檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
RedisTemplate訪問分片集群 分布式緩存–Redis 一、單點(diǎn)Redis的問題 數(shù)據(jù)丟失問題–Redis是內(nèi)存存儲，服務(wù)重啟可能會(huì)丟失數(shù)據(jù) 解決：實(shí)現(xiàn)Redis數(shù)據(jù)持久化 并發(fā)能力問題–單節(jié)點(diǎn)Redis并發(fā)能力雖然不錯(cuò)，但也無法滿足如618這樣的高并發(fā)場景 解決：搭建主從集群，實(shí)現(xiàn)讀寫分離 存儲能力問題
分布式模型訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練功能介紹 創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 創(chuàng)建多機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DistributedDataParallel） 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU） 父主題：
論壇回帖蓋樓等），需要用加鎖的方式，以對某種資源進(jìn)行順序訪問控制。如果應(yīng)用服務(wù)集群部署，則涉及到對分布式應(yīng)用加鎖。</p></align><align=left><p>當(dāng)前分布式加鎖主要有三種方式：（磁盤）數(shù)據(jù)庫、緩存數(shù)據(jù)庫、Zookeeper。</p></align> </a
該避免這種做法。對于任何策略而言，關(guān)鍵要素之一就是從一般到具體的概念。也就是說，特定的技術(shù)策略應(yīng)取決于整體技術(shù)策略—具體是指整體策略中定義和闡明的技術(shù)原則。CIO開始應(yīng)該制定總體技術(shù)策略，在制定總體策略，并獲得必要的支持后，CIO才應(yīng)該著手針對技術(shù)的策略。步驟2：明確業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力C
0發(fā)布以來，開發(fā)者在測試和上架HarmonyOS分布式應(yīng)用過程中遇到很多挑戰(zhàn)和困難?？傮w可歸納為以下三點(diǎn)：分布式應(yīng)用上架測試通過率低：開發(fā)者提交上架的分布式應(yīng)用基礎(chǔ)質(zhì)量較差。如圖1所示，基礎(chǔ)功能問題和UX顯示問題占比率高達(dá)85%。圖1 HarmonyOS分布式應(yīng)用上架問題分析分布式應(yīng)用測試效率低：分布式應(yīng)用涉及多臺
分布式gaussdb庫磁盤io達(dá)到100%，而且io讀寫時(shí)延也比較高，如下圖：avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 4.85 0.00 1.81 10.02 0.00
擴(kuò)容實(shí)例分片（分布式） 操作場景 隨著實(shí)例部署時(shí)間及業(yè)務(wù)的增長，數(shù)據(jù)庫在運(yùn)行性能及存儲上逐漸會(huì)達(dá)到瓶頸。此時(shí)，需要通過增加主機(jī)來提升實(shí)例的性能及存儲能力。GaussDB分布式獨(dú)立部署形態(tài)支持?jǐn)U容分片操作。 注意事項(xiàng) 擴(kuò)容時(shí)長與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量有關(guān)，默認(rèn)擴(kuò)容操作超時(shí)時(shí)間為7天，擴(kuò)容中實(shí)例
本帖最后由 云彩飛揚(yáng) 于 2018-1-31 14:32 編輯 <br /> <p>Redis類型的緩存實(shí)例支持“單機(jī)”、“主備”和“集群”三種實(shí)例類型。</p><p>Memcached類型的緩存實(shí)例支持“單機(jī)”和“主備”兩種實(shí)例類型。</p><p>Redis和Memcache
鏡像自定義制作專屬開發(fā)環(huán)境，并保存使用。豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。約束限制開發(fā)環(huán)境指的是ModelArts提供的新版Noteboo
1、redis的刪除策略Redis 是一種內(nèi)存級數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)都存在內(nèi)存中，但是針對于已經(jīng)過期的數(shù)據(jù)，reids 不 會(huì)立刻刪除只是會(huì)存儲在 expires 中，當(dāng)執(zhí)行刪除策略的時(shí)候，才會(huì)從 expires 中尋找對應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲的地址，在存儲空間中找到對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。數(shù)據(jù)刪除其實(shí)就是內(nèi)存和
