在多級緩存的世界裏,性能與一致性從來不是朋友,而是一對需要精心調和的冤家 在高併發系統架構中,緩存是提升性能的利器,但單一緩存層往往難以兼顧極致性能與數據一致性。多級緩存通過分層設計,將數據冗餘存儲在距離應用不同層次的存儲介質中,實現了性能與成本的最佳平衡。本文將深入探討本地緩存與遠程緩存的協同策略,分析數據一致性保障機制,並提供應對緩存失效風暴的實用方案。 1 多
技術架構設計 小程序分銷商城採用前後端分離架構,前端基於微信小程序原生框架或Uniapp跨平台方案,後端可選擇Node.js、Java Spring Boot或PHP等語言。數據庫推薦MySQL或MongoDB,配合Redis緩存提升性能。 核心功能模塊 用户系統 微信授權登錄與手機號綁定 分銷商分級(如一級、二
NCCL、ACCL等集合通信庫發展的早期,並沒有超節點(SuperNode/SuperPod)的概念,這些集合通信庫是如何支撐超節點集合通信的? AllReduce、AlltoAll等集合通信,是現在大模型訓練/推理必不可少的底層支撐。並且隨着大模型參數量不斷上升,對集合通信性能的要求越來越高,超節點(SuperNode/SuperPod)應運而生。 哈哈哈,本文分享
視頻説明: MNNVL 超節點集合通信初識、NCCL、SuperPod、SuperNode,scale-up,Multi-Node NvLink、啥是超節點_嗶哩嗶哩_bilibili 前言 NCCL、ACCL等集合通信庫發展的早期,並沒有超節點(SuperNode/SuperPod)的概念,這些集合通信庫是如何支撐超節點集合通信的? AllReduce、