阿里云高级技术专家车漾老师在 QCon 上海会议上,分享了在 Fluid 项目作为云原生 AI 场景下的数据和任务编排框架,在 AIGC 模型推理工程化落地方面做了许多优化探索的工作,包括简化云原生 AI 场景的分布式缓存管理和运维,降低资源成本;以及优化推理服务读取模型数据的效率,加速模型加载过程。同时也会演示了如何通过 Fluid 将一个 LLM 模型的推理加载速度提升近 7 倍,同时提供缓存弹性的能力,避免资源浪费的实践话题。
在微服务世界中,每个人都使用缓存,缓存无处不在。缓存可以提高性能,减少后端负载,或者减少down机时间。有许多方法可以配置系统中的缓存,缓冲应该被放在系统的哪个层上?根据以往成功经验,系统中您应该只在
本文目标是为K8S环境的Gitlab Runner准备好分布式缓存,并在pipeline脚本中使用该缓存,因此,在阅读本文前建议您对GitLab CI有一定了解,最好是阅读过甚至编写过pipeline脚本;
https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
毫末智行是一家致力于自动驾驶,提供智能物流解决方案的人工智能技术公司。数据智能是毫末智行的核心能力,乘用车自动驾驶系统及解决方案、低速无人车生态系统及解决方案、自动驾驶相关产品研发与定制服务三大垂类产品为数据智能服务,同时,数据智能也反哺三大垂类产品。
上周举行的腾讯云知识分享,雁栖学堂第三期 GooseFS 数据湖存储数据管理能力篇已经圆满结束了。
技术雷达:现在越来越多的大型组织在向更加自组织的团队结构转型,这些团队拥有并运营自己的微服务,但他们如何在不依赖集中式托管的基础架构下,确保服务之间必要的一致性与兼容性呢?为了确保服务之间的有效协作,即使是自组织的微服务也需要与一些组织标准对齐。服务啮合(SERVICE MESH)在服务发现、安全、跟踪、监控与故障处理方面提供了一致性,且不需要像API网关或ESB这样的共享资产。服务啮合的一个典型实现包含轻量级反向代理进程,这些进程可能伴随每个服务进程一起被部署在单独的容器中。反向代理会和服务注册表、身份提
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序,尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常,企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常,这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流(如金融交易应用程序),而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
缓存这种能够提升指令和数据读取速度的特性,随着本地计算机系统向分布式系统的扩展,在分布式计算领域中得到了广泛的应用,称为分布式缓存。
1. 上传图片要使用WebAPI特定媒体类型:multipart/form-data; 2. 因为要做图片预览,故在上传时利用AbpCache做一个临时缓存,返回图片Id; 3. 前端利用FileReader渲染预览图; 4. [确定]: 发起持久化WebAPI(利用第2步返回的图片Id)
贝壳机器学习平台的计算资源,尤其是 GPU,主要依赖公有云服务,并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源,存储系统需具备高度的灵活性,支持跨区域的数据访问和迁移,同时确保计算任务的连续性和高效性;此外,随着数据量的增长,元数据管理的压力也在逐渐加大。
给大家推荐一个程序员学习交流群:863621962。群里有分享的视频,还有思维导图
最近,有小伙伴私信我:冰哥,我最近出去面试,面试官问我如何设计缓存能让系统在百万级别流量下仍能平稳运行,我当时没回答上来。接着,面试官问我之前的项目是怎么使用缓存的,我说只是缓存了一些数据。当时确实想不到缓存还有哪些用处,估计这次面试是挂了。冰哥,你可以给我讲讲互联网大厂项目是怎么设计和使用缓存的吗?
