UC提供的锁机制，可以保证在同一个JVM进程中同一时刻只有一个线程执行操作逻辑；多服务多节点的情况下，就意味着有多个JVM进程，要做到这样，就需要有一个中间人；分布式锁就是用来保证在同一时刻，仅有一个JVM进程中的一个线程在执行操作逻辑；换句话说，JUC的锁和分布式锁都是一种保护系统资源的措施。尽可能将并发带来的不确定性转换为同步的确定性；

众所周知，在大数据时代R语言有两个弱项，其中一个就是只能使用单线程计算。但是R在2.14版本之后，R就内置了parallel包，强化了R的并行计算能力。parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包，multicore无法在windows下运行。parallel包可以很容易的在计算集群上实施并行计算，在多个CPU

点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1511c73d5faa4ac3a237972a1058247b.jpg)作者：solocoderjuejin.im/post/5bdc257e6fb9a049ba4100

这几天在客户环境中搞Operatorhub的离线，因为已经安装了OpenShift4.3的集群，所以目标是只将考核的ServiceMesh和Serverless模块安装上去即刻，因为前期工作关系，我曾在离线的4.2环境安装过类似组件，所以稍作准备就出发了，但这几天遇到的问题和坑确实不少，4.3和4.2相比在离线方面有很大的改进，但又埋了另外一些坑，本文算

函数计算（FunctionCompute）：函数计算(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fstatistics.functioncompute.com%2F%3Ftitle%3DServerless%2520%25E8%25A7%25A3%25E6%2583%259

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributeddata（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplic

引言通常我们在使用集群或者容器的时候，都会接触到存储在本地的镜像，也或多或少对本地镜像存储有一定的了解。但是服务端的镜像存储细节呢？本文主要介绍容器镜像的服务端存储结构，对于自建镜像服务或是对容器镜像底层原理或优化有兴趣的同学可以了解一下。相关开源项目目前容器镜像服务相关的开源项目主要有以下两个。R

一、背景公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，