SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 开发活跃，最新版为0.4.0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1 Service p Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 678 6.5.1 上游使用 pt-osc/gh-ost 工具的持续同步场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 678 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景· v6.3.0 开始，分区表默认使用动态裁剪模式，相比静态裁剪模式，动态裁剪模式支持 IndexJoin、Plan Cache 等特性，性能表现更好。在未来版本中，静态裁剪模式将被废弃。 2.2.7 改进提升 • TiDB – 优化扫描大量数据时构造 BatchCop Task 的效率 #55915 #55413 @wshwsh12 – 优化事务的缓存，以降低事务中的写操作延时与 TiDB CPU

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 64 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 686 6.5.1 上游使用 pt-osc/gh-ost 工具的持续同步场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 686 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景· v6.3.0 开始，分区表默认使用动态裁剪模式，相比静态裁剪模式，动态裁剪模式支持 IndexJoin、Plan Cache 等特性，性能表现更好。在未来版本中，静态裁剪模式将被废弃。 2.2.7 改进提升 • TiDB – 优化扫描大量数据时构造 BatchCop Task 的效率 #55915 #55413 @wshwsh12 – 优化事务的缓存，以降低事务中的写操作延时与 TiDB CPU

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 42 2.2.4 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 620 6.5.1 上游使用 pt-osc/gh-ost 工具的持续同步场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 620 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景· 数duplicate-resolution 将在未来版本中被移除。 2.2.4 改进提升 • TiDB – 支持并行执行逻辑 DDL 语句 (General DDL)。相比 v8.1.0，在使用 10 个会话并发提交不同 DDL 语句的 场景下，性能提升了 3 到 6 倍 #53246 @D3Hunter – 改进形如 ((a = 1 and b = 2 and c > 3)or (a = 4

dynamicrelationship between predators and prey. 中文学术写作润色指令 指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性， 同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格，改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可 读性。必要时，重写整个句子。此外，用标记符表格列出所有修改，并解释修改原因。 原始文本 修正后文本 Numerous marine molluscs, including 使用更准确的形容词，更好地表达原 意。 提升段落间逻辑和连贯性指令 指令：请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪 些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用 中文列出改进之处。请改进以下文字： 原始文本 修正后文本 Over the past several decades, with the explosive growth

C C++ Python Kotlin C# Dart Arduino TypeScript连续两年成为了 Gitee年度增长最快编程语言 （2023年增长率为49.04%）， 同样持续强势的还有Rust以及 C语言家族。 此外，Dart及Arduino首次上榜， 符合2024年跨平台开发及机器 人开发的潮流。 12 / 111 本年度最常用开源许可证 MIT 33.91% 开源组织的活跃程度成为衡量 社区生态建设是否繁荣的重要 指标之一。 本部分图表中的多个组织在社 区活跃度上表现各有差异。 如某些组织在开源项目中长期 保持较高的贡献水平，展现出 其对生态建设的持续支持；而 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 中国开源模型从最初的质疑中崛起，逐步赢得了广泛认可。这不仅彰显了中国开源模型从追 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 12.3. 重构以改进模块化与错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 13.3. 改进之前的 I/O 项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 查 看其它安装选项。 接下来的步骤会安装最新的稳定版 Rust 编译器。Rust 的稳定性确保本书所有示例在最新版本 的 Rust 中能够继续编译。不同版本的输出可能略有不同，因为 Rust 经常改进错误信息和警 告。也就是说，任何通过这些步骤安装的最新稳定版 Rust，都应该能正常运行本书中的内容。 命令行标记 本章和全书中，我们会展示一些在终端中使用的命令。所有需要输入到终端的行都以 $

维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • Deep 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作： 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 的表现不够出色，而你则觉得自己的贡献没有得到充分的认可。这种情况导致 你和领导之间的关系变得紧张，双方在沟通时都带有一定的情绪。 具体情节：在一次绩效反馈会议上，领导指出你在团队合作和沟通方面需要改进，而你则觉得这些评价不够公平，因为你在项 目中贡献了很多创意和解决问题的方案。会议结束后，气氛变得尴尬，双方都没有找到解决问题的办法。 目标：通过有效的沟通和理解，解决你与领导之间的分歧，维持良好