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关键词

C||RPC&NFS

Intro随着单机性能进入瓶颈,storage与serve的压力与日俱增,因此,这两个职责被在不同服务器上。 ,参数的再编排–Using marshal unmarshal跨地址空间引用失效,因此需要进行序列化反序列化(及处理网络通信的大小端)Components为了搭建一个RPC框架,我们需要1.RPC格标准 , unmarshal replyServer:unmarshal arguments, call real function, marshal reply4.Framework:Client: 正确发 message到对应的server stub跟踪所有发出去的请求将收到的响应匹配到对应的call多个caller共用一个socket请求超时、重传的处理Server: 对每个threadcallback正确发 reply(每个请求配一个线程,或者请求多时维护线程池)5.Binding:Client如何找到对应的Server6.网络传输(如socket)网络通信导致的Trade-off1.性能开销(但不是传文本可以不用

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(七):C++实时应用框架 2.0

C++实时应用框架 2.0技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流上一篇:(六):大型项目容器化改造版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利 在C++实时应用框架(CDRAF)1.0版本发后,我们对整个框架做了大量的改进。在架构层面支持微服务架构、微服务编排。 进一步厘清了CDRAF与业务代码的耦合,所有的功能均不再需要业务侧关心,而统一由CDRFA内部实现。 由此C++实时应用框架2.0版本也应运而生!  一、集群实时拓扑图  实时拓扑图展示了集群的每个节点(容器实例),连线代表通讯方向,孤立的节点表示未并网的节点。 三、时延统计功能 时延统计功能是框架的核心数据之一,用于实时检测节点的性能,并依此采取相应的解决策略。

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    C#事务的解决方案之TransactionScope

    一、TransactionScope的优点1、使用起来比较方便.TransactionScope可以实现隐的事务,使你可以在写数据访问层代码的时候不用考虑到事务,而在业务层的控制事务.2、可以实现事务 三、如果你不得不用事务,那也得琢磨琢磨1.这步操作一定得在事务当中吗?这步操作如果没完成或者失败了,值得回滚整个事务吗?难道没有优雅的补偿措施或者容错措施? 2.事务涉及到的点,必须的这么多?必须得实时的操作这一大串?不能通过通知类操作去精简掉某些点?3.在发起事务之后,你是不是做了事务无关的操作,尽管这些操作跟事务无关? 四、使用事务注意如下几点1:确保参与事务的machine开启了事务支持;2:如果machine开启了防火墙,需要设置msdtc进程为例外;3:参与事务的machine不能跨域(如果跨域,目前微软还没有确切的解决方案 );4:多数据库时才使用事务,如果是同一个数据库,最好使用SqlTransaction.

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    (一):C++实时应用框架----整体介绍

    C++实时应用框架 (Cpp Distributed Real-time Application Framework)版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利 但基于C++语言,且支持毫秒级响应、大吞吐量的实时应用框架一直是这一领域的空白,Cpp Distributed Real-time Application Framework(CDRAF)也因此应运而生 我们致力于将CDRAF打造成一款通用C++实时系统框架,使之可以服务于任何一款对响应、吞吐量有高要求的业务系统——不管是游戏后台系统或者电信行业系统等等。 用户只要将原有业务代码基于CDRAF做少许改动,就可以使用系统轻松地获得所有实时系统所具备的特性,如:大吞吐量、低时延、模多样、稳定可靠的通讯平台新节点启动后自动注册联网,旧节点无需重启计算节点根据业务量自动动态扩缩容单点故障不影响集群 通讯平台:➢    具备低时延(毫秒级)、高吞吐量(200000ppss级)的通讯能力➢    提供多样化通讯方(点对点、广播、发、单双通道等)满足各种业务需求➢    完全配置的节点通讯关系,通讯与业务程序完全解耦

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    开源公告|C++编译系统yadcc开源了

    框架介绍 yadcc是广泛投产于腾讯广告后台的C++编译系统。 本着回馈社区的目的,我们现将这套编译系统对外开源。 需要注意的是,编译通常只能提高吞吐,但是不能降低单个文件的编译耗时(暂不考虑命中缓存的情况)。对于无法并发编译的工程,除非命中缓存,否则编译通常不能加快编译,反而可能有负面效果。 - 缓存避免不必要的重复编译。同时本地守护进程处会维护缓存的隆过滤器,避免无意义的缓存查询引发不必要的网络延迟。 - 我们通过编译器哈希区版本,这允许我们的集群中存在多个不同版本的编译器。 - 客户端wrapper:伪装成编译器,截获编译任务并通过yadcc发出去进行编译。 ?

