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  • pdf文档 王强-Apache RocketMQ事务消息

    Apache RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿⾥里里巴巴 中间件技术专家 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能,分布式 Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 分布式事务⾯面临的挑战 分布式事务理理论 ACID 刚性事务(强⼀一致) BASE 柔性事务(最终⼀一致) CAP Atomicity Consistency Isolation Durability Consistency Availability
    0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前
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  • pdf文档 高性能 Kubernetes 元数据存储 KubeBrain 的设计思路和落地效果-许辰

    2. 谐音科比 Kobe Bryant • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 K8s 元信息存储的需求 (1)  读 • 单 Key 读,提供线性一致性 • Range 扫描读,支持快照读,支持分页  写 • K8s 乐观锁 resource version • 单 Key CAS  Watch • Kubernetes list-watch KubeBrain 架构 • 主从架构 • 主负责写和事件分发 • 从负责读 • 底层对接分布式强一致性存储 • CAS 事务写 • 快照读 实现架构图 存储层 存储层 – 分布式 KV Store ByteKV • Multi Raft Goup • 全局有序 Range 分区 • 强一致性 • 支持多 key 事务 • 支持 CAS • 支持快照读 • 高性能 存储层 - 数据格式 KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch(1) Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch(2) 一主多从 1. 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 – Watch(3)
    0 码力 | 60 页 | 8.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于Consul的多Beats接入管控与多ES搜索编排

    资源设置 提交策略 Kibana查日 志 集中管理配置 • 规模化自动化部署Agent • 按业务逻辑划分机器组 • 集中配置,关联机器组 • Agent离线实时感知 • 配置一致性离线分析 • 多beats同时管控 11 当前收益 快 稳 准 • 快速接入(5min) • 配置UI化标准化 • 配置变更实时感知 • 部署全自动化 • 多Beats支持 • Beats运行时cpu/mem可控 Beats运行时cpu/mem可控 • Agent监控视图 • 离线/容量/延时监控 • 分布式集群管理 • 异常快速定位 • 关联公司CMDB • 资源权限管理 • 配置灰度控制发布 • 配置一致性检测 • 日志覆盖率 12 案例:如何管控整个日志数据流相关资源性能与容量? 资源限制 cgroup cpulimit 定时检测 kill nice值 beats优化 缓存设置 把复杂配置独立成高级选择,并设置默认值, 并在复杂项给出有效帮助 自定义组件 编写大量自定义小组件,比如cmdb设置,时 间设置等组件提高用户体验,尽量减少直接填 文本 前后端强类型 前端采用基于ts 的angular开发所有数据定义 与后端golang数据保持强一致,保证数据一致 性 15 多ES搜索编排系统 提供多ES多索引搜索编排功能,帮助 业务快速定位异常 16 故障定位遇到的困扰 客服 产品
    0 码力 | 23 页 | 6.65 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Service Mesh的延伸 — 论道Database Mesh

    e What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片:引入中间件 App1 M1 App2 App3 传统事务:ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务:BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务:分类 XA 最大努力送达 Saga TCC 业务改造 无 无 无 实现补偿接口 实现TCC接口 回滚 支持 不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务:柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 •
    0 码力 | 35 页 | 4.56 MB | 6 月前
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  • pdf文档 VMware 高级解决方案架构师

    Transformation • 具有多种部署方式的数据 库和消息队列软件 • 快速发现洞察并采取行动 Security Transformation • 通过在现代基础设 施的安全组件,增 强平台的安全弹性 来帮助客户维持业 务连续性 Data Transformation 企业如何定位未来架构 © DevSecOps Transformation • 对于开发部门来说, 更快、更频繁地将 w/ Data Scientists Data Transformation 企业如何定位未来架构 Security Transformation • 通过在现代基础设 施的安全组件,增 强平台的安全弹性 来帮助客户维持业 务连续性 Infrastructure Transformation • 自动化运维的数据中心 • 或者直接选择多云架构 © VMware GemFire® 综合的分析型数据仓库 © VMware GemFire 企业级分布式内存计算网格 • 快速访问数据 ✓ In-memory性能 ✓ 动态扩展 ✓ 实时事件通知 ✓ 可预测的低延迟 ✓ 强一致性保护 • 快速启动 ✓ Cloud ready ✓ 支持多种缓存模式 ✓ 多语言支持 ✓ Spring Java framework ✓ 支持Tanzu Platform部署 • 企业级平台
    0 码力 | 17 页 | 1.49 MB | 1 年前
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  • pdf文档 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建

