1.Redis 分布实现分布式锁 +Redisson 源码解析
2.ä»ä¹å«BTå?
3.[转]Megatron-LM源码系列(六):Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
4.Flink源码编译
5.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
6.ElasticSearch源码:Shard Allocation与Rebalance(1)
Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
在一些场景中,多个进程需要以互斥的式下方式独占共享资源,这时分布式锁成为了一个非常有用的载源工具。
随着互联网技术的码分快速发展,数据规模在不断扩大,布式分布式系统变得越来越普遍。代码故园怀旧 mytvsuper源码一个应用往往会部署在多台机器上(多节点),分布在某些情况下,式下为了保证数据不重复,载源同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行,码分即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。布式在单机环境中,代码应用是分布在同一进程下的,仅需通过Java提供的式下 volatile、ReentrantLock、载源synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中,不同机器不同进程,需要在多进程下保证线程的安全性,因此分布式锁应运而生。
实现分布式锁的三种主要方式包括:zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁,但基于Redis实现的性能通常会更好,具体选择取决于业务需求。
本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案,以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。
为了确保分布式锁的可用性,实现至少需要满足以下四个条件:互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的黑马源码set命令加上nx、px参数实现加锁,以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程,核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁,但存在单点风险,即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉,可能会导致锁丢失,导致多个客户端持有锁的情况。
Redisson提供了一种更高级的实现方式,实现了分布式可重入锁,包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式,还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现,如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单,旨在分离对Redis的关注,让开发者更专注于业务逻辑。
通过Redisson实现分布式锁,相比于纯Redis实现,有更完善的特性,如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时,RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题,驱动保护源码Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock,能够真正解决单点故障的问题,但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。
如果业务场景可以容忍这种小概率的错误,推荐使用RedissonLock。如果无法容忍,推荐使用RedissonRedLock。此外,RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点,并确保在N个实例上获取和释放锁,以提高分布式系统中的可靠性。
在实现分布式锁时,还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建,这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式,以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。
在使用Redisson实现分布式锁时,通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码,为实现RedLock算法提供了支持。
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[转]Megatron-LM源码系列(六):Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
Megatron-LM源码系列(六): Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
使用说明
在Megatron中,通过使用命令行参数`--use-distributed-optimizer`即可开启分布式优化器,这一功能在`megatron/arguments.py`文件中设置。分布式优化器的核心思想是将训练过程中优化器的状态均匀分布到不同数据并行的rank结点上,实现相当于使用Zero-1训练的效果。
当使用`--use-distributed-optimizer`参数时,系统将检查两个条件:`args.DDP_impl == 'local'`(默认开启)和`args.use_contiguous_buffers_in_local_ddp`(默认开启)。这些条件确保了优化器的正确配置与运行环境的兼容性。
分布式优化器节省的理论显存值依赖于参数类型和梯度类型。具体来说,根据参数和梯度的类型,每个参数在分布式环境中将占用特定数量的大气网站源码字节。例如,假设`d`代表数据并行的大小(即一个数据并行的卡数),则理论字节数量可通过以下公式计算得出。
实现介绍
这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。
3.1 程序入口
通过分析初始化过程和系统调用,我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。
3.2 grad buffer初始化(DistributedDataParallel类)
在这个部分,我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用,这是实现分布式训练中关键的一环。
3.3 分布式优化器实现(DistributedOptimizer类)
通过实现DistributedOptimizer类,Megatron-LM允许模型在分布式环境中进行有效的训练。这包括对优化器状态的管理、梯度聚合与分散等关键操作。
后续将会继续探讨关于分布式优化器实现的更多内容,读者可参考Megatron-LM源码系列(七):Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2以获得深入理解。
参考文献
Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2,可以从官方下载链接获取,将源码同步至远程机器,使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码,源码目录存放于远程机器,它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项:在flink-runtime-web/pom.xml文件中,需将部分内容替换,具体如下:
确保先安装npm,通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足,需要调整Maven设置,增加JDK可用内存。在命令行中,可以在/etc/profile中配置,发布网站源码或在Maven配置中指定更大的内存。
编译命令如下,对于Jetbrains Gateway,需在Run Configurations中新增配置,调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后,每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager,查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类,配置文件目录需指定,如`--configDir configpath`,并配置日志参数。
