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C语言、并行与分布式编程及GPU并行计算
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在Java中，我们对于锁会比较熟悉，常用的有 synchronized、Lock锁，在java并发编程中，我们通过锁，来实现当多个线程竞争同一个共享资源或者变量而造成的数据不一致的问题，但是JVM锁只能针对于单个应用服务，随着我们业务的发展需要，单体单机部
比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响面足够小，即只有部分数据可能需要重新落DB，其他还是能正确找到对应缓存机器节点，那这是最好的。
从减轻数据库的压力和提高系统响应速度两个角度来考虑，都会在数据库之前加一层缓存，访问压力越大的，在缓存之前就开始CDN拦截图片等访问请求。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis 。
消息重复消费是使用消息队列之后，必须考虑的一个问题，也是比较严重和常见的问题，但凡用到了消息队列，第一时间考虑的就是重复消费的问题。就比如有这样的一个场景，用户下单成功后我需要去一个活动页面给他加GMV，最后根据他的GMV去给他发奖励，这是电商活动很常见的
在网易云轻舟微服务平台中，我们的微服务框架除了完成一些基本事项，也开发了很多符合行业特性的定制化产品。这是因为我们发现传统行业与互联网行业的经营模式有着很大的不同，不同客户的关注点并不一样，架构师想要用一个产品把以上项目全部覆盖还是比较困难的。但是，我们可
由于redis访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以redis很适合用来存储热点数据，另外结合expire，我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用。Redis set对外提供的功能与list类似是一个列
说起分布式文件管理系统，大家可能很容易想到 HDFS、GFS 等系统，前者是 Hadoop 的一部分，后者则是 Google 提供的分布式文件管理系统。除了这些之外，国内淘宝和腾讯也有自己的分布式文件管理系统，都叫 TFS。相对于上面提到的这些分布式文件管
MooseFS是一款网络分布式文件系统。它把数据分散在多台服务器上，但对于用户来讲，看到的只是一个源。MFS也像其他类unix文件系统一样，包含了层级结构（目录树），存储着文件属性，可以创建特殊的文件，符号链接，硬链接。MooseFS[MFS]是一个具有容
主数据库收到sync命令后会开始在保存快照，并将保存快照期间的命令缓存起来。快照完成后Redis将快照文件和缓存命令发送给从数据库，从数据库载入快照并执行缓存命令。先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。就
现在的业务场景越来越复杂，使用的架构也就越来越复杂，分布式、高并发已经是业务要求的常态。像腾讯系的不少服务，还有CDN优化、异地多备份等处理。说到分布式，就必然涉及到分布式锁的概念，如何保证不同机器不同线程的分布式锁同步呢？互斥性，同一时刻，只能有一个客户
redis 的持久化有哪几种方式？持久化机制具体底层是如何实现的？你必须得用 redis 的持久化机制，将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里，进行持久化。如果 redis 宕机重启，自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据就可以了，也许会丢失
在实际应用场景中，我们可能有多个worker，可能在一台机器，也可能分布在不同的机器，但只有一个worker可以同时持有一把锁，这个时候我们就需要用到分布式锁了。这里推荐python的实现库，Redlock-py .正常情况下，worker获得锁后，处理自
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