    • 相机姿态恢复与场景三维结构恢复 • 求解相机参数和三维点云 • 如何处理循环回路序列和多视频序列? • 如何高效高精度地处理大尺度场景? • 如何处理动态场景? • 如何处理快速运动和强旋转? 复杂环境下的主要挑战 我们课题组的工作 • 面向大尺度场景的运动恢复结构 • ENFT-SFM:能够高效地处理大尺度场景下拍摄的循环回路和多 视频序列。 • 单目视觉的同时定位与地图构建 单目视觉的同时定位与地图构建 • ENFT-SLAM:能在大尺度场景下实时稳定工作、在线回路闭合; • RDSLAM:能在动态场景下稳定工作; • RKSLAM:可以实时运行在移动设备上,并能处理快速运动和强 旋转 。 ENFT-SFM: Efficient Non- Consecutive Feature Tracking for Robust SFM 循环回路序列和多视频序列 • 如何将不同子序列上的相同特征点高效地匹配上? Augmented Reality Keyframe-based SLAM vs Filtering-based SLAM • 优点 • 精度高 • 效率高 • 扩展性好 • 缺点 • 对强旋转很敏感 • 共同的挑战 • 快速运动 • 运动模糊 • 特征不够丰富 H. Strasdat, J. Montiel, and A. J. Davison. Visual SLAM: Why
    0 码力 | 60 页 | 4.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构

    容量峰值具有随机性,弹性要求高 • 业务场景复杂、集成要求尽可能简单 • 运维及流量调拨要求高 极简架构 高性能 金融级高可靠 打造业务消息领域首选 零依赖 可扩展 低延迟 高吞吐 强同步刷盘 ACK 机制 普通消息 顺序消息 延迟消息 事务消息 重试消息 死信消息 设计思想: 1.消息不丢、高可靠是架构的基础 2.时延优先,兼顾吞吐 3.收敛业务共性问题,提供丰富的业务消息类型 容量调整时,不能产生数据迁移,且要在秒级完成 固定分区使用场景 • 任务计算过程中,会将同一个业务类型的数据发到同一个队列 • Binlog 等数据同步过程中,需要保证严格顺序 RAFT 存储支持:自动主从切换,强一致性保证 逻辑队列:秒级无损弹性扩缩,无数据复制,流量精准调度 消息与流融合索引支持 核心问题 • 消息体小且存储结构面向单 条消息,导致提升吞吐困难 • 在进行状态存储时,无 KV 语义支撑
    0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Operator Pattern 用 Go 扩展 Kubernetes 的最佳实践

    Operator Pattern:用 Go 扩展 K8s 的最佳实践 吴学强 ApeCloud KubeBlocks Maintainer & 研发总监 目 录 认识我们 00 什么是 Operator 01 Operator 基础模型 02 Operator 最佳实践 03 我们是谁 云猿生(ApeCloud)是一家提供数据库内核与管理平台的基 础软件开发商. KubeBlocks 如何保持与 API Server 一致性 list & watch 机制中,list 获取 API Server 中数据的一份快照,并记 录 ResourceVersion 版本信息,watch 从 ResourceVersion 开始,获取后 续的增量数据。 watch 通过网络异步(asynchronous)获取增量数据,所以 cache 提供 的是最终一致性(eventual consistency)。
    0 码力 | 21 页 | 3.06 MB | 9 月前
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  • pdf文档 VMware Data Recovery 管理员指南

    64 位) 如果虚拟机的 Windows 操作系统不支持 VSS,VMware Tools 将使用默认的 LGTO SYNC 驱动程序。对于其 他客户机操作系统,VMware Tools 使用崩溃一致性静止。 Windows Server 2003 操作系统中的多个功能都使用卷影复制服务,包括共享文件夹和备份的卷影副本。卷影 副本可用于多种用途,例如: n 创建开放文件和应用程序的一致备份 n 快速恢复和还原文件和数据 n 使用硬件提供程序创建可传送的卷影副本 — 用于备份、测试和数据挖掘方案 因为 Data Recovery 使用 VSS,所以 Data Recovery 可创建快照,同时可确保应用程序的一致性。这意味着应 用程序向磁盘中写入内存中当前存在的任何重要数据,确保以后还原该虚拟机时,可将该应用程序还原为一致 的状态。 有关哪些 Windows 虚拟机使用卷影复制服务的详细信息,请参见《虚拟机备份指南》。有关 如果是第一次登录备份设备,则默认凭据为用户名:root,密码:vmw@re。 VMware, Inc. 13 5 如果没有对默认的根帐户密码进行过更改,请使用 passwd 命令将根帐户的密码更改为您选择的强密码。 6 关闭控制台窗口。 备份设备将保持启动状态,准备完成备份任务。 配置备份设备 根据需要,您可以使用 Web 界面配置网络设置或者重新引导备份设备。 前提条件 必须先启动备份设备,才能对其进行配置。
    0 码力 | 22 页 | 663.62 KB | 1 年前
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  • pdf文档 阿里云容器服务大促备战

    全民双十一 基于容器服务的大促备战 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT我是谁挑战在哪里? 极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离,90%原生性能 容器云应用市场 合作伙伴计划 阿里云容器服务Thank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT
    0 码力 | 17 页 | 17.74 MB | 6 月前
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