haskell中一般使用data关键字来自定义type，像这样： data BookInfo = Book Int String [String] deriving (Show) 但有些情况下要使用newtype...那么问题来了怎么把这两种选择都实现 （这里所说的实现是指把一个数字实现为Monoid这个typeclass的instance） 呢？...Product的定义如下： Prelude Data.Monoid> :i Product newtype Product a = Product {getProduct :: a} Sum的定义如下：...如果用data的话在执行的时候会有包起来和解开来的成本，但使用newtype的话，Haskell会知道你只是要将一个type包成一个新的type，你想要内部运作完全一样只是要一个新type而已。...有了这个概念，Haskell可以将包裹和解开的成本省掉。
事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。 也就是说：如果事务是并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。...如果说ACID的C是节点服务器的数据完整性，而CAP的一致性是分布式多服务器之间复制数据以取得这些服务器拥有同样的数据，这是一种分布式领域的一致性概念。因此两者是完全不同的概念。...回到事务话题，如果要在分布式系统中实现像ACID那样的事务机制，只有强一致性还是不够的，如果我们操作步骤顺序很重要，不可以中断或打乱，我们要么一起一次执行它们，如果并发执行这些操作步骤，无论怎么并发，也要如同它们是在独立执行...The CAP FAQ将CAP定理中的一致性定义为这种线性一致性或称为atomic原子一致性。一种比普通一致性更强的一致性，这也是大家又将ACID的C和CAP的C等同在一起的原因。...ACID的C与CAP的C的关系类似精确与一致性的关系，如下图： ?
函数本质 Haskell 里变量的值在绑定后不会改变，所有变量一定意义上可以理解为定值。 无论如何，定义过的值是没法再改变的。...Haskell 值与函数是统一的，函数只是需要其他参数输入的值。如果定义的是函数，那么这个函数的行为在运行过程中也是不会改变的，对于某一个特定的输入返回的结果总是确定的，这样的函数为纯函数。...再三强调，在 Haskell 中，函数与值没有本质的区别，它可以是单一的定值，也可以是任意两个函数间的映射； 实际上，在 Haskell 世界里，所有的运算符号都可以被看做是函数，如加号 + 是一个需要两个参数的函数...，在 Haskell 中，通常用 λ 表达式来构造匿名函数； 阶段小结 小结中，我们再来回归三种定义函数的方式： // 方式 1： f2(x,y)=4*x+5*y+1 // 方式 2： f3 x...看看不同语言对于函数申明及调用的不同实现，体会函数式编程参数在函数中的输入、传递 ...... 我是掘金安东尼，输出暴露输入，技术洞见生活，再会~
---- theme: github 每次看到干尸鬼鲛起舞，都有一种说不出的难受，不行，发出来，让大家一起难受难受~ Haskell 是一门纯的函数式语言。...我们从 wiki 上可以找到以下要点： Haskell 是一种标准化的，通用的纯函数式编程语言，有惰性求值和强静态类型； 在Haskell中，“函数是第一类对象”。...认识下 GHCi 中的命令： :l 用来导入当前路径或者指定路径下的文件； Prelude> :l "C:\\Users\\ User\\Desktop\\HelloWorld\\HelloWorld.hs...Word 无符号整数，Haskell 中的 Word 相当于 C 语言里的 unsigned int 类型； Integer 任意精度整数； Float 单精度浮点数； Double 双精度浮点数； Rational...，以及类型类底下的各种函数，真的太好用了吧~ 不用理会类型转换，特别是像 js 中的隐式转换，真的太爽了~ 在逐渐学习的过程中，不断提升强类型设计精髓的理解。
本篇是笔记篇，介绍 Haskell 的强大的库函数，也可感受下与我们平常的 js 操作异同之处： id 给定一个任何的值，都返回这个给定的值； Prelude> id "myId" "myId" Prelude...const const :: a -> b -> a flip 将返回翻转； Prelude> flip const 3 4 4 Prelude> :t flip flip :: (a -> b -> c)...-> b -> a -> c error 抛一个异常； Prelude> error "something error" *** Exception: something error Prelude...取列表中第 n+1 个数； Prelude> [1,2,3] !!...take 和 drop 函数是通过给定一个整数来取得或者去掉列表中的前几个元素，而 takeWhile 和 dropWhile 则需要一个条件来判断，条件不成立的时候停止取出或者去除； Prelude>
