本文从分布式系统角度讨论了区块链中的几种创新模式：不可变模式、异步和共识以及网络容错可靠性。 不可变模式 区块链是不可变的。 分布式系统已经在相当一段时间内依靠不变性来消除异常。 比如日志结构的文件系统、日志结构的合并树和Copy-On-Write（写时复制）是分布式系统中用于模拟不可变数据结构的常见模式/技巧。 区块链是简单的分布式会计分类帐，因此名称称为Distributed Ledger Technology（分布式分类帐技术），简称DLT。 异步 区块链可能运行在距离数千英里的各种服务器上。 在这种情况下，区块链本质上是一个分布式事务日志 。 共识 在没有全局同步时钟的情况下，决定订单交易顺序的唯一方法是通过分布式共识。 这些分布式数据库为我们展示了构建大型数据库的新途径，并且开辟了新的设计模式和数据结构。 NoSQL数据库现在已经被商品化了。 如果您听到有关新的NoSQL数据库，90％的模式和算法是一样的。
，但对于中间件以及框架的开发者来说，网络 IO 的处理却是最需要关注的地方。 DBLE 的网络模块没有用任何框架，完全是通过原生 JDK 纯手写的。 研读 DBLE 网络模块的源码，能够让你对网络 IO 的处理有更进一步的理解。为什么连接 DBLE 能够像连接 MySQL 一样？为什么 DBLE 的性能能够如此高？ 希望通过本系列文章，能够帮助大家对DBLE的网络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网络 IO 有更深入的了解。 本篇作为 《DBLE 网络模块源码解析》的第一篇，主要讲讲网络 IO 的基础知识。 一、TCP/IP 协议栈 TCP/IP 协议在一定程度上参考了 OSI 的体系结构。 下期预告 本篇文章为 DBLE 网络模块源码解析的第一篇，主要介绍了关于网络 IO 的一些基础知识。
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NumPy 为 ndarray对象 引入了一个简单的文件格式。 0.71735609, 0.78332691]) 如果你用解压软件打开result.npz文件的话，会发现其中有三个文件：arr_0.npy， arr_1.npy， sin_array.npy，其中分别保存着数组 as np b = np.load('outfile.npy') print b 输出如下： array([1, 2, 3, 4, 5]) save()和load()函数接受一个附加的布尔参数 ---- numpy.savetxt() ---- numpy.loadtxt() loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件 以简单文本文件格式存储和获取数组数据，是通过 savetxt() 和 loadtxt() 接受附加的可选参数，例如页首，页尾和分隔符。 ---- ----
交流、咨询，有疑问欢迎添加QQ 2125364717，一起交流、一起发现问题、一起进步啊，哈哈哈哈哈 1、io概叙 io模块提供了python用于处理各种类型I/O的主要工具，主要有三种类型的 总结io模块提供的类层次方法： 类名 继承 存根方法 Mixin方法和属性 IOBase fileno，seek和truncate close，closed，__enter__，__exit__，flush 创建二进制流的方法： import io #通过文本创建二进制流可以使用‘b’的模式字符串 #f_b = open("myfile.jpg",'rb') #通过内存创建二进制流可以使用io的BytesIO read([size])：读取并返回size字节，如果未给出size将直到EOF或读取调用将在非阻塞模式下阻塞。 BufferedRWPair继承了BufferedIOBase的所有方法，除了detach() 6、原始IO 原始IO也称为无缓冲IO通常用作二进制和文本流的低级构建块，可从用户代码直接操作原始流，也可以通过在缓冲禁用的情况下以二进制模式打开文件来创建原始流
一 IO模型 分为： 1 阻塞IO （accept recv） 2 非阻塞IO 3 IO多路复用（监听多个链接） 4 异步IO 5 驱动信号模型（不经常使用） 1 阻塞IO (blocking IO) 2 非阻塞IO（non-blocking IO） 特点：发送多次系统调用 优点：wait for data时无阻塞 缺点：多次系统调用，消耗，不能第一时间拿取数据 两个阶段：wait for data非阻塞 注意：在网络IO时候，非阻塞IO也会进行recvfrom系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞IO不一样，”非阻塞将大的整片时间的阻塞分成N多的小的阻塞，所以进程不断地有机会’被CPU光顾’”。 IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果说select，epoll，大概就都能明白了，有些地方也称这用IO方式为event driven IO。 同步阻塞：包括（阻塞IO，非阻塞IO，IO多路复用） 异步阻塞：无阻塞 包括（异步IO） 各个IO Model的比较如果所示： ?
