羊群效应(Herd Behavior) 来自于大洋彼岸的让你看不懂的解释: “羊群效应”,也叫“从众效应”,是个人的观念或行为由于真实的或想像的群体的影响或压力,而向与多数人相一致的方向变化的现象.表现为对特定的或临时的情境中的优势观念和行为方式的采纳(随潮)表现为对长期性的占优势地位的观念和行为方式的接受(顺应风俗习惯).人们会追随大众所同意的,将自己的意见默认否定,且不会主观上思考事件的意义.无论意识到与否,群体观点的影响足以动摇任何抱怀疑态度的人.群体力量很明显使理性判断失去作用.经济学中

本文(转自:http://jm-blog.aliapp.com/?p=2554)主要讲述在使用ZooKeeper进行分布式锁的实现过程中,如何有效的避免“羊群效应( herd effect)”的出现. 一般的分布式锁实现 这里简单的讲下一般的分布式锁如何实现.具体的代码实现可以在这里看到:https://svn.apache.org/repos/asf/zookeeper/trunk/src/recipes/lock/ 在之前的<ZooKeepe数据模型>一文中提到过,zookeeper中节点

zookeeper 实现分布式锁,监听前一个节点来避免羊群效应, 思路:很简单,但是实现起来要麻烦一些, 而且我也是看了很多帖子,发现很多帖子的代码,下载下来逐步调试之后发现,看起来是对的,但在并发情况下运行,就会出现问题. 有的在代码里其实并没有真正实现(监听前一个节点), 接下来分享一个: 真正的zookeeper 分布式锁: 这个也是别人的代码,自己只是搬运工,很遗憾,我自己写的分布式锁,看起来是对的,但是出现了并发问题, package tech.codestory.zookeeper.

一个需要避免的问题是当一个特定的znode 改变的时候ZooKeper 触发了所有watches 的事件. 举个例子,如果有1000个客户端watch 一个znode的exists调用,当这个节点被创建的时候,将会有1000个通知被发送.这种由于一个被watch的znode变化,导致大量的通知需要被发送,将会导致在这个通知期间的其他操作提交的延迟.因此,只要可能,我们都强烈建议不要这么使用watch.仅仅有很少的客户端同时去watch一个znode比较好,理想的情况是只有1个. 举个例子,有n

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_for_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 卷积神经网络(CNN)在用于图像分类时具有优异的性能.经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如"输入图像属于此

ZooKeeper Client APIZooKeeper Client Library提供了丰富直观的API供用户程序使用,下面是一些常用的API: ● create(path, data, flags): 创建一个ZNode, path是其路径,data是要存储在该ZNode上的数据,flags常用的有: PERSISTEN, PERSISTENT_SEQUENTAIL, EPHEMERAL, EPHEMERAL_SEQUENTAIL ● delete(path, version): 删除一

一.分布式架构 1.分布式特点 分布性 对等性.分布式系统中的所有计算机节点都是对等的 并发性.多个节点并发的操作一些共享的资源 缺乏全局时钟.节点之间通过消息传递进行通信和协调,因为缺乏全局时钟,很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生.系统设计时,需要考虑到任何异常情况 2.分布式环境的各种问题 通信异常.分布式系统中的某些节点之间无法正常通信 网络分区.这有部分节点可以正常通信,有些无法正常通信.这种现象称为网络分区,也称为“脑裂” 三态.节点之间的一次通信存在三种状态:成功.失败.超时

本文节选自美团创始人王兴内部讲话.在讲话中,王兴罕见地分享了他对全球和中国宏观经济的理解,谈了他对 TO B 业务的深度思考.全文近 15000 字,干货非常多,值得你花时间阅读. 我们今天讲一下餐饮生态业务部,以及对我们整个公司在整个业务发展过程中的思考. 首先我先讲下半场的意思,我估计大部分人应该对于下半场是什么意思是缺少概念的. 「下半场」这个词是去年上半年提出来的,而且这个词提出来之后,在整个行业,包括国家产生了比较大的反响.下半场到底是什么意思,为什么会有下半场这个说法? 这个下半场是

