Nginx是一块轻量级的Web服务器/反向代理服务器,目前在github上Star 13.3k Fork 4.9k Watch 951,整体关注度也非常高,最近一次更新是2020年12月5日,最新的版本为release-1.19.6。
接上一篇文章(关于分布式系统数据一致性的那些事),继续更新一些关于分布式系统数据一致性方面的知识。
image.png 现代商业的典型模式为,交易方通过协商和执行合约,完成交易过程。区块链擅长的正是如何管理合约,确保合约的顺利执行。 根据类别和应用场景不同,区块链所体现的特点和价值也不同。 从技术特点上,区块链一般被认为具有: 分布式容错性:网络极其鲁棒,容错 1/3 左右节点的异常状态。 不可篡改性:一致提交后的数据会一直存在,不可被销毁或修改。 隐私保护性:密码学保证了未经授权者能访问到数据,但无法解析。 随之带来的业务特性将可能包括: 可信任性:区块链技术可以提供天然可信的分布式账本平台,不需要额外
分布式算法,不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一,甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。那么要学习paxos,我们首先得认识它。一般描述它,都会包含两个词:分布式容错、分布式共识算法。那么它们是指什么呢?paxos又解决了什么样的问题呢?
分布式算法,不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一,甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。
机器之心报道 编辑:泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型,是最近异军突起的框架。 最近一段时间,文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴:ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心,不过很少有人知道在其背后,一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。 分布式计算框架 Ray 来自 A16z 支持的初创公司 Anyscale,它是使 OpenAI 能够强化其训练
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
下一代AI应用需要不断和环境进行交互,并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求:性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief,在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行,而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
尽管区块链技术在过去的十年内才被有效利用,但它的起源可以追溯到更久之前。1976年,论文《密码学的新方向》提出了相互分配账目的概念,这就是区块链的有效运用。之后,这个概念真正建立于20世纪90年代的论文《如何对数字文档进行时间戳》。
EMQX是基于Erlang语言实现的开源大规模分布式物联网MQTT消息服务中间件,它支持千万级的设备接入和个位数毫秒的消息分发时延,可以帮助企业快速构建高性能、高可靠、实时数据处理的物联网端云连接平台。目前最新版的EMQX已经更新到5.x版本,理论上单集群可以实现亿级物联网设备的接入。但随着集群接入规模的增加,集群节点间数据同步的成本也越来越高,对服务器资源的需求也越来越大。本文主要围绕亿级规模连接集群的可扩展性问题,讨论在数据存储层面不同架构实现所带来的利与弊。
【编者按】本文从OpenStack架构入手,剖析了IaaS的云平台最核心的主要是这三部分:计算、网络、存储,作者指出OpenStack这样一个复杂系统,高可用更涉及到多个层面,只要有一个层面做不到高可用,那么整个OpenStack都没法高可用,随后他从基础服务Mysql和RabbitMQ,Nova、Neutron、Cinder接入与控制服务,网络服务三块探讨了OpenStack各层次的HA设计。 以下为原文: 一、OpenStack架构与HA分析 OpenStack实际上是由众多服务组合而成,它们之间的关联
这篇文章将详细地介绍MySQL的高可用解决方案—— MySQL InnoDB Cluster。
2014年,Uber发展迅速,其平台在第一季度由原来的60座城市发展到100座,后又在第三季度拓展到200座。同时,发展最快的城市也包含在第一批发展的城市当中。 随着越来越多平台工程师的加入,新的代码
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
摘要 英国政府已将区块链技术上升到了国家战略的高度,而宽松的政策环境使英国吸引了全球超过16%的区块链初创企业。在英国,区块链是怎样壮大的?区块链技术将如何重塑各行各业?创业者要小心哪些坑?龚晖博士将
服务编程 Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化系统; Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库; Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间; Apache Thrift:构建二进制协议的框架; Apache Zookeeper:流程管理集中式服务; Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务; Linkedin Norbert:集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源,希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化
大数据处理其实经常被很多人低估,缺乏正确的处理体系,其实,如果没有高质量的数据处理流程,人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨,团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究,一个组织架构比较合理的人工智能团队,数据处理工程师需要占团队总人数的4/5,然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素,而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度,它是一个概念产品,所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
CAP理论是分布式系统中经典的理论之一,提出了分布式系统的三个关键要素之间的冲突关系:一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)。根据CAP理论,分布式系统至多能同时满足其中的两个要求,无法满足全部三个要求。
当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么。所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么?
