分布式系统学习9：分布式锁

分布式系统学习9：分布式锁这是小卷对分布式系统架构学习的第12篇文章，今天学习面试中高频问题：分布式锁，为什么要做分布式锁，有哪些实现方式，各适用于什么场景等等问题1. 为什么要用分布式锁？ 基于分布式协调服务 ZooKeeper 实现分布式锁。基于分布式键值存储系统比如 Redis 、Etcd 实现分布式锁。 释放锁当持有锁的客户端完成任务后，它会主动删除自己创建的临时顺序节点由于Zookeeper的监听机制，下一个等待锁的客户端会收到通知，再次检查自己是否是当前序号最小的节点如果是，则获取锁并继续执行实际开发过程中 3.3 基于数据库的实现这里只简单说下基于MySQL数据库实现的分布式锁，实际开发中应该没人用MySQL做分布式锁吧基于悲观锁的方式在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。

11月9日python分布式爬虫

另外，如果需要继承，也可以定义为类方法，实例对象和类对象都可以调用 使用分布式必须要安装： pip install scrapy-redis 分布式： 分布式爬虫的难点在于多台机器之间怎么互相通信而防止爬取重复的 url才能爬取一个url,不能自动爬取的话首先看一下域名是否正确，如果实在不行的话就把redis数据库 清空一下(flushdb),可能是由于存储爬取过的url那个列表的上次运行缓存太多造成的 使用分布式需要使用 如果使用/来表示路径可以直接写绝对路径，如果使用\则需要在绝对路径的前面加r来表示不转义，以原字符解释, 路径的 最后一定要加/表示最后那个文件下： with open('G:/第四阶段/11月9日 as f:     f.write((item['aname']+','+item['atype'] + '\n'))     f.close() with open(r'G:\第四阶段\11月9日

Locust学习笔记9——分布式压测

那么就引出了分布式压测的概念，Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。 而Locust也支持分布式压测，类似Jmeter一样，当一台机器无法模拟所需的用户数量时候，可以通过多台Slave机器来实现，Master机器主负责分发任务和下达指令。 　　 分布式场景 　　Locust分布式场景有两种： 　　1.单台机器设置Master和Slave 　　2.多台机器时，一台调度机(Master)，其他机器设置执行机(Slave) 　　前提： 　　1、主机（ 多机分布式压测 　　前面已经说过，当一台电脑无法满足足够大的并发用户数量时，就需要多台机器来模拟请求。多机案例需要多台机器，以后有时间部署多台机器来演示，这里就讲方法。 　　 ，另外，对软件测试，自动化测试，测试开发及安全测试感兴趣的小伙伴，可以入群一起学习和讨论。

分布式系统模式9-Single Socket Channel

来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/

PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化

[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 1.2.1 分布式数据并行 最上面是分布式数据并行组件。 Distributed.py： 这是 DDP 的 Python 入口点。 LibTorch 使用 accessor 快速访问 Tensor，如果 tensor 在CPU上，使用 accessor，如果在 GPU上，使用 packed_accessor 访问，这部分在 "核心开发者全面解读 0xFF 参考 pytorch分布式系列3——分布式训练时，torch.utils.data.distributed.DistributedSampler做了什么？ pytorch分布式系列1——搞清torch.distributed.launch相关的环境变量 pytorch分布式系列2——DistributedDataParallel是如何做同步的？

精灵之息 开发日志（9）

其实制作精灵之息的过程一直让我有种在上个世纪给FC红白机开发游戏的感觉。 想做的东西非常庞大，但是实际上能做的东西十分有限。

9. 注解开发总结

9. CMDB前端开发(上)

CMDB前端开发(上) 大纲 登录页面 后台基本布局 登录页面 前端代码架构可以参考： https://blog.51cto.com/devwanghui/6193473 开发前预览页面 仪表盘占位页面开发

深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 0x00 本系列其他文章如下： [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 [源码解析] 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 (7) --- DistributedOptimizer [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x01 总体架构图 首先，我们还是要祭出架构图，这样大家可以按图索骥

Akka（9）： 分布式运算：Remoting-远程构建式

   上篇我们讨论了Akka-Remoting。我们说Akka-Remoting是一种点对点的通讯方式，能使两个不同JVM上Akka-ActorSystem上的两个Actor之间可以相互沟通。Akka

Play For Scala 开发指南 - 第9章 Json 开发

Play Json 简介 Play 内置了一套JSON库，以帮助开发者简化JSON操作。 Play JSON 库提供的基本类型如下： JsString JsNumber JsBoolean JsObject JsArray JsNull 在日程开发中，我们很少跟这些 Play 为开发者提供了 Format 宏，只需要一行代码便可以完成声明操作。 Json 请求与 Json 响应 Json是目前使用最为广泛的数据交换格式，利用 Play 的 Json 库，我们可以开发非常健壮的 RESTful 应用。 小结 随着NoSQL数据库和微服务的不断普及，JSON数据在Web开发中显得越来越重要。借助 MongoDB 等 BSON数据库，我们可以实现全栈式 Json 开发，大大简化了数据的处理流程。

