优选阶段通过分离计算对象来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段计算完成后,来…

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段…

前言 基于Redis的分布式锁实现,原理很简单嘛:检测一下Key是否存在,不存在则Set Key,加锁成功,存在则加锁失败.对吗?这么简单吗? 如果你真这么想,那么你真的需要好好听我讲一下了.接下来,咱们找个例子研究一下. 在开始之前,咱们先定些规则: 关于示例代码: 需要搭配我准备的示例代码,该示例采用C#编写 示例中的材料Id固定为10000 示例中的材料初始库存均为100 关于Redis中的Key: 指示材料库存的Key为ProductStock_10000 自己实现的分布式锁中,指示锁的…

资源调度基础 scheudler是kubernetes中的核心组件,负责为用户声明的pod资源选择合适的node,同时保证集群资源的最大化利用,这里先介绍下资源调度系统设计里面的一些基础概念 基础任务资源调度 基础的任务资源调度通常包括三部分: 角色类型 功能 node node负责具体任务的执行,同时对包汇报自己拥有的资源 resource manager 汇总当前集群中所有node提供的资源,供上层的scheduler的调用获取,同时根据node汇报的任务信息来进行当前集群资源的更新 sch…

Set表示一种没有反复元素的集合类,在JDK里面有HashSet的实现,底层是基于HashMap来实现的.这里实现一个简化版本号的Set,有下面约束: 1. 基于链表实现.链表节点依照对象的hashCode()顺序由小到大从Head到Tail排列. 2. 如果对象的hashCode()是唯一的.这个如果实际上是不成立的,这里为了简化实现做这个如果.实际情况是HashCode是基于对象地址进行的一次Hash操作.目的是把对象依据Hash散开.所以可能有多个对象地址相应到一个HashCode.也就是…

杨乾成 2017310500302 一.题目要求 基于CAS(Compare and Swap)实现一个无锁结构,可考虑queue,stack,hashmap,freelist等. 能够支持多个线程同时访问该结构 不能有任何锁操作,且操作是线程安全的 对上述的内存单元进行管理,至少malloc与free一次. 二.数据结构 看到题目有一说一,不知道怎么下手,那就google一下先.稍微了解了一下CAS,原准备使用STL模板的队列,后来发现实现题目要求似乎得再Queue的插入和删除函数里面具体实现…

抢占调度是分布式调度中一种常见的设计,其核心目标是当不能为高优先级的任务分配资源的时候,会通过抢占低优先级的任务来进行高优先级的调度,本文主要学习k8s的抢占调度以及里面的一些有趣的算法 1. 抢占调度设计 1.1 抢占原理 抢占调度原理其实很简单就是通过高优先级的pod抢占低优先级的pod资源,从而满足高优先pod的调度 1.2 中断预算 在kubernetes中为了保证服务尽可能的高可用,设计PDB(PodDisruptionBudget)其核心目标就是在保证对应pod在指定的数量,主要是为…

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度…

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数. 从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件.而从分布式的角度上看,…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@从流域到海域翻译,发表于腾讯云+社区 map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法,用户定义一个特定的映射,函数将使用该映射对一系列键值对进行处理,直接产生出一系列键值对. Map Reduce和流处理 Hadoop的Map / Reduce模型在并行处理大量数据方面非常出色.它提供了一个通用的分区机制(基于数据的关键)来分配不同机器上的聚合式工作负载.基本上, map / reduce的算法设计都是关…