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分布网络基础

分布式服务化架构设计中,服务与服务之间通信均是基于网络底层协议来实现的,于是我们需要对网络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 ,这样对于我们在进行网络问题的排查能够带来一定的帮助.现在开始展开网络基础相关知识的阐述. 网络基础 通信协议 什么是协议 协议是计算机与计算机之间通过网络通信时事先达成的一种“约定”,这种“约定”使那些由不同的厂商设备,不同的CPU以及不同的操作系统组成的计算机之间,只要遵循相同的协议就能够在网络传输中实现数据交互的通信 一个完整的数据包组成的结构如下: 网络数据包的路由地址:包含发送数据包的源地址以及接收数据包的目标地址 错误检测与纠正: 在网络协议中执行错误检测与纠正,为避免在传输过程中发生错误,需要在网络数据包进行数据校验 ,严重影响到网络的性能,于是引入滑动窗口来提升我们的网络性能,即在较短的时间且允许的数据包大小范围内发送数据包无需等待响应,此时一个是可以降低网络耗时,一个是提升网络的吞吐量,相比左边逐个发送数据包性能上有所提升

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分布式下载方式(二)DHT分布网络

简单回顾以下上一篇文章介绍了内容:分布式下载方式(一)原理分析 分布式下载方式也有两种:依赖tracker的“元数据集中,文件数据分散”的方式;另一种是基于分布式的哈希算法,保证元数据和文件数据完全分开 DHT网络如何查找节点 在DHT网络分层的基础上,我们来查找节点,还是举例子清晰表达一下。 DHT之所以是一个高效的分布网络,说明它是一个动态更新的网络网络节点之间的远近是动态更新的,如何更新节点信息? 一个优秀的分布网络,任何节点的加入和离开都不会随便影响整体网络的稳定性,这样才是一个健壮的分布网络。 小结 DHT采用异或来区分远近,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。 知道了分布式下载方式的基本原理,接下来了需要一些实践,如何搭建一个分布式下载的架构来承载分布式下载的业务。请继续关注,稍后会分享。

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    分布网络文件系统--MooseFS

    一.介绍 1.简介 MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布网络文件系统,它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上,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,整个分布网络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:。 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地址和密码的方式访问文件系统 2.应用场景 谈及MooseFS的应用场景,其实就是去谈分布式文件系统的应用场景 Server 服务器的变化日志文件进行备份,changelog_ml.*.mfs 是备份文件的类型,当 Master Server 出现故障时替换其继续工作,避免 Master Server 的单点故障导致分布式文件系统的不能正常运行

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    Jenkins-slave分布式跨网络发布

    一、概述 Jenkins的Master-Slave分布式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。 jenkins 10.212.82.86 jenkins服务器 centos 7.6 office-145 192.168.31.145 办公室测试 说明: jenkins-->office-145  网络是不通的 office-145-->jenkins  网络是通的。 现在要求jenkins能一键发布到office-145,那么很明显一个问题。网络是不通的,怎么实现。 后来我研究发现,通过Jenkins-slave就能实现跨网络发布。

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    分布式 | DBLE 网络模块源码解析(三)

    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。 当然并不是说网络 IO 框架不好,了解了网络 IO 的底层原理,再看任何网络 IO 框架,你都能知其所以然,这比你单纯的会用框架,肯定是不一样的。

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    用于背景减法的算术分布神经网络

    我们提出了一种新的算术分布神经网络(ADNN),用于学习背景减除过程中的时空像素分布。在我们的ADNN中,利用算术分布运算来提出算术分布层,包括乘积分布层和总和分布层。 在拟议的算术分布层的前向传递和反向传播中,直方图被视为概率密度函数而不是矩阵。因此,所提出的方法能够利用直方图的概率信息,与传统的卷积神经网络相比,以非常简单的架构取得了有希望的结果。 据我们所知,这是第一个提出基于算术分布运算的网络层的方法,用于在背景减法过程中学习分布。 用于背景减法的算术分布神经网络.pdf

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    分布式 web 集群的搭建 -- 网络

    而在网络层面上,由于数据暴增,单服务器开始疲于应对海量用户访问,就需要搭建负载均衡系统,让分布式集群分担压力。 所谓的负载均衡,就是让服务器集群分配工作任务,起到保护 web 服务器的作用。 但是由于这个方案的每次访问实际进行了两次访问,增加了网络延时,降低了用户体验,同时,在大规模访问的情况下,也会出现性能不佳。 由于反向代理服务器是在应用层工作,是 OSI 网络七层结构中的第七层,所以也被称为“七层负载均衡”。 将 session 等信息保存在某个独立服务来存储,如使用 redis、memcache 等,该方案较为常用 IP 负载均衡 由于 IP 负载均衡工作在网络层和传输层,所以也被称为“四层负载均衡”。 负载均衡服务器收到 IP 包后,会修改 IP 包的目标 IP 地址和端口,然后原封不动的投递到内部网络中,最终流入到实际的 web 服务器。

