在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本的分布式数据并行包的设计、实现和评估。PyTorch 是深度学习研究和应用中广泛使用的科学计算包。相关评估结果显示，在配置

而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。

import cn.xa87.common.lock.AbstractDistributedLock;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.data.redis.core.R

当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程间并发问题和进程间并发问题都是可以通过分布式锁解决的，但是强烈不建议这样做！有这样一个情境，线程A和线程B都共享某个变量X。

在学习Java多线程编程的时候，锁是一个很重要也很基础的概念，锁可以看成是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的，即所有线程都在同一个JVM进程里的时候，使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步的作用。分布式锁有

Redis事务就是将一组指令放入一个队列，当执行时，按照添加顺序依次执行，不被其他线程的指令干扰，可能会有人说了，Redis不是单线程的吗？为什么会存在并发问题呢？Reids是单线程的没错，但是会有多个客户端连接Redis，每个客户端会有一个线程，会形成竞

10000+的并发什么是dubbo？在zoo.cfg的第14行把端口改为：client_port = 20181 端口然后在bin目录下启动服务第四节：Dubbo管理工具安装第五节：Dubbo接口测试-jmeter插件Protocol协议 ==》zooke

每个客户端服务器都需要安装Nginx

一个风度翩翩，穿着格子衬衣的中年男子，拿着一个满是划痕的mac向你走来，看着铮亮的头，心想着肯定是尼玛顶级架构师吧！但是我们看过暖男敖丙的系列，腹有诗书气自华，虚都不虚。好的面试官，因为上次着急，敖丙的系列更新了所以赶回家去看了！就比如有这样的一个场景，用

分布式锁是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁实现。在集群架构中，多个JVM虚拟机之间为了保证数据的一致性 ，所以引进了分布式锁的的概念。Memcached：利用 Memcached 的 add 命令。此命令是原子性操作，只有在 key 不

　　缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。　　当存储层不命中后，即使返回的空对象也

string是Redis最基本的数据类型，一个key对应一个string。意思是 redis 的 string 任意格式的二进制数据。比如jpg图片或者序列化的对象。SETEX key Seconds VALUE //为指定的 key 设置值及其过期时间。

简单来说, Redis就是一个数据库, 只不过是非关系型数据库, 而且数据是存储在内存中的.因此Redis的速度也很快, 被广泛用于缓存方面. 同时也常被用来做分布式锁. Redis支持多种数据类型, 可以支持不同的场景应用.类似于Java中SortedS

前言分布式锁，其实原理是就是多台机器，去争抢一个资源，谁争抢成功，那么谁就持有了这把锁，然后去执行后续的业务逻辑，执行完毕后，把锁释放掉。本文介绍通过redis来实现分布式锁。本文使用springboot提供的RedisTemplate来操作redis，可

微服务倡导将复杂的系统拆分为若干个简单、职责单一、松耦合的服务，可以降低开发难度，便于敏捷开发。而对大多数中小型公司来说，实施微服务架构面临以下困难：。XA协议保障了事务的强一致性，然而由于其采用的阻塞协议带来的巨大性能开销，难以达到较高的系统吞吐量。

Redis是一种面向“键/值”对类型数据的分布式NoSQL数据库系统，特点是高性能，持久存储，适应高并发的应用场景。Sds 是 Redis 底层所使用的字符串表示,它被用 在几乎所有的 Redis 模块中。作为 Redis 列表类型的底层实现之一;和字典、

Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。当程序执行，Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统，仅会执

分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。由于通过网络进行松耦合链接，分布式

Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。