本文以几篇PyTorch官方文档为基础来了解分布式 autograd 的设计和内部结构，在翻译时并没有逐字翻译，其中加入了自己的部分理解。分布式 autograd 后续文章的分析也会基于本文进行。
有位工作6年的小伙伴，面试的时候被问到这样一道题，说谈你对RPC的理解。在分布式微服务架构中，远程通信是最基本的需求。常见的远程通信方式有基于REST架构的HTTP协议，以及基于RPC协议的RPC框架。今天，我给大家分享一下我的理解。
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解，希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念，有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史，看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
本文源自一次面试官的提问：说说你对于RPC框架的了解，你知道哪些RPC框架，以及为什么RPC历经几十年还能不断推出新的框架。
RPC作为目前的主流技术之一，它打破了某一项任务所需的计算资源只能靠一台计算机来实现的固有想法，对分布式计算、微服务等领域都有着重要而深远的影响。
随着互联网规模的不断扩大，分布式系统逐渐成为了主流。在分布式系统中，RPC（Remote Procedure Call）通信是不可或缺的组件之一，它能够让分布式系统中的不同节点之间通过网络进行通信和数据交换。而ZooKeeper和Dubbo 3则是目前广泛应用于构建高性能分布式RPC通信的两个优秀开源工具。
随着企业 IT 服务的不断发展，单台服务器逐渐无法承受用户日益增长的请求压力时，就需要多台服务器联合起来构成「服务集群」共同对外提供服务。同时业务服务会随着产品需求的增多越来越肿，架构上必须进行服务拆分，一个完整的大型服务会被打散成很多很多独立的小服务，每个小服务会由独立的进程去管理来对外提供服务，这就是「微服务」。
2. 分布式架构: 每个业务模块部署多个节点, 同一个模块之间节点是如何通信的. 不同模块之间节点是如何通信的
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 RPC作为目前的主流技术之一，它打破了某一项任务所需的计算资源只能靠一台计算机来实现的固有想法，对分布式计算、微服务等领域都有着重要而深远的影响。 从20世纪80年代至今近四十年的时间内，由RPC衍生出来的技术非常多，包括很多现在常见的中间件技术都离不开RPC。网络技术的发展，以及操作系统中的进程间通信技术越发多样化和成熟，这些都为RPC的出现打下了非常好的基础。 RPC框架是为了实现RPC而衍生出来的技术产物，它是RPC领域中可复用的软件架构解决方案。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用分布式 RPC 框架实现参数服务器。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
选择使用RPC（Remote Procedure Call）的原因主要涉及到构建分布式系统、微服务架构和多语言通信等方面的需求。以下是一些选择使用RPC的主要原因：
HTTP ： 应用层中的不同应用进程之间 进行数据交换的一种约束、规定、 学名协议，在和导师的对话中的一个问题 ： rmi 和 rpc 或者说实现他们的工具集 他们各种依据的什么样的协议？
https://github.com/apache/dubbo-website/blob/master/blog/zh-cn/rpc-introduction.md
随后就是RPC架构，之前的垂直应用架构其实可以说是在一个进程内的通讯，而RPC就是一种进步，RPC是进程之间的通讯，远程过程调用就是这么来的。
分布式架构拆分的项目每个子web项目都可以独立部署到Tomcat服务器中运行， 而Maven的聚合关系拆分的项目只是在开发阶段的物理视图效果上的拆分，最终还 是打成一个包使用，Maven的拆分的目的是为了将项目中的不同的功能打成包存储到 其仓库中。也就说，我们先使用分布式架构的思想，将项目拆分为N个独立运行的子 项目开发，每个子项目再使用Maven的聚合关系拆分着开发。 专业概念： 本地调用： 在自己的项目内部之间的资源调用，比如某个包调用另外一个包的资源。 远程调用: 在项目中调用其他项目中的功能，完成自己的功能处理。
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
https://github.com/grpc/grpc-java 由谷歌开发的一个高性能开源RPC框架，基于HTTp/2协议标准开发。利用ProtoBuf作为序列化工具和接口定义语言。
这8堂关于分布式系统的课构成了《Concurrent and Distributed Systems》的后半部分。前半部分的重点是在同一台计算机上运行的多个进程或线程之间的并发，而后半部分则进一步研究了由多个通信计算机组成的系统。
CAP原则是指当分布式系统遇到网络分区时，只能满足其中两个需求，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。在实际系统中，我们常常会选择在CA、CP或AP三者中做出取舍。
RPC就是远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的思想。
远古时期，每个进程各干各的，但随着发展有时候会存在A进程调用B进程某一方法，使用其功能的场景，比如说把画图统一都在某一个进程中，其他进程只需要调用它就ok了（代码没有散落到各地、也减少了一部分动态链接的管理），但是最初是不支持的，就产生了所谓的IPC（Inter-process communication 本地进程间通信），没错这里的IPC就是上学的时候经常背的 共享内存等进程间通讯方式。 再后来越来越多的单机系统复杂到无法维护面临拆分，小型机的瓶颈凸显及性价比越来越低，由pc和廉价服务器构成的集群、分布式方案逐渐形成，开始出现多个pc或者服务器 搭建分布式系统的场景，之前单机上的IPC也演变成了现在的RPC（远程过程调用）。 做服务器端研发，经常会有这样的一些名词RMI(remote method invocation，面向对象的远程方法调用)、RPC（remote procedure call，远程过程调用）、SOAP(simple object access protoal，简单对象访问协议)、REST(representational state transfer，表达性状态转移)，这些都可以理解为调用远程方法的一些通信技术“风格”，其中RPC是一个泛化的概念，严格来说一切远程过程调用手段都属于rpc范畴，本系列要说的就是这个泛化的RPC。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo，能讲一下dubbo的基本原理吗？ dubbo支持的通信协议和序列化协议？dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些？dubbo的