概述 本文主要介绍 DBLE 心跳检测模块，内容包括心跳检测作用及心跳检测模块源码解析两部分。 心跳检测作用 DBLE 中心跳检测的作用有以下三点： 1. 控制多个写节点高可用切换； 2. 心跳模块源码解析 心跳检测定时任务开始入口在 Scheduler#init 方法中，以 dataNodeHeartbeatPeriod 间隔定期进行心跳检测，默认值为 10 秒： scheduler.scheduleAtFixedRate }); } }; } AbstractPhysicalDBPool#doHeartbeat 为抽象方法，有两个实现分别在类 ，分别对应心跳检测作用的第 1、2 点。 总结 本文主要讲解了 DBLE 心跳检测模块，包括心跳检测作用以及相应源码解析，希望本文能帮助大家进一步理解心跳检测模块。
作者：路路 热爱技术、乐于分享的技术人，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，主要讲了网络 IO 的基础知识，以及 DBLE 网络模块的源码分析，本篇作为 DBLE 网络模块源码解析的第三篇，也是最后一篇，主要对 DBLE 网络模块知识作个简单概括及总结 DBLE 网络模块主要涉及类图 我们先来看下网络模块涉及到的主要类图： ? 整个网络 IO 读写流程大概如此。 DBLE 网络模块概括及总结 对于中间件来讲，网络 IO 处理既是关键点，同时也是难点，高性能网络 IO 处理远比想象中的难。 DBLE 的网络 IO 模块是通过原生 JDK 纯手写的，抛开使用网络 IO 框架，更能够让我们看到网络 IO 处理的真实的、底层的过程。
作者：路路 热爱技术、乐于分享的技术人，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，我讲了网络 IO 的基础知识，本篇文章将从源码角度具体讲解 DBLE 的网络模块：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 处理客户端 connect DBLE 处理客户端 connect 的代码在 NIOAcceptor#run 方法中： public void run() { //这里的selector即IO 这是 DBLE 高性能网络 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。
模块简介 Monitor 作为Ceph的 Metada Server 维护了集群的信息，它包括了6个 Map， 分别是 MONMap，OSDMap，PGMap，LogMap，AuthMap，MDSMap 模块的基本结构 ? 处理保存某个Monitor的系统信息（cpu，内存等） handle_mon_metadata MSG_MON_COMMAND MMonCommand 传递命令行消息给Monitor，Monitor再分发给相应的
Python的io模块提供了多个流式处理接口，具体的处理函数实现位于_pyio.py模块中。 在_io.py模块中，提供了唯一的模块方法open(name, mode=None, buffering=None)，但是没有read()方法。 1. io模块的类图 IOBase -RawIOBase，无缓存的字节流 -+FileIO，操作系统文件流 -BufferedIOBase，缓存的字节流 -+BytesIO -+BufferedReader 模块的3种I/O 1) 原始I/O，即RawIOBase及其子类 也被称为无缓存I/O。 f = open("myfile.jpg", "rb") f = io.BytesIO(b"some initial binary data: \x00\x01") 3. io模块中的文本I/O之StringIO
为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操心系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。 好了，准备知识概略复习了一下，开始探讨IO模式。 2 I/O模式 对于一次IO访问（这回以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的缓冲区，最后交给进程。 方式二：就是事件驱动模型 目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下： 1. 事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。
0709自我总结 select模块 一.介绍 Python中的select模块专注于I/O多路复用，提供了select poll epoll三个方法(其中后两个在Linux中可用，windows仅支持select 服务端 import socket import time import select s = socket.socket() s.bind(("127.0.0.1",1688)) # 设置为非阻塞 模型
Ref：CSE, IPADS, SE ,SJTU 分布式系统中，如果中心机器不受绝对信任，或者中心节点一旦崩溃代价很大，存在这样的中心风险很大；此外，中心机器本身的能力局限了网络的scalability DHT（分布式哈希表） key->value,对此我们需要将key ID(key的SHA-1)映射到对应的node ID(IP的SHA-1）上。 如果直接取模，一旦node增加，那么所有的映射关系都要改变，显然这不切实际。 此外，每个节点不能知道全局，否则存储代价太大。 IPFS就用了这种技术。 （一种分布式的文件存储协议） 一致性hash Lookup（线性查找） 每个节点只知道后继的节点。key存储在ID比keyID大，但是极小的node中。 Permissioned Chain 限制了加入的节点，一般认为仅仅是分布式数据库，而不是区块链。因为前提被打破了。 应用场景 优势：需要共识，而没有可信的第三方时，保证可信度。
