分散式定時器的一些解決方案
前言 之前寫SpringBoot時,有簡單介紹過分散式定時器的一些思路( SpringBoot | 第二十二章:定時任務的使用 )。原來的專案本身使用dubbo實現了一個簡單的實現,目前專案遷移至Spri
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前言 我們都知道資料庫的事務滿足"ACID"特性,A是指事務的原子性,C是指事務的一致性,I指事務的隔離性,D指永續性。 最開始我們的資料量都很小,所有的資料都落在一個數據庫中。My
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廣告和推薦系統是機器學習是最成熟的應用領域。那麼廣告和推薦系統是怎麼在線上部署機器學習模型的呢? 1.預測函式上線 剛剛學習機器學習時候,我認為廣告和推薦系統過程如下圖所示: 1)線下部分,從使
1、hashcode相等兩個類一定相等嗎?equals呢?相反呢? 2、介紹一下集合框架? 3、hashmap hastable 底層實現什麼區別?hashtable和concurrenthashtab
本文首發於我的公眾號 CloudDeveloper(ID: cloud_dev) ,專注於乾貨分享,號內有大量書籍和視訊資源,後臺回覆 「1024」 即可領取,歡迎大家關注,二維碼文末可以掃。 在孫悟空
谷歌人工智慧研究團隊昨天宣佈開源GPipe,這是一個分散式機器學習庫,用於在Lingvo框架下有效地訓練大規模深度神經網路模型。 GPipe利用同步隨機梯度下降和管道並行性進行訓練。它將網路層劃分為加速器和
序言 達觀資料是一家基於文字語義理解為企業提供自動抽取、稽核、糾錯、推薦、搜尋、寫作等系統服務的人工智慧企業,其中在推薦場景上我們也服務了很多客戶企業, 客戶在要求推薦服務穩定、需求響應及時
攻擊者可以在沒有通知macOS的情況下對檔案進行更改。 谷歌安全研究團隊 Project Zero 今天發現並報告 macOS 的檔案系統核心存在高危漏洞。該漏洞允許惡意者修改使用者安裝的檔
未來的新零售競爭是供應鏈的競爭,供應鏈將決定企業的核心競爭力。 隨著電商的不斷髮展,如今電商基本已經觸及到了零售的各個領域。當市場逐漸開始飽和,模式被不斷複製,線上流量增速遲緩,未來的零售競爭力就轉移到了消
進入2019年,賦能經銷商成了多家家居上市公司接連上演的“一出好戲”。 農曆年伊始,曾在去年10月率先提出“代理商的盈利保溫比天大”的歐派,2月份在廣州舉辦了2019歐派家居經銷商營銷峰會,口號是
3月4日下午,一加創始人兼執行長劉作虎在微博首次透露了一加7的訊息。劉作虎表示,看到大家最近都在催一加7,我想說做機5年的經驗告訴我,好東西不著急那一時半會。 劉作虎強調, 專注打磨驍龍800系列旗艦晶片
作者簡介 Black,一個喜歡電子和機械的軟體工程師,陰差陽錯的走上了程式猿這條道路。上道之後發現寫程式碼原來那麼有意思,就是頭冷!( ̄▽ ̄)~ 前言 說到分散式系統,不得不說集中式系統。傳統集中式
對於分散式系統而言,整個叢集處理請求的效率和儲存容量,往往取決於叢集中響應最慢或儲存增長最快的節點。所以在系統設計和容量規劃時,我們儘量保障叢集中各節點的“資料和請求分佈均衡“。但在實際生產系統中,出現數據容量
如果第二次看到我的文章,歡迎訂閱z哥的公眾號(跨界架構師)哦~ 本文長度為 5389字 ,建議閱讀 14 分鐘。 堅持原創,每一篇都是用心之作~ 沒想到這篇文章寫了這麼長,一時半會沒消化完的