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一、概述微服务之间相互调用,难免会出现形形色色的异常,出现异常时有些情况可能需要先落重试任务表,然后通过任务调度等进行定时重试;通过自定义重试注解@Retryable,减少对核心业务代码入侵,增强代码可读性、可维护性。下面通过实战,开发自定义重试注解@Retrya
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一、溯源——vivo存储服务介绍1.产品矩阵图片当前我们的团队主要负责两大板块内容,一是存储和数据库产品矩阵,二是周边工具及接收类服务。这两部分内容的区别主要是,周边工具和接入类服务几乎是无状态的,用户对这类服务提出可用性的需求,比如我们平时接触到的SLA;而存储
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近年来, 大多数出现在顶级人工智能会议上的模型都是在多个 GPU 上训练的, 特别是随着基于 Transformer 的语言模型的提出。当研究人员和工程师开发人工智能模型时, 分布式训练无疑是一种常见的做法。传统的单 机单卡模式已经无法满足超大模型进行训
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在大数据时代,随着数据量的爆发性增长,对数据的实时处理能力提出了更高的要求。分布式实时处理系统应运而生,成为解决大规模数据实时处理的关键技术之一。本文将介绍分布式实时处理系统的架构设计,帮助您深入了解该系统的工作原理和实现方式。架构设计
分布式实时处理系统的架构设
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微服务化之后普遍的垂直电商系统的架构将会变成下面这样:图片在这一架构中,我们的目标是将与用户、订单和商品相关的逻辑拆分成独立的服务,以取代原有的直接依赖缓存和数据库的Web工程和队列处理程序。为了迅速实现服务化拆分,我们决定召集主力研发同事来一同制定拆分计划。然而
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架构是软件行业永恒不变的主题,演进是架构发展亘古不变的定律。正如IT圈那句名言所说,“优秀的架构从不是一次性设计出来的,而是不断演进而来的。”相信诸如以上观点大家早已耳熟能详,那么为什么这个理论能够长久流传并被无数奉为经典呢?其实从本质上讲,技术总是服务于业务的,