Redis主从复制机制 1、读写分离的好处 + 性能优化：主服务器专注于写操作，可以更适合写入数据的模式工作；同样，从服务器专注于读操作，可以用更适合读取数据的模式工作。 + 强化数据安全，避免单点故障：由于同步机制的存在，各个服务器之间的数据保持一致，所以其中某个服务器宕机不会导致数据丢失或无法访 ...
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2019-09-20 20:46:46
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Redis为持久化提供了两种方式： RDB：在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。 AOF：记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据。 本文将通过下面内容的介绍，希望能够让大家更全面、清晰的认识这两种持久化方式，同时理解这种保存数据的思路，应用于自己的系统设 ...
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2019-09-16 13:59:21
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```python """ 问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱的问题 """ ''' 进程同步 ''' #多进程抢占输出资源 import os import time import random from multiprocessing import Proces... ...
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2019-09-15 18:19:46
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一、概述实现原理实现代码一、概述分布式锁解决方案(目的:为了保证在分布式领域中共享数据安全问题)数据库实现分布式锁(不推荐、效率特别低)基于Redis实现分布式锁setNx (非常麻烦考虑死锁、释放问题) 、redission分布式锁基于Zookeeper实现分布式锁(强烈推荐)SpringClou... ...
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2019-09-15 01:26:28
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联盟创始成员还包括阿里巴巴、Arm、百度、谷歌、IBM、英特尔、红帽、瑞士电信和腾讯等科技公司，它提供了一个让行业聚集起来的机会，以促进使用机密计算来更好地保护数据。 建立机密计算联盟的需求源于这样一个事实：随着计算从内部部署转移到公共云和边缘，对数据的保护变得更加复杂。当前的数据保护通常作用于静态 ...
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2019-09-15 00:33:03
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数据孤岛、数据隐私以及数据安全，是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”。 “联邦学习”作为新一代的人工智能算法，能在数据不出本地的情况下，实现共同建模，提升AI模型的效果，从而保证数据隐私安全，突破数据孤岛和小数据的限制，这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一。因此，作为 ...
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2019-09-12 23:53:26
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近日，微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦，作为云计算安全领域的专家，两位为FATE构造了新的功能点，并在Github上提交修复了相关漏洞。（Github项目地址：https://github.com/FederatedAI/FATE ）从FATE的面世，到贡 ...
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2019-09-12 23:19:53
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锁和队列 1、锁multiprocessing-Lock 锁的应用场景：当多个进程需要操作同一个文件/数据的时候； 当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。 为保证数据的安全性，多进程中只有去操作一些进程之间可以共享的数据资源的时候才需要进行加锁； 枷锁可以保证多个进程修 ...
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2019-09-07 17:11:56
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背景： 早期的互联网 -- 80年代，我们需要共享数据，传输数据；所传输或者共享的数据均为明文； 随着互联网发展，安全成为了国家的一种战略资源； 编程、运维 -- 手工业； 安全属于一种科学研究 -- 安全的算法都是需要以数学难题为基础来进行研究 为了保证数据安全，我们必须满足以下4点： 1、数据必 ...
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2019-09-04 09:27:02
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