线程/协程爬虫是快速爬虫。 分布式爬虫是大规模爬虫。 说到分布式，好像很高大上的词，其实普通分布式很简单，单机爬虫种子可以放在程序的列表 queue队列 或者本机的mysql redis都可以。分布式爬虫最简单就是借助redis了，多个爬虫从同一台redis机器取种子 ，同一个redis去重，这就是分布式了。 涉及到一个换位思考了，不要...
Java中的分布式事务
weixin_46372265的博客
07-24 1832
先来个通俗易懂的比喻：想象一下，你和你的几个朋友一起去吃饭，每个人都点了自己的菜，最后却需要一起结账。这时候，如果有人突然没钱了，整个结账过程就会失败，你们需要重新处理。而分布式事务就是类似的概念，它是指在分布式系统中，跨越多个节点的一系列操作要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。
分布式是大数据处理的万能药？
江晓龙的博客
01-09 1万+
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。那么分布式真是处理大数据的万能药吗？“万能”当然不可能。没有包治百病的灵药，任何技术都有其适用场景，分布式也一样。能否使用分布式技术解决处理能力问题，要结合任务的特点来看。
快速搞定分布式RabbitMQ-分布式消息队列基础
TOMORROW6COME的博客
07-25 1053
Kafka介绍：日志收集和传输；适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务如果你想做消息一条不丢，kafka能够实现，效率会相对低下。分布式；跨平台；实时性；伸缩性强Kafka做日志收集，瓶颈点在ES，ES集群的磁盘满了，导致ES消息限流；消息都堆积在kafka，数据堆积量可能达到了几十亿；并不影响kafka消息接收能力。顺序写，PageCache空中接力，高效读写；(顺序写排，可以提高磁盘的利用率)高性能，高吞吐；后台异步，主动Flush；预读策略，IO调度。
手写分布式存储系统v0.3版本
linchonghui888的博客
02-04 2423
由于咱们的服务是分布式的，那从服务管理的角度来看肯定是要有一个机制来知道具体都有哪些实例可以提供服务。举个例子就是，张三家里在全国各地有不少火锅加盟店，那张三肯定要有一个方式知道这些火锅店加盟店的情况。例如上海又新开了一家加盟店，那么这家加盟店肯定要先通过某种方式联系张三，这样张三才能将配方以及食材供应给这家新的加盟店等等。疑问为什么不能通过域名映射的方式来做映射，客户端通过域名调用服务就好了为啥要专门做服务发现。
Redis分布式锁手动实现
Jerrylau213的博客
04-26 910
Redis分布式锁手动实现
Pytorch 分布式训练（DP/DDP）
热门推荐
ytusdc的博客
12-23 3万+
1、分布式训练：模型并行和数据并行 分布式训练根据并行策略的不同，可以分为模型并行和数据并行。 模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。 数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。 模型并行不是这里的讨论重点 1.1、数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。 注意：多卡训练要考虑通信开销的，是个trade off的过程，不见得四块卡一定比两块卡快多少，可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的
VMware虚拟机随机硬件配置生成器v1.0 B版.rar
最新发布
01-03
免责声明：该资源仅供学习和研究传播，大家请在下载后24小时内删除，一切关于该资源商业行为和违法行为与博主无关。 请勿将该软件程序进行商业交易、转载、违法运营 等行为，该软件只为研究、学习所提供，该软件程序使用后发生的一切问题与本站和博主无关。 若本程序源码侵犯了您的权益，请及时联系我们予以删除！ 本程序仅供研究学习使用,切勿商用以及违法使用!!! 附： 根据2013年1月30日《计算机软件保护条例》新规定：第十七条 为了学习和研究软件内含的设计思想和原理，通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的，可以不经软件著作权人许可，不向其支付报酬。 鉴于此，希望大家按此说明学习以及研究程序软件! 切勿商用,切勿违法使用!!!否则后果自行承担! (http://www.gov.cn/zhengce/2020-12/26/content_5574414.htm) ********************************************************************************
单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法（Matlab代码实现）
01-03
单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在单向和双向V2G（Vehicle-to-Grid）环境下，分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法，并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域，重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下，如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景，如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法（如NSGA-II、粒子群算法）在电力系统中的实际应用，体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群：具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标：①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证；②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比；③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践，重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节，同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
Naoki326_RadonTransform_14244_1767245194484.zip
01-03
Naoki326_RadonTransform_14244_1767245194484.zip
matlab查看fig代码-Pore.py:毛Kong
01-03
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/ec23a3d01c4b Matlab中查看fig文件的原始代码引用来源为：Gostick J，Khan Z A，Tranter T G，Kok M D R，Agnaou M，Sadeghi M A以及Jervis R发表的《PoreSpy：用于多孔介质图像定量分析的Python工具包》。 该文献发表于开源软件杂志，时间为2019年。 PoreSpy是什么？ PoreSpy是一系列图像分析工具的集合，其设计目的是从多孔材料的3D图像中提取相关信息（这些图像通常通过X射线断层扫描技术获取）。 尽管存在许多提供通用图像分析功能的软件包（例如，在Python环境中可用的Skimage和Scipy.NDimage，以及ImageJ和MatLab的图像处理工具箱），但所有这些软件包在处理针对多孔介质的特定任务时，都需要用户构建复杂的脚本或宏。 PoreSpy的宗旨是为所有常见的多孔介质测量提供一套预先构建好的工具集。 PoreSpy在很大程度上依赖于两个常规的图像分析软件包，它们也被称为skimage。 前者包含了多种基础图像分析工具，如图像形态过滤器，而后者则提供了更为复杂但仍是常规功能，比如分水岭分割。 PoreSpy并不会重复任何这些常规功能，因此，为了能够最大化地利用PoreSpy，用户还必须安装并学习如何运用这些依赖的软件包。
电动车超级棒基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）
01-03
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开，利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车（如常规充电、快速充电、换电模式）在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为，结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素，分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响，并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用，进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响，旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群：具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响；②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化；③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台；④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程，并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势，加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
Conductor：基于Web Worker的分布式JavaScript计算
Conductor 充分利用这一点，在每一个接入的浏览器中启动一个或多个 Web Worker 来执行实际的映射任务，确保用户体验不受影响。同时，Web Worker 之间的隔离性也增强了系统的稳定性与安全性，防止恶意或错误的计算...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值