《分布式软总线：解锁未来柔性电子设备互联新境界》

异，这给分布式软总线的兼容性带来了一定的困难。需要建立统一的标准和规范，促进不同设备之间的无缝连接和协同工作。 展望未来，随着技术的不断进步，分布式软总线将不断完善和发展。它将与人工智能、区块链等新兴技术深度融合，实现更智能化、安全化的设备互联。借助人工智能技术，分布式软总线能够

分布式系统关注点(2)——通过“共识”达成数据一致性

对「拜占庭将军问题」想深入的了解的，可以自行查阅相关资料，这里就不展开了，文末附上提出时的论文。 我们常见的软件开发中一般不会考虑「拜占庭错误」，但它是区块链项目的必需品。不过在主流的分布式数据库中，皆能看到「非拜占庭错误」的身影，诸如Tidb的Raft 算法，CockroachDB的Raft算法。虽然我们大家

如何优雅的实现分布式锁

编码体验是一样的。试想一下你目前是基于zookeeper实现的分布式锁，哪天你想换成redis的实现，我们只需要修改相关依赖和配置就可以了，无需修改代码。下面是你使用 Spring Integration 实现分布式锁时需要关注的方法： 方法名描述lock()Acquires the

【openGauss 1.0.0】【创建表】报错目前不支持分布式功能

【功能模块】openGauss版本为1.0.0 ， 单机部署。创建表时，报错ERROR: Un-support feature  Detail: The distributed capability is not supported currently.【操作步骤&问题现象】建表

大规模分布式系统性能测试实践

一、云时代的应用性能测试挑战二、华为云性能测试实践方案如何更加系统的开展性能测试活动被测对象分析测试场景分析建模测试需求分析工具选型与搭建测试执行性能测试分析与调优1.    被测对象分析（某社交类APP）从系统架构分析可能出现的瓶颈点，作为重点测试场景Feed流会频繁操作后台的

分布式缓存服务之扩容缓存实例

e.gif></img> 说明：此处请选择与租户的应用服务相同的区域。 [*]单击页面上方的“服务列表”，选择“数据库 > 分布式缓存服务”，进入分布式缓存服务信息页面。 [*]单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 [*]在需要扩容的缓存实例右侧，单击“操作”栏下的“更多 > 扩容”，进入到扩容操作页面。

分布式缓存服务默认的数据逐出策略是什么？

<align=left> 逐出指将数据从缓存中删除，以腾出更多的存储空间容纳新的缓存数据。DCS默认策略为不逐出（noeviction）。当前版本支持在配置运行参数中修改逐出策略。</align><align=left> 在达到内存上限（maxmemory）时Redis支持选择以下6种数据逐出策略：</align>

分布式缓存服务之删除缓存实例

te.gif></img> 说明：此处请选择与租户的应用服务相同的区域。 [*]单击页面上方的“服务列表”，选择“数据库 > 分布式缓存服务”，进入分布式缓存服务信息页面。 [*]单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 [*]勾选“名称”栏下的需要删除的缓存实例左侧的方框，可选一个或多个。

分布式缓存服务兼容哪些Redis命令？

云彩飞扬 于 2018-1-31 11:48 编辑 <br /> <align=left>分布式缓存服务Redis引擎支持绝大部分Redis命令，任何兼容Redis协议的客户端都可以访问分布式缓存服务。</align><align=left>当用户执行比较耗时的命令（如flusha

【MindSpore】【分布式推理】加载训练分割策略文件失败

infer_predict_layout 报告找不到参数的shape【操作步骤&问题现象】在昇腾910上训练了一个模型并行+数据并行的大模型，然后在相同硬件上做分布式推断，但现在加载模型分割文件 “strategy.ckpt” 后，Model().infer_predict_layout 会打印很多WARNING

为什么可以使用setnx可以实现分布式锁？

为什么可以使用setnx可以实现分布式锁？

分布式数据库技术基础：分布透明性相关知识

如果一个分布式数据库系统提供了分片透明性，它一定也提供了分配透明性和局部数据模型透明性，所以称为完全分布透明性，是分布透明性的最高层次。 此时对用户和用户程序来说和集中式数据库一样。 总结 一个分布式数据库系统可能提供的分布透明性层次越高，用户编写应用程序越容易。分布式数据库系统

分布式系统如何保证高可用性？(上)

不可避免，特别是在分布式系统，面对不可控的用户流量和机房环境，系统故障将会显得更加复杂和不可预测。在大规模的分布式系统中，各个模块之间存在错综复杂的依赖，任一一个环节出现问题，都有可能导致雪崩式、多米诺骨牌式的故障，甚者可以断言出现故障成了常态。 如上图的分布式系统中，用户请求系

分布式进阶(二十二)Zipkin基础知识

Zipkin是什么   Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。   每个应用程序向Zipkin报告定时数据，Zipkin UI呈

分布式云原生，让云原生能力无处不在

2020-06-18：ZK的分布式锁怎么实现？

福哥答案2020-06-18：Zk分布式锁有两种实现方式一种比较简单，应对并发量不是很大的情况。获得锁：创建一个临时节点，比如/lock，如果成功获得锁，如果失败没获得锁，返回false释放锁：删除/lock节点锁等待：使用监听机制，监听lock节点，如果lock节点被删除，重新

分布式进阶(二十一)Flume的基础介绍

Apache Flume。 Flume是Apache的顶级项目，官方网站：http://flume.apache.org/ Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志聚合系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据的简单处理，并写到各种数据接收方的能力。

深入理解分布式技术 - 负载均衡策略

最小响应时间 最小并发数策略 负载均衡如何实现 小结 Pre 在分布式系统的高可用设计中，负载均衡非常关键，我们知道，分布式系统的特性之一就是支持快速扩展，那么集群扩展之后，服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢？这就需要依赖负载均衡策略。

《华为云 DDS 分布式数据库实践》

经无法满足大规模数据存储和处理的需求。分布式数据库作为新一代数据库技术，具有高可用性、高扩展性和高容错性等特点，已成为企业数据存储和处理的重要选择。华为云 DDS（Distributed Database Service）是一款高性能分布式数据库服务，能够提供高可用、高扩展、高安

启发:从MNS事务消息谈分布式事务（转）

启发:从MNS事务消息谈分布式事务 事务消息本质上解决的问题是业务系统与消息系统之间的事务问题（跨系统分布式事务），其基本原理即两阶段提交以及最终一致性保障。最近看了下阿里云mns事务消息的实现原理，介绍的蛮简洁透彻的，对了解分布式事务实现原理挺有帮助，在阅读本文前推