主类缺失时,需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖,从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件,将允许访问的IP设置为0.0.0.0,以便外部访问。然后映射web端口,启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的参数与JobManager类似,启动后自动注册到JobManager,外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后,其他机器无需重复编译,只需在相应环境中执行预编译的可执行文件,即可实现分布式环境的Flink使用。
阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前,我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成:Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中,tbschedule-core是分布式调度引擎的核心,负责执行复杂的调度逻辑;tbschedule-console则是一个Web管理界面,用于监控调度数据、配置策略和任务。
接下来,让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先,访问github的tbschedule仓库,下载源码。同时,下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo,该工程的代码已共享在qq讨论群中,以供深入学习和探讨。
源码环境搭建主要分为两个步骤:源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步,准备所需的源码,包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步,将三个源码导入至Eclipse开发环境,并进行相应的配置,如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。
在源码导入Eclipse后,进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如,对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改,设置main类中的zkurl为自己的路径,并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后,通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目,访问指定地址验证环境搭建是否成功。
至此,tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用,可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习,例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合,相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。
ElasticSearch源码:Shard Allocation与Rebalance(1)
ElasticSearch源码版本 7.5.2 遇到ES中未分配分片的情况时,特别是在大型集群中,处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配,通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配,这是关键步骤。 在分布式系统中,诸如Kafka和ElasticSearch,平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写,而ElasticSearch的主分片负责写入,副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡,会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况,一旦该节点异常,分布式系统的高可用性将不复存在。因此,分片的再平衡(rebalance)是必要的。 分片分配(Shard Allocation)是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成,涉及决定哪个分片分配到哪个节点,以及哪个分片为主分片或副分片。分片分配(Shard Allocation)
重要参数包括:cluster.routing.allocation.enable,该参数可以动态调整,控制分片的恢复和分配。重新启动节点时,此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本,则会立即恢复该主分片。触发条件
分片分配的触发条件通常与集群状态有关,具体细节在后续段落中展开。分片再平衡(Shard Rebalance)
重要参数包括:cluster.routing.rebalance.enable,用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关,操作需要在业务低峰期进行,以减少对集群的影响。 再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制:定义分配在节点的分片数的因子阈值。
定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。
超出这个阈值时就会重新分配分片。
从逻辑角度和磁盘存储角度考虑,再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡,避免单节点负担过重。同时,确保索引的分片均匀分布,避免集中在某一分片。再平衡决策
再平衡决策涉及两个关键组件:分配器(allocator)和决策者(deciders)。 分配器负责寻找最优节点进行分片分配,通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引,分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。 决策者依次遍历分配器提供的节点列表,判断是否分配分片,考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。手动执行再平衡
客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令,分别对应分片移动和副本分配。内部模块执行再平衡
ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。总结
无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行,最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器(GatewayAllocator和ShardsAllocator),每种分配器都有不同的实现策略,以优化分配过程。决策者(Deciders)在再平衡过程中起关键作用,确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。. xxl-job 分布式任务调度
xxl-job
xxl-job是一个分布式任务调度平台,具备迅速开发、简单学习、轻量级、易扩展等核心设计目标。它已开放源代码,被多家公司纳入线上产品线,可开箱即用。
使用xxl-job实现特定时间完成特定任务,例如每天早上9:定时发送营销短信给每个客户。
访问官网xuxueli.com/xxl-job获取详细信息。
xxl-job安装与配置
下载源码、初始化数据库脚本,执行脚本生成xxl_job库。
修改配置文件,包括application.properties和logback.xml。
Maven编译打包,生成xxl-job-admin-2.4.0.jar。
运行jar包,访问地址为localhost:/xxl-job,并使用默认账号admin/登录。
集成xxl-job到SpringBoot
在pom.xml中添加依赖、在application.properties中配置相关参数,注入XxlJobSpringExecutor。
编写具体的任务执行方法SampleXxlJob。
执行器、任务管理与调度日志
使用Cron表达式设置任务执行频率,JobHandler与代码方法对应。
记录调度日志,使用SpringBoot打印。
总结
xxl-job是一个功能强大、易于使用的分布式任务调度框架,适用于各种任务调度场景。提供任务调度、执行监控、失败重试等功能,简化开发和管理,提升系统可靠性和稳定性。
完整代码在仓库的sourcecode/spring-cloud-demo目录下,推荐访问gitee或github。
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