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6 种分布式ID
今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。 为什么用分布式主键ID 在传统的单库单表结构时，通常可以使用自增主键来保证数据的唯一性。 为了解决这一问题，我们需要引入专门的分布式 ID 生成器来生成全局唯一的ID，并将其作为每条记录的主键，以确保全局唯一性。 ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。 关于分布式 ID 生成器，我曾经撰写过一篇 一口气说出 9种 分布式ID生成方式，详细介绍了多种生成器的优缺点，大家可以作为参考。
1.1K10编辑于 2024-04-19 - 来自专栏菩提树下的杨过
ZooKeeper 笔记(6) 分布式锁
目前分布式锁，比较成熟、主流的方案有基于redis及基于zookeeper的二种方案。 大体来讲，基于redis的分布式锁核心指令为SETNX，即如果目标key存在，写入缓存失败返回0，反之如果目标key不存在，写入缓存成功返回1，通过区分这二个不同的返回值，可以认为SETNX成功即为获得了锁 redis分布式锁，看上去很简单，但其实要考虑周全，并不容易，网上有一篇文章讨论得很详细：http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947/，有兴趣的可以阅读一下 而基于zk的分布式锁，在锁的释放问题上处理起来要容易一些，其大体思路是利用zk的“临时顺序”节点，需要获取锁时，在某个约定节点下注册一个临时顺序节点，然后将所有临时节点按小从到大排序，如果自己注册的临时节点正好是最小的 关于zk的分布式锁，网上也有一篇文章写得不错，见http://blog.csdn.net/desilting/article/details/41280869 个人感觉：zk做分布式锁机制更完善，但zk
79380发布于 2018-01-18 - 来自专栏look Java
6 zookeeper实现分布式锁
zookeeper实现分布式锁 仓库地址：https://gitee.com/J_look/ssm-zookeeper/blob/master/README.md 锁：我们在多线程中接触过，作用就是让当前的资源不会被其他线程访问 实现分布式锁大致流程 整体思路 所有请求进来，在/lock下创建 临时顺序节点 ，放心，zookeeper会帮你编号排序 判断自己是不是/lock下最小的节点 是，获得锁（创建节点 -- 目前apache只提供了tomcat6和tomcat7两个插件 --> <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId> -- 6.开启事务 --> <tx:annotation-driven/> </beans> web.xml 注意哦 ：仔细查看上面的项目结构 创建相应的文件夹 这里也会出现爆红，后面会自己消失 -- 网友投票最牛逼版本 --> </dependency> 在控制层中加入分布式锁的逻辑代码 添加了集群的ip /** * @author : look-word * 2022-07-17 10:
49910编辑于 2023-12-07 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下)
[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 上文我们介绍了引擎如何获得后向计算图的依赖，本文我们就接着看看引擎如何依据这些依赖进行后向传播。 ] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store [源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 然后将在第6点接受到的send方法插入队列，以便在该worker的本地 autograd 引擎上执行。 8）然后将在第6点接受到的send方法插入队列，以便在该worker的本地 autograd 引擎上执行。 autograd 全部分析完毕，前面说过，分布式处理有四大金刚，我们简介了 RPC，RRef，分析了分布式引擎，从下一篇开始，我们开始分析剩下的分布式优化器，此系列可能包括4~6篇。
1.2K30编辑于 2021-12-08 - 来自专栏程序员奇点
分布式锁的6个层次
分布式锁的原则 互斥性， 一次只能有一个客户端获得锁， 不死锁，客户端如果获得锁之后，出现异常，能自动解锁，资源不会被死锁。 get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end // 在公司的redis-v6包已经支持 = nil { return errCode } // doSomeThing } // 注意，以下代码还不能用cas优化，因为公司的redis-v6还不支持oldvalue 如果丢失的数据跟分布式锁有关，则会导致锁的机制出现问题，从而引起业务异常。针对这个问题介绍两种解法： 使用红锁（RedLock）红锁是Redis作者提出的一致性解决方案。 如果用红锁来实现分布式锁，那么丢锁的概率是(k%)^N。鉴于Redis极高的稳定性，此时的概率已经完全能满足产品的需求。 红锁的问题在于： 加锁和解锁的延迟较大。
50210编辑于 2024-01-22 - 来自专栏chester技术分享
.NET分布式Orleans - 6 - 事件溯源
使用场景 在Orleans7中，事件溯源主要应用在以下几个场景： 分布式系统状态同步：在分布式系统中，各个节点之间的状态同步是一个重要问题。 总的来说，事件溯源是一种强大而灵活的设计模式，它在Orleans7中的应用为分布式系统带来了诸多优势。对于软件开发者来说，理解和掌握事件溯源机制，将有助于构建更加健壮、可靠和可扩展的分布式系统。
