介绍 作为一种基础的抽象数据结构，队列被广泛应用在各类编程中。大数据时代对跨进程、跨机器的通讯提出了更高的要求，和以往相比，分布式队列编程的运用几乎已无处不在。但是，这种常见的基础性的事物往往容易被忽视，使用者往往会忽视两点： 使用分布式队列的时候，没有意识到它是队列。 有具体需求的时候，忘记了分布式队列的存在。 文章首先从最基础的需求出发，详细剖析分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性。通过这一部分的讲解，作者期望能在两方面帮助读者：一方面，提供一个系统性的思考方法，使读者能够将具体需求
Erlang（Ericsson Language）是一种通用的面向并发的编程语言，它由瑞典电信设备制造商爱立信所辖的CS-Lab开发，目的是创造一种可以应对大规模并发活动的编程语言和运行环境。Erlang问世于1987年，经过十年的发展，于1998年发布开源版本。Erlang是运行于BEAM（Bogdan/Björn’s Erlang Abstract Machine）虚拟机的解释性语言，但是现在也包含有乌普萨拉大学高性能Erlang计划（HiPE）开发的本地代码编译器，自R11B-4版本开始，Erl
在我的文章《Web Services的分布式方法》中介绍了分布式设计的方法。但读者反映太过学术化而无法理解。促使我开始这个系列文章的创作，以方便新手能够在实践中使用分布式技术。虽然分布式是一个历史悠久的概念，最早的分布式系统出现在20世纪60年代末推出的ARPANET。但时到今日分布式系统设计都对新手非常的不友好。也可能你学习过大量的分布式的理论，但面对复杂的软件系统仍然也感到束手无策。那么希望这个系列的文章能帮助你重新梳理分布式的知识，建立正确设计分布式系统的方法论。首先分布式的入门要求并不高，需要你是个有一定开发经验的软件工程师，了解基本的并发编程知识。并发编程是分布式设计的基础。你会发现并发编程的知识在分布式系统设计中被经常的使用。但请不要混淆并发编程和分布式系统设计，这是两个完全不同的概念。这里的并发编程特指使用多线程开发软件系统的方法。分布式系统设计是比并发编程更高级的软件系统设计开发行为。在本文中我们先快速的描述一个典型的服务，以及如何一步一步的拆分这个服务为微服务。通过对这个典型的案例，介绍拆分服务的基本方法。然后我们再逐步讨论为什么使用这个方法论，以及这个方法论的使用条件和原理。
反应式编程的提出，是在分布式编程刚兴起不久。当时没有各种 PaaS 平台，而分布式系统中，常常出现一个节点出问题，导致整个系统瘫痪的情况。所以，反应式编程的思想是：不等不靠，即当有一个节点慢下来的时候，整个系统都放慢，以此来避免灾难性的后果。
随着大数据炒的越来越火热，很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢？加米谷大数据理论＋代码＋实战＋实操的独有课程体系，下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲：
反应式编程在好几年前就已经出现了，它原理是基于反应式编宣言。但是，由于反应式编程推广速度比较缓慢，导致很多人现在对其不是很了解。
分布式可繁也可以简，最简单的分布式就是大家最常用的，在负载均衡服务器后加一堆web服务器，然后在上面搞一个缓存服务器来保存临时状态，后面共享一个数据库，其实很多号称分布式专家的人也就停留于此，大致结构如下图所示： . 这种环境下真正进行分布式的只是web server而已，并且web server之间没有任何联系，所以结构和实现都非常简单。 有些情况下，对分布式的需求就没这么简单，在每个环节上都有分布式的需求，比如Load Balance、DB、Cache和文件等等，并且当分布式节点之间有关联时，还得考
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面：
Cutting 的第一份工作是在 Xerox 做实习生，为激光扫描仪上的操作系统开发屏幕保护程序，这也是他最早的“平台”级的作品。
如今使用的几乎所有软件都是分布式系统的一部分，手机上的应用程序与托管在云中的服务一起工作，托管服务本身就是大规模的分布式系统，通常运行在遍布全球的机器上，大数据系统和大规模数据库分布在许多机器上，大多数科学计算和机器学习系统在多个处理器上并行工作，即使是传统的桌面操作系统以及诸如电子表格和文字处理器之类的应用程序也在与分布式后端服务紧密集成。分布式系统中，多台不可靠的机器并行运行，通过具有任意延迟的网络链路彼此发送消息。怎么能确信这些系统在混乱的情况下能够做到我们想要的呢？
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
引言 TensorFlow从15年10月开源至今，可谓是发展迅猛，从v0.5到如今的v2.0.0-alpha，经历了无数个功能特性的升级，性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说，对于我们工业界，大家可能更关注分布式TensorFlow的发展，本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。 分布式TensorFlow运行时基本组件 用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行，整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlo
