Paxos 作为一个经典的分布式一致性算法(Consensus Algorithm),在各种教材中也被当做范例来讲解。但由于其抽象性,很少有人基于朴素 Paxos 开发一致性库,本文介绍的实现代码参考了 RAFT 中的概念以及 phxpaxos 的实现和架构设计,实现 multi-paxos 算法,主要针对线程安全和模块抽象进行强化,网络、成员管理、日志、快照、存储以接口形式接入,算法设计为事件驱动,仅包含头文件,便于移植和扩展。
              “从一次常见的发布说起,在云上某个系统应用发布时,重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展,用户数和调用数越来越多,该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率,发布期间对业务的影响越来越无法接受,微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
              人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
当前阿里云函数计算支持两种类型的函数:事件函数和 HTTP 函数。其中 HTTP 函数结合 HTTP 触发器,能够支持用户直接通过 HTTP 请求利用 Restful API 的方式发起函数调用;通过这种方式,用户无需集成函数计算提供的 SDK 就能实现函数调用,更好地同已有系统的组件及 Web 服...
              实例安装Ubuntu20.04系统,通过MobaXterm远程连接ECS,同时通过安装宝塔面板和部署LNMP环境,基于Docker搭建了halo博客应用。
              本文基于常见的服务调用场景,以Ribbon负载均衡组件为例,展示了微服务洞察能力能够在关键的位置为我们还原与记录丰富的现场信息,使得原有的黑盒场景能够便捷直观地被观测到。在微服务架构下,类似的不便观测的重要场景还有非常多,都可以借助微服务洞察能力来监测或是在异常时辅助排查。同时,全链路灰度是微服务治理中比较重要的一个场景,我们在落地全链路灰度的过程中最让人头大的两个问题就是流量路由不生效以及流量逃逸,我们借助于微服务洞察能力可以快速定位与解决全链路灰度相关的问题。