文章目录6.5 多处理机6.5.1 多处理机的特点(1) 结构灵活性(2) 程序并行性(3) 并行任务派生(4) 进程同步(5) 资源分配和任务调度6.5.2 多处理机的分类1. 紧耦合多处理机系统(1) 同构对称型多处理机系统(2) 异构非对称型多处理机系统2. 松耦合多处理机系统6.5.3 多处理机间的互连方式1. 总线互连方式2. 环形互连方式3. 交叉开关互连方式4. 多端口存储器互连方
SharePoint 2013作为企业级数据存储软件平台，它的逻辑结构就如同我们的PC机存储文件一般，需要有PC机、存储盘、文件夹、文件等结构，最终的文件是存储在文件夹中，那么，问题来了，SharePoint 2013的软件平台的逻辑结构是什么呢？大家请看下图，摘自SharePoint授课课件。从上图中，可以看出SharePoint2013的逻辑结构由以下组成：SharePoint Farm：一个
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2023-08-10 00:35:55
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如果对类比较熟悉，先看看结构和类的异同点：结构和类Visual Basic .NET 统一了结构和类的语法，结果就是两个实体都支持大多数的相同功能。但是，在结构和类之间还有着重要的区别。相同点结构和类在以下方面相同： 两者都属于“容器”类型，表示它们可以包含其他类型作为成员。 两者都具有成员，成员可以包括构造函数、方法、属性、字段、常数、枚举、事件和事件处理程序。 两者的成员都具有单独的可访问性。
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2023-11-27 03:03:12
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# Shared Nothing的分布式架构
在现代软件架构中，分布式系统日益成为提升应用性能和可扩展性的重要工具。Shared Nothing架构就是一种常见的分布式架构模式，其核心思想是每个节点（服务器或实例）拥有独立的资源，确保无共享状态。这种设计使得系统可以水平扩展，提供更高的可用性和容错能力。
## Shared Nothing架构的优势
1. **可扩展性**：由于每个节点没有共
share nothing架构理论在数据库的设计和优化中的实践应用。并行数据库要求尽可能的去并行执行数据库的操作，从而提高性能。在并行计算体系结构实现中有很多可选的体系结构。架构包括：share-memory：多个cpu共享一片内存，cpu之间通过内部通讯机制（interconnected network）进行通讯；share-disk：每一个cpu都有自己的私有内存区域，通过内部通讯机制直接访问
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2023-08-24 09:42:51
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联邦学习-最近比较火的名词。应该有很多人听过但是始终都没明白是联邦学习。很多同学应该也从网上搜集一些相关资料来学习，大概知道联邦学习的作用主要是用来解决数据孤岛，那他又是如何来解决数据孤岛问题的？本系列专栏将从多维度介绍联邦学习，包括背景、概念、技术原理等。联邦学习的概念联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合
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2024-02-20 18:17:11
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shared noting(SN)是一种分布式计算架构。这这种架构中，每一个节点都是独立的，自给的，在系统中不存在单点竞争。更明确地说，没有节点共享存储和硬盘。人们通常将SN和大量保存中央存储状态信息的系统进行对比，无论是在数据库，应用服务器或者是其他相似的单点竞争。 SN相对中央控制架构有很大的优点。SN可以避免单点故障，拥有自我恢复能力，并且在不破坏原有系统的情况下进行升级。 SN架构的概
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2023-09-07 19:34:54
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图1 Shared Disk集群架构 图2 Shared Nothing 集群架构目前，Oracle RAC使用的是Shared Disk架构，而DB2,SQL Server及分布式的hadoop使用的是Shared Noting架构，这两种架构侧重点不一样，各有千秋。1. Shared Disk 架构Shared Disk架构如图1所示，所有的节点共享一份数据，优点
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2023-05-31 16:51:28
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高级计算机体系结构笔记： 一、应用程序的并行分类： 1数据级并行（DLP）：同时操作多数据 2任务级并行（TLP）：创建了一些能够独立处理但大量采用并行方式执行的工作任务二、硬件的体系结构： 1指令并行：在编译器帮助下。利用流水线的思想开发数据级并行，利用推理执行的思想以中等水平开发数据集并行。 2向量体系结构和图像处理器：将单条指令并行应用于一个数据集，来达到数据集并行&nb
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2023-09-22 15:44:32
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一、消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。二、消息队列应用场景以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削
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2023-09-29 22:23:35
