分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。由于软件的特性,分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
3. 这里给出的下标中如果超出限制的话, Redis中会如何处理呢? 答案是尽可能返回给定的范围内的一些合理的结果, 就算区间非法也会尽可能去获取可能存在...
2.get后面如果跟上一个不存在的key, 那么会返回nil, 与Java中的null一个意思,都表示空/0
mset和mget 命令极大的节省了需要插入/读取多个键值对时的网络IO开销, 毕竟网络开销比操作内存的开销大了好几个数量级
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为了进一步提高深度学习所需的计算的速度,可以考虑在多个GPU或者多台机器上进行分布式计算。现在的深度学习框架中,出现了好几个支持多GPU或者多机器的分布式学习的...
DeepSpeed 发布了 v0.18.0 版本,本次更新在分布式训练性能优化、内存管理、日志系统、模型检查点等方面进行了大量改进和修复,重点增强了 DeepC...
近日,PyTorch 团队正式发布了 v2.8.0 版本,带来了多项重要功能更新、性能优化和错误修复。本文将详细介绍该版本的主要变化,帮助开发者更好地理解新特性...
分布式训练是DeepSpeed的核心功能之一,v0.17.5版本在这一领域做出了多项改进。首先,新版本修复了all-gather操作中的重复参数和错误数据类型问...
集群是多个相同功能的节点(服务器)组成的集合,这些节点共享资源、协同工作,对外呈现为一个统一的整体。核心是 “复制相同的服务”,目的是提升系统的可用性和并发处理...
Agent负责采集各类节点的健康数据,每3秒主动访问一次。根据采集的数据和预设规则,节点的健康状态分为错误、警告和正常三种,对应Dashboard中的红、黄、绿...
采用HTTP RESTful API作为标准协议,兼顾开发效率与可维护性。需实现以下核心接口:
HarmonyOS是华为推出的全场景分布式操作系统,采用微内核架构设计,具备以下核心特性:
分布式账户是Web3生态的核心组件,基于区块链技术实现用户自主掌控身份与资产。典型案例包括以太坊的EOA(外部账户)和智能合约账户,以及MPC(多方计算)钱包等...
分布式训练可加速大规模模型的参数更新,适用于深度学习中参数量庞大的场景(如Transformer、ResNet等)。常见的分布式训练框架包括:
消息队列(Message Queue,MQ)是分布式系统中的重要组件,用于解耦系统各部分,实现异步通信。通过消息队列可以缓解系统高并发、高负载问题,提高系统的可...
核心目标:写出 “能抗住业务迭代” 的代码 —— 既让当前开发者省心,也让未来的自己 / 同事少踩坑。
ZooKeeper 是分布式协调服务,基于其 “临时有序节点” 和 “Watcher 机制”,可实现高可靠的分布式锁。
在分布式系统设计中,“数据如何在多节点间协同” 是永恒的核心问题。CAP 理论定义了分布式系统的三大核心约束,而 BASE 思想则为互联网场景提供了灵活的妥协方...
在云计算、大数据、区块链等技术飞速发展的今天,分布式系统已成为支撑复杂业务的核心架构。而中心化与去中心化,作为分布式系统设计的两大核心思想,直接决定了系统的容错...
算法是基础,工程实现才是决定抢红包体验的关键。微信需应对每秒数万次的请求峰值,核心解决方案围绕 “预分配、分布式锁、异步化” 展开。
在 Java 开发中,函数式编程的优势已得到广泛认可,但 JDK 原生工具在空值安全、异常处理、不可变性保障等场景中仍存在显著局限,导致开发者需编写大量样板代码...