间歇性的学了一些Erlang,写了一个直播cdn网关的程序,也算是贡献了代码,完成了第一个项目。结束之际写一个入门路线,记录学习过程。
最近三个月更新了 8 篇分布式理论和算法的文章,发现这些知识点虽然有一丢丢小枯燥,但是非常重要,于是每篇我都用故事的方式进行讲解,力求每篇都能让大家都能看懂,是不是很用心呢?
一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们:一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)和分区容错性(P:Partition tolerance)这三个基本需求,最多只能同时满足其中两项。
CAP是所有分布式系统的基础理论,任何分布式系统只能满足以下三种状态中的任意两种。
CAP 定理是分布式系统中的一个重要的基本定理,指出任何分布式系统最多只能具有以下三个属性中的其中两个:
CAP定理是分布系统中的一个基本定理,它指出任何分布系统最多可以具有以下三个属性中的两个。
拜占庭容错(Byzantine Fault Tolerance,BFT)是一种在分布式计算系统中实现容错的重要机制,旨在确保系统在存在恶意或故障节点的情况下仍能正常运作。本文将详细介绍拜占庭容错算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。
网络分区是指在分布式系统中,由于网络故障或其他原因导致系统中的节点无法互相通信,从而形成了多个独立的子系统。为了处理网络分区问题,我们可以采取以下策略:
etcd在架构的世界是知名度并不低。但少有人知道etcd也是CNCF云计算开源项目的已毕业成员之一。
行业应用的用户是有一定的范围的,一般限制在一个市场或某一个企业内部。这就要求应用具有身份认证和许可授权的功能。其次,企业往往需要数据在传输过程中不会被窃取。要求应用具有保护交易信息传输的设计。
面对可能出现的网络延迟,不可预估的请求流量等情况,设计一个分布式系统,我们通常围绕系统高可用,数据一致性的目标去规划和实现,想要完全实现这个目标,却并非易事。由此,分布式系统领域诞生了一个基本定理,即 CAP 定理,用于指导分布式系统的设计,从系统高可用,数据一致性,网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来,让系统设计者只需根据业务场景特点,进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可,很大程度简化了分布式系统设计的难度。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
一句话概括 CAP:在分布式系统中,网络故障,服务瘫痪,整个系统的数据仍然保持一致性。
当我傻啊,用户在电商网站购买成功,还在微服务中,那肯定就是有一套微服务架构的电商系统。
我们对节点1写入状态$S_{1}$,然后立刻从节点2进行读取,如果读取的状态也是$S_{1}$,那么我们认为这个系统是满足一致性要求的。
本篇博客将深入探讨分布式系统中的CAP理论,介绍其前世今生,以及对分布式系统设计和实现的影响。我们将从理论基础、实际应用以及发展趋势等方面进行分析,帮助读者更好地理解CAP理论的重要性和应用。
一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长,文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统,我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程,探讨其中的关键技术和发展趋势。
互联网发展到现在,由于数据量大、操作并发高等问题,大部分网站项目都采用分布式的架构。
2000年7月,加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后,麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后,CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。
2000 年的时候,Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想,2年后,被 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性,从此,CAP 理论正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理。并深深的影响了分布式计算的发展。提出分布式系统有三个指标:
CAP理论,被戏称为“帽子理论”,CAP是Eric Brewer在2000年ACM研讨会上出了一个想法:“一致性、可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足,并且最多只能满足其中两个!”
我们要知道,无论技术如何发展,要想保证系统的高可用,其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余,就是为我们的系统多创建几个副本,来增加系统的可靠性和容错性。
1985年Lynch证明了异步通信中不存在任何一致性的分布式算法(FLP Impossibility)。
在分布式系统中,我们经常听到CAP原理这个词,它是什么意思呢?其实和C、A、P这3个字母有关,C、A、P分别是这3个词的首字母。下面我们就看- -下这3个词分别是什么意思?
在分布式系统中有一个耳熟能详的原则,这就是CAP理论。那什么是CAP理论。为何这个原则突破不了,是别人想的不够多还是类似已知条件分析下的自锁问题,这里作者做一些初级的探索。首先要说的是CAP原则是加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的。
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