【Redis项目实战】使用Springcloud整合Redis分布式锁+RabbitMQ技术实现高并发预约管理处理系统
开发目的： 开发一个高并发预约管理处理系统，其中用户可以预约倾听者。由于并发预约可能导致冲突和混乱，需要实现分布式锁来确保同一时间段只有一个用户可以进行预约。为了实现这一目的，使用Redis作为分布式锁的存储介质，并设计一组表来存储倾听者的预约情况。 功能介绍： 高并发预约管理：系统能够处理大量用户同时预约倾听者的情况，通过使用分布式锁来保证同一时间段只有一个用户可以进行预约，防止冲突和混乱。 分布式...
C++面试 -分布式架构-架构能力：剩余内容
目录 分布式Trace、监控告警 负载均衡 主流分布式系统架构设计 分布式系统的缓存设计 容灾保护、降级熔断、流量控制、故障隔离、故障恢复 分布式架构的高并发、高可用、可扩展 分布式Trace、监控告警 分布式Trace和监控告警是分布式系统中保障服务可观测性的关键技术。分布式Trace允许开发者追踪一个请求通过系统中各个微服务的完整路径，帮助定位延迟的根源和潜在的性能瓶颈。监控告警则是持续监视系统的健...
C++面试 -分布式架构-架构能力：主流rpc框架
微服务架构中，RPC（Remote Procedure Call）框架扮演着至关重要的角色，它允许服务间进行高效、轻量级的通信。在面试中，了解一些主流的微服务RPC框架可以帮助你更好地展示你的技术背景和项目经验。下面是一些广泛使用的RPC框架，这些框架在业界得到了广泛的认可和使用： gRPC： 概述：由Google开发，基于HTTP/2协议，支持多种编程语言。gRPC是一个高性能、通用的...
C++面试 -分布式架构-架构能力：分布式事务的学习
目录 1. 分布式事务的基本概念 2. 分布式事务的需求背景 3. 分布式事务的实现方式 1. 两阶段提交（2PC） 2. 三阶段提交（3PC） 3. 补偿事务（Saga） 4. 分布式事务协调器 4. 分布式事务的挑战 5. 面试准备建议 分布式事务是分布式系统中保证数据一致性和完整性的一种机制。在多个独立的数据库或服务中进行操作时，分布式事务确保所有操作要么全部成功，...
大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）1. PyTorch DistributedDataParallel (DDP) 概述1.1 DDP的基本原理与实现机制1.2 初始化并使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`** 2. 构建BERT系列模型实例2.1 BERT架构解析2.2 利用PyTorch...
含分布式电源的配电网可靠性评估（matlab代码）
目录 1 主要内容 模型节点图 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 该程序参考《基于仿射最小路法的含分布式电源配电网可靠性分析》文献方法，通过概率模型和时序模型分别进行建模，实现基于概率模型+最小路法的含分布式电源配电网可靠性评估以及时序模型+序贯蒙特卡洛模拟法的含分布式电源配电网可靠性评估。程序采用matlab编写，注释清楚，方便学习！ 模型节点图 采用IEEERBTSBUS6_F...
C++ 面试 -分布式架构-架构能力：简单rpc协议设计和框架搭建
代码 说明 注意 6. 示例代码 服务端 客户端 7. 总结 设计一个简单的RPC（Remote Procedure Call）协议和框架搭建是一个常见的软件工程问题，特别是在分布式系统和微服务架构中。RPC允许程序调用在不同地址空间（特别是在分布式系统中的不同计算机上）的函数或方法，就像调用本地函数一样简单。在C++中设计一个简单的RPC框架涉及几个关键部分：定义协议、搭建服务...
大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow下的大语言模型训练实践（LLM系列05）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow下的大语言模型训练实践（LLM系列05）1. TensorFlow基础与`tf.distribute.Strategy`1.1 `MirroredStrategy`实现数据并行训练1.2 `MultiWorkerMirroredStrategy`应用于多节点并行训练 2. **构建GPT模型实例**2.1 GPT模型结构概览2.2 使用Tens...
大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）一、引言二、PyTorch分布式训练基础三、PyTorch中实现数据并行训练四、优化分布式训练性能 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06） 一、引言 1.1 分布式训练的重要性与PyTorch的分布式支持概览 在处理大数据集时，分布式训练通过将计算任务分散到多个GPU或节点上执行，极...
大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）1. 引言1.1 大语言模型（LLM）的重要性及其规模化挑战1.2 分布式训练策略的需求 2. 分布式训练基础原理2.1 并行计算的基本概念与分类 3. LLM分布式训练的关键技术3.1 分布式同步训练算法3.2 参数服务器架构3.3 异步训练与优化策略3.4 超大规模LLM中的通信开销与梯度一致性解决方案 大语言...