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关键词

基础

服务化架构设计中,服务与服务之间通信均是基于底层协议来实现的,于是我们需要对相关基础知识有一个基本的认知,这样在我们服务与服务之间进行通信(跨进程通信)过程能够在我们的脑图形成一个基本的数据传输流程以及其中的细节问题 .组交换协议组交换在传输过程中,如果传输的数据块很大,则需要将其切成多个以包为单位的数据块进行传输,而这种将数据装为一个个以包为单元的数据块称为组.数据包数据包(报文)由控制信息(称为报文首部抑或是 ,组的两端必须保持报文首部和内容保持一致的约定,即房租交换协议.协议栈与层模型协议栈协议栈(堆栈)一组可以协同工作的协议层,定义七个协议层的OSI参考模型通常称为栈,定义Internet ,此时就会将一套支持TCP协议的socket库加载到IP栈中,并将TCP协议绑定到我们的INC接口来实现与远程设备的数据传输.层模型协议栈与OSI七层参考模型在层模型中,应用层,表示层以及会话层传输数据的单位为有效负载 304的响应头也可以同时更新缓存文档的过期时间 ## Vary响应## Vary: User-Agent,缓存服务器需要通过UA判断是否使用缓存的页面.如果需要区移动端和桌面端的展示内容,利用这种方就能避免在不同的终端展示错误的

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文件系统--MooseFS

一.介绍1.简介 MooseFS是一个具备冗余容错功能的文件系统,它将数据别存放在多个物理服务器或单独磁盘或区上,确保一份数据有多个备份副本。 对于访问的客户端或者用户来说,整个文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看,MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。 1、mfs是一个层的目录树结构 2、存储支持POSIX标准的文件属性(权限,最后访问和修改时间) 3、支持特殊的文件,如:块设备,字符设备,管道和套接字,链接文件(符号链接和硬链接) 4、支持基于IP 地址和密码的方访问文件系统2.应用场景 谈及MooseFS的应用场景,其实就是去谈文件系统的应用场景。

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    008.Docker Flannel+Etcd部署

    一 环境准备1.1 Flannel概述Flannel是一种基于overlay的跨主机容器解决方案,即将TCP数据包封装在另一种包里面进行路由转发和通信,Flannel是CoreOS开发,专门用于 Flannel使用etcd存放配置、已配的subnet、host的IP等信息,Flannel数据包在主机间转发是由backend实现的,目前已经支持UDP、VxLAN、host-gw、AWS VPC 1.5 相关顺序部署顺序建议为:etcd---->flannel---->docker,也可独立开部署,可能需要重启相关服务,才能使flannel从etcd获取信息,docker才能从flannel IPv4,用于整个flannel。 4 SubnetMin(字符串):子配应从哪个IP范围开始,默认为第一个子Network。 5 SubnetMax(字符串):子配应结束的IP范围的结尾,默认为最后一个子Network。

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    下载方(二)DHT

    简单回顾以下上一篇文章介绍了内容:下载方(一)原理下载方也有两种:依赖tracker的“元数据集中,文件数据散”的方;另一种是基于的哈希算法,保证元数据和文件数据完全开。 如何维护DHT节点DHT中有很多节点,就像人的朋友圈一样。朋友圈中的朋友关系有远近之,当然DHT中节点之间的关系也有远近之,上面也讲了如何判断两个节点是否相近(或者叫相似)。 DHT之所以是一个高效的,说明它是一个动态更新的节点之间的远近是动态更新的,如何更新节点信息? 一个优秀的,任何节点的加入和离开都不会随便影响整体的稳定性,这样才是一个健壮的。小结DHT采用异或来区远近,高位不同的,表示距离更远一些;低位不同的,表示距离更近一些。 知道了下载方的基本原理,接下来了需要一些实践,如何搭建一个下载的架构来承载下载的业务。请继续关注,稍后会享。