用户模块 实体类的编写没有任何技术含量，而且还浪费时间。 生成代码的解决方案有很多种：企业中比较常见的还有 MyBatis 的逆向工程。 课程模块 course 课程 teacher 老师 activity_course 课程活动 course_section 章节 course_lesson 课时 course_media 课节视频 一个
订单模块 购买 / 生成订单 功能描述： 用户选好课程点击立即购买，调用后端接口，开始创建商品订单。 //localhost:8002/order/getOrdersByUserId/100030018 http://localhost:8002/order/deleteOrder/1 ---- 留言模块 courseid=8&userid=100030011&username=Renda&comment=大家好 留言列表 某门课程的全部留言 功能描述： 1、通过课程 Id、页号和用户 ID 分页获取留言信息 com.renda.mapper.CourseCommentDao @Service public interface CourseCommentDao { ... /** * 某个课程的全部留言（分页
在高性能的I/O设计中，有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式，其中Reactor模式用于同步I/O，而Proactor运用于异步I/O操作。 一般来说I/O模型可以分为：同步阻塞，同步非阻塞，异步阻塞，异步非阻塞IO 同步阻塞IO： 在此种方式下，用户进程在发起一个IO操作以后，必须等待IO操作的完成，只有当真正完成了IO操作以后 JAVA传统的IO模型属于此种方式！ 目前Java中还没有支持此种IO模型。 搞清楚了以上概念以后，我们再回过头来看看，Reactor模式和Proactor模式。 首先来看看Reactor模式，Reactor模式应用于同步I/O的场景。我们分别以读操作和写操作为例来看看Reactor中的具体步骤： 读取操作： 1.
Scannerl是由Kudelski Securit开发的模块化分布式指纹识别引擎，它可以在单个主机上识别数以千计的目标指纹，也可以在多个主机上分布执行分布式的指纹识别。 分布式设置 执行分布式扫描需要两种类型的节点： 主节点：scannerl二进制文件运行的地方 从节点：scannerl将连接以分发其所有工作的位置 主节点需要安装和编译scannerl，而从节点只需安装 因此，你同样需要满足上述分布式设置要求。 /scannerl -m httpbg -d google.com 分布式使用 执行分布式扫描之前，需要预先设置scannerl将使用的主机以分发工作。有关更多信息，请参阅分布式设置部分。 例如，out_file.erl和out_stdout.erl模块分别允许输出到文件或stdout。 创建新模块，可以参照fp_module.erl和out_behavior.erl源文件形式。
接前一篇博客，这次做安装一个真正的分布式集群环境。 <value>4</value> </property> </configuration> etc/hadoop/workers bd1 bd2 bd3 运行 HDFS 和 yarn 格式化
的分布式训练。 按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种， 模型并行：分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。 所以这个时候我们需要分布式。 Pytorch 分布式简介 PyTorch 1.0稳定版终于正式发布了！ torch.distributed软件包和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块由全新的、重新设计的分布式库提供支持。 ，此帮助程序可用于为每个节点启动多个进程以进行分布式训练，它在每个训练节点上产生多个分布式训练进程。
该实现由两部分组成：客户端实现和服务器端实现。 客户端实现 客户端将接收键和函数，当客户端从服务器获取监视事件时函数被调用， 客户端存储方法对象以供以后调用。然后，它向服务器发送注册监视器的请求。 对于基于阻塞IO的服务器和基于非阻塞IO的服务器，此结构均相同。 etcd中此问题的一个示例(https://github.com/etcd-io/etcd/issues/11906)说明这些注意事项在生产中很重要。 在层次结构存储中的监控 Consistent Core主要支持分层存储。可以在父节点或键的前缀上设置监视器。对子节点的任何更改都会触发在父节点上设置的监视器。 Kafka中基于拉模式的设计 在监视器的典型设计中，服务器将监视器事件推送给客户端。[kafka]遵循端到端基于拉模式的设计。
服务治理中心（service governance center，sgc）在服务治理场景中，提供服务调用中的注册发现、流量控制、熔断限流等能力，支持多语言客户端、集成多种主流服务框架，帮助用户实现高效
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