.NET分布式Orleans - 9 - 贪吃蛇项目演示

，它具有许多优点和适用场景： 简化分布式系统开发：Orleans7提供了高层次的抽象，使得开发者可以更轻松地构建和管理分布式系统，无需处理底层的复杂性。 灵活的编程模型：Orleans7采用了基于Actor模型的编程范式，使得开发者可以使用面向对象的方式来构建分布式系统，简化了代码的编写和维护。 分布式状态管理：Orleans7提供了强大的分布式状态管理机制，可以轻松地在集群中共享和管理状态，避免了传统分布式系统中状态同步的复杂性。 生态系统丰富：Orleans7拥有一个活跃的社区和丰富的生态系统，提供了许多扩展和工具，可以帮助开发者更好地构建和管理分布式系统。 同时，对于开发者来说，如果需要简化分布式系统的开发和管理，并且希望能够以面向对象的方式来编写代码，那么Orleans7也是一个很好的选择。

自学鸿蒙应用开发（9）- TimePicker组件

如下面代码中21行~49行所示，在获取TimePicker组件后，一方面在button的动作响应中计算所选时刻和当前时刻的秒数差之后用小窗口表示出来；另一方面在用户操作TimePicker时将选择结果表示在TextFile组件上。

9.开发newapp的首页index

1.轮播图效果 1.在后端开发获取banner的api： 1.在后端项目NewCenter/apps/user_operations/views.py中开发获取片区banner图的视图： from django.shortcuts 3.公告列表功能开发 1.在后端，修改user_operations.models.py下的公告表为： 1.models.py： from django.db import models from users.models

MongoDB运维与开发(9)---readConcern

// MongoDB运维与开发(9)---readConcern // readConcern产生背景： MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用

jetty 9 嵌入式开发示例

jetty 9 嵌入应用程序后，小型的web应用直接打成一个单独的jar包，就可以直接运行，非常适合做Demo演示或云端集群部署。 org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool; 8 import org.eclipse.jetty.util.thread.ThreadPool; 9 yjmyzz.jetty.demo.server.JettyWebServer; 7 import yjmyzz.jetty.demo.util.FileUtil; 8 import yjmyzz.jetty.demo.util.JarUtils; 9 WEB_DIR, selfPath); 106 } 107 logger.info(selfPath); 108 } 109 } 我在github上开源了一个jetty9

“分布式” 开发规范治理​

从这个角度来看，只是讨论分布式系统，可能有一些单薄。但是呢，我们在写规范，针对的是系统吗？难道不是团队中的开发人员？所以，我们所想的治理的是分布式协作的规范性问题。 开发态。即结合开发过程中的工具（如 IDE、Git、CLI），将规范内置到开发流程中。典型的有 Git Hooks、IDE 插件等。 测试态。 分布式场景下的规范 现在，让我们回到先前我们定义的分布式场景，思考一下如何在这种场景下，构建规范工具化？ 当然了，它更多的是在测试态、开发态来解决问题。理想情况下，应该包含 IDE 插件，在开发时能提醒开发人员，系统架构有哪些问题。 指标模型：架构适应度函数 虽然，我们可以构建一个基于“分布式”场景的规范，但是从某种意义上来说，这些规范是一种约束。对于开发人员来说，我们需要一种更好的指导指标，而不是我们破坏了哪些规则。

第9章 Spring Boot开发者工具第9章 Spring Boot开发者工具

第9章 Spring Boot开发者工具 Spring Boot为Maven和Gradle提供构建工具插件。 plugin: 'war' 运行命令： gradle bootRun 9.3 Spring Boot热部署：spring-boot-devtools spring-boot-devtools 是一个为开发者服务的一个模块 base ClassLoader：用于加载不会改变的jar（eg.第三方依赖的jar） restart ClassLoader：用于加载我们正在开发的jar（eg.整个项目里我们自己编写的类）。 正是这样的实现机制，导致我们使用scala语言集成SpringBoot开发的时候，一起使用scala-maven-plugin插件跟spring-boot-devtools的时候会报错。 9.4 Spring Boot远程调试 有时会遇到一些问题：开发环境是正常的，而线上环境是有问题，而此时就需要远程调试来定位问题。 使用Spring Boot开发应用程序，支持远程调试。

Java学习笔记-微服务(9)-终-分布式事务Seata

Seata在微服务中，一定存在多个数据库，那么多个数据库间如何处理分布式事务？对于分布式事务问题，有哪些解决方案？一次业务操作需要跨多个数据源或系统进行远程调用时，就会产生分布式事务问题。 但关系型数据库提供的能力是基于单机事务的，一旦遇到分布式事务场景，就需要通过其他技术手段来解决事务问题。单体应用被拆分为微服务应用，原来的多个模块被拆分为多个应用，就有多个数据源。 Seata(incubating) 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 该操作跨域三个数据库，有两次远程调用，所以一定会存在分布式事务问题。 此时就出现了分布式事务问题，当用户下单时，金额和库存的扣减已生效，由于 Time Out 导致主业务应用未能收到正确返回，导致更新订单状态的操作未能正确执行。

AI框架：9大主流分布式深度学习框架简介

前言 转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章 https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models -5faa86199c1fmedium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models Megatron-LM Megatron 是由 NVIDIA 深度学习应用研究团队开发的大型 Transformer 语言模型，该模型用于研究大规模训练大型语言模型。 其主要特点是： 没有主节点的分布式训练：分布式哈希表允许连接分散网络中的计算机。 容错反向传播：即使某些节点没有响应或响应时间过长，前向和后向传递也会成功。 使用 OneFlow，很容易： 使用类似 PyTorch 的 API 编写模型 使用 Global View API 将模型缩放到 n 维并行/分布式执行 使用静态图编译器加速/部署模型。 9.