CPU缓存架构 不同的CPU厂商的架构也有些不同,在这里只介绍流行的缓存架构 缓存一致性可以分为三个点: 在进程每个写入运算时都立刻采取措施保证资料一致性 每个独立的运算,假如它造成资料值的改变,所有进程都可以看到一致的改变结果 在每次运算之后,不同的进程可能会看到不同的值(这也就是没有一致性的行为) 缓存一致性协议有哪些: 缓存一致性协议有MSI,MESI,AMD Opteron:MOESI 协议,Synapse,Firefly及DragonProtocol等等 inter采用MESI协议.i

一.前言 感谢杨晓东大佬为社区贡献的CAP开源项目,传送门在此:.NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 以及 如何在你的项目中集成 CAP[手把手视频教程],之前也在工作中遇到分布式数据一致性的问题,也一直都是基于CAP理论和Base. 之前一直有关注杨老板的博客,直到今天才尝试一下CAP,发现好用,非常的棒,特此把CAP以组件化的方式引入到我的框架中. 二.CAP介绍 针对CAP介绍可以参考上面给出的两个链接.在此我只简单的说明一下: CAP 是一个在分布式系统中(SOA,M

事件总线模式是一种广泛运用于安卓开发之中的一种软件架构模式,而事件总线模式在安卓开发中最广泛的应用莫过于AndroidStudio提供的EventBus,所以我就EventBus来谈谈对事件总线模式的认识. EventBus是Android下高效的发布/订阅事件总线机制.作用是可以代替传统的Intent,Handler,Broadcast或接口函数在Fragment,Activity,Service,线程之间传递数据,执行方法.特点是代码简洁,是一种发布订阅设计模式(Publish/Subsri

前言 事情是这样的,一位读者看了我的一篇文章,不认同我文章里面的观点,于是有了下面的交流. 可能是我发的那个狗头的表情,让这位读者认为我不尊重他.于是,这位读者一气之下把我删掉了,在删好友之前,还叫我回家种田. 说实话,你说我菜我是承认的,但你要我回家种田,我不理解.为什么要回家种田呢?养猪不比种田赚钱吗? 我想了很久没有想明白,突然,我看到了这个新闻,瞬间明白了读者的用心良苦. 于是,我决定写下这篇文章,好好地分析一下读者提出的几个问题. 读者的观点 针对这位读者的几个观点: volatile

众所周知,volatile关键字可以让线程的修改立刻通知其他的线程,从而达到数据一致的作用.那么它具体涉及到哪些内容呢? 关于缓存 计算机最大的存储空间就是磁盘(硬盘),但是访问的速度也是最慢的,价格最便宜:再就是内存,容量更小,造价更高,但是速度也更快.不过跟cpu的计算速度比起来,那就太慢了.可以想像,如果cpu每次计算都要从内存读取数据,那大部分的时间估计都浪费在这上面了.所以就引入了缓存的概: 缓存的结构大概时这样的,从1级到3级速度越来越慢,最后通过总线与内存连接.如果时多核多cpu,

1.SpringCloud和Dubbo SpringCloud和Dubbo都是现在主流的微服务架构SpringCloud是Apache旗下的Spring体系下的微服务解决方案Dubbo是阿里系的分布式服务治理框架从技术维度上,其实SpringCloud远远的超过Dubbo,Dubbo本身只是实现了服务治理,而SpringCloud现在以及有21个子项目以后还会更多所以其实很多人都会说Dubbo和SpringCloud是不公平的但是由于RPC以及注册中心元数据等原因,在技术选型的时候我们只能二者选

给本体ONT技术社区的第一封公开信-涉及到不少区块链技术知识 共识是区块链的核心机制,在一系列的区块链的发展历史当中,PoW/PoS/BFT等系列的共识算法都在各自的应用场景发挥了不同作用.在本体的第一阶段,结合该阶段的业务特点,本体会以BFT系列共识为基础.在第一阶段的框架中,包括了一个稳定版的dBFT模块,并有一个全新的共识算法模块VBFT,这是一个结合PoS.VRF(Verifiable Random Function)和BFT的全新共识算法模块,第一阶段的测试网也会以VBFT为主进行测试

创建或使用现有Session 从Spark 2.0 开始,引入了 SparkSession的概念,创建或使用已有的session 代码如下: val spark = SparkSession .builder .appName("SparkTC") .getOrCreate() 首先,使用了 builder 模式来创建或使用已存在的SparkSession,org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder#getOrCreate 代码如下: def g

一.计算机内存模型 针对计算机机器而言,操作系统.JVM程序等其他所有程序都需要遵循内存模型规范.1.CPU技术发展1.1 CPU缓存的出现CPU的发展快于内存条,CPU的运算速度越来越快,内存条的读写速度无法适应CPU的速度,那么就在CPU和内存条之间加上高速缓存来适配: (1)缓存有L1-一级缓存.L2-二级缓存.L3-三级缓存等多级缓存; #查看核cpu0,index0的缓存大小 $ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/size 32

