1.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
2.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
3.Redis 分布实现分布式锁 +Redisson 源码解析
4.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
5.[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
6.macdfs源码是什么

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在SpringBoot环境下的分布式事务框架Seata实现原理涉及到了代理数据源、注册代理Bean以及全局事务拦截器等关键环节。式项下面我们将逐步解析其核心逻辑。目源码分

       首先，布式Seata通过GlobalTransactionScanner来注册项目中所有带有@GlobalTransactional注解的项目方法类。该扫描器是源码matlab图像处理实例源码一个实现了BeanPostProcessor接口的类，它能够在Spring容器初始化时进行后置处理，分布从而实现全局事务的式项管理。

       GlobalTransactionScanner实际上是目源码分一个InstantiationAwareBeanPostProcessor，它在实例化Bean前执行postProcessBeforeInstantiation方法，布式在实例化后执行postProcessAfterInstantiation方法，项目并在属性填充时执行postProcessProperties方法。源码尽管GlobalTransactionScanner类本身并未覆盖这3个方法，分布但在父类的式项实现中，这些方法用于处理Bean的目源码分实例化和属性设置过程。

       关键在于postProcessAfterInitialization方法中实现的wrapIfNecessary方法，该方法在GlobalTransactionScanner类中被重写。当方法执行到existsAnnotation方法判断类方法是否带有@GlobalTransactional注解时，如果存在则创建一个GlobalTransactionalInterceptor作为拦截器处理全局事务。

       在创建代理数据源时，Seata通过DataSourceProxy对系统默认数据源进行代理处理。通过shouldSkip方法判断当前bean是否需要被代理，如果bean是SeataProxy的子类且不是DataSource的子类且不在excludes集合中，则进行代理，从而代理当前系统的默认数据源对象。

       全局事务拦截器主要负责全局事务的发起、执行和回滚。在执行全局事务的方法被代理时，具体的执行拦截器是GlobalTransactionalInterceptor。该拦截器处理全局事务的逻辑，包括获取全局事务、开始全局事务、kdj公式源码大全执行本地业务、提交本地事务、记录undo log、提交数据更新等步骤。其中，提交本地事务时会向TC（Transaction Coordinator）注册分支并提交本地事务，整个过程确保了分布式事务的一致性。

       当全局事务中任何一个分支发生异常时，事务将被回滚。参与全局事务的组件在异常发生时执行特定的回滚逻辑，确保事务一致性。在Seata的实现中，异常处理机制确保了事务的回滚能够正确执行。

       Seata还提供了XID（Transaction Identifier）的传递机制，通过RestTemplate和Feign客户端进行服务间的调用，确保分布式系统中各个服务能够共享和处理全局事务。RestTemplate在请求头中放置TX_XID头信息，而Feign客户端通过从调用链中获取Feign.Builder，最终通过SeataHystrixFeignBuilder.builder方法实现XID的传递。

       在被调用端（通过Feign调用服务），Seata自动配置会创建数据源代理，使得事务方法执行时能够获取到连接对象，而这些连接对象已经被代理成DataSourceProxy。SeataHandlerInterceptor拦截器对所有请求进行拦截，从Header中获取TX_XID，参与者的XID绑定到上下文中，通过ConnectionProxy获取代理连接对象。在数据库操作中，XID绑定到ConnectionContext，执行SQL语句时通过StatementProxy或PreparedStatementProxy代理连接，从而完成全局事务的新媒体营销源码处理。

       综上所述，Seata通过一系列复杂的逻辑和机制，实现了SpringBoot环境下的分布式事务管理，确保了分布式系统中数据的一致性和可靠性。

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、日内止损源码导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是iapp查绑源码在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。

[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       Megatron-LM源码系列(六): Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       使用说明

       在Megatron中，通过使用命令行参数`--use-distributed-optimizer`即可开启分布式优化器，这一功能在`megatron/arguments.py`文件中设置。分布式优化器的核心思想是将训练过程中优化器的状态均匀分布到不同数据并行的rank结点上，实现相当于使用Zero-1训练的效果。

       当使用`--use-distributed-optimizer`参数时，系统将检查两个条件：`args.DDP_impl == 'local'`(默认开启)和`args.use_contiguous_buffers_in_local_ddp`(默认开启)。这些条件确保了优化器的正确配置与运行环境的兼容性。

       分布式优化器节省的理论显存值依赖于参数类型和梯度类型。具体来说，根据参数和梯度的类型，每个参数在分布式环境中将占用特定数量的字节。例如，假设`d`代表数据并行的大小（即一个数据并行的卡数），则理论字节数量可通过以下公式计算得出。

       实现介绍

       这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。

       3.1 程序入口

       通过分析初始化过程和系统调用，我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。

       3.2 grad buffer初始化（DistributedDataParallel类）

       在这个部分，我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用，这是实现分布式训练中关键的一环。

       3.3 分布式优化器实现(DistributedOptimizer类)

       通过实现DistributedOptimizer类，Megatron-LM允许模型在分布式环境中进行有效的训练。这包括对优化器状态的管理、梯度聚合与分散等关键操作。

       后续将会继续探讨关于分布式优化器实现的更多内容，读者可参考Megatron-LM源码系列(七)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2以获得深入理解。

       参考文献

macdfs源码是什么

       MacDFS源码是指Mac操作系统中用于实现分布式文件系统的源代码。

       MacDFS源码是Mac系统中的一个关键组件，它允许用户在分布式环境中访问和管理文件。该源码实现了文件系统的分布式特性，使得多个计算机可以共同协作，共同管理和存储文件。MacDFS源码的主要功能包括文件共享、数据备份、负载均衡以及容错处理等方面。

       详细解释：

       1. 基本定义与功能： MacDFS源码是Mac系统的一部分，用于实现分布式文件系统。分布式文件系统是一种可以在多个计算机之间共享文件和存储资源的系统。它允许用户在任何地方访问文件，提高了数据的可用性和可靠性。

       2. 文件共享与数据管理： 通过MacDFS源码，用户可以在网络中的多个计算机之间共享文件。源码实现了文件系统的共享特性，使得不同计算机可以协同工作，共同管理和存储文件。此外，它还可以支持数据备份，确保数据的安全性。

       3. 负载均衡与容错处理： MacDFS源码还具有负载均衡和容错处理的功能。它可以根据系统的负载情况，自动调整资源的分配，以确保系统的性能。同时，当系统中的某个部分出现故障时，源码可以自动进行故障检测并尝试恢复，保证系统的稳定运行。

       4. 技术细节： MacDFS源码的技术实现涉及多种计算机技术和算法，包括网络通信、数据存储、负载均衡算法等。这些技术和算法共同协作，实现了Mac系统中分布式文件系统的功能。

       由于MacDFS源码是Mac操作系统的一部分，其具体的实现细节和技术特性可能涉及到复杂的计算机技术和专业知识。如果您需要更深入的了解，建议查阅相关的技术文档或参考相关的专业书籍。