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SMP英文全称为Symmetrical Multi-Processing，意指“对称多处理”技术，是指在一个计算机上汇集了一组处理器—即多CPU，各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。它是相对非对称多处理技术而言的、应用十分广泛的并行技术。在这种架构中，一台电脑不再由单个CPU组成，而同时由多个处理器运行操作系统的单一复本，并共享内存和一台计算机的其他资源。虽然同时使用多个CPU，但是从管理的角
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2023-09-28 06:56:34
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数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：Shared Everthting:一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典型的代表SQLServerShared Disk：各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac， 它是数据共享，可通
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2023-04-26 00:43:16
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Share nothing理论在数据库设计和优化中的实践应用 首先介绍share nothing概念。最早接触它是在 DataBaseManagentSystem一书的并行数据库章节中。 并行数据库要求尽可能的去并行执行数据库操作，从而提高性能。在并行计算体系结构实现中有很多可选的体系结构。包括： share-memory：多个cpu共享同一片内存，cpu之间通过内部通讯机制（interco
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2023-08-10 00:35:02
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w将单个服务器上的单个数据库打碎为多个服务器上的单个数据库 http://www.agildata.com/database-sharding/ Database Sharding provides a method for scalability across independent server
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2017-01-12 17:51:00
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映射本地文件共享架构到SharePoint Online首先要知道本地文件共享的权限架构不能照搬的云端，因为对权限的定义不一样。可参照下面的图。 本地文件共享的架构组成： 每个级别的文件夹上的权限一般也是分配给不同的安全组的。现在对比一下SharePoint Online（不考虑规划中心网站–hubsite） 你会发现SharePont Online里架构中有“看上去”平级的地方，也不算是平级，只
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2023-12-06 21:11:48
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在现代计算系统中，“Share Nothing”架构是一种广泛使用的设计方案，它将每个节点或服务器都视作独立的、不可共享的单位。这种设计方案能够提供高可扩展性和容错能力。然而，这种架构也存在一些缺陷，比如数据的一致性问题、负载不均衡和维护复杂性等。接下来，我们将深入探讨这些缺陷及其解决方案。
## 背景描述
“Share Nothing”架构的特点是每个节点都有自己的存储和计算资源，因此节点间
flexBoxflexBox布局方式 flexBox布局方式是一维布局方式,按行或按列排布元素,它解决了对齐、分布和响应式的问题开启flex布局开启flex布局只需要在外层设置display:flex;即可开启flex布局模式，它的子元素会按行排列(按照主轴排列)主轴和交叉轴flex容器含有一个水平方向的主轴和一个垂直方向的交叉轴 容器子元素会按照主轴和交叉轴的起始位置开始排列，即容器的左上角改变
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2024-01-10 14:03:44
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在现代分布式系统设计中，"share nothing"架构因其高度可扩展性和故障隔离能力而备受青睐。然而，这种架构也伴随着特定的缺陷，比如数据一致性和请求处理效率等问题。本文将详细探讨"share nothing"架构面临的缺陷以及解决方案的过程。
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flowchart TD
A[用户请求] --> B{请求路由}
B -- 零副本 --> C[请求处理]
参考书：《计算机体系结构量化研究方法》 作者：John L. Hennessy一、基本概念几乎所有处理器都使用流水线来重叠指令的执行过程，以提高性能。由于指令可以并行执行，所以指令之间可能实现的这种重叠称为指令级并行（ILP）。 ILP大体有两种不同开发方法依靠硬件来帮助动态发现和开发并行依靠软件技术在编译时静态发现并行基本块：一段顺序执行代码，除入口外没有其他转入分支，除出口外没有其他转出分支
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2024-02-29 14:19:16
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author:skatetime:2010-03-11 并行数据库体系结构 并行数据库要求尽可能的并行执行所有的数据库操作，从而在整体上提高数据库系统的性能。根据所在的计算机的处理器（Processor）、内存（Memory）及存储设备（Storage）的相互关系，并行数据库可以归纳为三种基本的体系结构（这也是并行计算的三种基本体系结构），即：&nbs
