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分布式锁的实现原理

作者:来自 vivo 互联网服务器团队- Xu Yaoming 介绍分布式锁的实现原理。 一、分布式锁概述 分布式锁,顾名思义,就是在分布式环境下使用的锁。众所周知,在并发编程中,我们经常需要借助并发控制工具,如 mutex、synchronized 等,来保障线程安全。但是,这种线程安全仅作用在同一内存环境中。在实际业务中,为了保障服务的可靠性,我们通常会采用多节点进行部署。在这种分布式情况下,各实例间的内存不共享,线程安全并不能保证并发安全,如下例,同一实例中线程A与线程B之间的并发安全并不能保证实例1与实例2之间的并发安全: 因此,当遇到分布式系统的并发安全问题时,我们就可能会需要引入分布式锁来解决。 用于实现分布式锁的组件通常都会具备以下的一些特性: 互斥性:提供分布式环境下的互斥原语来加锁/释放锁,当然是分布式锁最基本的特性。 自动释放:为了应对分布式系统中各实例因通信故障导致锁不能释放的问题,自动释放的特性通常也是很有必要的。 分区容错性:应用在分布式系统的组件,具备分区容错性也是一项重要的特性,否则就会成为整个系统的瓶颈。 目前开源社区中常见的分布式锁解决方案,大多是基于...

官宣开源 阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake

2024年6月,国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室(Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab)联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。通过使用以 KVCache 为中心的 PD 分离和以存换算架构,大幅提升大模型应用Kimi智能助手推理吞吐的同时有效降低了推理成本,自发布以来受到业界广泛关注。近日,清华大学和研究组织9#AISoft,联合以阿里云为代表的多家企业和研究机构,正式开源大模型资源池化项目 Mooncake。希望更多的厂商与开发者共建高性能推理框架底层基础设施的开源生态。 Mooncake架构图 基于和清华大学之间的创新研究计划(AIR)项目,阿里云和清华大学共同探讨如何在实际工业界应用大模型资源池化技术,并做出了诸多技术成果积累。其中,为了加速大模型推理技术的发展,特别是推理实例共享的缓存池化层的标准化,阿里云与清华大学深度共建 Mooncake 项目,结合主流大模型推理框架,抽象缓存池化层的底层接口,实现高效分布式资源解耦架构。针对大模型场景进行深度优化,帮助提升大模型...

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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。