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    基于Hadoop 的爬虫技术

    四、爬虫的工作原理前面描述的是设计一个集中爬虫系统所必须考虑的两个问题,但是,不论爬虫系统还是集中爬虫系统都需要考虑这两个核心工作原理与核心基本结构。 因为爬虫可以看做是多个集中爬虫系统组合而成。结合上面给出的集中爬虫的核心工作原理和核心基本结构,下面本节来阐述爬虫的工作原理。 由于爬虫系统要求多个节点协同工作,这样多个节点需要相互通信来交互信息,所以搭建爬虫系统的关键是通信。 因为,爬虫系统可以利用多个节点抓取页,所以,爬虫系统的效率远远高于集中爬虫系统。爬虫系统的体系结构有很多种,工作方和存储方也很多。 五、爬虫研究现状目前,最成功的 Web爬虫系统主要应用在搜索引擎公司(如:Google)和其他商业性较强的公司里。

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    创建一个爬虫的故事

    编者按:作者通过创建和扩展自己的爬虫,介绍了一系列工具和架构, 包括体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。 在这篇文章中,你将了解我是如何构建和扩展爬虫的,特别是我如何处理随之而来的技术挑战。初始需求创建爬虫的想法令人兴奋。因为,你知道,爬虫很酷,对吧? 它不能太快地向站发送连续请求。相当容易实现,对不对?错。我很快意识到,我爬虫的特性使事情复杂了许多。更新的要求除了我已经实现的需求之外,我还需要:创建一个页面描述我的爬虫在做什么。 这是为了确保爬虫不会在站上造成额外的负载。然而,第三点有些难度。实际上,Web爬虫怎么能:保持一个单一的,最新的robots.txt文件缓存,并与所有进程享? 我曾想给文章取标题为“一个穷人关于创建一个爬虫的的建议”。 2: 现在回想起来,有2个不同的MongoDB数据库可能是不必要的。

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    【计算机系统】IPFS · 文件币 ·

    但是随着计算机的迅猛发展,全球的计算机数量不断增加,中心化逐渐无力应对时,人们重新想起了当年的。 P2P突然兴起并不断扩大,似乎正要掀起一场的革命。这场革命的方法是什么呢?这要说到BT的思路。 比起HTTP直观的想法,BT的思路要复杂一些。 于是看到这里就会发现:对传统的BT的两大缺点的改进是相互矛盾的,且激励层PT与去中心化的DHT的矛盾似乎无法解决。这时候正好讲完了的发展,想必看完的大家心里也能有一些新的想法了。 然后为了方便处理,IPFS将文件在中以树状结构储存,并支持了域名系统,使得上储存类似站的层次结构成为可能。 前面花了那么长的篇幅让我们理解了下载的原理,想来大家也能明白最重要的是需要大量的主机,只有参与者够多,上才能有足够的资源来下载和有足够的节点来加速下载。

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    Sci-Hub重生了,这回用上了

    站域名屡次被撤销之后, Sci-Hub 创始人 Alexandra Elbakyan 在域名 Handshake 上注册了新的站。 Handshake 工作原理Tieshun Roquerre 介绍说,Handshake 实际上是一个的域名服务器。 Namebase 则是为用户提供访问 Handshake 的平台,这个名字对于国内开发者来说不算陌生。 像 Handshake 这样的(decentralized)域名系统,可能会成为的标志性胜利。 正如 Sci-Hub 的经历所证明的问题一样,是出于去平台化的担忧而构建的。

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    Sci-Hub重生了,这回用上了

    站域名屡次被撤销之后, Sci-Hub 创始人 Alexandra Elbakyan 在域名 Handshake 上注册了新的站。 Handshake 工作原理Tieshun Roquerre 介绍说,Handshake 实际上是一个的域名服务器。 Namebase 则是为用户提供访问 Handshake 的平台,这个名字对于国内开发者来说不算陌生。 像 Handshake 这样的(decentralized)域名系统,可能会成为的标志性胜利。 正如 Sci-Hub 的经历所证明的问题一样,是出于去平台化的担忧而构建的。

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    Sci-Hub重生了,这回用上了

    站域名屡次被撤销之后, Sci-Hub 创始人 Alexandra Elbakyan 在域名 Handshake 上注册了新的站。 Handshake 工作原理Tieshun Roquerre 介绍说,Handshake 实际上是一个的域名服务器。 Namebase 则是为用户提供访问 Handshake 的平台,这个名字对于国内开发者来说不算陌生。 像 Handshake 这样的(decentralized)域名系统,可能会成为的标志性胜利。 正如 Sci-Hub 的经历所证明的问题一样,是出于去平台化的担忧而构建的。

