SD2.0大会的一些随想

作者参加了SD2.0大会并分享了心得。在会上,他进行了关于多核分布式计算的演讲,并与听众深入交流。此外,他还讨论了无锁编程等主题。
 
SD2.0大会的一些随想
 
29号一早就赶到了九华山庄,优快云的潘微微很热情地帮我安排好了住宿,然后就是去主会场听演讲,我到会场的时候已经比较晚了,好像是google的演讲快要讲完了,接着就是陈榕的演讲,谈到了关于技术与需求方面的问题,很是有些感想。再后面听了一下Andrei IntelJames Reinder的演讲,从课堂的互动可以看出,来听讲的人的素质都是非常高的(后来在我自己的课讲完后,就碰到Yahoo的技术经理唐庚先生邀我和他们公司的人一起合影,我才明白来参会的人很多都是各个知名公司的技术Leader)。
 
第二天下午的第一堂课就是我自己的课,由于我自己很多年没有讲过课,最近一两年都呆在家里写书。第一次到在这么重要的大会上来演讲,我当时是很担心自己能不能讲好的,一个人呆在家里,没有办法找人预先演讲一遍,幸好在演讲前两天找到网易的赖勇浩先生帮我先看了一下ppt文件,提出了很多有益的建议,在此表示感谢。由于课程时间安排在下午100钟开始,刚吃完午饭,正是人困马乏的时候;所以在演讲前就问了大家第一个问题,“中国在那个时期是远远领先于世界的”,想通过这类问题来提起大家的注意力,不过大家的回答出乎我的意料之外,第1个回答是唐朝还合乎情理,答汉朝也还说得过去,后面陆续答宋朝、明朝、清朝就让我不明白了,直到第6个人才回答出正确答案“春秋战国”。然后把这个问题和多核分布式计算结合起来,进入正式的演讲内容。
 
在演讲的过程中,许多人都提出了很多很好的问题,看来大家对多核计算都很关心,这让我感到很欣慰,通过大家的问题也让我学到不少东西。尤其是讲演完后,提问题的人让我应不暇接,由于时间关系,无法一一和大家一起交流所有的问题,最后还有几个人和我一起到教室外交流了几个问题。可能还有些人有问题没有提出来,欢迎把问题发到我的博客上大家一起交流。
 
自己的课讲完后,接着就去听其他讲师的演讲了,很遗憾的是我感兴趣的两个课被排在了同一时间,一个是Andrei的无锁编程,另一个是温昱的软件架构,最后只好选择去听目前自己关系最密切的无锁编程。
 
关于这次大会还有一点需要说明一下,今天我看见有人在优快云的一篇报道文章里发评论说我不懂多核,还说我不懂装懂。
 
当然说我不懂多核我是认可的,由于多核发展的时间并不是很长,内容比较新,我确实对多核里有很多东西不懂。但是我没有明白为什么说我不懂装懂。
比如在讲课过程中,云风提的那些Intelfence指令我就不懂,但我并没有说我懂啊,我记得我说了我对Intel的硬件没有研究。
 
说到云风提的这个问题,我不得不做出一些说明,当时由于站在讲台上,我当时没有看清楚提问的人是云风,所以云风第一句话说Intel有性能更好的方案时,我的第一反应是有人要给Intel做广告,所以我当时情绪可能有点激动,因为我是不希望有人在我的课上做广告的。直到最后问题与交流阶段,我走下去和大家一起交流问题时,当我问云风还有没有问题要问题时,这时才看清楚是云风,才明白自己误解了云风提问题的用意,不过由于当时问问题的人太多,没有时间做出解释,在这里对云风说声抱歉!
 
谈到fence指令的问题,有必要再做一些技术上的探讨,我当时问了一下云风是不是指InterlockecIncrementAcquire( )一类的操作,我的印象中云风说的是ffencelfence操作,由于我对Intel硬件不了解,我当时是猜测InterlockedIncrementAcquire()InterlockedIncrementRelease()可能是使用了云风说的fence指令来实现的。由于我自己的双核机器硬件不支持InterlockedIncrementAcquire()这类操作,对它的性能和具体实现并不了解,所以演讲胶片里使用了InterlockedIncrement(),没有使用更高效的InterlockedIncrementAcquire()。如果有谁了解这方面情况的,欢迎把这个问题做一下透彻的讲解,贴出来共享给大家。
 


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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