《阿里云分布式块存储》专题

我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？ 我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢

一般来说，这似乎是有效的，因为当我在第二个服务中发送命令时，它会被接收并更新状态。由于我可以使用EventSourcingHandler还可以使用在另一个服务中创建的事件来操作它的状态，所以我从第一个服务聚合应用的源中获取状态信息。 我担心快照机制会对我不利，但显然它足够聪明，只要我确保聚合的“类型”名称不相同，就可以单独存储快照。 到目前为止，一切都很好，唯一让我感觉到的是，第二个聚合没有（需要

我最近在研究分布式计算，很想看看Memcached是如何工作的。维基上说： 谢谢！

同传统的集中式版本控制系统（CVCS）不同，Git 的分布式特性使得开发者间的协作变得更加灵活多样。 在集中式系统中，每个开发者就像是连接在集线器上的节点，彼此的工作方式大体相像。 而在 Git 中，每个开发者同时扮演着节点和集线器的角色——也就是说，每个开发者既可以将自己的代码贡献到其他的仓库中，同时也能维护自己的公开仓库，让其他人可以在其基础上工作并贡献代码。 由此，Git 的分布式协作可以为

Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。 scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。 17.1 准备 既然这么好能实现分布式爬取，那都需要准备什么呢

每台机器都要部署falcon-agent，如果公司机器量比较少，用pssh、ansible、fabric之类的工具手工安装问题也不大。但是公司机器量多了之后，手工安装、升级、回滚falcon-agent将成为噩梦。 个人开发了agent-updater这个工具，用于管理falcon-agent，agent-updater也有一个agent：ops-updater，可以看做是一个超级agent，用于

心跳服务器，公司所有agent都会连到HBS，每分钟发一次心跳请求。 设计初衷 Portal的数据库中有一个host表，维护了公司所有机器的信息，比如hostname、ip等等。这个表中的数据通常是从公司CMDB中同步过来的。但是有些规模小一些的公司是没有CMDB的，那此时就需要手工往host表中录入数据，这很麻烦。于是我们赋予了HBS第一个功能：agent发送心跳信息给HBS的时候，会把host

背景 在很多互联网产品应用中，有些场景需要加锁处理，比如：秒杀，全局递增ID，楼层生成等等。大部分的解决方案是基于DB实现的，Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便实现分布式锁机制。 一、使用分布式锁要满足的几个条件： 系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以

雪花算法 类型：SNOWFLAKE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 默认值 worker-id (?) long 工作机器唯一标识 0 max-vibration-offset (?) int 最大抖动上限值，范围[0, 4096)。注：若使用此算法生成值作分片值，建议配置此属性。此算法在不同毫秒内所生成的 key 取模 2^n (2^n一般为分库或分表数) 之后结果总为 0 或 1。为防

分布式负载测试 该教程描述如何在Kubernetes中进行分布式负载均衡测试，包括一个web应用、docker镜像和Kubernetes controllers/services。关于分布式负载测试的更多资料请查看Distributed Load Testing Using Kubernetes 。 准备 不需要GCE及其他组件，你只需要有一个kubernetes集群即可。 如果你还没有kuber

分布式程序是那些旨在在计算机网络上运行并且只能通过消息传递协调其活动的程序。 我们可能想要编写分布式应用程序的原因有很多。 这里是其中的一些。 Performance - 我们可以通过安排程序的不同部分在不同的机器上并行运行来使程序更快。 Reliability - 我们可以通过将系统结构化以在多台机器上运行来制造容错系统。 如果一台机器出现故障，我们可以继续使用另一台机器 Scalability

随着服务的数量和复杂性的增加，跨数据中心的统一的可观察性变得越来越重要。Linkerd 的跟踪和度量工具旨在汇总，为所有服务的健康提供广泛而细致的洞察。Linkerd 作为服务网格的角色使其成为可观察性信息的理想数据源，特别是在多语言环境中。 当请求通过多个服务时，使用传统的调试技术来识别性能瓶颈变得越来越困难。分布式跟踪提供通过多个服务的请求的整体视图，允许立即识别延迟问题。 使用 linker

你现在能自如地使用 Git 为项目做出贡献、维护自己的项目或采纳其他用户的贡献了。 恭喜你成为了一个高效的 Git 开发者！ 下一章中，你将会学到如何使用规模最大最流行的 Git 托管服务，GitHub。

4.7 ROS分布式通信 ROS是一个分布式计算环境。一个运行中的ROS系统可以包含分布在多台计算机上多个节点。根据系统的配置方式，任何节点可能随时需要与任何其他节点进行通信。 因此，ROS对网络配置有某些要求： 所有端口上的所有机器之间必须有完整的双向连接。 每台计算机必须通过所有其他计算机都可以解析的名称来公告自己。 实现 1.准备 先要保证不同计算机处于同一网络中，最好分别设置固定IP，如果

译者：univeryinli 后端 torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。 后端 gloo mpi nccl 设备 CPU GPU CPU GPU CPU GPU --- --- --- --- --- --- --- 发送 ✓ ✘ ✓ ? ✘ ✘ 接收 ✓