本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例，简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文，读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解，并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，Dubbo是一个分布式服务框架，在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来，作为独立的服务，使前端应用能更快速和稳定的响应。第一：介绍Dubbo背景Dubbo是一个分布式服务框架,解决了上面的所面对的问题，Dubbo的架构如图所示：主要核心部

主从模式主从模式是最简单的集群模式，其实就是复制基本只能解决读写分离问题，主机服务器一旦宕机基本完蛋，不具备高可用。基本上redis的性能瓶颈主要在于网络IO和内存主频上面，单机版Redis在不考虑高可用的情况下基本满足80%的项目需要，因为单机版Redis可以实现10W/S的请求，除非缓存KV值过大，通过读写分离缓存网卡的压

一：缓存——热数据热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下：很

MESI（也称伊利诺斯协议）是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议，该协议被应用在Intel奔腾系列的CPU中。MESI协议中的状态CPU中每个缓存行使用的4种状态进行标记（使用额外的两位bit表示）状态描述M(Modified)这行数据有效，数据被修改了，和内存中的数据不一样，数据只存在于本cache中

     在分布式系统下，可以很多种架构从事设计，或者分布式系统对技术架构本身没有做严格的限制。但是结合自己的实践以及基于《领域驱动设计》的推荐，采用【事件驱动模式】是比较好的一种分布式系统架构方式。该模式充分实现了不同系统之间的代码解耦，所有的业务流转是通过事件广播进行驱动的。所有业务都是在针对名为【事件总线】的组件在编程，也无需知道事件的生产者

作为解决方案厂商，MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢?MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGISSDE的基础之上，针对地理大数据的特点，构建了MapGISDataStore分布式数据库引擎，其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统，分别用来存储和管理关系型数据，切片型数据，实时型数据和非结构化数据，形成针对地理大数据应用场景相关的解

_摘要：_ 在阿里巴巴，“柔性事务”已经是重构分布式事务的标准方法，覆盖了商品、交易、支付各个大规模应用场景，并且经受了双十一的考验。DRDS 是阿里云提供的一款分布式数据库产品，它的原型是在阿里内部使用了10年的数据库中间件TDDL。DRDS在TDDL提供的数据切分和SQL路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。

现代的企业级或互联网系统往往需要进行流量规划，达成透明多级分流。流量从客户端发出到服务端处理这个过程里，流经的与功能无关的技术部件有（达成“透明分流”这个目标所采用的工具与手段）：客户端缓存、域名服务器、传输链路、内容分发网络、负载均衡器、服务端缓存。透明分流带来的价值：高可用架构、高并发。