《阿里云分布式块存储》专题

问题内容： 您将使用哪种分布式锁定服务？ 要求是： 可以从不同的进程/机器看到的互斥（锁定） 锁定…释放语义 超时后自动释放锁-如果锁持有人死亡，它将在X秒后自动释放 Java实现 很高兴拥有：.Net实现 如果免费：死锁检测/缓解 易于部署，请参阅下面的注释。 我对诸如“可以通过数据库完成”或“可以通过JavaSpaces完成”之类的答案不感兴趣-我知道。我对现成的，现成的，经过验证的实现感兴趣

本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念，例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业，并在

互联网时代的信息爆炸是很多人倍感头痛的问题，应接不暇的新闻、信息、视频，无孔不入地侵占着我们的碎片时间。但另一方面，在我们真正需要数据的时候，却感觉数据并不是那么容易获取的。比如我们想要分析现在人在讨论些什么，关心些什么。甚至有时候，可能我们只是暂时没有时间去一一阅览心仪的小说，但又想能用技术手段把它们存在自己的资料库里。哪怕是几个月或一年后再来回顾。再或者我们想要把互联网上这些稍纵即逝的有用信息

在介绍GraphX之前，我们需要先了解分布式图计算框架。简言之，分布式图框架就是将大型图的各种操作封装成接口，让分布式存储、并行计算等复杂问题对上层透明，从而使工程师将焦点放在图相关的模型设计和使用上，而不用关心底层的实现细节。 分布式图框架的实现需要考虑两个问题，第一是怎样切分图以更好的计算和保存；第二是采用什么图计算模型。下面分别介绍这两个问题。 1 图切分方式 图的切分总体上说有点切分和边切

两阶段提交协议 通常在复杂场景下是不推荐使用的，除非是非常简单的场景，非常容易提供回滚，而且依赖的服务也非常少的情况。 这种实现方式会造成代码量庞大，耦合性高。而且非常有局限性，因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的，如果串行的服务很多，回滚的成本实在太高。 本地消息表 这种实现方式的思路，其实是源于ebay，后来通过支付宝等公司的布道，在业内广泛使用。其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一

链接 Web API Controllers 动态WebApi层 集成OData 集成Swagger UI ASPNET Core 集成OData

分布式事务基于 JTA/XA 规范实现 1。 两阶段提交： 1. 本功能暂未实现 ↩

集群聚合模块。聚合某集群下的所有机器的某个指标的值，提供一种集群视角的监控体验。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前，需要将安装包解压到服务的部署目录下。 # 修改配置, 配置项含义见下文 mv cfg.example.json cfg.json vim cfg.json # 启动服务 ./open-falcon start aggregator # 检查lo

nodata用于检测监控数据的上报异常。nodata和实时报警judge模块协同工作，过程为: 配置了nodata的采集项超时未上报数据，nodata生成一条默认的模拟数据；用户配置相应的报警策略，收到mock数据就产生报警。采集项上报异常检测，作为judge模块的一个必要补充，能够使judge的实时报警功能更加可靠、完善。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前

如果您没有遇到机房分区问题，请直接忽略此组件。 如果您已经遇到机房分区问题、并急需解决机房分区时监控数据回传的问题，请使用该组件。更多的资料在这里。

task是监控系统一个必要的辅助模块。定时任务，实现了如下几个功能： index更新。包括图表索引的全量更新 和 垃圾索引清理。 falcon服务组件的自身状态数据采集。定时任务了采集了transfer、graph、task这三个服务的内部状态数据。 falcon自检控任务。 源码编译 # update common lib cd $GOPATH/src/github.com/open-falco

alarm模块是处理报警event的，judge产生的报警event写入redis，alarm从redis读取处理，并进行不同渠道的发送。 设计初衷 报警event的处理逻辑并非仅仅是发邮件、发短信这么简单。为了能够自动化对event做处理，alarm需要支持在产生event的时候回调用户提供的接口；有的时候报警短信、邮件太多，对于优先级比较低的报警，希望做报警合并，这些逻辑都是在alarm中做的

Judge用于告警判断，agent将数据push给Transfer，Transfer不但会转发给Graph组件来绘图，还会转发给Judge用于判断是否触发告警。 设计初衷 因为监控系统数据量比较大，一台机器显然是搞不定的，所以必须要有个数据分片方案。Transfer通过一致性哈希来分片，每个Judge就只需要处理一小部分数据就可以了。所以判断告警的功能不能放在直接的数据接收端：Transfer，而

环境准备 请参考环境准备 创建工作目录 export HOME=/home/work export WORKSPACE=$HOME/open-falcon mkdir -p $WORKSPACE cd $WORKSPACE 克隆前端组件代码 cd $WORKSPACE git clone https://github.com/open-falcon/dashboard.git 安装依赖包 yum

api组件，提供统一的restAPI操作接口。比如：api组件接收查询请求，根据一致性哈希算法去相应的graph实例查询不同metric的数据，然后汇总拿到的数据，最后统一返回给用户。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前，需要将安装包解压到服务的部署目录下。 # 修改配置, 配置项含义见下文, 注意graph集群的配置 mv cfg.example.json