分布式

JAVA_AI人工智能项目实战

分布式大模型训练_学习笔记训练大模型的三重瓶颈（显存/算力/时间）决定了单卡不可行，分布式训练是唯一路径。整份材料围绕一条主线展开：

Redis缓存击穿与分布式锁实战：专栏目录、源码与实验说明热门商品缓存一过期，为什么几十个请求会同时回源？加了本地锁后，部署两个实例为什么仍会查两次数据库？Redisson看门狗会不会保证业务永远只有一个执行者？这套三篇实战用同一个可运行工程逐步回答。

Spark介绍不是数据库，也不是HDFS那样的存储方案。它是计算层：任务调度、内存管理、容错恢复、与存储系统交互、分布式数据集API等。

成为你的宁宁

【基于 SSH 与 JNLP 协议的 Jenkins 分布式构建方案】提示：本文原创作品，良心制作，干货为主，简洁清晰，一看就会我的实验环境由于我目前已有一套配置完整、包含全流程 CI/CD 的 Jenkins 项目，本次将在现有项目基础上进行改造，搭建 Jenkins 分布式架构现有项目：https://blog.csdn.net/m0_63756214/article/details/167388905?spm=1001.2014.3001.5501

善战者无赫赫之功：消费金融核心系统的数据库选型与升级路径摘要：长银五八消费金融的核心系统数据库选型近年来，在金融国产化政策加速推进与普惠金融业务持续下沉的双重驱动下，持牌消费金融行业正经历从“规模驱动”向“技术驱动”的深度变革。随着业务量级的攀升和监管要求的收紧——包括实时监管报送、数据安全合规、国产化替代等硬性指标——底层基础设施的支撑能力已成为制约业务发展的关键变量。

库库的数据库笔记

金融核心交易系统的数据库国产信创改造该如何做？2026年10月8日，《2026年数智金融信创研究报告》发布，预计今年金融信创市场规模达到3019亿元，同比增长22%。这个数字本身不算意外，真正值得注意的是报告里的另一句话，金融信创已经进入核心交易系统改造阶段。

爱吃火鸡面呀

深入理解 Spark RDD：五大特性与实战解析在大数据处理领域，Apache Spark 凭借其内存计算、容错机制和丰富的算子体系，成为分布式计算的事实标准。而 RDD（弹性分布式数据集）作为 Spark 最核心的抽象，是理解整个 Spark 计算模型的关键。本文将从一段经典的 WordCount 代码出发，结合多个实战示例，深入剖析 RDD 的五大特性，帮助读者真正理解 Spark 底层的工作原理。

Kafka Connect 与 Flink CDC 写入 Iceberg：Upsert 的代价，以及 S3 Tables 的真正价值把数据库变更同步到 Iceberg，真正困难的不是把一条新记录写成 Parquet，而是处理一条 UPDATE 或 DELETE：

我就是不信

集群高并发环境下如何保证分布式唯一全局ID生成？在互联网业务高速发展的今天，单机数据库的自增主键已经无法满足高并发、大数据量场景下的需求。当系统从单体架构演进到分布式、微服务架构时，如何在不同节点、不同服务之间生成全局唯一的 ID，成为架构设计中必须解决的基础问题。

【架构师从入门到进阶】第六章：服务集群优化——第八节：线程数公式本篇文章我们来学习多线程中线程数的选择。这个也是困扰大家的一个问题，有的时候甚至说拍脑袋决定一个，其实这里面的答案，严格来说，没有准确的数字。但是大概也是有据可循，就是通过一些公式，也可以拿到一些数据来作为一个参考。

大菠萝爱上小西瓜

基于 Spark + Iceberg 湖仓一体的 Netflix 流媒体用户行为全链路数仓与 ALS 智能推荐决策系统（含穿透下钻大屏）作者：大数据与智能推荐架构师标签：大数据 Apache Spark Apache Iceberg 数据仓库推荐系统协同过滤 Vue3 ECharts

吴建旭智宅焕

智能家居售后服务体系的架构设计：分布式售后风险的集中式兜底方案一、背景/痛点分析售后服务是智能家居交付链条中不确定性最高的环节。产品可能出问题，使用端可能操作失误，现场环境可能变化，各类异常防不胜防。

Ganglia分布式集群监控系统安装手册Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目。它主要是用来监控系统性能，如：CPU 、Memory、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等。Ganglia通过图形化的方式展示每个节点的状态信息，这对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。Ganglia包含三个核心组件：Ganglia Monitoring Daemon（gmond）、Ganglia Meta Daemon（gmetad）以及Ganglia PHP Web Frontend。

Smoothcloud润云

GPU算力平台推荐：新手租GPU时，镜像环境和显存应该怎么选？第一次使用GPU算力平台时，很多开发者只关注显卡型号，却忽略镜像、显存余量和数据盘。结果往往是实例已经启动，深度学习框架却无法调用GPU，或者模型刚加载就报显存不足。本文提供一套可执行的选型方法。

程序员大阳

副队长大数据教程(6)--四节点分布式集群搭建在之前的教程中，我们已经完成了Hadoop伪分布式搭建，对搭建过程有了一个比较具体的认知。实际上在企业，还是需要搭建真正的多节点分布式集群，才能真正发挥Hadoop大数据处理能力。当然，具体需要多少个节点，还是由实际需求决定的。

目前知名的分布式Ai数智共享商城哪家好当下不少实体商家、康养机构、副业参与者想搭建分布式线上经营体系，却常陷入“传统平台抽成高、数据不自主、客源共享假噱头”的坑，我们专门筛选了市面合规经营、有落地案例的头部分布式数智商城品牌，从核心维度做实测对比，给大家提供可直接落地的选择参考。

大鹏说大话

分布式事务怎么选型？2PC、TCC、SAGA、本地消息表一次讲清分布式事务没有“最好”的方案，只有“最匹配业务”的方案。选型的本质不是选技术，而是选一致性、性能、复杂度、团队承载力之间的取舍。

ASTRA-sim 3.0：通过高保真GPU和基础设施建模进行下一级分布式机器学习模拟回到arXiv分布式机器学习（ML）是当今大规模人工智能应用的关键范式。随着模型推理成为一个重要的用例，延迟敏感的集体通信的忠实建模从未如此重要。因此，在今天，以高保真度捕获设备架构和建模控制和数据路径是必要的。为分布式ML基础设施提供一个共同的、详细的表示也至关重要。我们重温了有前途的开源、社区驱动的模拟器：ASTRA-sim。在这项工作中，我们确定了当前ASTRA-sim模拟器的局限性，并用新功能增强了它。为此，我们通过标准化的基础设施表示实现精细、高保真模拟，开辟了新的设计空间探索机会。我们建议以缓

JQuick-SQL 模块架构：从 SQL AST 到分布式执行Meta 描述：梳理 jquick-sql 的 core、parser、plan、proto、query、runtime 六个模块，理解 Java SQL 查询引擎的真实处理边界。

深度拆解 Kafka 源码：Producer 构造器装配了哪些核心组件摘要：一行 new KafkaProducer(props) 背后，是配置校验、序列化器/分区器/拦截器装配、32MB 发送缓冲、事务管理器与一条 Sender 守护线程的完整启动，却没有发起任何一次网络请求。本文基于 kafka-clients 3.9.x 源码，逐段拆解初始化全过程，并给出生产环境排查清单。