在现代互联网应用中，HTTP请求是获取和发送数据的基础操作之一。Haskell作为一种强类型、纯函数式编程语言，提供了多种库来处理HTTP请求。...本文将介绍如何在Haskell中使用http-conduit库进行HTTP请求，并通过代理服务器进行请求，同时检查响应状态码。我们还将展示如何在代码中添加代理信息。1....http-conduit是Haskell中一个非常流行的HTTP客户端库，它基于conduit库，提供了高效且易于使用的API。...基本HTTP请求首先，我们来看一个简单的HTTP GET请求示例。我们将使用http-conduit库中的httpLbs函数来发送请求并获取响应。...通过这些示例，您可以轻松地在Haskell中处理HTTP请求，并根据需要进行代理设置和状态码检查。
---- theme: juejin 判断表达式 if..then..else 表达式是编程语言中最常用到的基础之一，本片让我们来看看在 Haskell 中表达式是怎样的？...if..then..else 表达式，isTwo 是一个函数，n 是入参；可以看到，Haskell 的表达式并没有像在 JS 中的括号进行包裹； 当然，你也可以写像 JS 中的等号运算符； Prelude...； 函数式编程的“输入 => 计算 => 得值”的思想处处都有体现； switch 看了 if else ，再看看 switch 怎么写： Prelude> :{ Prelude| week n = case...（前缀、中缀、后缀、混合位置）； 实际上，运算符共有 3 个属性： 优先级（在 Haskell 中，有十个优先级（0 ~ 9））； 结合性（分为左结合、右结合、无结合）； 位置（前、中、后、混合）...、$ 等； 这些都是为后面揭开 Haskell 函数式编程神秘面纱的基础，期间也能一窥这种把函数当计算的奇妙之处，即使不能在开发生产中用到 Haskell，对于平常的编程思考也是大有裨益的，希望你有受用到
MVCC 主要用于数据库管理系统和分布式事务处理中，确保并发事务的隔离性和一致性。以下是MVCC的详细介绍：1....应用场景MVCC（Multi-Version Concurrency Control）在分布式系统中有广泛的应用场景，特别是在数据库管理系统中。...以下是MVCC的一些主要应用场景：4.1 分布式数据库系统在分布式数据库中，MVCC是一种重要的并发控制机制，用于处理多个事务并发访问和修改数据库。...4.3 分布式存储系统在分布式存储系统中，MVCC有助于处理并发的读写操作，确保数据的一致性。应用场景包括：分布式文件系统： MVCC可用于跟踪文件的不同版本，以支持并发的读取和写入操作。...这对于大规模的分布式文件系统是至关重要的。分布式缓存： 在分布式缓存中，MVCC可以用于处理多个节点同时对缓存数据进行读写的情况，确保缓存的一致性和隔离性。
许多程序员遇到 Java 或 C++ 这样的静态类型语言后会发现编译器用起来很烦人。...这个运算符会隐式地将这个整数转换为字符串吗？ 这两个值可比吗？ 这并不是说上面这些都是在 Haskell 中永远不需要回答的问题；这里说的是当你需要解决其中一个问题时，编译器会抛出一个错误。...以纯函数式风格编写代码具有很多好处，并且有利于打造井井有条的代码库。 “纯函数式编程”中的“纯”这个概念很重要。从这个意义上讲，纯度意味着我们编写的代码是纯净的，或者说没有副作用。...7用 Haskell 可以更容易地编写并发程序 作为纯函数式语言，Haskell 的一个特征是默认情况下代码中的值是不可变的。这并不是说值永远不会改变，而是说状态不会就地改变。...熟悉 SQL 的开发人员都能想得到，以命令式方式编写代码来检索表中存储为一系列行的数据会非常麻烦。 Haskell 中支持 DSL 的函数之一称为 Template Haskell。
类型转化也许大家并不陌生，int i; float j; j = (float)i; i = (int)j; 像这样的显式转化其实很常见，强制类型转换可能会丢失部分数据，所以如果不加（int）做强制转换...也有在读文件的时候，直接把某个结构映射为内存，写文件的时候，把某块内存直接映射成结构体。但其实在C++中，有用于专门用于显示类型转化的更合适更安全的语法。 ...四种转化的用途各不相同，下面一一介绍： 一、static_cast（静态转化） 语法：A = static_cast(B) 把B显式转化为typeA类型，static_cast是最常用到的转化操作符...static_cast包含的转化类型包括典型的非强制类型转换、窄化变化（会有信息丢失）、使用void*的强制变换、隐式类型变换和类层次的静态定位（基类和派生类之间的转换）。 ...我喜欢从C语言的角度来理解这个操作符，就像C语言中的指针强制转换，其实只是把地址赋给了新的指针，其它的不做改变，只在新的指针使用的时候，进行不一样的解释。
