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22.1 简介
22.1 简介 22.1 简介 Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。 接触过分布式系统的读者应该知道，分布式系统中，最基本最重要的问题就是各种信息的一致性，包括对服务的配置信息的管理、服务的发现、更新、同步等等。而要解决这些问题，往往需要基于... -
25.7 本章小结
25.7 本章小结 25.7 本章小结 本章介绍了Docker Swarm的安装、使用和主要功能。通过使用Swarm，用户可以将若干Docker主机节点组成的集群当作一个大的虚拟Docker主机使用。并且，原先基于单机的Docker应用可以无缝地迁移到Swarm上来。 实现这些功能的前提是服务自动发现能力。在现代分布式系统中，服务的自动发现、注册、更... -
第3章 分布式系统
第3章 分布式系统 3.1 基本概念" level="3"> 3.1 基本概念 3.1.1 异常" level="4"> 3.1.1 异常 第3章 分布式系统 水桶无论有多高，其盛水的高度取决于其中最短的那块木板，这就是著名的“木桶效应”。架构设计之初要求我们能够估算系统的性能从而权衡不同的设计方法。本章首先介绍分布式系统相关的基础概念和性能估算方... -
3.3 数据分布
3.3 数据分布 3.3.1 哈希分布" level="4"> 3.3.1 哈希分布 3.3 数据分布 分布式系统区别于传统单机系统在于能够将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。数据分布的方式主要有两种，一种是哈希分布，如一致性哈希，代表系统为Amazon的Dynamo系统；另外一种方法是顺序分布，即每张表格上的数据按照主键整体有序，代... -
3.5 容错
3.5 容错 3.5.1 常见故障" level="4"> 3.5.1 常见故障 3.5 容错 随着集群规模变得越来越大，故障发生的概率也越来越大，大规模集群每天都有故障发生。容错是分布式存储系统设计的重要目标，只有实现了自动化容错，才能减少人工运维成本，实现分布式存储的规模效应。 单台服务器故障的概率是不高的，然而，只要集群的规模足够大，每天都可... -
5.1 闲话中间件与MQ
5.1 闲话中间件与MQ 5.1 闲话中间件与MQ 谈起MQ，闲话几句中间件历史，大约2000年左右时，当时比较主流的分布式技术是Corba和微软阵营的Com/Com+，当时在一个小企业实习接受过Corba技术培训，那会儿拿本厚厚的Corba技术书，虽然也不怎么懂“公共对象请求代理体系结构”这个抽象高深的名字，但看见别人听着后更加一脸茫然时，顿时感到一... -
8.6 小结
8.6 小结 8.6 小结 本章我们实现了一个（稍微）深层的 CNN，并在手写数字识别上获得了超过 99% 的高识别精度。此外，还讲解了加深网络的动机，指出了深度学习在朝更深的方向前进。之后，又介绍了深度学习的趋势和应用案例，以及对高速化的研究和代表深度学习未来的研究案例。 深度学习领域还有很多尚未揭晓的东西，新的研究正一个接一个地出现。今后，全世界... -
其他
其他 其他 [97]J Dean.Designs,Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems,2009. [98]Anand Rajaraman,Jeffrey David Ullman.大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理[M].王斌译.北京：人民邮电出版社，2012. ... -
2.1 分布式并行计算模式
2.1 分布式并行计算模式 2.1.1 最初想到的master-slave结构 2.1 分布式并行计算模式 2.1.1 最初想到的master-slave结构 当我们最初构思使用几台计算机去设计一个分布式并行计算系统时，很自然就会想到master-slave（m-s）的结构，由一台计算机作为主调度者，然后几台计算机根据调度完成任务，如图2-1所示。... -
2.5 实践与应用
2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 本节用最简洁的代码示范Fourinone如何进行分布式计算，如上面章节所述，Fourinone采用一种工头链式结合工人并行的计算结构简化分布式计算，能够通俗易懂，并能深入控制整个计算过程。 完成一个并行计算需要工头（SimpleCtor）、工人（Sim...