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    通讯项目(1):集群与理论简介

    “集群聊天室”项目日报 “集群聊天室”GitHub地址----集群 && 集群:每台服务器独立运行一个工程的所有模块。 :一个工程拆成多个模块,每一个模块运行在独立的服务器主机上,所有服务器协同工作共同提供服务。每个模块称为一个节点,根据节点的并发需求,可以针对节点再做集群。 对于服务器: 1、提高了并发性能。 2、将模块解耦合。 所以,处于扬长避短,我们采用:集群 + 的服务器部署模。 ----这个项目就是来写一个通信的框架,除了容灾,本篇提出的问题都会得到解答。

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    使用scrapy,redis,mongodb实现的一个爬虫

    这个工程是对垂直搜索引擎中爬虫的探索实现,它包含一个针对http:www.woaidu.org 站的spider, 将其站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地 : 使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,这样可以解决爬虫的性能瓶颈,利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载 和ShardMongodbPipeline,用来将采集的信息别以单服务器和集群方保存到mongodb中。 访问速度动态控制:跟据延迟,析出scrapy服务器和站的响应速度,动态改变站下载延迟,配置最大并行requests个数,每个域名最大并行请求个数和并行处理items个数。 实现了一个针对的stats collector,并将其结果用graphite以图表形动态实时显示; mongodb集群部署:在commands目录下有init_sharding_mongodb.py

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    Jenkins-slave

    一、概述Jenkins的Master-Slave架构主要是为了解决Jenkins单点构建任务多、负载较高、性能不足的场景。Master-Slave相当于Server和Agent的概念。 Master提供web接口让用户来管理job和Slave,job可以运行在Master本机或者被配到Slave上运行构建。 centos 7.6jenkins10.212.82.86jenkins服务器centos 7.6office-145192.168.31.145办公室测试说明:jenkins-->office-145  是不通的 office-145-->jenkins  是通的。现在要求jenkins能一键发到office-145,那么很明显一个问题。是不通的,怎么实现。 后来我研究发现,通过Jenkins-slave就能实现跨

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    Firefox 59 将启用对架构协议的支持

    为了帮助实现更加开放、让每个人都能轻松访问到的互联技术,Mozilla 于去年与美国国家科学基金会携手提供了 200 万美元的奖金。现在,这个项目似乎已经取得了积极的成果。 Mozilla 刚刚宣,自 Firefox 59 开始,用户将能够通过扩展来启用“互联协议”。 此外,这些扩展可以自由地提供各自的实现方。由博客文章可知,Mozilla 坚信这会是“一个健康的互联的关键组成部”。 2017 年 6 月的时候,作为 200 万美元的互联奖金的一部,Mozilla 收集开发了一票面向访问不可靠社区的无线解决方案。 这些协议与现有模型的区别,主要体现在改进了隐私和安全性,以及对中立性的支持。

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    第十三章 go实现爬虫---单机版爬虫

    爬虫的类 ?爬虫为两类1. 通用爬虫: 类似于baidu, google. 他们会把大量的数据挖下来, 保存到自己的服务器上. 用户打开跳转的时候, 其实先是跳转到他们自己的服务器. 2. 写一段程序, 从上把数据抓下来2. 保存到我们的数据库中3. 写一个前端页面, 展示数据 go语言的爬虫库框架 ? 我们完成爬虫, 为三个阶段1. 单机版. 将所有功能在一个引用里完成2. 并发版. 有多个连接同时访问, 这里使用了go的协程3. . 多并发演进就是了. 削峰, 减少服务器的压力. 单任务版爬虫目标: 抓取珍爱中的用户信息.1. 抓取用户所在的城市列表信息2. 抓取某一个城市的某一个人的基本信息, 把信息存到我们自己的数据库中析: 1. 通过url获取站数据. = nil { panic(err) } fmt.Printf(%sn, all) printCityList(all)}第二步: 正则表达, 提取城市名称和跳转的urlpackage main import

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    | DBLE 模块源码解析(二)