1. 什么是 spring cloud? spring cloud 是一系列框架的有序集合.它利用 spring boot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册.配置中心.消息总线.负载均衡.断路器.数据监控等,都可以用 spring boot 的开发风格做到一键启动和部署. 2. spring cloud 断路器的作用是什么? 在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似的,当某个服务单元发生故障(类似用电器发生短路)之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用

0.写在前面 本文首发于公众号[两猿社],后续将在公众号内持续更新~ 其实算下来接触PCIe很久了,但是由于之前换工作,一直没有系统的学习和练手项目,现在新项目买了Synopsys的PCIe IP,总算是有机会和时间来整理学习了~~~ 目前PCI Express总线取代PCI总线成为PC局部总线的主流,且PCIe在很大程度上继承了PCI的设计思想,可以说PCI是PCIe的基础,本文所重点讲解的Posted和Non-Posted传输也是基于PCI总线讲解,但在PCIe总线中绝大部分是相同的,PCI

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

今天跟大家分享下SpringCloud常见面试题的知识. 1.什么是Spring Cloud? Spring cloud流应用程序启动器是基于Spring Boot的Spring集成应用程序,提供与外部系统的集成.Spring cloud Task,一个生命周期短暂的微服务框架,用于快速构建执行有限数据处理的应用程序. 2.使用Spring Cloud有什么优势? 使用Spring Boot开发分布式微服务时,我们面临以下问题: 与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题,延迟开销,带宽问题

一.SpringCloud面试题口述1.SpringCloud和DubboSpringCloud和Dubbo都是现在主流的微服务架构SpringCloud是Apache旗下的Spring体系下的微服务解决方案Dubbo是阿里系的分布式服务治理框架从技术维度上,其实SpringCloud远远的超过Dubbo,Dubbo本身只是实现了服务治理,而SpringCloud现在以及有21个子项目以后还会更多所以其实很多人都会说Dubbo和SpringCloud是不公平的但是由于RPC以及注册中心元数据等原

离写上一篇经验总结 ABP Framework 研习社经验总结(6.28-7.2) ,已经过去两周. ABP Framework 研习社(QQ群:726299208) 最近一周,又迎来了很多新伙伴,成员数量上升至300+. 从大家的关注度和群内讨论的活跃度来看, ABP Framework 在国内 .NET 开发社区的人气还是很高的.我们也看到了很多小伙伴已经开始在自己的项目中使用该框架,甚至在群里晒出自己的项目代码,探讨技术解决方案. 回归正题:ABP Framework 为什么好上手,不好深

一.PCI总线的存储器读写总线事务 总线的基本任务是实现数据传送,将一组数据从一个设备传送到另一个设备,当然总线也可以将一个设备的数据广播到多个设备.在处理器系统中,这些数据传送都要依赖一定的规则,PCI总线并不例外. PCI总线使用单端并行数据线,采用地址译码方式进行数据传递,而采用ID译码方式进行配置信息的传递.其中地址译码方式使用地址信号,而ID译码方式使用PCI设备的ID号,包括Bus Number.Device Number.Function Number和Register Numbe

SpringCloud和Dubbo都是现在主流的微服务架构SpringCloud是Apache旗下的Spring体系下的微服务解决方案Dubbo是阿里系的分布式服务治理框架从技术维度上,其实SpringCloud远远的超过Dubbo,Dubbo本身只是实现了服务治理,而SpringCloud现在以及有21个子项目以后还会更多所以其实很多人都会说Dubbo和SpringCloud是不公平的但是由于RPC以及注册中心元数据等原因,在技术选型的时候我们只能二者选其一,所以我们常常为用他俩来对比服务的调

上篇文章我们讲了synchronized的用法和实现原理,我们总爱说synchronized是重量级锁,volatile是轻量级锁.为什么volatile是轻量级锁,体现在哪些方面?以及volatile的作用和实现原理是怎样的?本篇带你一块学习一下. 1. volatile是什么? volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制.与synchronized修饰方法.代码块不同,volatile只用来修饰变量.并且与synchronized.ReentrantLock等重量级锁不同的是,vo

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

总线的基本任务是实现数据传送,将一组数据从一个设备传送到另一个设备,当然总线也可以将一个设备的数据广播到多个设备.在处理器系统中,这些数据传送都要依赖一定的规则,PCI总线并不例外. PCI总线使用单端并行数据线,采用地址译码方式进行数据传递,而采用ID译码方式进行配置信息的传递.其中地址译码方式使用地址信号,而ID译码方式使用PCI设备的ID号,包括Bus Number.Device Number.Function Number和Register Number.下文将以图1?1中的处理器系统为

事务层是PCIe总线层次结构的最高层,该层次将接收PCIe设备核心层的数据请求,并将其转换为PCIe总线事务,PCIe总线使用的这些总线事务在TLP头中定义.PCIe总线继承了PCI/PCI-X总线的大多数总线事务,如存储器读写.I/O读写.配置读写总线事务,并增加了Message总线事务和原子操作等总线事务. 本节重点介绍与数据传送密切相关的总线事务,如存储器.I/O.配置读写总线事务.在PCIe总线中,Non-Posted总线事务分两部分进行,首先是发送端向接收端提交总线读写请求,之后接收端