65410编辑于 2024-03-29 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构6：链路追踪
这是小卷对分布式系统架构学习的第6篇文章，关于链路追踪，之前写过traceId的相关内容：https://juejin.cn/post/7135611432808218661，不过之前写的太浅了，且不成系统 ，只是简单的理解，今天来捋一下链路追踪的理论1.为什么需要链路追踪在复杂的分布式系统中，系统通常由多个独立的服务组成，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。 如果需要依赖开发者配合才能使追踪系统生效，这样是无法满足追踪系统“无所不在的部署”这个需求可扩展性：支持分布式部署，具备良好的扩展性，能支持的组件越多越好，至少在接下来几年内能处理服务和集群的规模数据的快速分析 6.链路追踪协议链路追踪协议的发展历史，2016 年 11 月，CNCF 技术委员会接受了 OpenTracing 作为基金会的第三个项目。 6.1 OpenTracing概述：OpenTracing是一个开放的API规范，旨在通过提供一套统一的接口，帮助开发人员能够在其应用中实现分布式追踪和一般的规范标准不同，Opentracing 不是传输协议
65210编辑于 2025-01-01 - 来自专栏罗西的思考
TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1. Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。 Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境 (1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析 ] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session 1.
1K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏开源部署
CentOS 6搭建SkyWalking 做分布式跟踪
Apache Skywalking(Incubator)简介 当企业应用进入分布式微服务时代，应用服务依赖会越来越多，skywalking可以很好的解决服务调用链路追踪的问题，而且基于Java探针技术， Apache Skywalking(Incubator) 专门为微服务架构和云原生架构系统而设计并且支持分布式链路追踪的APM系统，即应用性能监控系统，为微服务架构和云原生架构系统设计。 它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。 依赖第三方组件 JDK8+ Mysql5.6 (不推荐) ElasticSearch: 6.x 环境配置 skywalking-collector服务：192.168.1.100 skywalking-web 5.noarch.rpm sudo yum -y localinstall mysql-community-release-el6-*.noarch.rpm yum install mysql-server
99320编辑于 2022-07-27 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析：dtm分布式事务（6）
在分析完saga模式golang源码分析：dtm分布式事务（5），其它模式就是类似的。
64710编辑于 2023-03-01 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控容错
[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 1.1 Node集群角度 弹性训练系列文章如下： [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(5)---Rendezvous | | | | | | | | | 6 0xFF 参考 云原生的弹性 AI 训练系列之二：PyTorch 1.9.0 弹性分布式训练的设计与实现 PyTorch Elastic源码阅读
1.6K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏青青天空树
springCloud学习6(Spring Cloud Sleuth 分布式跟踪)
尾声 微服务的分布式跟踪是一个很复杂的过程，上面所说的仅仅只是实现了给日志输入打上标记，让微服务调用能够串在一起。之后还有一个很重要的过程是日志收集和分析。
67840发布于 2019-06-22 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch分布式(6) -------- DistributedDataParallel -- 初始化&store
[源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store 目录 [源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel ) [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 [源码解析] PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 0x01 Store : 可以认为是分布式键值存储，利用这个存储就可以在组中的进程之间共享信息以及初始化分布式包 （通过显式创建存储来作为init_method的替代）。 该方法会初始化默认分布式进程组和分布式包。 Store 是分布式包（distributed package）所提供的分布式键值存储，所有的 workers 都会访问这个存储以共享信息以及初始化分布式包 。
