1. 解决共享资源冲突 对于并发工作,需要某种方式来防止两个任务同时访问相同的资源,至少在关键阶段不能出现这种冲突情况. 方法之一就是当资源被一个任务使用时,在其上加锁.第一个访问某项资源的任务必须锁定这项资源,使其他任务在其被解锁之前,就无法访问它了,而在其被解锁之时,另一个任务就可以锁定并使用它,以此类推.Java中的synchronized.ReentrantLock就属于这种方式,关于这部分,前面有专门撰文详述: synchronized学习.synchronized底层实现学习 Ree

1.父子线程间的传递问题 ThreadLocal的子类InheritableThreadLocal其实已经帮我们处理好了,通过这个组件可以实现父子线程之间的数据传递,在子线程中能够父线程中的ThreadLocal本地变量. 我们发现InheritableThreadLocal中createMap,以及getMap方法处理的对象不一样了,其中在ThreadLocal中处理的是threadLocals,而InheritableThreadLocal中的是inheritableThreadLocals

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x00 摘要 0x01 PyTorch分布式的历史 1.1 Multiprocessing 1.2 THD 底层库 1.3 torch.distributed 库 1.4 c10d库 1.5 RPC框架 1.6 弹性训练 1.7 流水线训练 0x02 分布式概述 2.1 引论 2.1.1 torch.distributed 包 2.1.2 知识链接 2.2

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 0x00 摘要 0x01 分布式RPC框架 1.1 RPC 框架 1.2 PyTorch RPC 四大支柱 1.3 RRef 1.3.1 假设条件 1.3.2 同步调用 1.3.2 异步调用 0x02 示例 0x03 前向传播期间的 Autograd 记录 0x04 分布式 Autograd 上下文 0x05 分布式反向传播 5.1

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

线程池是日常开发中常用的技术,使用也非常简单,不过想使用好线程池也不是件容易的事,开发者需要不断探索底层的实现原理,才能在不同的场景中选择合适的策略,最大程度发挥线程池的作用以及避免踩坑. 一.线程池工作流程 以下是Java线程池的工作流程,涉及创建线程的参数及拒绝策略,如果读者对这部分内容不太了解,可参考其他的文档,本文不在赘述. 二.线程池进阶 1.线程池的创建 需要手动通过ThreadPoolExecutor创建,使用者要非常明确业务场景并定制线程池,避免误用可能导致的问题. 以下是阿里巴

一.使用过滤器实现全站压缩 1.目标:对网站的所有JSP页面进行页面压缩,减少用户流量的使用.但是对图片和视频不进行压缩,因为图片和视频的压缩率很小,而且处理所需要的服务器资源很大. 2.实现原理: (1)使用GZIPOutputStream工具对数据进行压缩,中间借助了ByteArrayOutputStream类进行结果的存储. (2)使用过滤器对浏览器请求进行拦截,通过自定义HttpServletResponse类(使用包装模式),重写getWriter方法,使得写出的目的地转变成ByteA

跨语言-RPC框架 跨语言 rpc_百度搜索 (5 条消息)谁能用通俗的语言解释一下什么是 RPC 框架? - 知乎 跨语言RPC框架Hessian.Thrift.Protocol Buffer之间的选择 跨语言通信方案的比较—Thrift.Protobuf和Avro - - ITeye博客

功能介绍 跨语言通信 方便的使Java.Python.C++三种程序可以相互通信 负载均衡和容灾处理 方便的实现任务的分布式处理 支持服务的水平扩展,自动发现新的服务节点 能够兼容各种异常情况,如节点的异常down机 可视化管理 通过服务管理系统可以方便查看服务状态和统计信息 与原生thrift通信 支持与原生thrift服务进行通信 与业内方案的对比 与thrift.avro.hessian相比,harpc支持了高可用,并且更加易用 与dubbo相比,harpc支持了跨语言,并且更轻量级 与i

Solution: Problem is most likely that RPC is not configured for your linked server. That is not a default option, after all. You can see what settings are configured with exec sp_helpserver, run on the client server (not the linked server). If 'rpc,r

private function sendHeader($context) { if ($this->onSendHeader !== null) { $sendHeader = $this->onSendHeader; call_user_func($sendHeader, $context); } $context->response->headers->set('Content-Type', 'text/plain'); if ($this->P3P) { $co

我的Springboot框架,欢迎关注: https://github.com/junneyang/common-web-starter Dubbo-大波-服务化框架 dubbo_百度搜索 Dubbo与Zookeeper.SpringMVC整合和使用(负载均衡.容错) - 好库文摘 User Guide-zh - Dubbo - Alibaba Open Sesame User Guide-zh - Dubbo - Alibaba Open Sesame 简单之美 | Dubbo架构设计详解 D