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    C# Redis锁 - 单节点

    为什么要用锁? 先上一张截图,这是在浏览别人的博客时看到的.? 在了解为什么要用锁之前,我们应该知道到底什么是锁.锁按照不同的维度,有多种类.比如1.悲观锁,乐观锁;2.公平锁,非公平锁;3.独享锁,共享锁;4.线程锁,进程锁;等等.我们平时用的锁,比如 因为进程之间彼此独立,各个进程是无法控制其他进程对资源的访问,所以只能通过操作系统来控制.比如 Mutex.但是进程锁有一个前提,那就是需要多个进程在同一个系统中,如果多个进程不在同一个系统,那就只能使用锁来控制了 锁是控制系统中不同系统之间访问共享资源的一种锁实现.它和线程锁,进程锁的作用都是一样,只是范围不一样.所以要实现锁,就必须依靠第三方存储介质来存储锁的信息.因为各个进程之间彼此谁都不服谁 {currentStock} 个); 业务处理完后,释放锁. redisClient.Eval(releaseLockScript, lockKey, id);});这篇文章只介绍了单节点Redis的

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    (三):C++实时应用框架——系统管理模块

    C++实时应用框架——系统管理模块  上篇:(二): 基于ZeroMQ的实时通讯平台版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利!   一个实时系统集群动辄上百台机器,集群的规模已经限定这将是一个”封闭“的系统。 对于一个商用的实时系统来说,如何应对突然出现的业务高峰;及时检测出集群中的故障节点并进行善后处理;对于集群内处理能力不同的节点进行负载均衡调节;系统因过大压力崩溃前进行过载保护;测试容器与运营容器同网测试的灰度发能力等等 系统管理模块为服务(SmartService)和管理(SmartManger)两部。 六、灰度发 系统支持灰度发能力,可以让测试点节和正常业务节点同网运行,将让测试号码路由到测试节点进行处理,而不影响其它正常的号码。?未完待续...

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    (四):C++实时应用框架——状态中心模块

    C++实时应用框架——状态中心模块  上篇:(三):C++实时应用框架——系统管理模块 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流  版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys 状态中心是系统中不可或缺的部。 这些都是在实时系统设计时需要考虑的功能性问题。更不用说,环境下的数据一致性、二阶段提交、脑裂、集群选主等复杂的原生问题。 之所以需要部署在多个节点是为了解决环境中的单点问题。并且由于数据存储了多份拷贝,DSCC还解决了数据一致性、二阶段提交、脑裂、集群选主等复杂的原生问题。 另一个模块是运行于系统各个节点上的状态中心代理(SmartAgent),SmartAgent主要负责上面提到的系统的功能性问题,包括:从DSCC上获取节点间通讯关系,建立集群的通讯连接

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    (五):C++实时应用框架——微服务架构的演进

    C++实时应用框架——微服务架构的演进 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流上一篇:(四):C++实时应用框架——状态中心模块版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys 相信这也是每个系统架构师所面临的问题,当一个系统的复杂度超过单个人可承受能力范围,就要对这个系统进行适当层,模块。 统一通讯模带来的好处除了在节点和进程增多后,通讯关系不会变得太复杂以外。由于模统一, CDARF可以替业务程序员完成很多工作,直接的好处就是业务程序员不再需要配置很多与业务无关的配置。 这应该就是CDRAF对微服务架构提供的最直接、最好的支持了,帮助业务程序员从传统的开发模转变,进而适应微服务的思维方。?   、原来集群所有的通讯都配置在一个文件中,在系统中就涉及文件的全局一致性的问题。

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    使用C# 和Consul进行系统协调

    随着大数据时代的到来,是解决大数据问题的一个主要手段,随着越来越多的的服务,如何在的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题。 今天我们就来看看如何使用C# ,利用开源对服务做协调。 在对的应用做协调的时候,主要会碰到以下的应用场景:业务发现(service discovery)找到系统中存在那些可用的服务和节点名字服务 (name service)通过给定的名字知道到对应的资源配置管理 (configuration management)如何在的节点中共享配置文件,保证一致性。 (distributed exclusive lock)如何通过锁在的服务中进行同步消息和通知服务 (message queue and notification)如何在的服务中传递消息,

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    事务、锁、session

    系统中,要实现事务,无外乎那几种解决方案。 这种事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。 三、锁redis 锁redis 最普通的锁第一个最普通的实现方,就是在 redis 里创建一个 key,这样就算加锁。 zk 锁的对比redis 锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能。 redis 锁大家没发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等......zk 的锁语义清晰实现简单。

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    Redis的锁 Redlock

    链接 Distributed locks with Redis 引言之前自己在用redis来实现锁的时候都是基于单个Redis实例,也就是说Redis本身是有单点故障的,Redis的官方文档介绍了一种自认为合理的算法 ,Redlock来实现Redis下的锁。 Martin Kleppmann写了一篇文章析Redlock。然后redis的作者写了一篇反驳的文章这里。加油。 锁失效Redlock算法假设我们有N(假设5)个Redis master实例,所有节点相互独立,并且业务系统也是单纯的调用,并没有什么其他的类似消息重发之类的辅助系统。

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    系统事务

    系统首先面对的问题是事务当我们采用来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理事务。 系统处理数据:数据区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash;数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务;第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 数据服务的高可用只能通过第二种方完成数据冗余存储。存储节点越多,跨服务的事务数据一致性就越复杂。数据不丢失,通过冗余手段,数据的区都需要数据冗余处理。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是系统解决数据丢失的唯一手段。 方:MS方,读写离,主从;MM方,多个主节点,都做读写;2PC3PC,阶段提交,每个节点都知道自己成功失败,无法知道其他节点状态,需要引入一个协调者统一掌控所有节点的操作结果,最终指示节点是否把操作结果进行真正的提交

