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hhdb数据库介绍(9-4)
计算节点有两类用户，一类是计算节点数据库用户，用于操作数据，执行SELECT，UPDATE，DELETE，INSERT等SQL语句。另一类是关系集群数据库可视化管理平台用户，用于管理配置信息。此章节将着重介绍计算节点用户相关内容。
44910编辑于 2025-03-10 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法
把现在的工作做好，才能幻想将来的事情，专注于眼前的事情，对于尚未发生的事情而陷入无休止的忧虑之中，对事情毫无帮助，反而为自己凭添了烦恼。
88320发布于 2020-02-26 - 来自专栏算法工程师的学习日志
C++代码编程的一个小插曲
方程组为：x^9-4*x^5-5*x^3-270000=0，范围为0~10； C++代码方式： #include <iostream> #include "math.h" #include <iomanip 0; } cout是我调试用的，便于实时看看结果 输出结果可以看到为4.02057 为了验证我的结果是否正确，我在用matlab自带的fsolve函数来求解一遍 >> x = fzero("x^9- 4*x^5-5*x^3-270000",2); >> x x = 4.0206 >> x^9-4*x^5-5*x^3-270000 ans = -5.8208e-11 和我的结果很接近 而且这个误差符合要求，但我把C++的计算结果4.02057带入方程组去计算，发现这个误差值为1.897，和预计的相差较大， >> x = 4.02057 x = 4.0206 >> x^9- endl; return 0; } 此时的x为：4.020566884828，在matlab中计算一下 >> x = 4.020566884828 x = 4.0206 >> x^9-
54320编辑于 2022-07-27 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题9-4 查找书籍
习题9-4 查找书籍 给定n本书的名称和定价，本题要求编写程序，查找并输出其中定价最高和最低的书的名称和定价。 输入格式: 输入第一行给出正整数n（<10），随后给出n本书的信息。
2.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏A周立SpringCloud
Config Server——使用Spring Cloud Bus自动刷新配置
Spring Cloud Bus提供了批量刷新配置的机制，它使用轻量级的消息代理（例如RabbitMQ、Kafka等）连接分布式系统的节点，这样就可以通过Spring Cloud Bus广播配置的变化或者其他的管理指令 图9-4 使用Spring Cloud Bus的架构图 如图9-4，我们将Config Server也加入到消息总线中，并使用Config Server的/bus/refresh端点来实现配置的刷新。
2.1K50发布于 2018-04-02 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
涨薪5K必学高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流
分布式计数器限流 分布式计算器限流是使用Redis存储限流关键字key的统计计数。 这里介绍两种限流的实现方案：Nginx Lua分布式计数器限流和RedisLua分布式计数器限流。 由于使用到Redis存储分布式访问计数，通过Nginx Lua编程完成全部功能，因此这里将这种类型的限流称为Nginx Lua分布式计数器限流。 存储访问计数的key的格式如下： count_rate_limit:ip:192.168.233.1 这里的192.168.233.1为笔者本地的测试IP，存储在Redis中针对此IP的限流计数结果如图9- 图9-4 存储在Redis中针对此IP的限流计数结果 在Nginx的access请求处理阶段，使用access_auth_nginx.lua脚本进行请求限流的配置代码如下： location = /access 由于既使用Redis存储分布式访问计数，又通过Redis执行限流计数器的Lua脚本，因此这里将这种类型的限流称为RedisLua分布式计数器限流。
61220编辑于 2022-10-28 - 来自专栏数据安全架构与治理
《数据安全架构设计与实战》勘误表
本着为读者负责的原则，现将勘误表发布出来： 2019年12月第1版第2次印刷勘误 P102（9.3节）图9-4第四个方框应为“乙方私钥解密” P149（12.4.4节）“HIDS需要针对以上口风险”应为 2019年10月第1版第1次印刷勘误 P98（9.1节）图9-1右下侧编号⑧应为编号⑤ P102（9.3节）图9-4第四个方框应为“乙方私钥解密” P126（11.3节）“访问使用临时随机口令”应为“访客使用临时随机口令
57320编辑于 2022-06-02 - 来自专栏Python小屋
微课|《Python编程基础与案例集锦（中学版）》第9章例题讲解（2）
例9-4 使用turtle绘制图形，响应鼠标左键、中键、右键的单击事件。
50020发布于 2020-05-08 - 来自专栏程序猿DD
分布式事务、分布式锁、分布式session
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
1.5K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
图9-3 为辅助虚拟机选择数据存储 （4）在”选择主机”对话框，为辅助虚拟机选择主机，如图9-4所示。辅助虚拟机、主机要运行在不同的主机上。 图9-4 为辅助虚拟机选择主机 （5）在”即将完成”对话框，显示辅助虚拟机详细信息，这包括辅助虚拟机所在主机、配置文件位置、硬盘位置等，如图9-5所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA 分布式 – 分布式介绍
什么是分布式系统？ 要理解分布式系统，主要需要明白一下2个方面： 1.分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。 分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已，而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 1.分布式处理，但只有一个总数据库，没有局部数据库 2.分层式处理，每一层都有自己的数据库 3.充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联系方式又可以有多种，如松散的联接 实现分布式主要的方式 分布式应用用到的技术： 网络通信，基于消息方式的系统间通信和基于远程调用的系统间通信。 缺点： 就是会增加技术的复杂度。 JAVA 分布式知识体系介绍 附上某 JAVA 分布式学习目录，帮助了解分布式都有哪些东西 第 1 章 分布式 Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于 Java
1.9K20编辑于 2022-08-10 - 来自专栏single云社区
【分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话
分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性？有哪些？ 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂，而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁？ Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁？ 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
1.6K21编辑于 2024-01-11 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式事务
分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的：两阶段提交和三阶段提交，需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的：TCC，基于业务层面实现 本地消息表：基于本地数据库+mq，维护本地状态（进行中），通过mq调用服务
45820编辑于 2023-10-30 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计 Streams：内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障，数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列
39810编辑于 2023-11-22 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法hash算法：根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂，数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等
45730编辑于 2023-11-21 - 来自专栏CodingToDie
分布式 | 分布式锁的实现
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现： Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
1.1K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
38310编辑于 2023-11-17 - 来自专栏服务端技术杂谈
分布式系统分布式事务
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本：出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到，数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。
1.2K81发布于 2018-04-16 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计Streams：内存版的kafka数据库实现分布式锁的问题及解决方案利用唯一约束键存储 直到获取锁不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查数据库单点故障，数据库高可用Redis分布式锁实现 ，计数）异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期认定加锁成功往期精彩系列推荐对线面试官系列分布式基础概念系列我正在参与
36510编辑于 2023-11-22 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
CAP权衡 在分布式系统中，CAP三者目前是无法同时满足的，所以我们要在不同的业务场景中做不同的权衡 CA 这个情况基本上是不会选择的，因为分布式系统下，网络分区是一个必然的选项。 ，实现分布式一致性。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案， 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务
90110编辑于 2022-06-28
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