魂牵梦萦fdsa
原创
2012-07-20 19:38:38
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一个网站从初建到变得超大，网络架构的一个记录。非常不错的技术文章。
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精选
2007-10-09 22:01:57
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摘要：本文作者洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕），分享了如何在 Flink 1.13 版本和 1.14 版本中对 Flink 调度大规模作业的性能进行了优化。主要内容包括：性能测评结果...
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2022-04-19 10:28:29
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摘要：本文作者洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕），分享了如何在 Flink 1.13 版本和 1.14 版本中对 Flink 调度大规模作业的性能进行了优化。主要内容包括：性能测评结果...
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2022-04-19 10:27:23
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相信学过算法的童鞋都听说过一个很经典的问题：TSP问题，这个问题是NP问题，无法在多项式时间内进行求解。当问题规模较小时，还可以用穷举的方法进行求解，但是当城市一旦变多，穷举的时间将会指数级增加。就算采用启发式搜索，估计也很难求解。但是这个问题是可以尝试解决的，人工智能给我们提供了强大的武器，也许尽管无法求得全局最优解，但我们也能得到一个很不错的解。最主要的是，我们可以在可以忍耐的时间内得到一个解
回答三个问题： 1.HBase是做什么的？ 2.HBase和其他数据库有什么区别？ 3.HBase的包含什么模块，它的结构是什么样子？HBase是做什么的？hbase官网 通过构建一个表，来实现随机实时读写HDFS 支持大表：10亿行级别和100万列级别表。 随机访问 实时读写 分布式(强一致性读写,自动恢复) 多版本 高并发（存疑) 非关系型HDFS支持随机访问吗？ HDFS文件不支持随机写入，
首先，叙述一下当前面临的问题所在。当前系统通过接口调用其他系统的数据，返回的数据达到10万级，然后将这批数据插入到oracle数据库。怎样尽可能提高这一过程的效率？大致从两个时间节点来优化：一个节点是优化接口之间调用的响应速度，可以项目之间使用集群，实现负载均衡。接口拿到数据后可以暂存到Redis或kafka再者是MQ队列中，以提高接口直接的相率。当然了如果项目团队允许，分布式的Hbase也是个不
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2023-08-23 17:14:33
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为了更好地方便大家讨论，我还是把企业级系统架构设计技术与互联网应用技术结合的主题分为多个。第一个，先讨论大规模并发性能问题吧。 这是企业系统互联网化要面对的第一个问题。
抛砖引玉，我先把我前些日子给南航的技术人员做技
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2012-05-19 18:11:00
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# 如何实现Redis的大规模应用
## 整体流程
首先，我们需要了解如何在大规模应用中使用Redis。以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 部署Redis集群 |
| 步骤二 | 优化Redis配置 |
| 步骤三 | 编写应用程序与Redis集群交互的代码 |
| 步骤四 | 测试和监控Redis集群 |
## 步骤一：部署Re
整数规划-模型2022年2月26日TSP问题有一个邮递员，他每天负责向100个客户的家门口送一份报纸，他希望走最短的总路程来完成配送任务，这是TSP问题最原始的场景。用理论描述就是：找一个路径最小的哈密顿回路（Hamiltonian cycle） 。哈密顿回路：也称为一笔画问题，就是从一个点出发不重复的走完所有的点，最后在回到出发点。我们现在希望为邮递员找到这个最短的哈密顿回路。求解关
# 如何实现大规模mysql数据量
## 1. 整体流程
为了实现大规模mysql数据量的操作，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
Customer ||--o| Order : has
Order ||--| Product : contains
```
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库表
过拟合正则化
原创
2021-08-02 16:11:57
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Ansible是一种开源的自动化引擎，可用于大规模部署和配置管理。它是一种用于配置管理、应用程序部署和任务自动化的工具，可简化IT基础设施管理的过程。在大规模部署中，Ansible可以帮助管理员轻松地管理成千上万台服务器，保证这些服务器的配置和软件都处于最新状态。
红帽企业版Linux（RHEL）是广泛使用的企业级Linux发行版之一，为企业用户提供了稳定、安全的操作系统环境。很多企业选择在其基
如何支持大规模离散DNN一直是工业界面临的难题2012年 ICML 的《Deep Networks for Predicting Ad Click Through Rates》embeddingEmbedding的思路追溯了Hinton 1986的论文《Learning distributed representations of concepts》，从Mikolov的Word2vec
今天看到一篇文章《YARN或将成为Hadoop新发力点》，讲解Hadoop问题，以及YARN的解决方案。作为多年系统架构设计人员来说，这是个很挑战的命题。 这个博客有点标题党的意味，但仍然会作为一个严肃的技术问题来讨论。 首先，要界清怎样才算是一个大规模的系统。我认为有这么几点：1、服务于大量终端，百万、千万
Ceph是一个开源的分布式存储系统，可以实现大规模部署。它提供了高性能、高可靠性和高可伸缩性的存储服务，广泛应用于云计算、大数据和虚拟化等领域。
Ceph的大规模部署需要考虑多方面的因素，包括硬件配置、网络环境、软件版本等。首先，硬件配置非常重要。Ceph需要大量的存储空间和计算资源，因此建议使用高性能的硬件，如SSD固态硬盘和高速网络。此外，还需要考虑冗余性和负载均衡，以确保系统的可靠性和稳定
# 如何实现大规模并发Java
## 1. 事情流程
我们首先来看一下实现大规模并发Java的整个流程。可以用一个表格展示出每一个步骤：
| 步骤 | 内容 |
|----|----|
| 1 | 设计并发架构 |
| 2 | 编写并发代码 |
| 3 | 测试并发性能 |
| 4 | 优化并发性能 |
接下来，我们将详细讲解每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 步骤详解
到2021年，估计全球会有更多的人拥有移动电话(55亿)，将超过用上自来水的人数(53亿)。与此同时，带宽紧张的视频应用将进一步增加对移动网络的需求，其会占移动流量的78%。使用大规模多输入多输出(MIMO)技术的 5G网络将是支持这种增长的关键。根据Strategy Analytics的数据，预计5G移动连接将从2019年的500万增长到2023年的近6亿。MIMO技术如图1所示，单用
目前我们项目采用的支持高并发，高性能的网站结构解决方案，见附件，附件中得基本跟我们的选择如出一辙~
原创
2011-11-29 15:45:54
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大规模Ceph集群是当前互联网技术领域中备受关注的一个重要话题。Ceph是一个开源的、高性能的分布式存储系统，能够支持PB级别的存储容量，并提供可靠的数据存储和访问服务。在Ceph集群中，存储节点和客户端节点可以通过网络连接进行通信，实现数据的读写和访问。在大规模Ceph集群中，通常会有数千甚至数万个节点，这些节点协同工作，共同提供高可靠性、高性能的存储服务。
在大规模Ceph集群中，数据的分布
