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每日一博 | Redis 集群演进探讨和总结

Redis为什么需要集群? 首先Redis单实例主要有单点,容量有限,流量压力上限的问题。 Redis单点故障,可以通过主从复制replication,和自动故障转移sentinel哨兵机制。 但Redis单Master实例提供读写服务,仍然有容量和压力问题,因此需要数据分区,构建多个Master实例同时提供读写服务(不仅限于从replica节点提供读服务)。 那么就需要一定的机制保证数据分区。这样能充分把容量分摊到多台计算机,或能充分利用多核计算机的性能。 并且数据在各个主Master节点间不能混乱,当然最好还能支持在线数据热迁移的特性。 探讨数据分区方案 针对数据分区,一般来说,分为两个大类: 逻辑拆分: 逻辑上能拆分,比如 Redis 中的 M1 节点 存储 A服务需要的业务数据,而 Redis 中的 M2 节点存储 B服务需要的业务数据。 数据分区: 当逻辑上不能拆分,那么只能按数据来拆分,需要保证客户端读和写数据一致。 因此需要一个高效快速的数据结构来路由对应的Master节点。 最容易想到的就是类比 Java 中的 HashMap, 采用 哈希算法,快速找到,快速设置。 这...

高手问答第 245 期 —— 与微软高级研究员一起进行机器阅读理解

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来,随着机器学习,特别是深度学习的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在智能客服、智能教育等实际应用中崭露头角。 OSCHINA本期高手问答(2020年 05月 25 日 —— 2020 年 05 月 31 日)邀请到了来自微软的朱晨光老师与大家一起进行【机器阅读理解】,可讨论的问题包括但不限于: 机器阅读理解的模型架构、预训练模型在机器阅读理解领域的进展、机器阅读理解在工业界中的实际应用等等。 嘉宾简介 朱晨光,微软公司自然语言处理高级研究员、斯坦福大学计算机系博士。负责自然语言处理研究与开发、对话机器人的语义理解、机器阅读理解研究等,精通人工智能、深度学习与自然语言处理,尤其擅长机器阅读理解、文本总结、对话处理等方向。带领团队负责客服对话机器人的语义理解与分析,进行机器阅读理解研究,在斯坦福大学举办的 SQuAD 1.0 ...

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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。

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