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AtomicInteger相關(guān)類 悲觀鎖：for update 對(duì)標(biāo)單體的Synchronized，ReentrantLock 2、Redis分布式鎖（setnx+lua）自動(dòng)釋放鎖 pom <dependency> <groupId>org.springframework
Pytorch 分布式目前只支持 Linux Pytorch 中通過 torch.distributed 包提供分布式支持，包括 GPU 和 CPU 的分布式訓(xùn)練支持。。 在此之前，torch
如何配置多網(wǎng)卡彈性云服務(wù)器的策略路由？ 背景知識(shí) 當(dāng)云服務(wù)器擁有多張網(wǎng)卡時(shí)，主網(wǎng)卡默認(rèn)可以和外部正常通信，擴(kuò)展網(wǎng)卡無法和外部正常通信，此時(shí)需要在云服務(wù)器內(nèi)部為這些網(wǎng)卡配置策略路由，才可以確保多張網(wǎng)卡均可以和外部正常通信。 操作場景 本文檔以配置雙網(wǎng)卡云服務(wù)器的策略路由為例，組網(wǎng)如圖1所示，具體說明如下：
NFS介紹 NFS 是Network File System的縮寫，即網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)。一種使用于分散式文件系統(tǒng)的協(xié)定，由Sun公司開發(fā)，于1984年向外公布。功能是通過網(wǎng)絡(luò)讓不同的機(jī)器、不同的操作系統(tǒng)能夠彼此分享個(gè)別的數(shù)據(jù)，讓應(yīng)用程序在客戶端通過網(wǎng)絡(luò)訪問位于服務(wù)器磁盤
代碼如下：報(bào)錯(cuò)信息如下：[ERROR] KERNEL(406,python):2021-08-05-17:26:39.649.995 [mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/hccl/hccl_context.cc:40] InitHccl]
調(diào)度策略 如何讓多個(gè)Pod均勻部署到各個(gè)節(jié)點(diǎn)上？ 如何避免節(jié)點(diǎn)上的某個(gè)容器被驅(qū)逐？ 為什么Pod在節(jié)點(diǎn)不是均勻分布？ 如何驅(qū)逐節(jié)點(diǎn)上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU綁核？ 節(jié)點(diǎn)關(guān)機(jī)后Pod不重新調(diào)度 如何避免非GPU/NPU負(fù)載調(diào)度到GPU/NPU節(jié)點(diǎn)？ 為什么Pod調(diào)度不到某個(gè)節(jié)點(diǎn)上？
資源配額確保每個(gè)租戶都能獲得公平的資源分配。 分布式鎖機(jī)制：分布式系統(tǒng)中的同步與訪問控制 在分布式系統(tǒng)中，多個(gè)節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)訪問共享資源或執(zhí)行臨界區(qū)代碼。為了確保數(shù)據(jù)的一致性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，需要引入分布式鎖機(jī)制來協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的訪問。 分布式鎖機(jī)制的關(guān)鍵原理： 互斥性：確保同一時(shí)間只有一
經(jīng)濟(jì)性和資源有效利用 分布式系統(tǒng)可以充分利用分布在不同地理位置的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)資源的共享和充分利用。相比于集中式系統(tǒng)，分布式系統(tǒng)能夠更好地利用硬件資源，提高資源的利用率，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。 5. 地理分布和容災(zāi)備份 分布式系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)可以分布在不同的地理位置，具備地理分布的優(yōu)勢(shì)。這種地理
基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫比如 MySQL 實(shí)現(xiàn)分布式鎖。 基于分布式協(xié)調(diào)服務(wù) ZooKeeper 實(shí)現(xiàn)分布式鎖。 基于分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)比如 Redis 、Etcd 實(shí)現(xiàn)分布式鎖。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方式一般是通過唯一索引或者排他鎖實(shí)現(xiàn)。不過，一般不會(huì)使用這種方式，問題太多比如性能太差、不具備鎖失效機(jī)制。
1 一個(gè)簡單分布式算法 物聯(lián)網(wǎng)通常具有網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，速率低，分散較廣的特點(diǎn)。 沒有毫無用處的算法，那是沒有遇到合適的場景。 1.1 需要解決的問題： 1，高速網(wǎng)絡(luò) 與 延遲緩慢的網(wǎng)絡(luò)， 需要 確保所有進(jìn)程 使用相同的頻率 與高速網(wǎng)絡(luò)通信。 2，如果當(dāng)前使用的頻率出現(xiàn)問題，需要切換頻率。
