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每日一博 | 分布式事务——两阶段提交

在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常会将数据保留多个副本(replica), 这些副本会放置在不同的节点上。这些数据节点可能是物理机器,也可能是虚拟机。为了对用户提供正确的CURD等语意,我们需要保证这些放置在不同节点上的副本是一致的,这就涉及分布式事务的问题。 本文介绍分布式事务处理方案之一的两阶段提交协议。 分布式事务 分布式事务是指发生在多个数据节点之间的事务,分布式事务比单机事务要复杂的多。在分布式系统中,各个节点之间在是相互独立的,需要通过网络进行沟通和协调。由于存在事务机制,可以保证每个独立节点上的数据操作可以满足ACID。但是,相互独立的节点之间无法准确地知道其他节点的事务执行情况。所以从理论上来讲,两个节点的数据是无法达到一致的状态。如果想让分布式部署的多个节点中的数据保持一致性,那么就要保证在所有节点数据的写操作,要么全部都执行,要么全部都不执行。但是,一台机器在执行本地事务的时候无法知道其他机器中的本地事务的执行结果,所以它也就不知道本次事务到底应该commit还是rollback。所以,常规的解决办法就是引入一个"协调者"的组件来统一调度所有分布式节点的执行...

斯坦福大学发布 2019 人工智能指数报告

近日,斯坦福大学人工智能研究所发布了 2019 年 AI 指数报告。该报告涵盖范围较广,以下是一些从报告中提取的主要部分: 对人工智能的研究越来越多,在 1998 年至 2018 年之间,经过同行评审的 AI 论文数量增长了 300% 以上。 中国现在每年出版的 AI 期刊和会议论文数量与欧洲一样多,也超过了美国。不过,美国出版物的“加权引文影响”仍比中国出版物高 50%。 参加 AI 会议的人数继续大幅增加。 在一年半的时间里,在云基础架构上训练大型图像分类系统所需的时间从 2017 年 10 月的约三个小时减少到 2019 年 7 月的约 88 秒;在同一时期,训练这种系统的成本也类似地下降了。 在 SuperGLUE 和 SQuAD2.0 基准测试中,一些广泛的自然语言处理(NLP)分类任务的进展非常迅速;在某些需要推理的 NLP 任务(例如 AI2 推理挑战)或人类水平的概念学习任务(例如 Omniglot 挑战)上,性能仍然较低。 在美国,人工智能工作的比例从 2012 年的 0.3% 增长到了 2019 年的 0.8%。人工智能的劳动力需求正在增长,尤其是在高科技服务和制造...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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