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这种架构的数据库严格意义上不能称之为分布式数据库。
总结 ACID是数据库事务完整性的理论，CAP是分布式系统设计理论，BASE是CAP理论中AP方案的延伸。
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
CPU 的分布式训练支持。。
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。
------分布式。
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？
分布式调测适配及代码示例：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。分布式训练完整代码示例：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
面试官通常会通过一个实际的系统设计题来展开提问，以考察候选人对分布式基础理论的理解、对各种数据一致性模型的掌握，以及对分布式下事务实现的原理、机制和各种实现手段的熟悉程度。
缓存在分布式场景下的应用，比单机情况下更加复杂，除了常见的缓存雪崩、缓存穿透的预防，还要额外考虑缓存数据一致性，缓存节点的负载均衡，缓存的监控和优化等。
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。
1 一个简单分布式算法 物联网通常具有网络不稳定，速率低，分散较广的特点。 没有毫无用处的算法，那是没有遇到合适的场景。 1.1 需要解决的问题： 1，高速网络 与 延迟缓慢的网络， 需要 确保所有进程 使用相同的频率 与高速网络通信。
8张Ascend卡，并行模式是自动并行。任务启动失败，查看日志发现是InsertEventCommonDependHcom] Hcom node:Default/network-TrainOneStepCell/network-_VirtualDatasetCell/_backbone-WithLossCell
sharding引发的新问题当前主流分布式OLTP系统均采用share-nothing架构，各个shard之间资源独立，通过增减shard数量，集群容量、并发、性能弹性变化；在解决三大传统挑战的同时，引发了一系列新的分布式问题：分布式sql：与单机SQL兼容性支持的分片模式分布式事务
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许被一个程序占有，使用完调用 del 释放锁。
GaussDB技术解读——分布式优化器 分布式数据库场景下表分布在各个节点上，数据的本地性Data Locality是分布式优化器中生成执行计划时重点考虑的因素，基于Share Nothing的分布式数据库中有一个很关键概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的
本帖最后由 云彩飞扬 于 2018-3-15 17:56 编辑 <br /> <p>分布式消息服务（Distributed Message Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。
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