《分布式锁》专题

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封

单文档原子性可满足大多数业务需求 在 MongoDB 中，对单个文档的操作是原子操作。 由于 MongoDB 文档数据模型，一个文档中通过嵌入式的文档和数组来表示传统关系数据库模型中的一对一、一对多关系，而不是通过文档之间的复杂关系来描述业务需求中的一对一、一对多关系。 所以单文档原子性可以满足实际生产中大多数关于事务的需求。 对于需要对多个文档（在单个或多个集合中）进行原子读写的情况，Mongo

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

主要内容：1.UUID,2.数据库自增Id,3.基于数据库集群模式,4.基于数据库的号段模式,5.Redis,6.Snowflake,7.百度（uid-generator）,8.Leaf,9.TinyId生成方式: 1.UUID 2.数据库自增ID 3.数据库多主模式 4.号段模式 5.Redis 6.雪花算法（SnowFlake） 7.滴滴出品（TinyID） 8.百度 （Uidgenerator） 9.美团（Leaf） 1.UUID UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 c2b8c2b

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

我正在使用ehcache（2.10.1）和terracotta（开源4.3.1）实现分布式缓存。我在单台机器上尝试了两个JVM实例和一个terracotta服务器，代码按预期工作，没有错误。 现在，我尝试运行相同的terracotta服务器，但在虚拟机上使用客户端。在虚拟机上运行客户端时，会收到以下消息和错误： 使用的 tc-config.xml 文件： 使用的 ehcache.xml 文件： 在

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