分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)理論之一致性哈希 主要參考和圍繞這篇論文講解：Consistent Hashing 1 問題引入 什么是一致性哈希？為什么要用一致性哈希？ 2 一致性哈希算法出現(xiàn)之前的分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì) 例如系統(tǒng)需要構(gòu)建分布式緩存，多個(gè)節(jié)點(diǎn)分別部署而形成的一個(gè)分布式集群，當(dāng)有
Eventually Consistent(最終一致性） 三個(gè)短語的縮寫。BASE理論是對(duì)CAP中一致性C和可用性A權(quán)衡的結(jié)果，其來源于對(duì)大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)系統(tǒng)分布式實(shí)踐的總結(jié)，是基于CAP定理逐步演化而來的，它大大降低了他們對(duì)系統(tǒng)的要求。 Base理論的核心思想 即使無法做到強(qiáng)一致性，但每個(gè)應(yīng)用都可
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 分布式云OS創(chuàng)新研究 分布式云OS創(chuàng)新研究 領(lǐng)域方向：邊緣云 職位名稱： 分布式云OS研究專家 分布式云OS創(chuàng)新研究 邊緣云 分布式云OS研究專家 挑戰(zhàn)課題方向簡介 隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展，直播會(huì)議、AI應(yīng)用、游戲ARVR
Ceph是一種軟件定義存儲(chǔ)，Ceph的分布式基因使其可以輕易管理成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)、PB級(jí)及以上存儲(chǔ)容量的大規(guī)模集群，同時(shí)基于計(jì)算的扁平尋址設(shè)計(jì)使得Ceph客戶端可以直接和服務(wù)端的任意節(jié)點(diǎn)通信，從而避免因?yàn)榇嬖谠L問熱點(diǎn)而導(dǎo)致性能瓶頸。Ceph是一個(gè)統(tǒng)一存儲(chǔ)系統(tǒng)，即支持傳統(tǒng)的塊、文件存儲(chǔ)協(xié)議，例如
Ceph是一個(gè)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，誕生于2004年，最早致力于開發(fā)下一代高性能分布式文件系統(tǒng)的項(xiàng)目。經(jīng)過多年的發(fā)展之后，已得到眾多云計(jì)算和存儲(chǔ)廠商的支持，成為應(yīng)用最廣泛的開源分布式存儲(chǔ)平臺(tái)。隨著云計(jì)算的發(fā)展，ceph乘上了OpenStack的春風(fēng)，進(jìn)而成為了開源社區(qū)受關(guān)注較高的項(xiàng)目之
為什么需要分布式鎖？ 在多線程環(huán)境中，如果多個(gè)線程同時(shí)訪問共享資源（例如商品庫存、外賣訂單），會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)競爭，可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)或者系統(tǒng)問題，威脅到程序的正常運(yùn)行。 舉個(gè)例子，假設(shè)現(xiàn)在有 100 個(gè)用戶參與某個(gè)限時(shí)秒殺活動(dòng)，每位用戶限購 1 件商品，且商品的數(shù)量只有 3 個(gè)。如
除了一個(gè)例外：我們將假定故障是非拜占庭式的（請(qǐng)參閱 “拜占庭故障”）。 分布式系統(tǒng)和單點(diǎn)軟件區(qū)別很大，主要在于，有許多新穎和刺激的故障。本文來了解實(shí)踐中出現(xiàn)的問題，理解哪些能依賴、哪些不能。 工程師核心任務(wù)是構(gòu)建可靠系統(tǒng)，即使出錯(cuò)，也要完成預(yù)定工作，滿足用戶期望。 本文來看我們面臨的挑戰(zhàn)。 本文對(duì)分布式系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行全面、悲觀總結(jié)。
server之間的連接處理 提供了一套Fluent風(fēng)格的操作API 提供ZooKeeper各種應(yīng)用場景(recipe， 比如：分布式鎖服務(wù)、集群領(lǐng)導(dǎo)選舉、共享計(jì)數(shù)器、緩存機(jī)制、分布式隊(duì)列等)的抽象封裝，這些實(shí)現(xiàn)都遵循了zk的最佳實(shí)踐，并考慮了各種極端情況 Curator由一系列的模塊構(gòu)成，對(duì)
常見問題 數(shù)據(jù)一致性和分布式事務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中必須要考慮的，所以對(duì)分布式事務(wù)的考察是中高級(jí)工程師面試必須跨過的一道門檻。 面試官通常會(huì)通過一個(gè)實(shí)際的系統(tǒng)設(shè)計(jì)題來展開提問，以考察候選人對(duì)分布式基礎(chǔ)理論的理解、對(duì)各種數(shù)據(jù)一致性模型的掌握，以及對(duì)分布式下事務(wù)實(shí)現(xiàn)的原理、機(jī)制和各種實(shí)現(xiàn)手段的熟悉程度。
本文我們將帶大家一起進(jìn)行GaussDB T（舊稱GaussDB 100）分布式集群的安裝，本次安裝示例以單點(diǎn)容災(zāi)部署2CN、2DN的集群安裝進(jìn)行。大伙們，重頭戲來了，我們一起來列隊(duì)整齊劃一，一步、兩步……環(huán)境介紹系統(tǒng)版本：RedHat7.5 X86 64數(shù)據(jù)庫版本：GaussDB100
