分布式算法

分布式和集群 分布式和集群是不⼀样的，分布式⼀定是集群，但是集群不⼀定是分布式（因为集群就是多个实例⼀起 ⼯作，分布式将⼀个系统拆分之后那就是多个实例；集群并不⼀定是分布式，因为复制型的集群不是拆 分⽽是复制） 第⼀部分 ⼀致性Hash算法 Hash算法，⽐如说在安全加密领域MD5、SHA等加密算法，在数据存储和查找⽅⾯有Hash表等, 以上 都应⽤到了Hash算法。 为什么需要使⽤Hash? Hash算法较多的应⽤在数据存储和查找领域，最经典的就是Hash表，它的查询效率⾮常之⾼，其中的 哈希算法如果设计的⽐较ok的话，那么Hash表的数据查询时间复杂度可以接近于O(1)，示例 需求：提供⼀组数据 1,5,7,6,3,4,8，对这组数据进⾏存储，然后随便给定⼀个数n，请你判断n是否存在 于刚才的数据集中？ list:List[1,5,7,6,3,4,8] // 通过循环判断来实现 for(int element: list) { if(element == n) { 如果相等，说明n存在于数据集中 } } 以上这种⽅法叫做顺序查找法 ：这种⽅式我们是通过循环来完成，⽐较原始，效率也不⾼ ⼆分查找：排序之后折半查找，相对于顺序查找法会提⾼⼀些效率，但是效率也并不是特别好 我能否不循环！不⼆分！⽽是通过⼀次查询就把数据n从数据集中查询出来？？？可以！ 定义⼀个数组，数组⻓度

分布式调度平台 xxl-job 个人改进（灌水）思路 本人 刚入门 后端开发， 错误之处请批评指正 被导师安排的🌚 本人于2019年9月6日与同事进行的分享 1 xxl-job 是什么 1.1 xxl-job 是什么 轻量级、易扩展的分布式任务调度框架 通过Cron表达式配置计划任务 0 0/30 9-18 ? * MON-FRI 朝九晚六每半个小时执行 支持多语言（Java、Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell 等，需要执行器部署环境支持），任务逻辑可在 Web 界面编写代码，或在执行器编写代码 1.2 常见任务调度框架 Quartz Java 常用计划任务框架，虽然 Quartz 可以基于数据库实现作业的高可用，但分布式并行调度方面有所欠缺。 elastic-job 当当开发的弹性分布式任务调度系统，功能丰富强大，采用 zookeeper 实现分布式协调，实现任务高可用以及分片。 xxl-job 是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。 1.3 xxl-job 与 elastic-job 怎么选 xxl-job 核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展 登记在用公司数>228家 开箱即用 持续更新，社区活跃、文档齐全 elastic

工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。 就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~ 原文链接：https://github.com/haggaishachar/techmap 目录： Ⅰ、经典机器学习（1-3） Ⅱ、深度学习（4-8） Ⅲ、强化学习（9-12） Ⅳ、自然语言处理（13-18） Ⅴ、语音识别（19-21） Ⅵ、计算机视觉（22-26） Ⅶ、分布式训练（27-31） Ⅷ、自动建模（32-35） Ⅸ、IDEs系统（36-38） Ⅹ、平台（39-41） Ⅺ、评分推理系统（42-43） I . 适用于经典机器学习的工具 一、SciKit-learn  star 39.2k  fork 19.2k scikit-learn 是一种强大的基于 Python 语言的机器学习算法库（https://scikit-learn.org/stable/）。其中，包含了算法预处理，模型参数择优，回归与分类等算法

分布式系统与高并发高可用 浅析分布式系统中的一致性哈希算法 通过本文将了解到以下内容： 分布式系统的简单概念和基本作用 分布式系统常用负载均衡策略 普通哈希取模策略优缺点 一致性哈希算法的定义和思想 一致性哈希的基本过程 Redis集群中一致性哈希的实现 1.分布式系统的基本概念 分布式系统与高并发高可用 当今高并发和海量数据处理等场景越来越多，实现服务应用的高可用、易扩展、短延时等成为必然。 在此情况下分布式系统应运而生，互联网的场景无外乎存储和计算，因此分布式系统可以简单地分为： 分布式存储 分布式计算 所谓分布式系统就是一批计算机组合起来共同对外提供服务，对于用户来说具体有多少规模的计算机完成了这次请求，完全是无感知的。分布式系统中的计算机越多，意味着计算和存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大，响应速度也越快。 如图为简单整体架构图： 大前端 主要实现了服务应用对应的所有流量的接入，比如xyz域名下可能有N个子服务，这一层涉及很多网络流量的处理，也很有挑战，像百度的BFE(百度统一前端)接入了百度的大部分流量，每日转发1万亿次，峰值QPS1000w。 中间层 完成了各个服务的调度和分发，粒度相比大前端接入层更细致一些，这一层实现了用户的无感知体验，可以简单理解为反向代理层。 业务层 完成了数据存储、数据计算、数据缓存等，各个业务环节高度解耦，并且基于集群化来实现。

