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分布式事务与分布式锁的区别 1. 引言 随着互联网的快速发展,大规模分布式系统的需求也日益增长。在这样的系统中,分布式事务和分布式锁是两个非常重要的概念。本文将以中心化的分布式系统为基础,详细介绍分布式事务和分布式锁的概念、特点以及使用场景,并结合相应的代码示例进行演示。
分布式事务与分布式锁的区别 引言 随着互联网的快速发展,分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中,分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别,并提供相关的代码示例。 分布式事务 分布式事务是指跨多个数据库、服务或资源的事务操作。
Hadoop伪分布式集群的安装部署Hadoop伪分布式集群的安装部署首先可以为Linux虚拟机搭建起来的最初状态做一个快照,方便后期搭建分布式集群时多台Linux虚拟机的准备。一、如何为虚拟机做快照? 1、什么是快照?
目录 文章目录 目录 Ceph 简介 Ceph 的架构:分布式服务进程 Ceph Monitor(MON) Ceph Object Storage Device Daemon(OSD) Ceph Metadata Server(MDS)
分布式账本(Distributed ledger)是一种在网络成员之间共享、复制和同步的数据库。分布式账本记录网络参与者之间的交易,比如资产或数据的交换,因为共享、复制、同步,所以这种账本消除了调节不同账本的开支和时间。分布式分类技术是一个复制的共识,共享和同步数据在多出的分布。
这种架构的数据库严格意义上不能称之为分布式数据库。
Redis 分布式锁不能解决超时的问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
#### 2.1.3. ReduceScatter 提供group内的集合通信reducescatter功能。ReduceScatter是mindspore为实现通信算子的自动微分,为AllGather提供的反向算子。 ![](https://bbs-img.huaweicloud.com
至于锁的类型,单机环境用并发包的Lock类型就行,集群环境则使用分布式锁( redis的setnx) 集群环境的redis的代码如下所示: String get(String key) { String value = redis.get(key); if
RPC? RPC (remote Procedure Call) 远程过程调用 远程调用的难点:需要通过网络编程传递方法调用所需要的参数,序列化,底层传输方式等考量。 RPC目的:RPC的出现就是为了让调用远程方法像调用本地方法一样简单。 RPC的原理 客户端client 以本地方法调用远程服务
层内模型并行,将每层的参数进行切分,从而实现计算任务分布式进行。MindSpore便是层内模型并行架构。模型并行难度一般更高,主要体现在三个方面:内存上限,通信代价,张量排布。
在计算机科学中,一致性模型(Consistency model)被用于分布式共享内存系统(DSM, distributed shared memory systems)或分布式数据存储(比如:文件系统,数据库,乐观复制系统或者网页缓存)这两大类分布式系统当中。
是否支持两套集群间的分布式事务?举例说明:begin;delete from a; a是本集群表delete from b;b是另外一个集群的表,通过dblink或者其他方式连接在此处提交和回滚,是否能够将两条删除全部提交或者回滚?
分布式消息服务 DMS
华为云分布式云基础设施全景图 编辑 华为云分布式云基础设施通过四大创新,让云延伸到业务所需位置: 1) 一朵分布式云,实现全场景覆盖:云基础设施从中心延伸至边缘,覆盖业务全场景,并通过华为云瑶光分布式云操作系统实现全域调度,真正做到“一朵分布式云
NWR 算法 分布式一致性的实现方式主动复制被动复制同步复制异步复制 分布式一致性难题 在分布式系统中要解决的一个重要问题就是数据的复制。
技术背景目前各类分布式数据库厂商都有提供存储倾斜的检测工具,常用方法主要有计算表的COUNT,计算表的SIZE和通过统计信息计算这三种,下面以在GaussDB(DWS)分布式数据库产品为例,分别介绍这三种方式的优劣: 方法一:通过表的COUNT计算倾斜方案:例如使用table_skewness
问题现象:分布式消息服务kafka队列信息最多保存多久 解决办法:普通队列的消息保存至少72小时,超过72小时的消息将会被删除。Kafka队列的消息保存时间在创建队列时可以设置,可设置范围为1~72小时。
分布式环境中大多数服务是允许部分失败,也允许数据不一致,但有些最基础的服务是需要高可靠性,高一致性的,这些服务是其他分布式服务运转的基础,比如naming service、分布式lock等,这些分布式的基础服务有以下要求: 高可用性
Hadoop 架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构 分布式文件系统HDFS 基本概念 Block