解析 RPC（Remote Procedure Call），远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。 在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用
一、分布式系统的经典基础理论 1、分布式系统设计的两大思路：中心化和去中心化 中心化：中心化的设计思想在自然界和人类生活中是如此的普遍和自然，它的设计思想也很简单，分布式集群中的节点按照角色分工，可以分为两种角色--“领导”和“干活的”，中心化的一个思路就是“领导”通常分发任务并监督“干活的”，谁空闲了就给它安排任务，谁病倒了就一脚踢出去，然后把它的任务分给其他人；中心化的另一个思路是领导只负责生成任务而不再指派任务，由每个“干活的”自发去领任务。 去中心化：全球IP互联网就是一个典型的去中心化的分布式控
通过Hmily的扩展模块，以上RPC框架可以在分布式环境中使用Hmily-TCC分布式事务框架实现分布式事务的可靠性。
RPC（Remote Procedure Call）服务，也即远程过程调用，在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位，尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下，RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC，Facebook 开源了 Thrift，Twitter 开源了 Finagle，百度开源了 bRPC，腾讯开源了 Tars，阿里开源了 Dubbo 和 HSF，新浪开源了 Motan 等，一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器，在解决分布式高并发业务问题的同时，也向外界展示自己的技术实力。
据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文涉及的相关面试题： （1）什么是RPC？★★★★☆ （2）RPC框架的原理是怎样的？★★★★☆ （3）RPC的调用流程是怎样的？★★★☆☆ （4）主流的RPC框架有哪些？★★★☆☆ gRPC是Google开源的一款优秀的RPC框架，由于其卓越的性能和跨语言的优势而被广泛使用。 01 RPC的原理 RPC（Remote Procedure Call）指远程过程调用，主要用于异构的分布式系统之间的通信。 随着系统复杂度的增加，我们不得不将一个大的应用
在我刚刚了解分布式的时候，经常对RPC和分布式有些混淆，甚至一直以为两者对等，所以我们先看看他们有什么区别？
Seata是一个开源的分布式事务解决方案，在分布式系统中保证数据一致性是非常重要的。Seata提供了高效、易用、可靠的分布式事务解决方案，帮助用户实现跨DB、跨A/C、跨RPC的分布式事务。
我们先看一下分布式事务的需求是如何产生的，以及应用服务器是如何支持分布式事务管理的。
先介绍分布式通信的几种基本方式。 RPC 远程过程调用协议（Remote Procedure Call Protocol, RPC）是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发分布式应用更加容易。RPC采用C/S架构。请求程序就是一个Client，而服务提供程序就是一个Server。首先，Client调用进程发送一个有进程参数的调用信息到
微服务目前比较热，但是微服务最难的还是可靠性问题，因为一个系统微服务可能几百个，网络调用频繁，网络的容错性就非常重要，因为对于分布式系统，需要默认网络环境是不可靠的，丢包或堵塞等情况都是可能会发生的，这里面其实就是经典的拜占庭将军问题，两个将军想约定某个时候一起进攻，但是不能确保这个信息能否可靠地传递给对方，是路途耽误了还是送信的人死了永远不可能送达，都无法确定，网络之间的通讯也是如此，A给B发个TCP数据包，这个数据包是因为网络繁忙暂时堵塞，还是就是被丢弃了呢？双方都不知道。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用异步执行操作来实现批处理 RPC，大家可以学习到PyTorch对参数服务器一个新的实现方式。
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RPC（Remote Procedure Call） 是一种进程间通信的技术，它允许程序调用另一个地址空间（通常是远程的）的过程或函数，就像调用本地的函数一样。RPC 技术使得分布式系统中的不同节点能够进行远程调用，以实现分布式应用程序的协同工作。
Dubbo是一个高性能、轻量级的Java RPC远程通讯框架，它主要用于分布式服务架构中，解决了服务之间的远程调用问题。以下是Dubbo的主要使用场景：
上文我们看到了AutogradMetadata，DistAutogradContainer 和 DistAutogradContext 等一系列基础类。我们知道了分布式autograd如何基于RPC进行传递，如何在节点之间交互，节点如何区分维护这些Session。本文继续分析，主要目的是看看反向传播如何切入到引擎之中。
DAOS在后傲腾时代的发展策略: https://www.bilibili.com/video/BV1Qw411377s
H2engine的GitHub星星不知不觉已经破百了，也没有特意推广过，但是慢慢的关注的人越来越多。因为事情多，好久没有写东西了，前一段时间有了一些想法，把h2engine又更新了一下，感觉h2engine又向前迈了一大步。本文记录一下最近的心得体会，以及做出的相应修改。
大家好，我是goodspeed，现在是一名后端工程师。昵称比较奇怪哈，名字来自烂片之王尼古拉斯凯奇早期电影，意思是祝你好运。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 Firestorm 项目申请书 Firestorm 项目介绍 Firestorm是腾讯研发并开源的面向分布式计算框架的Remote Shuffle Service。作为云原生的分布式计算框架重要的组成部分，该服务也用来提升分布式计算的整体性能，已在生产系统中大规模部署使用。 Firestorm 项目导师介绍 马骏杰、齐赫 Firestorm 开源项目负责人、Firestorm 开源项目架构师 导师寄语： Fires
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