Hydra 是一个轻量级的 NodeJS 库,用于构建分布式计算应用程序,比如微服务.我们对轻量级的定义是:轻处理外部复杂性和基础设施依赖 -- 而不是有限的轻处理. Hydra 声称对基础设施的依赖很轻,这是因为它唯一的外部依赖是 Redis. Hydra 利用 Redis 丰富的数据结构来实现重要的微服务所需的功能. 如 presence(在线状态).service discovery (服务发现).load balancing (负载平衡).messaging(消息传递).queuing(…

本文为分布式Redis深度历险系列的第三篇,主要内容为Redis的Cluster,也就是Redis集群功能. Redis集群是Redis官方提供的分布式方案,整个集群通过将所有数据分成16384个槽来进行数据共享. 集群基础实现 一个集群由多个Redis节点组成,不同的节点通过CLUSTER MEET命令进行连接: CLUSTER MEET <ip> <port> 收到命令的节点会与命令中指定的目标节点进行握手,握手成功后目标节点会加入到集群中,看个例子,图片来自于Redis的设计…

Redis深度历险分为两个部分,单机Redis和分布式Redis. 本文为分布式Redis深度历险系列的第一篇,主要内容为Redis的复制功能. Redis的复制功能的作用和大多数分布式存储系统一样,就是为了支持主从设计,主从设计的好处有以下几点: 读写分离,提高读写性能 数据备份,减少数据丢失的风险 高可用,避免单点故障 旧版复制实现 Redis的复制主要分为同步和命令传播两个步骤: 同步可以理解为全量,是将主服务器某一时刻的所有数据全部同步到从服务器. 命令传播可以理解为增量,当主服务器数据…

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student?Unicode=true&characterEncoding=utf-8"; Properties info = new Properties(); info.put("user", "canon"); info.put("password", "123456"); /** * 三种方式加载驱动建立连…

高可用架构」的各位老铁们,你们好!你是否还记得上个月发布的文章中,有两篇深入讲解Redis的文章,分别是和,广大粉丝读者们对这两篇文章整体评价颇高.而我就是这两篇文章的原创作者「老钱」(钱文品),我是来自掌阅的服务端技术专家. 上周我用了蹩脚的英语向Redis作者antirez就「跳跃列表」的算法问题向他提了一个优化建议,这个优化可以显著提升zadd指令的操作性能,避免非必要的计算浪费. 几天后,antirez向我表达了感谢,作为小学生的我感到非常激动,他告诉我这个小建议在某些应用场合下足以将z…

作为目前主流的NoSQL技术,redis在Java互联网中得到了非常广泛的使用,个时代码代码的秃头人员,对Redis肯定是不陌生的,如果连Redis都没用过,还真不好意思出去面试,指不定被面试官吊打多少次.为什么Redis现在这么的热门呢,因为redis有着很多的优点: 响应速度极快 支持六种数据类型 操作都是原子的 MultiUtility 工具 它还能够满足互联网高并发需要进行高速处理数据的场合,比如说抢红包.商品秒杀等场景,这些场景都需要高速处理,并保证并发数据安全和一致性. 现在互联网公…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

目录 上一篇博文 下一篇博文 前置知识 回顾上文 最小3D程序完整代码地址 通用语言 将会在本文解决的不足之处 本文流程 解释本文使用的领域驱动设计的一些概念 本文的领域驱动设计选型 设计 引擎名 识别最小3D程序的顶层包含的用户逻辑和引擎逻辑 根据对最小3D程序的顶层的分析,用伪代码初步设计index.html 识别最小3D程序的初始化包含的用户逻辑和引擎逻辑 识别最小3D程序的主循环包含的用户逻辑和引擎逻辑 根据用户逻辑,给出用例图 设计架构,给出架构视图 分析"基础设施层"的&q…

前一篇文章<Azure Redis Cache作为ASP.NET Session状态提供程序 >我们已经知道如何将ASP.NET应用程序Session存储在Redis Cache中,这里我将使用Redis Cache存储页面输出缓存数据. Redis Output Cache 提供程序是一个进程外输出缓存数据的存储机制,这些缓存数据是指完整的HTTP响应数据(页面输出缓存). 使用Redis Output Cache提供程序,首先需要配置你的缓存,然后配置你得Web Application使用…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…