昨天编了个PIC的项目，对C语言里的位运算还是蛮有感悟的，特此记录一下。...譬如说，在程序中定义了一个char类型的变量， purge_short_enable_flag， //bit-- start short circuit circle timing //bit...--short circuit enable //bit--purge H2 enable 所以在复制的时候，一定要记得不要影响其他为，之前我在使能purge的时候，直接复制了，就像...用一个变量来控制好几个因素，有好处也有坏处，优点是节省了变量的使用，然而不仔细的话，很容易出错，code的时候要仔细点，不要编写代码，边听音乐。...不过这在编了久了，心里自然有底，不过还是要是是提防，因为少个或的“|”符号，很难看出来的。
介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。...这样还是会遇到阻塞式重试相同的问题，即 DB 写入成功了，但推送失败了。 理论上来讲，分布式系统下，涉及多个服务调用的代码都存在这样的情况，在长期运行中，调用失败的情况一定会出现。...这也是分布式系统设计的难点之一。 TCC 补偿事务 在对事务有要求，且不方便解耦的情况下，TCC 补偿式事务是个较好的选择。...TCC 在业务上解决了分布式系统下，跨多个服务、跨多个数据库的数据一致性问题。但 TCC 方式依然存在一些问题，实际使用中需要注意，包括上面章节提到的调用失败的情况。...MQ 事务也会存在 prepare 状态，需要 MQ 的消费处理逻辑来确认业务是否成功。 总结 从分布式系统实践中来看，要保障数据一致性的场景，必然要引入额外的机制处理。
我们的数据库存在单点故障。如果它崩溃了，我们的整个系统就会停止工作。 为了避免这种单点故障，我们可以使用另一个数据库（最好是不同的数据库实例）来存储原始数据的副本（一般我们成为从库）。...这里我们假设一个节点崩溃以及其他两个节点之间的路由器崩溃的可能性极小。 让我们考虑三个数据库实例 A、B 和 C。 如果 C 崩溃，A 和 B 是主库并且它们是同步的。所以他们处于一致的状态。...所以现在 A 和 C 都有 Sx。 当 B 收到写入请求时，它将其状态从 S0 移至 Sy。它尝试将其状态传播到 C，但失败，因为 B 的先前状态不等于 C。...现在 B 可以接受写入请求并将更改传播到 C。 这称为分布式共识。多个节点就特定值达成一致。在这种情况下，A、B 和 C 在最终状态上达成一致。...最后 感谢您的阅读，希望本文能对你理解分布式架构中的数据复制有所帮助。 ·END·
领导选举是分布式系统中最棘手的事情之一。同时，理解 Leader 是如何选举产生的以及leader的职责，是理解分布式系统的关键。...在分布式系统中, 通常一个服务由多个节点或实例组成服务集群， 提供可扩展性、高可用的服务。...Bully 算法 Garcia-Monila 在 1982 年的一篇论文中发明了 Bully 算法，这是分布式系统中很常见的选举算法，它的选举原则是“长者”为大，也就是在所有存活的节点中，选取 ID 最大的节点作为主节点...总结 本文主要介绍了分布式系统中几个经典的领导选举算法，Raft、ZAB、Bully、Token Ring Election, 选举规则有的是 "长者为大"，而有的是 "民主投票"，少数服从多数...当然 Paxos 是非常重要的，可以说它是分布式系统的根基。 下图是 Paxos 算法写入数据时的模拟动画
分布式系统中的CAP原理 本文已收录至我的个人网站：程序员波特，主要记录Java相关技术系列教程，共享电子书、Java学习路线、视频教程、简历模板和面试题等学习资源，让想要学习的你，不再迷茫。...简介 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?...如果我们的服务不满足P(分区容错性)，那么我们的系统也就不是分布式系统了，所以，在分布式系统中，P(分布容错性)总是成立的。那么，A(可用性)和C(一致性)能不能同时满足呢?我们看一下下面的图例。...我们的分布式系统只能是AP或者CP。 ACID与BASE 在关系型数据库中，最大的特点就是事务处理，也就是ACID。ACID是事务处理的4个特性。...传统的数据库都有ACID特性，它们在CAP原理中，保证的是CA。但是在分布式系统大行其道的今天，满足CA特性的系统很难生存下去。ACID也逐渐的向BASE转换。那么什么是BASE呢?
