首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
LeonaWind
掘友等级
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
18
文章 15
沸点 3
赞
18
返回
|
搜索文章
赞
文章( 15 )
沸点( 3 )
【数据库】一文读懂FLASHBACK闪回技术
ORACLE闪回相关知识的总结,包括回收站、闪回查询、闪回表、闪回数据库、闪回事务、闪回归档等内容。
【数据库】同步方式:DataGuard vs GoldenGate
ORACLE数据库如何进行数据同步,源端和目标端的一致性如何保障,不同的同步方式有何优缺点?一起来看看吧
【go语言微服务实践】#5-go-micro实现JWT认证
处于安全和保密要求,常常要对API的请求进行鉴权。目前常见的鉴权的方法有JWT、OAuth2.0、OpenID等。我们系统选用的是比较简便的JWT方式。请求端web应用,使用beego框架,服务端是对外提供API的微服务,使用go-micro框架。客户端和服务器端使用RPC(远…
【go语言微服务实践】#4-beego和go-micro自动化生成API文档
单体应用在改造成微服务架构后,模块与模块间的交互会变得复杂,功能增多,接口也会增多,因此十分有必要维护一份系统的API接口说明。答题系统从上到下分为view、controller、service、model四层,controller和前端view之间使用REST API交互,因…
MIT6.824-Lab1-Part III: Distributing MapReduce tasks
在这部分实验要将之前串行版本的MapReduce tasks改成并发模式,只需要实现 mapreduce/schedule.go中的 schedule()函数,其他文件不做更改。 主机在MapReduce作业期间调用schedule()两次,一次用于Map阶段,一次用于Redu…
MIT6.824-Lab1-Part IV+Part V
在这部分,需要使master处理失败的worker。如果worker在处理master的RPC时失败,则master的call()最终会因超时而返回false。在这种情况下,master应该将失败的task重新分配给另一个worker。 RPC的失败并不一定意味着worker没…
MIT6.824-Lab1-Part II: Single-worker word count
在main/wc.go中有空的mapF()和reduceF()函数,Part II的内容就是实现这两个函数,以统计每个单词出现的次数,区分大小写。替换掉Part I中的MapFunc和ReduceFunc。 对每个输入文件会调用一次mapF,第一个参数是文件名,第二个参数是文件…
MIT6.824-Lab1-Part I: Map/Reduce input and output
在PartI主要是实现 common_map.go的 doMap()方法(分割map任务输出的函数)以及 common_reduce.go的 doReduce()方法(收集reduce任务的所有输入的函数),此时map和reduce阶段的task还是串行运行的。 首先了解一下整…
mit6.824-Lab1概述
主要思想:用户定义map函数来处理key/value键值对来产生一系列的中间的key/value键值对,再定义一个reduce函数用来合并有着相同中间key值的中间value。 下面这张图比较好的展示了MapReduce的执行过程。 例如要计算一个长文章中每个单词出现的次数,可…
【go语言微服务实践】#3-docker实现一键部署
微服务的部署有下列几种方式:单主机多服务实例模式、每个主机一个服务实例模式、Serverless部署。这里选择的是在docker容器中部署每一个模块的微服务,因为使用容器可以实现快速启动,方便增加和删除某个模块服务实例,且受操作系统的影响比较小。当然,众多容器的管理也有些挑战。…
下一页
关注了
7
关注者
19
收藏集
2
关注标签
8
加入于
2017-07-12