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    | 锁的实现

    锁的实现在常见的锁中有以下三种实现:Redis 实现Zookeeper 实现数据库实现----1. 基于Redis 的实现在 Redis 中有个3个重要命令,通过这三个命令可以实现锁setnx key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做 9394 @Override95 public Condition newCondition() {96 return null;97 }98}上面的代码中也有一个问题,setnx 和 expire 是为两步进行了 ,虽然在 catch 中处理异常并尝试将可能出现锁删除,但这种方并不友好,一个好的方案是通过执行 lua 脚本来实现。 基于 Zookeeper 的实现2.1 实现原理基于zookeeper临时有序节点可以实现的锁。

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    一、锁在单机场景下,可以使用语言的内置锁来实现进程同步。但是在场景下,需要同步的进程可能位于不同的节点上,那么就需要使用锁。 可以看到,Zookeeper 锁不会出现数据库的唯一索引实现的锁释放锁失败问题。6. 二、事务指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 ACID 特性。例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及事务。 在事务操作的另一方从消息队列中读取一个消息,并执行消息中的操作。 区容忍性 P网络区指系统中的节点被划为多个区域,每个区域内部可以通信,但是区域之间无法通信。

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    系统ACID中C与CAP定理中C的区别

    ACID和CAP定理中都有C,代表Consistent一致性,很多人容易将这两个C混为一谈,其实这两个一致性是有区别的。 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,这是一种领域的一致性概念。因此两者是完全不同的概念。 领域中的一致性有的强弱之,强一致性也就是指一旦有写操作写入任何一个服务器,立即在其他服务器之间同步复制新的数据,这样, 任何服务器上任何读操作总是能看到最近写入的新数据。 回到事务话题,如果要在系统中实现像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 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: ?

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    下载方(二)DHT网络

    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。 再请求 C,在它自己的通讯录里,按同样的查找方找一下 B。 DHT之所以是一个高效的网络,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网络。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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    5.1 Git - 工作流程

    5.1 Git - 工作流程你现在拥有了一个远程 Git 版本库,能为所有开发者共享代码提供服务,在一个本地工作流程下,你也已经熟悉了基本 Git 命令。 你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些工作流程了。这一章中,你将会学习如何作为贡献者或整合者,在一个协作的环境中使用 Git。 工作流程同传统的集中版本控制系统(CVCS)不同,Git 的特性使得开发者间的协作变得更加灵活多样。 在集中系统中,每个开发者就像是连接在集线器上的节点,彼此的工作方大体相像。 由此,Git 的协作可以为你的项目和团队衍生出种种不同的工作流程,接下来的章节会介绍几种利用了 Git 的这种灵活性的常见应用方。 工作流程总结上面介绍了在 Git 等系统中经常使用的工作流程,但是在实际的开发中,你会遇到许多可能适合你的特定工作流程的变种。

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    计算到训练

    ----MR一代一个优秀的思想被提出来后,总会有许多追随者尝试将其落地,Google率先丢出了三大论文:BigTable、GFS、MapReduce,从理论上讲述了在下如何做到数据的存储、计算,甚至提出了可以在下做结构化的检索 模型训练对于单机训练来说,单个GPU,始终会陷入瓶颈,所以对于模型训练,也有人开始尝试,是否可以训练? 模型的,相对于其他计算会困难许多,首先模型依赖于数据,而模型本身的计算又要依赖于GPU,那么要如何将数据和计算能力结合? 对于目前来讲,模型的一般会有以下几种做法:数据训练模型训练混合训练?? 上面的图片比较形象的描述了几种不同的训练方,首先对于数据来说,每一个节点都有一个完整模型的副本,而对于模型来说,模型的计算会被散到不同的节点上,例如Tensorflow就通过图形化的表达方法

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    Redis

    1 Redis算法原理1.1 传统算法举个例子蓝色表与4个节点时相同槽1.2 Consistent hashing一致性算法原理环形 hash 空间:按照常用的 hash 算法来将对应的 key 删除CacheB后,橙色区为被影响范围 也许心中的这样的 但实际会这样拥挤-即倾斜性 1.3 ##Hash倾斜性 为解决此类事件,引入了虚拟节点 服务器台数n,新增服务器数m 2 Redis环境配置 3 Redis服务端及客户端启动4封装Shared Redis API4.1 SharedJedis源码解析ShardedJedis.png封装RedisSharedPool测试代码集成测试 5 Redis环境验证6 集群和:不同的业务模块拆到不同的机器上,解决高并发的问题。 工作形态集群:同一个业务部署在多台机器上,提高系统可用性 是物理形态 集群可能运行着一个或多个系统,也可能根本没有运行系统;系统可能运行在一个集群上,也可能运行在不属于一个集群的多台(

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