· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 48 2.3.2 索引和约束 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 3.3.4 创建、查看和删除索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 237 4.5.4 创建二级索引· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 2.3.2 索引和约束 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 3.3.4 创建、查看和删除索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 257 4.5.4 创建二级索引· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.3.2 索引和约束 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 3.3.4 创建、查看和删除索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 253 4.5.4 创建二级索引· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

Augmented Generation，检索增强 生成）来解决。 RAG 的出现，让各界越来越深刻地认识到，大模型没必要存储那么多知识，只需要如何使 用搜索引擎这个外部工具即可。大模型可以在搜索结果上做进一步的信息筛选和优化，而搜索引 擎弥补了大模型的知识缺陷，实现了 1+1>=2 的效果。 RAG 可以被理解为智能体的最简单形式。未来的智能体可以实现多种工具的混合使用，甚 至多智能体 Haiku，大模型自身的能力不断提升，使得模型能够更好地理解和解 决复杂的编程问题。 智能体（AI agent）的引进：智能体可以收集和学习与任务相关的知识，可以直接调用静 态代码分析工具、直接调用搜索引擎和 API 为编程任务服务，并通过构建代码仓库知识图来帮 助大模型全面理解软件仓库的结构和依赖关系，从而更好地定位问题根源并生成有效的代码补丁。 智能体还可以动态获取代码片段和问题相关的信息，并分析和总结收集到的信息，以便规划 AI 从业者观察 因为我看到的不代表真相，所以这一章节会很短，仅仅分享两个发现。 （一）AI 技术的下坡 有两个感受（非证据）可以说明这一点。 (1)关于 AI 大模型的自媒体数量在减少，从搜索引擎趋势，加上我和几个业内朋友的 blog、 公众号以及 X 的阅读量下降趋势也可以佐证这一点，下半年虽然市场理性回归，但整体热度是 在下降的。OpenAI 不再持续放大招可能也是重要原因之一。

开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文件系统，其中高性能主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储，向上提供块设备服 启动的时候根据 inode 和 dentry 分别建立对应的内存结构，再回放 wal 日志完成构建 卷的元数据管理 卷的元数据中需要包含建立在该卷之上的文件系统元数据分片的位置，以便进行元数据的索引 常见的元数据操作 Create 与 mds 交互获取 inode 和 dentry 的 copyset 位置 创建 inode© XXX Page 7 of 14 1. 3. 元数据设计 元数据设计分以下几个部分 inode 和 dentry 的数据结构（ inode 和 dentry 两个结构描述 还是 由一个dentry描述所有信息） inode 和 dentry 的索引设计（btree / skiplist / hashmap ?） 元数据的持久化（以 kv 的方式存入文件？存储 rocksdb ?） 元数据节点的高可用 元数据分片策略（哪些范围的元数据存储在哪些复制组上）

9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 Flush流程 FsSync流程 是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map s3ChunkInfoMap用于保存对象存储的位置信息。采用2级索引的好处是，根据操作的offset可以快速定位到index，则只需要遍历index相关的S3ChunkInfoList，减少了遍历的范围。 在ReadChunk内，根据index找到对应的ChunkCacheManager，根据请求的chunkPos和len从dataCacheMap中找到一个可读的DataCache，由于DataCache都是最小粒度为blockSIze的缓存，所以存在3种情况：要读的 chunkPos~len的区间全部被缓存，部分被缓存，以及无缓存。将缓存部分buf直接copy到接口的buf指针对应的偏移位置，无缓存部分生成requestVer。

团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为 Rust Byte (单字节字符)(仅限于u8) b'A' 那么该使用哪种类型的数字呢？如果拿不定主意，Rust 的默认类型通常是个不错的起点，整 型默认是 i32。isize 或 usize 主要作为某些集合的索引。 整型溢出 比方说有一个 u8 ，它可以存放从零到 255 的值。那么当你将其修改为 256 时就会发 生 整型溢出（integer overflow ），这会导致以下两种行为之一的发生。当在 分成了三 个不同的变量，x、y 和 z。这叫做 解构（destructuring），因为它将一个元组拆成了三个部 分。最后，程序打印出了 y 的值，也就是 6.4。 我们也可以使用点号（.）后跟值的索引来直接访问所需的元组元素。例如： 文件名：src/main.rs fn main() { let x: (i32, f64, u8) = (500, 6.4, 1); let five_hundred

Exemplars Tag Tag, Exemplars Tag Tag, TraceID Tag, TraceID “Index-free” “Index-free” “Cardinality-free” 稀疏索引、冷热分离 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 效果3：覆盖网络、系统、应用的黄金指标数据 DeepFlow：细至API的粒度、高至1秒的精度，网络+系统+应用黄金指标数据，零采样的流量日志数据 帮助运维团队制定精细的SLO，保障服务质量，提升业务价值 ����� ���� ���� ���� ����� ���� ������

. . . . . . . . . . . . . . 1003 18.1.14 高层级 API 索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1004 18.1.15 低层级 API 索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2085 D 版权所有 2087 Bibliography 2089 Python 模块索引 2091 索引 2095 xxii The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在标准库以外，还存在成千上万并且不断增加的其他组件集（从单独的程序和模块到软件包以及完整的 应用程序开发框架），这些组件集可以从 ‘Python 包索引 ‘_ 获取。 Contents 1 The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 2 Contents CHAPTER1

. . . . . . . . . . . . . . 1003 18.1.14 高层级 API 索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1004 18.1.15 低层级 API 索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2085 D 版权所有 2087 Bibliography 2089 Python 模块索引 2091 索引 2095 xxii The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在标准库以外，还存在成千上万并且不断增加的其他组件集（从单独的程序和模块到软件包以及完整的 应用程序开发框架），这些组件集可以从 ‘Python 包索引 ‘_ 获取。 Contents 1 The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 2 Contents CHAPTER1