我们的数据库存在单点故障。如果它崩溃了，我们的整个系统就会停止工作。 为了避免这种单点故障，我们可以使用另一个数据库（最好是不同的数据库实例）来存储原始数据的副本（一般我们成为从库）。...这里我们假设一个节点崩溃以及其他两个节点之间的路由器崩溃的可能性极小。 让我们考虑三个数据库实例 A、B 和 C。 如果 C 崩溃，A 和 B 是主库并且它们是同步的。所以他们处于一致的状态。...所以现在 A 和 C 都有 Sx。 当 B 收到写入请求时，它将其状态从 S0 移至 Sy。它尝试将其状态传播到 C，但失败，因为 B 的先前状态不等于 C。...现在 B 可以接受写入请求并将更改传播到 C。 这称为分布式共识。多个节点就特定值达成一致。在这种情况下，A、B 和 C 在最终状态上达成一致。...最后 感谢您的阅读，希望本文能对你理解分布式架构中的数据复制有所帮助。
当构建繁忙的时候，在队列后面的请求要很久才能排到（Latency 不友好）。 所以我要在下一个版本中，将这些问题解决。...实在太便宜了，如 C5.large $0.03/hour，所以 ECS 没有啥价格优势） spot instance 基于一个 prebuild 的 AMI（如果 ECS，则 docker）启动，AMI...，data plane 沿用之前的代码，稍作修改后我们就有了一个分布式的，可以随意 scale 的构建系统。...在我之前的思考中，其实还更进一步，将这个系统设计成了一个叫 Fleet / Carrier / Fighter 结构的分布式系统，Carrier 是 Fleet 的 labor node，Fighter...是 Carrier 的 labor node，类比 Star War 中的帝国舰队。
负载均衡的概念和原理负载均衡（Load Balancing）是指将系统的负载均匀地分发到多个资源上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。...在分布式系统中，负载均衡可以分为以下几个步骤：请求分发：负载均衡器（Load Balancer）接收到来自客户端的请求，然后将请求分发给一组服务器节点。...负载均衡的目标是使得每个服务器节点的负载均匀，以避免出现单一节点过载的情况，提高系统的性能和可用性。负载均衡器通常会使用一些算法来决定将请求分发给哪个服务器节点。...随机算法（Random）：根据一定的随机策略，随机选择一个服务器节点来处理请求。随机算法的实现简单，但无法保证节点负载的均衡性，可能会导致出现负载不均的情况。...以上是常用的几种负载均衡算法，不同的负载均衡器可以选择适合自己场景的算法来进行请求分发。实际应用中，也可以结合多种算法来实现更复杂的负载均衡策略。
由于这个特性，所以该关键字在嵌入式编译环境中经常用来消除编译器的优化，可以分为以下三种情景： 修饰硬件寄存器； 修饰中断服务函数中的非自动变量； 在有操作系统的工程中修饰会被多个应用修改的变量； 修饰硬件寄存器...在有操作系统的工程中修饰会被多个任务修改的变量 在嵌入式开发中，不仅仅有单片机裸机开发，也有带有操作系统的开发，通常两者使用C语言开发的较多。...，双引号“”告诉预处理器首先在当前目录（或指定路径的目录）中寻找该文件，如果未找到再查找标准系统目录： #include // 在标准系统目录中查找 stdio.h 文件 #include...因为编译器需要这些文件中的信息，例如stdio.h中通常包含EOF、NULL、getchar()和putchar()的定义。此外，该文件还包含C的其它的I/O函数。...C语言习惯用.h后缀表示头文件，这些文件包含需要放在程序顶部的信息。头文件经常包含一些预处理指令，有些头文件由系统提供，也可以自定义。
引言 在分布式系统中，数据往往分布在多个节点上。这些节点可能是数据库服务器、缓存服务器、文件服务器等。当数据发生变化时，需要确保这些变化能够被所有相关的节点感知并同步。...分布式共识算法 在分布式系统中，共识算法是确保所有节点就某个值达成一致的关键技术。这些算法能够保证即使在网络分区或节点失败的情况下，系统仍然能够正确地执行操作。...在分布式系统中，事件溯源可以用来实现数据的同步。通过记录发生的每个事件，并在需要时重新播放这些事件来更新系统状态，可以确保所有节点上的数据保持一致。...在分布式系统中，多个节点可能尝试同时更新同一份数据，这会导致数据不一致。通过使用分布式锁，可以确保一次只有一个节点可以更新数据，从而避免冲突。...结论 数据同步是分布式系统中的一项核心任务。通过选择合适的同步策略和技术，可以有效地解决数据一致性的问题。本文介绍了几种常见的数据同步方法，并讨论了其实现细节。
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