在当今大数据时代,处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求,分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言,具有丰富的生态系统和强大的工具支持,被广泛应用于分布式计算和存储领域。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
2021 年 4 月 27 日,云原生计算基金会(CNCF)宣布通过全球 TOC 投票接纳 Fluid 成为 CNCF 官方沙箱项目。Fluid 是一个由南京大学、阿里云以及 Alluxio 开源社区联合发起并开源的云原生数据编排和加速系统。
这篇文章讲解分布式缓存,即 Distributed caching in ASP.NET Core
在当今的大数据时代,数据缓存已成为提升应用性能和效率的重要策略。缓存能够降低数据访问延迟,提高系统响应速度,从而改善用户体验。根据存储位置和应用场景的不同,缓存技术分为本地缓存和分布式缓存两种。本文将详细介绍这两种缓存技术,以及它们在性能和效率上的权衡。
本来昨天应该更新的,但是由于各种原因,抱歉,让追这个系列的朋友久等了。上一篇文章 在.Net Core 使用缓存和配置依赖策略 讲的是如何使用本地缓存,那么本篇文章就来了解一下如何使用分布式缓存,通过本章,你将了解到如何使用分布式缓存,以及最重要的是,如何选择适合自己的分布式缓存;本章主要包含两个部分:
分布式缓存是MapReduce的一个重要组件,它用于将数据分发到MapReduce任务的所有节点。开发人员可以使用分布式缓存来传递常用的静态数据,例如字典、配置文件等。在使用分布式缓存时,需要注意以下几点:
来源:dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
Ehcache是Java领域内广受欢迎的开源缓存解决方案,不仅支持本地缓存,还具备分布式缓存的能力,适用于多种应用场景,从简单快速的内存缓存到复杂的分布式缓存集群。本文旨在深入浅出地介绍Ehcache在分布式环境下的使用、常见问题、易错点及其规避策略,并通过代码示例辅助理解,帮助开发者高效利用Ehcache提升应用性能。
在互联网应用中,缓存作为提升系统性能和应对高并发的重要手段之一,被广泛应用于分布式系统中。Dubbo作为一款优秀的分布式服务框架,也提供了缓存机制来改善系统性能。本文将深入探讨Dubbo的缓存机制及其实现方式,帮助读者理解并合理应用Dubbo的缓存功能。
在提高应用程序速度和性能上,每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究,假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功,会有 53% 的手机用户会离开。
来自 ImportNew,作者:唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存?
近期学校集中通过pc、iptv等方式进行远程教育,对于后台的能力,普遍采用云计算架构。远程教育的特征主要有以下几点:
客户端(浏览器)缓存 前端页面缓存(squid) 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
ASP.NET Core由于其更整洁、更轻的架构和跨平台的支持而开始流行于开发web应用程序。还有很多这样的ASP.NET Core应用程序是高流量的,并且在负载均衡的多服务器部署中运行。事实上,经常看到10-20个服务器集群,而一些比这个数量大得多的服务器也集群是很常见的。 拥有多服务器负载均衡部署使您的应用程序级别非常具有伸缩性,因为随着事务负载的增加,您可以添加更多的服务器。这让你的ASP.NET Core应用程序可以轻松处理非常大的数据负载。但是,这里仍然存在一个性能瓶颈,这会严重影响ASP.NET
Fluid是CNCF基金会旗下云原生环境中数据密集型应用的高效支撑平台,项目自开源发布以来吸引了众多相关方向领域专家和工程师的关注,在大家的积极反馈下社区不断演进。近期 Fluid 0.6 版本正式发布,在该版本中,Fluid 主要新增改善以下三个方面内容:
Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单,官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
.NET提供了两个独立的缓存框架,一个是针对本地内存的缓存,另一个是针对分布式存储的缓存。前者可以在不经过序列化的情况下直接将对象存储在应用程序进程的内存中,后者则需要将对象序列化成字节数组并存储到一个独立的“中心数据库”。对于分布式缓存,.NET提供了针对Redis和SQL Server的原生支持。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》)
本地缓存 :应用中的缓存组件,缓存组件和应用在同一进程中,缓存的读写非常快,没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存,无法共享缓存。
