一致性的功能，这对于构建可靠的分布式系统都是至关重要的，如复制状态机（replicated-state-machines）、通用的发布/订阅系统、分布式数据库以及分布式队列。 Distribute

业务，自然而然的我们就需要考虑引入分布式的MySQL解决方案帮助业务去SQLServer/Oracle以及支撑未来的发展。 方案选型对比及京东实现方案 说到分布式MySQL的解决方案一般来说解决方

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

言多系统之间的集成。 甚至我们通过增加更多的Worker，可以很方便的实现应用程序的分布式负载均衡架构。 2、Gearman job分发服务端安装 安装Gearman server

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

总的来看，Redis比Memcached的功能多很多，实现也更复杂。 不过Memcached更专注于保存key-value数据（这已经能满足大多数使用场景了），而Redis提供更丰富的数据结构及其他的一些功能。

wrapper; } } 整个AvatarMQ消息队列系统的运行情况，可以参考： Netty构建分布式消息队列（AvatarMQ）设计指南之架构篇 ，里面说的很详细了，本文就不具体演示了。 下图是

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