网络想要参与分布式训练不是新课题，Tofino可编程芯片也曾经沉迷其中。专题：可编程网络，勇往直前的走在AI路上：
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理，能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming，non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件，无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库，那么如果以akka-stream为基础，设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样，用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
源码分析是一种临界知识，掌握了这种临界知识，能不变应万变，源码分析对于很多人来说很枯燥，生涩难懂。
虚拟化，将各种IT实体资源抽象，转换成另一种形式的技术都是虚拟化。虚拟化是资源的逻辑表示，其不受物理限制的约束。（一个物理主机只能运行一个操作系统，虚拟化则是可以运行多个操作系统）。
但是这条路还是有很多人走，而且也留下了相应的封神之法，今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实，看目录的时候，滚动条滚了很多次！学习起来肯定也不是那么轻松地，毕竟是封神，肯定有点难度。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Co
相对于其他的分布式中间件，Redis 支持的客户端种类非常繁多，涵盖更加全面，除了支持比较流行的 c、c++、java、C#、php、Python 等语言以外，还支持 Objective-C、Swift、Node.js 等等，以下是来自于 Redis 支持的按语言分类的客户端截图。
一、源码分析源码分析是一种临界知识，掌握了这种临界知识，能不变应万变，源码分析对于很多人来说很枯燥，生涩难懂。源码阅读，我觉得最核心有三点：技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力。我见到绝大多数程序员，对学习的态度，基本上就是这几个层次(很偏激哦)：下图是我总结出目前最应该学习的源码知识点：
正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。
而Java程序员一向比别人更难，如果说大家都在修仙的话，java程序员简直神似“剑修”，入行枯燥精通难，要想变得强大，需要能力也需要运气，更需要持之以恒。
（一）当机器学习碰到P4可编程的网络 （二）当强化学习碰到P4可编程的网络 （三）当分类算法碰到P4可编程的网络 （四）当DDoS检测碰到P4可编程的网络 （五）当分布式存储碰到P4可编程的网络 （六）当分布式训练碰到P4可编程的网络 自从人工智能 成为科研人员的热土 各路人马精益求精努力 避免人工智能成为人工智障 因此训练尤其是分布式训练成为常态 此时网络既能载舟亦能覆舟成为新瓶颈 因此 各种分布式训练 与可编程网络的结合 成为学科交叉的又一个热点 思科老兵解读计算+网络之超级融合 2019年
分支和循环是最常见的控制流形式。由于控制条件的存在，总有一部分代码片段会执行，另一部分不会执行。
我们知道，Go 语言部署简单，自带完善的工具链，不仅容易上手，而且执行性能非常好，已经被越来越多的人当成主要的编程语言。 而我当初也算被 Go 的简单高效所打动。它不仅部署方便，自带完善的工具链，特别是 Go 在处理并发场景上表现出的独特性能，更是让我着迷。 相对于 Java 语言的繁琐编码，和为了应用设计模式而做的大量冗长设计， Go 提供了便利的并发编程方式 -- 简简单单的语句，就可以创建多个 goroutine 执行并发任务。此外，Go 还提供了独特的 Channel 类型，很容易实现 gorout
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
Akka 是一个开源的并发、分布式、基于消息驱动的框架，用于构建高可伸缩性、可靠性和并发性强的应用程序。它是基于 JVM（Java虚拟机）的，主要使用 Scala 编程语言开发，但也提供了 Java API，因此可以在 Java 和 Scala 中使用。
在当今大数据时代，处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求，分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的工具支持，被广泛应用于分布式计算和存储领域。
分布式计算是指会调用其它地址空间的程序，很可能是在其它机器上。调用者只知道一个接口，而关于被调用者的其它信息一无所知