如果你还没有 redis 集群,可以参考笔者的另一篇文章:搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
缓存是程序员必须了解的技术,无论是前端、后端还是客户端,大到复杂的系统架构,小到 CPU 或是芯片,都少不了缓存的影子。
Unix设计哲学在程序员的圈子里经久不衰,备受追捧。而Go语言背后有很多Unix与C语言的影子,三位创始人Rob Pike(罗伯. 派克),Ken Thompson(肯. 汤普森)和Robert Griesemer(罗伯特. 格利茨默)都是这两块领域的泰山北斗。了解Unix的设计哲学,对写出优秀的代码很有帮助。
分布式缓存首先通过上节课的学习,现在我们已经知道了,服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度,一旦涉及到了网络访问,那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟,就要比内存访问高得多。
Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布。腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设,在最新版本中贡献了以下两大特性:缓存引擎高可用运行时、新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime 。
在学习Java技术的时候,我们都会学到缓存框架,那么我们为什么要在Java培训中学习缓存框架呢,它最主要的一个原因就是可以加快响应速度。今天,我们通过本文主要是分享了 5 个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你的缓存系统更容易扩展。
服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度,一旦涉及到了网络访问,那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟,就要比内存访问高得多。所以,对于分布式缓存来说,处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素,这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了,尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案,但在通常情况下,进程内缓存和分布式缓存在选型时,会有完全不同的候选对象和考察点。所以说,我们在决定使用哪种分布式缓存之前,必须先确认好自己的需求是什么。
在构建互联网大厂架构师级别的综合设计模型时,需要考虑多个方面,包括操作系统和底层网络、中间件数据结构算法、高并发底层处理、JVM和GC优化、主流框架源码分析、消息队列、分布式缓存、系统性能优化、分布式微服务架构、海量数据处理等。此外,还需关注质量保障(如全链路压测)、领域驱动设计实战、安全攻防、K8S容器化运维监控、Web3.0前沿技术以及业务架构解决方案场景实战等方面。
.NET Core针对缓存提供了很好的支持 ,我们不仅可以选择将数据缓存在应用进程自身的内存中,还可以采用分布式的形式将缓存数据存储在一个“中心数据库”中。对于分布式缓存,.NET Core提供了针对Redis和SQL Server的原生支持。除了这个独立的缓存系统之外,ASP.NET Core还借助一个中间件实现了“响应缓存”,它会按照HTTP缓存规范对整个响应实施缓存。不过按照惯例,在对缓存进行系统介绍之前,我们还是先通过一些简单的实例演示感知一下如果在一个ASP.NET Core应用中如何使用缓存。
缓存是提高服务性能的关键,同时也是防止后端服务雪崩的良药,缓存应用比较广泛的主要是memcached或者redis,而redis甚至还有扩展为集群版本的codis,但本质上还是将key哈希之后路由到集群中某台机器上存储,也就是单key只能存在于单台机器。这种情况下,如果有热点key存在,即使是分布式缓存,仍然可能会因为流量过大导致单机网卡过载而无法正常工作。
在这个时代,互联网上主要是静态的HTML页面和少量的动态内容。Web应用程序主要使用JavaServer Pages (JSP)或Microsoft Visual Basic作为服务器端技术,并且大多数应用程序都是单站点、单域模型。
在大数据处理当中,核心指导思想始终是分布式,基于分布式思想,我们有了Hadoop等开源技术框架,能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建,支持业务进展。今天大数据和分布式入门,我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
在现代的应用开发中,缓存是提高性能和扩展性的关键因素之一。Spring框架提供了Spring Cache模块,用于简化缓存的使用和管理。而Redis作为一个高性能的内存缓存数据库,也广泛应用于分布式缓存场景。本文将介绍如何结合Redis和Spring Cache,构建高效可靠的分布式缓存方案,并分享一些最佳实践。
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