从各个角度总结了电商平台中的架构实践，由于时间仓促，定了个初稿，待补充完善，欢迎大家一起交流。 转载请声明出处： http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/12242441 作者：杨步涛 关注分布式架构、大数据、搜索、开源技术 QQ:306591368 技术Blog： http://blog.csdn.net/yangbutao 一、 设计理念 1. 空间换时间 1) 多级缓存，静态化 客户端页面缓存（http header中包含Expires/Cache of Control，last modified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag） 反向代理缓存 应用端的缓存(memcache) 内存数据库 Buffer、cache机制（数据库，中间件等） 2) 索引 哈希、B树、倒排、bitmap 哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。 B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。 倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构，广泛用在搜索领域。 Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构，他能同时使存储空间和速度最优化（而不必空间换时间），适合于海量数据的的计算场景。 2. 并行与分布式计算 1) 任务切分、分而治之

从各个角度总结了电商平台中的架构实践，由于时间仓促，定了个初稿，待补充完善，欢迎大家一起交流。 转载请声明出处： http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/12242441 作者：杨步涛 关注分布式架构、大数据、搜索、开源技术 QQ:306591368 技术Blog： http://blog.csdn.net/yangbutao 一、 设计理念 1. 空间换时间 1) 多级缓存，静态化 客户端页面缓存（http header中包含Expires/Cache of Control，last modified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag） 反向代理缓存 应用端的缓存(memcache) 内存数据库 Buffer、cache机制（数据库，中间件等） 2) 索引 哈希、B树、倒排、bitmap 哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。 B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。 倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构，广泛用在搜索领域。 Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构，他能同时使存储空间和速度最优化（而不必空间换时间），适合于海量数据的的计算场景。 2. 并行与分布式计算 1) 任务切分、分而治之

5.Paxos   Paxos算法解决的问题是 一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致 。一个典型的场景就是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。Paxos算法就是一种 基于消息传递模型的一致性算法 。 主要有三类节点： 提议者 （Proposer）:提议一个值； 接受者 （Acceptor）:对每个提议进行投票； 告知者 （Learner）：被告知投票的结果，不参与投票。 执行过程   规定一个提议包含两个字段： [n,v] ，其中 n为序号 （具有唯一性）， v为提议值 。 1.Prepare阶段   下图演示了两个proposer和三个acceptor的系中运行该算法的初始过程， 每个proposer都会向所有的acceptor发送prepare请求 。   当acceptor接受到一个prepare请求，包含的提议为[n1,v1]，并且之前还未接受过prepare请求，那么 发送一个prepare响应 ，设置当前接受到的提议为[n1,v1]，并且 保证以后不会接受序号小于n1的提议 。   如下图，Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的 Prepare 请求时

今天的文章来聊聊 向量时钟 ，在前文介绍分布式系统一致性的时候，曾经介绍过，在弱一致性模型当中会有一个因果性的问题。向量时钟算法正是设计出来解决因果关系问题的。 我们来回顾一下因果问题，在实际日常的网页行为当中，部分行为存在因果关系。比方说知乎里面回答问题，显然得先有一个同学提出问题，然后才能有各路大V谢邀解答问题。但是由于是分布式系统，有可能问题和回答并不是存放在同一台机器，导致有可能它们 更新的顺序不一致 ，所以就有可能会出现用户在访问知乎的时候，发现自己关注的大V回答了某个问题，但是点进去问题却是空的。这种幽灵情况不是灵异事件，只是单纯的分布式系统设计没过关，没有考虑因果问题。 有的同学可以会说，这个不难啊，我们加入时间戳啊。时间戳的确可以解决一部分问题，但是并不能解决所有问题。有了时间戳之后，我们可以获得事件发生的时间，但是仍然不知道不同的数据之间的因果关系。由于分布式系统存在延迟，也不能简单地通过时间戳来做过滤或者筛选。不过，虽然单纯的时间戳不行，但已经非常接近了。 我们日常生活当中用事件发生的时间来反应事物发生的顺序，我们说的先后顺序，其实是以客观上的时间作为参考系参考得到的结果。问题来了，我们能不能找到或者构造出 其他的参考系 来反应事物发生的顺序呢？ 当然是可以的，不然也没有这篇文章了，这就是大名鼎鼎的 逻辑时钟 算法。多说一句，逻辑时钟算法和许多其他分布式算法一样

前言 ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 面试题 ZooKeeper 是什么？ ZooKeeper 提供了什么？ Zookeeper 文件系统 ZAB 协议？ 四种类型的数据节点 Znode Zookeeper Watcher 机制 -- 数据变更通知 客户端注册 Watcher 实现 服务端处理 Watcher 实现 客户端回调 Watcher ACL 权限控制机制 Chroot 特性 会话管理 服务器角色 Zookeeper 下 Server 工作状态 数据同步 zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？ 分布式集群中为什么会有 Master？ zk 节点宕机如何处理？ zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别 Zookeeper 有哪几种几种部署模式？ 集群最少要几台机器，集群规则是怎样的? 集群支持动态添加机器吗？ Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为什么不是永久的? Zookeeper 的 java 客户端都有哪些？ chubby 是什么，和 zookeeper 比你怎么看？

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体 容易掉入的“坑”？ 让我们一一盘点下。 ​ 1 在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：740041381，即可免费领取套系统的大数据学习教程 我们一起经历的那些坑 大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处 知乎、百度： “大数据学习路径是怎么样的？” “学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？” “ 语言是学R还是Python？” “我没时间有没钱，自学能学的会吗？” “现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？” “零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？” 自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无一点成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数…… 第一