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分布式数据库总体设计有两个思路和方向，一个是基于共享存储的架构(share everything)，另一个是基于数据分片的架构(share nothing)。共享存储的架构特点是底层存储共用一份数据池子，上层数据库server层可以弹性扩展，典型的案例像DB2 pureScale，Oracle
文章目录 1、什么是限流？2、分布式限流有几种维度呢？3、分布式主流限流方案4、究其本质，限流算法底层4.1、令牌桶算法4.1.1、令牌生成4.1.2、令牌获取 4.2、漏桶算法4.2
分布式系统是什么系统的组件分布在网络互连的计算机节点上系统的组件之间使用、且只使用消息传递机制来协调工作中间件是什么可以是上层应用程序和底层服务之间的桥梁也可以是相同层级程序之间的沟通桥梁无论是什么桥梁，作用都是便于应用之间的交互往来分布式消息中间件是什么在分布式系统中，支持各个
的，算法其实就是一个策略，而在分布式环境常常需要我们设计一个策略来解决很多无法通过单纯的技术搞定的难题，学习这些算法可以提供我们一些思路。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
常用的备份策略有完全备份和增量备份，而增量备份有可细分为累计增量备份和差异增量备份。下面来分别讲述不同备份策略以及之间的区别。 完全备份 完全备份是指把所有需要备份的数据全部备份。当然，完全备份可以备份整块硬盘、整个分区或某个具体的目录。对于 Linux 操作系统来说，完全备份指的就是将根目录下的所有文件进行备份。
将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式（版本数据库内核版本为505.2及以下版本，内核版本与数据库发布版本对应关系。） GaussDB分布式（版本数据库内核版本为505.2及以下版
调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？
简介Ceph是一个可靠地、自动重均衡、自动恢复的分布式存储系统，根据场景划分可以将Ceph分为三大块，分别是对象存储、块设备存储和文件系统服务。Ceph项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于2004年发表），并随后贡献给开源社区。在经过了数年的发展之后，目前已得到
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 数据块 基本存储和读写单位，一般大小为
的，算法其实就是一个策略，而在分布式环境常常需要我们设计一个策略来解决很多无法通过单纯的技术搞定的难题，学习这些算法可以提供我们一些思路。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
使用mindspore 数据并行模式训练。报了下面的错误，麻烦帮忙看看怎么定位排查问题
如何选择Kafka实例存储容量阈值策略？ 支持以下两种策略： 生产受限策略 该策略场景下一旦磁盘使用达到容量阈值95%，会导致后续生产失败，但保留了当前磁盘中的数据，直至数据自然老化（Kafka原有的老化机制，数据默认保留3天）。该场景适用于对数据不能丢的业务场景，但是会导致生产业务失败。
注册个人分布式身份 功能介绍 注册个人分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串 最小长度：32
经过一段时间的分布式学习，自己在此过程中受益匪浅。几点感触总结如下： 1.在做较大或生疏系统的时候，一定先要将系统的架构图设计出来，架构图要力求做到尽可能的详尽（包括其用到的各种技术，数据传输方式等等）。做到这样才能在后期的系统开发中显得游刃有余。软件工程的开发思想其实还是很重要的，自己对这一点也颇有感触。
注册企业分布式身份 功能介绍 注册企业分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/firm-did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串 最小长度：32
的，算法其实就是一个策略，而在分布式环境常常需要我们设计一个策略来解决很多无法通过单纯的技术搞定的难题，学习这些算法可以提供我们一些思路。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
#### 2.1.4. AllReduce - Reduce 与 `Gather` 类似，`Reduce` 在每个进程上获取一个输入元素数组，并将输出元素数组返回给根进程。 
