文章目录1、 Leaf-segment号段模式1.1 数据库配置1.2 导入并修改leaf项目1.3 Leaf-segment双buffer模式1.4 Leaf segment监控1.5 优缺点2.Leaf-snowflake2.1 Leaf-snowflake的启动过程2.2 优缺点目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同

文章目录分布式业务场景分析分布式系统提高承载量的基本手段并发模型（多线程、异步）缓存/缓冲硬件故障资源利用率优化软件服务内容更新数据统计目录服务消息队列服务（ActiveMQ、ZeroMQ、Jgroups，RocketMQ、RabbitMQ）事务系统分布式锁自动部署工具（Docker）日志服务（log4j）异步编程工具：协程、Futrue、Lamda云服务模型：IaaS/PaaS/SaaS文章篇幅

文章目录1.分布式id实现方案1.1.uuid1.2 数据库主键自增1.3 Redis自增1.4 号段模式1.5 雪花算法（snowflake）1.5.1 百度（uid-generator）1.5.2 美团（Leaf）所谓id就是能够用作唯一标识的记号。在我们日常的设计中，对于单体架构，我们一般使用数据库的自增Id来作为表的主键，但是对于一个分布式系统，就会出现ID冲突，所以对于分布式ID而言，也

文章目录1.搭建服务2.建表2.1 order服务下的表2.2 stock服务下的表3.实现服务3.1 新建下单服务（OrderServer模块）3.2 添加商品信息获取以及库存消减服务（stockServer模块）4.启动Seata4.1 安装 Seata5.使用Seata实现事务控制5.1 初始化数据表5.2 添加配置5.2.1 添加依赖5.2.2 DataSourceProxyConfig5

1.需求分析对于百万级数据量的数据从excel中读取和写入到数据库，主要耗费时间的地方就在读取excel，解析文件信息，以及频繁的和数据库建立连接所产生的耗时，所以我们从以下几个方向去解决：EasyExcel + 缓存数据库查询操作 + 批量插入EasyExcel用于解决对于excel的操作所花费的时间，下面是开发人员对其的评价：缓存数据库查询操作以空间换时间逐行查询数据库校验的时间成本主要在来回

最近在做无用代码下线的时候发现一个方法里会引用很多个方法，一旦该方法删除以后，里面被引用的方法应该也一同下线，但是一个一个的找过去比较耗费精力，下面给大家推荐一个idea自带的代码分析工具。

在torch中提供了数据集的基类，继承这个基类，我们能够非常快速的实现对数据的加载。torch.utils.data.Dataset的源码如下1._len_方法，能够实现通过全局的len()方法获取其中的元素个数2._getitem_方法，能够通过传入索引的方式获取数据，例如通过dataset[i]获取其中的第i条数据数据集的原始地址http运行以后，会在data目录下生成以下数据集可以看出其中数

1.登录阿里云点击此处登录2.登录成功之后找到容器镜像服务3.进入容器镜像服务之后，找到自己的镜像加速地址4.配置docker4.1 修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器1.创建dockermkdir -p /etc/docker2.配置配置文件sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'{"regis

最近在做无用代码下线的时候发现一个方法里会引用很多个方法，一旦该方法删除以后，里面被引用的方法应该也一同下线，但是一个一个的找过去比较耗费精力，下面给大家推荐一个idea自带的代码分析工具。

1.概述2.形式3.目的1.概述机器学习中最常见的两个问题：回归任务：在监督学习中标签值为连续值时是回归任务分类任务：在监督学习中标签值是离散值时是分类任务而本文要讲的就是处理回归任务最基础的模型——线性回归模型2.形式线性回归可以用方程y=kx+b来表示，今天我们拓展到多元的线性回归，其表现形式为：$f=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+w_nx_n即f=\sum_{i=1}^{n}{w