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第2章 分布式并行计算的原理与实践
第2章 分布式并行计算的原理与实践 第2章 分布式并行计算的原理与实践 本章首先讲述分布式并行计算的各种设计模式和原理机制，并进一步说明Fourinone与市场上其他并行计算产品和技术的区别，最后手把手演示大量并行计算案例。 本章讲述的分布式并行计算思想、模式、技巧、实现，与编程语言无关，读者可以用多台计算机来尝试编程。 -
22.3 使用etcdctl客户端
22.3 使用etcdctl客户端 22.3.1 数据类操作 22.3.2 非数据类操作 22.3 使用etcdctl客户端 etcdctl是Etcd官方提供的命令行客户端，它支持一些基于HTTP API封装好的命令，供用户直接跟Etcd服务打交道，而无需基于HTTP API的方式。当然，这些命令跟HTTP API实际上是对应的，最终效果上并无不同... -
4.6 分布式Session的架构设计和实现
4.6 分布式Session的架构设计和实现 4.6 分布式Session的架构设计和实现 如果建立一个网站，经常用到Session，Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时，从进入网站到浏览器关闭所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。一个Session的概念需要包括特定的客户端、特定的服务器端以及不中断的操作时间。A用户和... -
13.2 Celery
13.2 Celery 13.2 Celery 除了通用的消息队列外，任务队列在分布式处理中也十分重要。任务队列的输入是工作的一个单元，称为任务，有多个工作者监听队列来获取任务并执行。 Celery是一个简单、灵活、高可用、高性能的开源（BSD许可）分布式任务处理系统，专注于实时处理的任务队列管理，同时也支持任务调度。Celery基于Python... -
2.1 分布式并行计算模式
2.1 分布式并行计算模式 2.1.1 最初想到的master-slave结构 2.1 分布式并行计算模式 2.1.1 最初想到的master-slave结构 当我们最初构思使用几台计算机去设计一个分布式并行计算系统时，很自然就会想到master-slave（m-s）的结构，由一台计算机作为主调度者，然后几台计算机根据调度完成任务，如图2-1所示。... -
2.5 实践与应用
2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 本节用最简洁的代码示范Fourinone如何进行分布式计算，如上面章节所述，Fourinone采用一种工头链式结合工人并行的计算结构简化分布式计算，能够通俗易懂，并能深入控制整个计算过程。 完成一个并行计算需要工头（SimpleCtor）、工人（Sim... -
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第3章 分布式服务框架的选择 构建共享服务体系，必然需要采用一套服务化框架来支撑整个服务体系的运转，本章将介绍淘宝从单一系统模式转变为服务化架构的过程，详细阐述为什么“去中心化”服务架构成为今天绝大多数互联网平台所采用的服务框架。 -
22.4 Etcd集群管理
22.4 Etcd集群管理 22.4.1 构建集群 22.4.2 集群参数配置 22.4 Etcd集群管理 Etcd的集群也采用了典型的“主-从”模型，通过Raft协议来保证在一段时间内有一个节点为主节点，其他节点为从节点。一旦当主节点发生故障，其他节点可以自动再重新选举出新的主节点。 跟其他分布式系统类似，集群中节点个数推荐为奇数个，最少为3个... -
3.3 数据分布
3.3 数据分布 3.3.1 哈希分布" level="4"> 3.3.1 哈希分布 3.3 数据分布 分布式系统区别于传统单机系统在于能够将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。数据分布的方式主要有两种，一种是哈希分布，如一致性哈希，代表系统为Amazon的Dynamo系统；另外一种方法是顺序分布，即每张表格上的数据按照主键整体有序，代...