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    基于Hadoop 的分布网络爬虫技术

    四、分布网络爬虫的工作原理 前面描述的是设计一个集中式爬虫系统所必须考虑的两个问题,但是,不论分布式爬虫系统还是集中式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。 因为分布网络爬虫可以看做是多个集中式网络爬虫系统组合而成。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,下面本节来阐述分布网络爬虫的工作原理。 由于分布式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,所以搭建分布式爬虫系统的关键是网络通信。 五、分布网络爬虫研究现状 目前,最成功的分布式 Web网络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。 现在比较著名的分布网络爬虫有Mercator,UbiCrawler、WebFountain和 Google Crawler。

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    Pytorch神经网络初始化kaiming分布

    输入维度较小时, ,此时方差较大,正态分布生成的参数初始值都比较大, ,得到的值 。 xavier分布 xavier分布解析:https://prateekvjoshi.com/2016/03/29/understanding-xavier-initialization-in-deep-neural-networks 当权重值(值指的是绝对值)过小,输入值每经过网络层,方差都会减少,每一层的加权和很小,在sigmoid函数0附件的区域相当于线性函数,失去了DNN的非线性性。 xavier初始化可以使得输入值x x方差经过网络层后的输出值y y方差不变。 kaiming分布 Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。

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    分布式 | DBLE 网络模块源码解析(二)

    ---- 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 总结 今天从一个实例出发,从源码角度详细解读了 DBLE 对网络数据包的处理流程。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。

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    分布网络通讯项目(1):集群与分布式理论简介

    “集群聊天室”项目日报 “集群聊天室”GitHub地址 ---- 集群 && 分布式 集群:每台服务器独立运行一个工程的所有模块。 分布式:一个工程拆分成多个模块,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。 对于分布式服务器: 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 + 分布式 的服务器部署模式。 ---- 这个项目就是来写一个分布网络通信的框架,除了容灾,本篇提出的问题都会得到解答。

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    Orchid兰花协议:分布式匿名代理网络

    该协议使用已经存在于现有交换设备上的上层网络,创建一个具有包容性和自由性的互联网。兰花协议是一个新的无审查、无监视的协议层,允许用户绕过防火墙访问信息和自由沟通。 该协议使用已经存在于现有交换设备上的上层网络,创建一个具有包容性和自由性的互联网。兰花协议是一个新的无审查、无监视的协议层,允许用户绕过防火墙访问信息和自由沟通。 兰花协议如何工作? 兰花协议的公开Beta版将使网络自由成为现实。 【区块链独角兽评级】 评论:未来3个月兰花协议,将闪亮全球。

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    分布式 | DBLE 网络模块源码解析(一):网络 IO 基础知识

    ,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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    分布式深度学习(I):分布式训练神经网络模型的概述

    我们还会讨论在何种场景下适合(或不适合)采用分布式算法来训练神经网络模型。 在模型并行化( model parallelism )方法里,分布式系统中的不同机器负责单个网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器。 分布式训练神经网络模型:哪种方法最好? 我们已经看到了许多种训练分布式神经网络的方法,每种方法又有多个变种。那么我们在实际应用中究竟应该选择哪一种呢?很不幸,我们并不能找到一个简单的答案。 何时使用分布式深度学习 分布式的深度学习并不总是最佳的选择,需要视情况而定。 分布式训练并不是免费 —— 由于同步、数据和参数的网络传输等,分布式系统相比单机训练要多不少额外的必要开销。 另一个需要考虑的因素是网络传输与计算量的比值。当传输与计算的比值较低时,分布式训练的效率往往较高。小的、浅层的网络由于每次迭代的计算量较小,并不适合分布式训练。

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    Pytorch中的分布式神经网络训练

    随着深度学习的多项进步,复杂的网络(例如大型transformer 网络,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,在训练这些网络时,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集群上设置分布式神经网络训练。 通常,分布式训练会在有一下两种情况。 在设置网络本身时,可以将模型的某些部分移至特定的GPU。之后,在通过网络转发数据时,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分布式训练设置。 pytorch提供了用于分布式通讯后端(nccl,gloo,mpi,tcp)。根据经验,一般情况下使用nccl可以通过GPU进行分布式训练,而使用gloo可以通过CPU进行分布式训练。

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    图神经网络分布式调度(CS)