如何建立网站地图(site map) ● 伤心SEO之太平洋 ● 关键字密度与网站排名 ● 哪些因素决定网站SEO的价格 ● SEO:站在Google背后的搜钱力量 ● 网站被一搜索屏蔽,郁闷! ● Google排名不是简单的网页优化 ● 全面了解Google 网页目录 ● 原创几大搜索引擎的排名查询系统 ● Google排名常见问题:教你轻松玩转留言本 ● google排名常见问题:网站结构初探 ● Google工具条的妙用——缓存的网页快照 ● Google排名常见问题:向你的竞争对手学习

本文节选自美团创始人王兴的内部讲话.在讲话中,王兴罕见地分享了他对全球和中国宏观经济的理解,谈了他对 TO B 业务的深度思考. 我们今天讲一下餐饮生态业务部,以及对我们整个公司在整个业务发展过程中的思考. 首先我先讲下半场的意思,我估计大部分人应该对于下半场是什么意思是缺少概念的. 「下半场」这个词是去年上半年提出来的,而且这个词提出来之后,在整个行业,包括国家产生了比较大的反响.下半场到底是什么意思,为什么会有下半场这个说法? 这个下半场是几个层面,一个是我们美团点评这家公司要进入下半场:一

本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的.本文包含理论信息和实践信息. 本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论.这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的.这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉.这四节是: l         ZooKeeper数据模型 l         ZooKeeper会话 l         ZooKeeper观察 l         一

译自http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperProgrammers.html 1 简介 本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的.本文包含理论信息和实践信息. 本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论.这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的.这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉.这四节是: l       

原文:http://www.cnblogs.com/Xrinehart/p/3512509.html 本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的.本文包含理论信息和实践信息. 本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论.这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的.这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉.这四节是: l         ZooKeeper数据模型 l   

参考文档:zookeeper中文网 一.介绍安装 zookeeper 是一个高效的分布式协调服务,它暴露了一些公用服务,比如命名/配置/同步控制/群组服务等.我们可以使用ZK来实现一些功能,例如:达成共识/集群管理/leader选举等,也是一个高可用的分布式管理与协调框架,基于ZAB算法(原子消息广播协议)的实现,该框架能够很好的保证数据的顺序一致性. 强一致性和顺序一致性 强一致性:任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据,系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致. 显然

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网

### 什么是锁? 在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.这个标记可以理解为锁. 不同地方实现锁的方式也不一样,只要能

1.     墨菲定律 我们在事前应该是尽可能想得周到.全面一些,如果真的发生不幸或者损失,就笑着应对吧,关键在于总结所犯的错误,而不是企图掩盖它. 2.     羊群效应 对他人的信息不可全信也不可不信,凡事要有自己的判断,出奇能制胜,但跟随者也有后发优势,常法无定法! 3.     水桶定律 若个人的某些方面是自己短板,那就要尽快把它补起来.若自己是集体中的“一块最短的木板”,那就应该迎头赶上,不要拉集体的后腿. 4.     不值得定律 要做有价值的事情,而且要富有激情与动力:若现实所迫,

转载地址:https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F.md 注:如Paxos等的多个发起者发起的提案,和接受提案,实际上就是一个分布式事务过程.部署为集群多个节点,半数以上通过则通过,就是为了避免单点故障导致分布式事务无法提交的问题.不接受序列号小于当前接受序列号的算法,可以保证多个事务下只有一个提案被集体通过,且可以通过发起,和接受这整个的分布式事务过程在所有节点可以顺利提交

1 简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的.本文包含理论信息和实践信息.本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论.这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的.这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉.本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在.但是,在编写第一个ZooKeeper应用程序之前,你应该至少读过ZooKeeper数据模型和ZooKeeper基本