1.8K21发布于 2021-11-22 - 来自专栏终码一生
分布式事务的 6 种解决方案
1介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。 理论上来讲，分布式系统下，涉及多个服务调用的代码都存在这样的情况，在长期运行中，调用失败的情况一定会出现。这也是分布式系统设计的难点之一。 TCC 在业务上解决了分布式系统下，跨多个服务、跨多个数据库的数据一致性问题。但 TCC 方式依然存在一些问题，实际使用中需要注意，包括上面章节提到的调用失败的情况。 6MQ 事务 有些 MQ 的实现支持事务，比如 RocketMQ 。MQ 的事务可以看作独立消息服务的一种具体实现，逻辑完全一致。 7总结 从分布式系统实践中来看，要保障数据一致性的场景，必然要引入额外的机制处理。
60110编辑于 2022-04-14 - 来自专栏微信公众号【Java技术江湖】
分布式系统理论基础6：Raft、Zab
，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解分布式理论中的基本概念，常见算法、以及一些较为复杂的分布式原理，同时也需要进一步了解zookeeper的实现，以及CAP、一致性原理等一些常见的分布式理论基础 ，以便让你更完整地了解分布式理论的基础，为后续学习分布式技术内容做好准备。 Zab Zab[5][6]的全称是Zookeeper atomic broadcast protocol，是Zookeeper内部用到的一致性协议。 小结 以上介绍分布式一致性协议Raft、Zab的核心思想，分析Raft、Zab与Paxos的异同。 High-performance broadcast for primary-backup systems, FlavioP.Junqueira,BenjaminC.Reed,andMarcoSerafini, 2011 [6]
82520发布于 2019-12-03 - 来自专栏s09g的技术博客
零基础入门分布式系统 6. Consensus
这一结论被称为FLP不可能原理（FLP result），它是分布式计算最重要的定理之一，以其三位作者Fischer、Lynch和Paterson的名字命名[Fischer et al.，1985]。
1.1K30编辑于 2022-07-06 - 来自专栏自动化测试实战
locust入门 -6 无图模式和分布式执行
control user count and run time ” 以下内容为一个命令行命令，为了方便查看，我做了换行处理 locust -f 被执行文件名.py --headless -u 6 表示用户数 -t: 表示执行时间 -r: 表示每秒增加用户数(Spawn rate) -H: 即--host --csv: 保存执行数据到csv文件 执行以后就可以看到项目文件夹中得到4个csv文件： 分布式执行 分布式模式下执行分两种情况 你的主机/Master和从属/worker在一台机器上 你的主机和从属在不同的机器上 主机master和从属worker在同一台机器上 先启动主机命令 locust -f
1K10编辑于 2022-04-12 - 来自专栏Java技术栈
我们公司用了6 年的分布式锁，很是厉害！
在单体应用时代，我们使用jvm提供的锁就可以很好的工作，但是到了分布式应用时代，jvm提供的锁就行不通了，那么势必要借助一些跨jvm的临界资源来支持锁的相关语义，比如redis，zookeeper等。 步入正题 我今天就来分享下我司基于redis来实现的分布式锁，2013年投入使用，也算是久经沙场。 A1：我们的分布式锁开发的时候SET命令还不支持NX、PX，所以才想出这种办法来实现key过期，NX、PX在2.6.12以后开始支持； Q2：已经判断了当前key对应的时间戳已经过期了，为什么还要使用getset 关注Java技术栈微信公众号，在后台回复关键字：分布式，可以获取一份栈长整理的分布式系列最新干货。
51530发布于 2019-08-13 - 来自专栏s09g的技术博客
用于松散耦合分布式系统的Chubby锁服务 (6)
Chubby的客户端是单独的进程，所以Chubby必须处理比人们想象中更多的客户端；我们已经看到有90,000个客户端直接与Chubby的主服务器通信，远远超过了所涉及的机器数量。因为每个单元只有一个主服务器，而且它的机器和客户端的机器是一样的，客户端可以以很大的幅度压倒主服务器。因此，最有效的扩展技术是将与主服务器的通信次数减少一个较大的系数。假设主服务器没有严重的性能缺陷，主服务器的请求处理的微小改进也没有什么效果。我们使用了几种方法：
51540编辑于 2022-07-06 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 0x00 摘要 0x01 引子 ExecuteAllreduce 5.3.4 allreduce_ops 5.3.5 MPIAllreduce 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00 摘要 Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架 前面几篇链接如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x01 引子 在前文我们看到，当训练时，Execution Thread 会通过一系列操作，把 Tensor & Operation
2.2K20发布于 2021-06-29
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