从今天开始，我们进入专栏的第二模块。通过这一模块的学习，带你一起夯实大规模数据处理的基础。首先，我将结合硅谷顶尖科技公司的(Best Practice) ，和你一起分享在设计分布式系统架构时，我们有可能会碰到哪些雷区？又有哪些必备的基础知识？在硅谷一线大厂所维护的系统服务中，我们经常可以看见 SLA 这样的承诺。例如，在谷歌的云计算服务平台 Google Cloud Platform 中，他们会写

在第 10 篇文章“分布式体系结构之非集中式结构：众生平等”中，曾提到 Akka 框架基于 Actor 模型，提供了一个用于构建可扩展的、弹性的、快速响应的应用程序的平台。其中，Actor 类似于一个“黑盒”对象，封装了自己的状态和行为，使得其他 Actor 无法直接观察到它的状态，调用它的行为。多个 Actor 之间通过消息进行通信，这种消息类似于电子邮箱中的邮件。Actor 接收到消息之后，才

上一讲我们看到了，大型语言模型的接口其实非常简单。像 OpenAI 就只提供了 Complete 和 Embedding 两个接口，其中，Complete 可以让模型根据你的输入进行自动续写，Embedding 可以将你输入的文本转化成向量。不过到这里，你的疑问可能就来了。不是说现在的大语言模型很厉害吗？传统的自然语言处理问题都可以通过大模型解决。可是用这么简单的两个 API，能够完成原来需要通过

数据是现代应用的核心，也是普遍的需求。云上大数据服务的出现和发展，让我们在云上存储、处理和查询大数据变得简单而高效，它也把云计算的计算存储分离特性，体现得淋漓尽致。所以它们两者呢，真的可以说是天作之合。云计算落地大数据的形式，既有拿来主义、消化吸收，也有推陈出新、自研改进。这也是我喜欢云的一点，它没有代替你做技术上的选择，而是同时给你提供了多种各具特色的解决方案。在今天的实操环节，我们主要是通过

我们这节深入地介绍了 malloc 方法的实现原理，并以一个例子来说明如何设计自己的动态内存管理器。通过这节课的学习，我们了解到 sbrk 和 mmap 是操作系统提供的系统调用，系统调用性能不够且不能对分配的内存进行有效管理，所以必须有人在用户态将大块的内存分割成小块，然后进行更精细的分配和回收，这个工作通常情况下是由 glibc 承担的。glibc 所提供的 malloc 在管理内存时，采用了

在这节中，我们从抽象到具体逐步了解了程序运行时的内存布局模型。我们了解到，一个进程的内存可以分为内核区域和用户区域。内核区域是由操作系统内核维护的，我们通常并不关心这一块内存是如何使用的。代码段保存的是程序的机器指令，这一段区域的内存往往是可读可执行，但不可写；数据段保存的是程序的静态变量和全局变量；bss 段用于无初值的变量区域；堆是程序员可以自由申请的空间，当我们在写程序时要保存数据，优先会选

在这节中，我们从抽象到具体逐步了解了程序运行时的内存布局模型。我们了解到，一个进程的内存可以分为内核区域和用户区域。内核区域是由操作系统内核维护的，我们通常并不关心这一块内存是如何使用的。代码段保存的是程序的机器指令，这一段区域的内存往往是可读可执行，但不可写；数据段保存的是程序的静态变量和全局变量；bss 段用于无初值的变量区域；堆是程序员可以自由申请的空间，当我们在写程序时要保存数据，优先会选

今天要与你分享的主题是“大规模数据处理在深度学习中如何应用？“深度学习”这个词，既是一个人工智能的研究领域，也概括了构建人工神经网络的技术方法。2012 年的 AlexNet，2015 年的 Google Inception V3 级数式地打破 ImageNet 计算机视觉比赛的最高纪录，2017 年亮相的 AlphaGo 更是掀起了全球的深度学习风暴。在 Google，深度学习系统被应用在预测广

在这次答疑中，希望通过深度分析 epoll 的源码实现，帮你理解 epoll 的实现原理。epoll 维护了一棵红黑树来跟踪所有待检测的文件描述字，黑红树的使用减少了内核和用户空间大量的数据拷贝和内存分配，大大提高了性能。

你在办公中，一定遇到过需要数据持久化的问题。数据持久化，简单来说，就是当你关闭程序的时候，数据依然可以完整地保存在电脑中。你可能会想到用文本文件、Excel 来存储这些数据，文本呢，没有办法按列读写数据，Excel 呢，支持的默认 API 无法进行复杂查询。所以我今天要给你介绍一个功能强大，但编写代码又简单的数据库 SQLite。你可以用 SQLite 存储结构化的数据，把程序的处理结果保存到电脑