我在前两篇文章中，带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式，（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）相信你对批处理和流计算也有了一定的了解。虽然这两种计算模式对数据的处理方式不同，但都是以特定数据类型（分别对应静态数据和动态数据）作为计算维度。
学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
Java语言是一种面向对象、静态类型编程语言。了解Java语言的基础概念和语法规则是学习Java编程的基础，因此入门阶段的第一个目标就是学会Java语言基础。
以前，我总谈到编程是从xaas开始，到langsys到 domainstack到app的四栈叠加过程，语言因为平台也有本质上的二种：toolchain式和app式，历史上，人们总是企图从toolchain式语言上封装一次，在这上面发展app语言，这使得任何一种app都有了平台相关性，这种相关性或是CPU架构，OS的，或是toolchain libc。所以才会有那些移殖性的讨论和软件虚拟机语言（它们将平台重新发明了一次，以封装相异）和实现品，并在这上面长足发展了很多开发理念和实践。
来源：将门创投 本文长度为2575字，建议阅读4分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。 本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文，主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。 论文>>https://www.cse.buffalo.edu/~demirbas/publications/DistMLplat.pdf 机器学习特别是深度学习为语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和搜索引擎等领域带来的革命性的突破。这些技术将会广泛用于自动驾驶、医疗
本文主要探讨了如何利用Akka实现分布式计算，通过介绍Akka的Actor模型、消息驱动、松耦合和弹性伸缩等特性，以及Actor的代码结构、运行时状态、多播、监控和调试等方面的内容，帮助读者了解如何使用Akka进行分布式编程。同时，本文还介绍了Akka的一些高级特性，如持久化Actor、路由Actor等，并探讨了如何利用这些特性实现基于Akka的Microservice工具库。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
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1、定义锁的接口Lock 2、在AbstractLock模板锁里面实现getLock方法，实现通用的逻辑。 3、不能确实的步骤，作为虚拟方法，甩锅给子类实现。 4、子类只需要聚焦自己的小步骤逻辑，实现tryLock,waitLock,unLock方法。
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
面试之前先刷几篇面经，或者做几道热门面试题，想必是大家很熟悉的一种复习方式了，就像我们当年经常做五年高考三年模拟一样。但是可不要把面试题和面经当成你的主要复习方式，它只是锦上添花，绝非雪中送炭！
性能调优 性能优化本质 JVM调优 深入Tomcat的调优 mysql调优那些事 怎么写优雅的java代码 Spring源码分析 Spring Framework体系结构 spring源码环境搭建 Spring容器实现与组成 Java Bean的前世今生 BeanFactory源码分析 Spring的依赖实现 Spring AOP全解析 Spring Transaction源码解读 Spring Cache源码解读 Spring 5.0新特性分析 Spring MVC源码分析 Spring MVC的使用与
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。
4、子类只需要聚焦自己的小步骤逻辑，实现tryLock,waitLock,unLock方法。
WCF（Windows Communication Foundation）是微软开发的一种服务导向的框架，用于构建分布式应用程序。WCF是.NET框架中的一部分，提供了一种统一的编程模型，使开发人员可以轻松地创建、配置和管理分布式应用程序。WCF支持多种传输协议和编码方式，如TCP、HTTP、SOAP和JSON等。WCF框架可以使客户端应用程序和分布式服务之间的通信变得更加简单和可靠。
Orleans是微软推出的类似Scala Akka的Actor模型，Orleans是一个建立在.NET之上的，设计的目标是为了方便程序员开发需要大规模扩展的云服务, 可用于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统。 传统的三层体系结构包括无状态的前端,无状态的中间层和存储层在可伸缩性方面是有限制的，由于存储层在延迟和吞吐量方面的限制，这对于每个用户请求都有影响。通常办法是在中间层和存储层之间添加缓存层来提高性能。然而，缓存会失去了大部分的并发性和底层存储层的语义保证。为了防止缓存和存储池的不
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