    作者:路路热爱技术、乐于享的技术人,目前主要从事数据库相关技术的研究。本文来源:原创投稿*爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 ----前言在上一篇文章中,我讲了 IO 的基础知识,本篇文章将从源码角度具体讲解 DBLE 的模块:包括 DBLE 是如何处理 MySQL 包的,多路复用在 DBLE 中是如何实现的,以及请求的异步化处理相关逻辑 总结今天从一个实例出发,从源码角度详细解读了 DBLE 对数据包的处理流程。通过 Selector 实现多路复用,将接收到的数据封装成任务提交到队列以进行异步处理。 这是 DBLE 高性能 IO 处理的秘密。当然可能还有一些代码细节在文章中没有讲到,大家如果有疑问的地方可以进一步阅读源码,也可以评论区留言。

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    | DBLE 模块源码解析(三)

    作者:路路热爱技术、乐于享的技术人,目前主要从事数据库相关技术的研究。 本文来源:原创投稿前言在前两篇文章中,主要讲了 IO 的基础知识,以及 DBLE 模块的源码析,本篇作为 DBLE 模块源码解析的第三篇,也是最后一篇,主要对 DBLE 模块知识作个简单概括及总结 DBLE 模块主要涉及类图我们先来看下模块涉及到的主要类图:? 整个 IO 读写流程大概如此。DBLE 模块概括及总结对于中间件来讲, IO 处理既是关键点,同时也是难点,高性能 IO 处理远比想象中的难。 DBLE 的 IO 模块是通过原生 JDK 纯手写的,抛开使用 IO 框架,更能够让我们看到 IO 处理的真实的、底层的过程。

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    Facebook推出架构Fabric Aggregator,解决数据中心东西向流量问题

    为了在短期内处理东西向流量问题,Facebook创建了名为Fabric Aggregator的系统。? Fabric Aggregator是一个立足于已有的Facebook的Wedge 100交换机简单构建块和开放交换系统(FBOSS)软件组成的系统,以适应社交媒体巨头的快速增长。 这种系统能够让数据中心运营商适应更大的区域和不同的流量模,同时提供适应未来增长的灵活性。 然后运行Facebook开放交换系统(FBOSS)。该公司开发了四种背板线模来模拟经典背板,所有背板选件的规格已提交给OCP。 ree Sankar说:“Fabric Aggregator主要的设计标准是灵活性,在过去九个月中,Facebook已经在数据中心部署了这一系统,它重新定义了Facebook处理容量的方

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    Pytorch中的神经训练

    随着深度学习的多项进步,复杂的(例如大型transformer ,更广更深的Resnet等)已经发展起来,从而需要了更大的内存空间。 经常,在训练这些时,深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中,我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置神经训练。通常,训练会在有一下两种情况。 在设置本身时,可以将模型的某些部移至特定的GPU。之后,在通过转发数据时,数据也需要移动到相应的GPU。下面是执行相同操作的PyTorch代码段。 由于python中的线程存在GIL(全局解释器锁定)问题,因此这限制了完全并行的训练设置。 pytorch提供了用于通讯后端(nccl,gloo,mpi,tcp)。根据经验,一般情况下使用nccl可以通过GPU进行训练,而使用gloo可以通过CPU进行训练。

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    | DBLE 模块源码解析(一): IO 基础知识

    希望通过本系列文章,能够帮助大家对DBLE的模块有更深入的了解,更进一步,希望能够帮助大家对高性能 IO 有更深入的了解。 OSI 模型共有七层,从下到上别是物理层、数据链路层、层、运输层、会话层、表示层和应用层。 三、BIO 与 NIODBLE 性能能够如此之高,与它的高性能 IO 处理离不开关系。DBLE 中处理前端客户端连接及后端 MySQL 数据库连接都使用了 NIO 的方,即 IO 多路复用技术。 在连接数较少的情况下通过 BIO+ 多线程的方也能够比较快速的处理请求,但随着连接数的增多,线程间的切换带来的性能损耗将大于多线程处理带来的性能提升,从而导致整体性能下降。 下期预告本篇文章为 DBLE 模块源码解析的第一篇,主要介绍了关于 IO 的一些基础知识。

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      腾讯云分布式身份(TDID)是一套构建于腾讯云区块链TBaaS平台上的功能齐备、简单易用、符合W3C标准的数字身份基础服务。TDID提供了一种机制,能够分布式地产生和验证全局唯一的标识符来标识各种实体;同时以加密安全,保护隐私并可由第三方进行机器验证的方式在网络上表达现实社会中各种类型的凭证。从而为实体之间跨机构、跨行业、跨地域的可信数字身份、数字凭证与数据交换提供基础设施。

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