基于XID的全局事務(wù)快照 無侵入式集成 依賴數(shù)據(jù)庫undo日志 4.3??最佳實(shí)踐建議?? ① 優(yōu)先使用異步化消息隊(duì)列解耦服務(wù)間依賴 ② 對于敏感操作（如支付），采用TCC保證冪等性 ③ 定期進(jìn)行分布式事務(wù)演練，驗(yàn)證補(bǔ)償機(jī)制可靠性 五、技術(shù)融合：構(gòu)建韌性分布式系統(tǒng) 技術(shù)組合 解決的問題
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、請問，多機(jī)多卡分布式并行訓(xùn)練，僅支持8*n卡的設(shè)備集群嗎？2、若是一個(gè)機(jī)器上2張卡，另一個(gè)機(jī)器1張卡，這種情況支持分布式訓(xùn)練嗎？【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
Redis是一種高性能的鍵值存儲系統(tǒng)，常用于緩存架構(gòu)中以提高數(shù)據(jù)訪問速度和減輕數(shù)據(jù)庫壓力。以下是Redis在緩存架構(gòu)中的應(yīng)用： 基本數(shù)據(jù)類型緩存： 使用字符串、哈希表、集合、有序集合等數(shù)據(jù)類型存儲和檢索數(shù)據(jù)。 示例：使用字符串存儲用戶登錄信息，使用哈希表存儲用戶詳細(xì)資料。 過期策略： Redis
分布式執(zhí)行框架 GS_235100005 錯(cuò)誤碼： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解決方案：請使用INTERNAL
本文部分內(nèi)容節(jié)選自華為云幫助中心的分布式緩存服務(wù)（DCS）服務(wù)的產(chǎn)品介紹Redis是一種支持Key-Value等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)特性是“ALL IN MEMORY”，因此優(yōu)化內(nèi)存十分重要。在對Redis進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化時(shí)，先要掌握Redis內(nèi)存存儲的特性比如字符串，壓縮編碼，
致性哈希等算法來確定將數(shù)據(jù)存儲在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布和負(fù)載均衡。 總結(jié) 分布式緩存是一種存儲和提供數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通過將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中以提高訪問速度，并將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上來實(shí)現(xiàn)高可用性和可擴(kuò)展性。Redis和Memcached是常見的分布式緩存系統(tǒng)，它們分別通過主從
設(shè)置完成后，單擊“立即創(chuàng)建”，完成復(fù)制策略的創(chuàng)建。創(chuàng)建成功后，可以在復(fù)制策略列表中查看已創(chuàng)建的復(fù)制策略。 找到目標(biāo)存儲庫，單擊“更多 > 綁定復(fù)制策略”，綁定創(chuàng)建好的復(fù)制策略。可以在存儲庫詳情中查看已配置的復(fù)制策略。 綁定成功后，存儲庫將按照復(fù)制策略進(jìn)行周期性復(fù)制。 示例 某用戶在星
【功能模塊】nn.Momentum【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、optimiter = nn.Momentum(parms=net.tran_able_params(), learning_rate=lr, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)2、optimiter
Middleware, MOM），用于協(xié)調(diào)分布式系統(tǒng)中不同組件的通信。 核心功能：提供消息的傳輸、存儲、路由與投遞，確保生產(chǎn)者（Producer）與消費(fèi)者（Consumer）解耦。 類比模型：類似“快遞系統(tǒng)”，生產(chǎn)者發(fā)送消息（寄件），中間件存儲與分發(fā)（物流），消費(fèi)者接收消息（收件）。
redis 淘汰策略volatile-lru：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server. db[i]. expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰。volatile-ttl：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server. db[i]. expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰。vola
