端网站和微信端网站都依赖接口服务项目，调用后台数据库数据。在这种场景下就是应该使用Dubbo这种分布式服务框架了。当然这只是Dubbo的一个最浅显的功能。 有些猿友可能会问到了，为什么搞那么多各项

【编者按】TiDB 是国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库。其灵感来自于 Google 的 F1，TiDB 支持包括传统 RDBMS 和 NoSQL 的特性。在国内ITOM 管理平台OneAPM

本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能，高可用，可伸缩，可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。一部分为读书笔记，一部分是个人经验总结。对大型分布式网站架构有很好的参考价值。

来自： http://mtydev.net/?p=630 背景介绍 这几年我一直从事分布式存储产品的测试开发工作，伴随着产品的第一次上线，第一次升级，一直到今天。期间参与发布了无数个版本，支持着海量的用户对我们存储产品的需求。

但就总体来说响应速度和吞吐量在单台普通笔记本上还是达到了一个比较理想的状态。 至此这个综合的分布式项目全部完毕，在此基础上可以迭代出很多东西，代码我已经更新，在github上可以看到全部代码，有兴趣的自己fork

U使用率的服务运行于多线程的技术栈中。 相比庞大结构，微服务也拥有一些缺陷。第一，部署和管理分布式应用相比一个独立程序时非常困难的。微服务需要一个进程间通信（IPC）机制来与不同微服务之间进行通信，这样会影响到性能（取决于网络带宽）。

2016年04月29日：DeepMind模型迁移到TensorFlow。 2016年04月14日：发布了分布式TensorFlow。 TensorFlow是一种基于图计算的开源软件库，图中节点表示数学运算

当我写 企业应用程序架构的模式 时，我创造了我所谓的分布式对象设计 第一定律：“不分发你的对象” 。近几个月来， 微服务 引起了很多人的兴趣，导致一些人质疑微服务是否违反了这项定律，如果是，我为什么赞成他们？

摘要 本文详细的介绍了分布式数据管理的各种举措和一些应用案例，具有很强的实战指导作用。 1.1 分布式数据管理之痛点 为了确保微服务之间松耦合，每个服务都有自己的数据库, 有的是关系型数据库（

时间而可惜的（虽然事实上我个人会不时地远程查看爬虫状态）。 分布式。多网站抓取，数据量一般也比较大，可分布式扩展，这也是必需的功能了。分布式，需要注意做好消息队列，做好多结点统一去重。 爬虫优化。这就

对于希望监视复杂的 微服务架构 系统的组织，分布式追踪正在快速成为一种不可或缺的工具。Uber工程团队的开源分布式追踪系统 Jaeger 自2016年起，在公司内部实现了大范围的运用，已经集成于数百个

里面就有各种锁和条件变量来进行线程同步。 四、内存分配 Memcached 和Redis的核心任务都是在内存中操作数据，内存管理自然是核心的内容。 首先看看他们的内存分配方式。 Memcached有自己的内存池

core： AvatarMQ中消息处理的核心模块，负责消息的内存存储、应答控制、对消息进行多线程任务分派处理。 model： 主要定义了AvatarMQ中的数据模型对象，比如MessageTyp

Paxos是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递而具有高度容错特性的分布式一致性算法.这个算法是分布式中最为重要的算法,Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法

导读：机器学习和深度学习是近年技术的热点，面对众多的机器学习平台如何进行选择，这是一个很困扰的问题。本文对分布式机器学习（ML）平台中使用的设计方法进行了调查，并提出了未来的研究方向。 本文比较了机器学习平台设计方法和使用指南，是我和

集群化的要求，因此需要引入分布式文件系统。目前开源的分布式文件系统有许多，例如 GFS，Ceph，HDFS，FastDFS，GlusterFS 等。GlusterFS 因其部署简单、扩展性强、高可用等特点，在分布式存储领域被广泛使用。本文主要介绍了如何利用

-Efficient Distributed Optimization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言

Google的三篇论文影响了很多很多人，也影响了很多很多系统。这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典。根据MapReduce，于是我们有了Hadoop；根据GFS，于是我们有了HDFS；根据BigTab

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。