    无线网络设计中的一个基本问题是以分布式方式有效地调度传输。主要挑战来自以下事实:最佳链路调度涉及解决NP难的最大加权独立集(MWIS)问题。 对于实际的链路调度方案,通常使用分布式贪婪方法来近似解决MWIS问题。但是,这些贪婪的方案大多忽略了无线网络的重要拓扑信息。 为了克服此限制,我们提出了一种基于图卷积网络(GCN)的分布式MWIS求解器。简而言之,可训练的GCN模块会在调用贪婪求解器之前学习与网络权重结合在一起的拓扑感知节点嵌入。 在具有数十个链接的中小型无线网络中,即使是基于GCN的浅表MWIS调度程序,也可以利用图的拓扑信息将分布式贪婪求解器的次优差距减少一半,并且在整个图上具有良好的泛化性,并且增加最少在复杂性上。 图神经网络分布式调度.pdf

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    分布式架构基石】网络通信协议

    什么是网络协议 协议,网络协议的简称,网络协议是通信计算机双方必须共同遵从的一组约定。如怎么样建立连接、怎么样互相识别等。只有遵守这个约定,计算机之间才能相互通信交流。 为了使数据在网络上从源到达目的,网络通信的参与方必须遵循相同的规则,这套规则称为协议(protocol),它最终体现为在网络上传输的数据包的格式。 1 HTTP请求概述 01 HTTP请求过程 应用程序用TCP传送数据时,数据被送入协议栈中,然后逐个通过每一层直到被当作一串比特流送入网络,其中每一层对收到的数据都会增加一些首部信息 02 四层网络概念模型 mac地址是和设备的生产者、批次、出厂日期等相关信息关联的,知道一个设备的mac地址,并不能在众多网络中找到它并把数据发送给它,除非它和网络发送放在同一个网络内。 在简化的计算机网络OSI模型中,它完成第四层传输层所指定的功能。

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    如何在cytoscape网络节点当中添加分布信息

    目的是来展示,网络当中每个节点具体分布的情况。如果有相同需求的,可以学习一下哈。 ? 数据准备 cytoscpe图形可视化需要准备的数据包括两个: 显示网络数据的文件,其中包括不同node之前的相互作用关系。例如从string数据库中导出的tsv文件。 数据导入 我们通过file - import导入数据:其中netword from file导入网络文件。table from file导入注释文件 ?

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    分布式存储中心网络如何配置?分布式储存中心能干什么?

    如果对现在的网络技术有一定了解的话,就应该知道分布式技术是非常热门的一个概念,有了分布式技术就存在分布式配置中心,分布式储存中心和分布式技术是相辅相成,互相依存的。 分布式技术具有多种多样的功能,那么分布式存储中心网络如何配置呢?下面为大家简单介绍分布式存储中心网络如何配置。 分布式存储中心网络如何配置 如果想要配置分布式存储中心的网络,可以直接在该程序内进行操作,传统的储存中心是不能够对配置文件进行网络配置的,必须要重启程序才可以,而在分布式配置中心中不用重启应用程序,可以直接在应用程序中进行网络配置 分布式储存中心能干什么 分布式存储中心可以直接对配置文件进行相应的管理或修改等操作,因为网络世界主要是由这种配置文件所组成的,所以在必要的时候需要对配置文件进行管理,通过分布式储存中心能够对配置文件进行实时的更新 以上为大家简单介绍了分布式存储中心网络如何配置,想要配置分布式储存中心的网络,可以直接在应用程序内进行搜索,如果自己不会操作的话,可以请专业操作人员来帮忙,也可以直接联系分布式储存中心的开发服务商,由服务商提供相应的售后服务

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    网络工程师 | 路由策略和路由重分布

    session 1 路由策略 1、ACL 访问控制列表,针对于数据包,默认deny any 匹配odd奇数网络(172.16.1/3/5/7/9…) 172.16.1.0 0.0.254.0 (反掩码中1bit位代表随意,0bit位代表完全匹配,正好与掩码相反) 匹配even偶数网络(172.16.0/2/4/6/8…) 172.16.0.0 0.0.254.0(反掩码中1bit位代表随意 13个bit规定(也就是10.00000固定的)后面3个bit是变化的,这样变化的结果就是8条路由从000-111也就是0-7,后面因为ge 16 le 16固定了子网掩码必须是255.255.0.0的网络 1、igp的redistribute ospf重分布进bgp时默认只重分布internal路由,如果需要将external路由也重分布进bgp需要使用参数match internal external 2、bgp的redistribute ibgp默认无法重分布进IGP中,必须使用bgp distribution-internal命令 ebgp默认可以重分布进IGP中 版权声明:本文为

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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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