rpc相关项目中的c函数中存在一个svc_name参数，这个参数有什么作用？是否使用了hash结构方便查找？除了注册函数以外，它还有什么其他的作用？
社区干货
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。常规的...
基于火山引擎微服务引擎 MSE 的全链路灰度落地实践
(https://www.volcengine.com/product/mse)(Microservices Engine)是火山引擎提供的一款面向微服务全生命周期的一站式微服务解决方案。产品提供开源增强的 Nacos 注册发现、配置管理,兼容原生 Spring Cloud 、gRPC 及 Service Mesh 架构丰富微服务治理能力。来源 | 火山引擎云原生团队在业务发布变更过程中,为最大限度降低对在线用户影响,保障版本发布质量,通常采用 **灰度发布**的方式将少量的实际生产流量导...
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rpc相关项目中的c函数中存在一个svc_name参数，这个参数有什么作用？是否使用了hash结构方便查找？除了注册函数以外，它还有什么其他的作用？-优选内容
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干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
更加注重数据的实时属性或者说流属性的一个数据湖发展方向。当然,正如业界对于数据湖的解读一直在演变,我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。# **2. 落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍... 没有办法再被索引加速。为了解决这个问题,我们急需一个更稳定更高效的索引。Bloom Filter 索引的问题,根因是读取历史数据进行定位,导致定位的时间越来越长。那有没有什么办法是无需读历史数据,也可以快速定位到数...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839657&x-signature=thQ%2FVqv%2BAxF%2BmRHAcehguvR8HnA%3D)如图所示,Krypton 支持两层分区,第一层叫做 Partition,第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的行可能在不同的 Rowset 中存在多份,读的时候多个版本的数据会按...
[BitSail] Connector开发详解系列三:SourceReader
this.readerConfiguration = readerConfiguration; this.boundedness = boundedness; this.context = context; this.assignedRocketMQSplits = Sets.newHashSet(); this.finishedRocketMQSplits = Sets.... consumer = new DefaultMQPullConsumer(aclClientRPCHook); } else { consumer = new DefaultMQPullConsumer(); } consumer.setConsumerGroup(consumerGroup); consumer.setNamesrvA...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
每建一个层次,数据必然会产生一定的延迟;- 汇总层少建的好处:在汇总统计的时候,往往为了容忍一部分数据的延迟,可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例,在统计跨天相关的订单事件中的数据时,可能会等到 0... 可能这条链路里有的依赖于 Kafka,有的依赖 Flink,还有一些依赖 KV 存储、RPC 接口、OLAP 引擎等,我们需要思考在这条链路里如何分布,才能让这些组件都能正常工作。第三个难点是链路复杂。目前我们有 200+ 核心业务...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
模型结构、优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家... 可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring All Reduce 同步参数,要求单机...
社区收藏缓存设计重构实战 | 得物技术
社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。 **二、问题分析定位**=============#### **2.1 接口RT偏大**通过监控平台查看「判断是否收藏接口」的RT在最高在8ms左右,该接口的主要作用是判断指定单个用户...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839677&x-signature=gDG1bhwY9xN4icvuSQxPcCMTpF0%3D)如图所示,Krypton 支持两层分区,第一层叫做 Partition,第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。 Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的行可能在不同的 Rowset 中存在多份,读的时候多个版本的数据会按照不同...
【初探云原生】服务注册中心对比总结 |社区征文
# 1、说在前面微服务在云原生体系中占据着浓墨重彩的一笔,注册中心则是微服务中的灵魂。通过注册中心,服务之间的访问不再需要手动更新配置,在服务实例弹性需求日益凸显的时代,重要性也就变得不言而喻了。# 2、... 主要应用的是Zookeeper的Znode数据模型和Watcher机制。服务注册:服务提供者(Provider)启动时,会向Zookeeper服务端注册服务信息,即会在Zookeeper服务器上创建一个服务节点,并在节点上存储服务的相关数据(如服务提...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
模型结构、优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。 大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的Training和Serving系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来... 可以使用Partitioned Variable来分布式地存储Embedding,从而实现大规模训练。但由于table size固定,有hash冲突风险。 PyTorch:Facebook开源的机器学习系统,使用Ring All Reduce同步参数,要求单机能容纳所有参数,难...
