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提起微服务架构，不可避免的两个话题就是服务治理和分布式事务。数据库和业务模块的垂直拆分为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升的同时也引入了一些更复杂的问题，例如在数据一致性问题上，我们不再能够依赖数据库的本地事务，对于一系列的跨库写入操作，如何保证其
通常，我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击，如果缓存宕机，所有请求将直接打在 DB，造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。对缓存做高可用，防止缓存宕机使用断路器，如果缓存宕机，为了防止系统全部宕机，限制部分流量进入 DB，保证部分可用，其余的请求返回
本文提出了“参数服务器”的分布式架构来支持分布式机器学习。分布式机器学习主要面临以下挑战：。通过分解机器学习的组件，可以让业务代码更加简洁能够实现鲁棒、多功能、高性能的分布式机器学习算法本系统主要有以下五个特点：
首先，RTM 是一个通用的消息系统，主要是为了解决实时场景下信令的低延迟和高并发问题。我们声网是业务遍布全球的平台，因此在所有的后台设计中，把分区作为一个比较重要的事情来看。目前 RTM 有几个大区域，有美洲、亚洲、东南亚、中国大陆，还有欧洲、非洲几个大区
如上图所示，假若依赖I出现问题，用户的请求失败。另外在高并发的场景下，不仅仅是服务调用失败，更有可能导致队列、线程等等其他系统资源被占用，进而引发级联错误。配置信息详解戳这里//构造函数中指定配置，线程池包括最大线程数等，命令配置包括超时时间等。hystr
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