本文内容是基于公司现有框架整理的一篇专利文章.该框架包含完整的一套DevOps流程,包括工单系统(容器申请.服务部署等)\配置中心\路由配置中心\服务治理平台\消息治理平台\葛朗台(基于Docker+K8S)等. 该专利的目的为:在业务场景比较复杂,业务流程比较长并且涉及Dubbo\消息队列等服务调用时,指定服务路由和消息路由等,从而实现服务和消息的指定消费功能,可方便测试或者开发人员的工作. 转载请说明出处. 1.背景 随着公司业务的发展和增长,一个完整的业务流程涉及到很多服务,各个服务可能同

背景说明 有朋友问我一个关于接口优化的问题,他的优化点很清晰,由于接口中调用了内部很多的 service 去组成了一个完成的业务功能.每个 service 中的逻辑都是独立的,这样就导致了很多查询是重复的,看下图你就明白了. 上层查询传递下去 对于这种场景最好的就是在上层将需要的数据查询出来,然后传递到下层去消费.这样就不用重复查询了. 如果开始写代码的时候是这样做的没问题,但很多时候,之前写的时候都是独立的,或者复用的老逻辑,里面就是有独立的查询. 如果要做优化就只能将老的方法重载一个,将需要

在单体应用中,日志追踪通常的解决方案是给日志添加 tranID(追踪ID),生成规则因系统而异,大致效果如下: 查询时只要使用 grep 命令进行追踪id筛选即可查到此次调用链中所有日志,但是在 dubbo 分布式系统中,由于 tranID 底层存储在 ThreadLocal 中,由于应用分布在不同的机器中,无法跨应用共享,同一链路多个应用之间的 tranID 不一致,出现线上问题时,日志的排查就尤为棘手. 先说结论:dubbo 分布式应用也可使用MDC进行分布式日志追踪,但是需要配合dubbo

最近线上碰到一点小问题,分析其原因发现是出在对 RPC 使用上的一些细节掌握不够清晰导致.很多时候我们做业务开发会把 RPC 当作黑盒机制来使用,但若不对黑盒的工作原理有个基本掌握,也容易犯一些误用的微妙错误. 虽然曾经已经写过一篇<RPC 的概念模型与实现解析> 从概念模型和实现细节上讲述了 RPC 的原理,这一篇就从使用上的一些注意点来捋一捋吧. 同步 RPC 的调用通常为了方便使用,会被伪装成普通方法调用的形式.但实际二者之间存在巨大的差异,进程内的方法调用的时间量级是 ns(纳秒),而

RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议,它是一种通过网络,从远程计算机程序上请求服务,而不必了解底层网络技术的协议.说的再直白一点,就是客户端在不必知道调用细节的前提之下,调用远程计算机上运行的某个对象,使用起来就像调用本地的对象一样.目前典型的RPC实现框架有:Thrift(facebook开源).Dubbo(alibaba开源)等等.RPC框架针对网络协议.网络I/O模型的封装是透明的,对于调用的客户端而言,它就认为自己在调用本地的一个对象.至

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com 自SOA架构理念提出以来,应用程序间如何以最低耦合度通信的问题便呈现在所有架构师面前. 互联网系统的复杂度让我们不得不大量使用分布式应用,早期通过数据库来交互通信,慢慢地大家发现数据库的耦合是最难解的,并且数据库是最难做负载均衡的,水平拆分,垂直拆分,读写分离让开发的复杂度在不断增加.最终大家发现我们可以把持久化要求不高,结构化程度不强的数据通过分布式缓存.消息队列.NoSQL等一系列手段降低对数据库的依赖,而

RPC概念及分类 RPC全称为Remote Procedure Call,翻译过来为“远程过程调用”.目前,主流的平台中都支持各种远程调用技术,以满足分布式系统架构中不同的系统之间的远程通信和相互调用.远程调用的应用场景极其广泛,实现的方式也各式各样. 从通信协议的层面,大致可以分为: 基于HTTP协议的(例如基于文本的SOAP(XML).Rest(JSON),基于二进制Hessian(Binary)) 基于TCP协议的(通常会借助Mina.Netty等高性能网络框架) 从不同的开发语言和平台层

很多新手一听到接口就蒙逼,不知道接口是什么!其实接口就是RPC,通过远程访问别的程序提供的方法,然后获得该方法执行的接口,而不需要在本地执行该方法.就是本地方法调用的升级版而已,我明天会上一篇如何通过socket实现rpc,以及服务的注册和动态上下线.这里先上一篇RPC的实现者一webservice,便于后面理解源码执行过程,框架就是在原理的基础上提供更加便捷的使用而已,协议就是基于TCP或UDP之上,服务者和调用者之间约定消息按照什么样的格式发送以及解析罢了.协议没什么高深莫测的. 原文和作者