内容简介:SOFAJRaft v1.2.5 发布了,本期发布内容 Bug 修复 修复 rheakv rocksdb 存储实现在启动时没有删除数据的问题,会导致非幂等操作出现不一致,比如 getSequence 跳跃 新功能 优化了 multi-raft-group 的 snapshot #...
SOFAJRaft v1.2.5 发布了,本期发布内容
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Bug 修复
- 修复 rheakv rocksdb 存储实现在启动时没有删除数据的问题,会导致非幂等操作出现不一致,比如 getSequence 跳跃
-
新功能
- 优化了 multi-raft-group 的 snapshot #42
-
Breaking Changes
- 无
SOFAJRaft 简介
SOFAJRaft 是一个基于 RAFT 一致性算法的生产级高性能 Java 实现,支持 MULTI-RAFT-GROUP,适用于高负载低延迟的场景。 使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域,由 SOFAJRaft 负责处理所有与 RAFT 相关的技术难题,并且 SOFAJRaft 非常易于使用,你可以通过几个示例在很短的时间内掌握它。
功能特性
- Leader 选举
- 日志复制和恢复
- 快照和日志压缩
- 集群线上配置变更,增加节点、删除节点、替换节点等
- 主动变更 Leader,用于重启维护,Leader 负载平衡等
- 对称网络分区容忍性
- 非对称网络分区容忍性
- 容错性,少数派故障,不影响系统整体可用性
- 多数派故障时手动恢复集群可用
- 高效的线性一致读,ReadIndex/LeaseRead
- 流水线复制
- 内置了基于 Metrics 类库的性能指标统计,有丰富的性能统计指标
- 通过了 Jepsen 一致性验证测试
- JRaft 中包含了一个嵌入式的分布式 KV 实现
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow
Aurélien Géron / 王静源、贾玮、边蕤、邱俊涛 / 机械工业出版社 / 2018-8 / 119.00
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。一起来看看 《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 这本书的介绍吧!