................................................................................. 12 6 RocketMQ 存储特点 ................................................................................................ ...................................................................................... 14 6.3 数据存储结构 ................................................................................................ ..................................... 14 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ II 6.4 存储目彔结构 ..............................................................................................

Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 volumes, buckets, 和 keys. Volumes 类似与⽤户账号

绝大部分附加软件不会带来 额外费用 • 标准化的操作系统，个性化 选项有限 • 需要为附加的应用程序付费 数据存放 • 方便升级和降级 • 用户数据存储在用户主目录 里 • 方便迁移、复制用户数据和 迁移到另一台计算机上 • 用户数据被分散存储在多个 地方 • 备份和迁移数据较困难 表 I.1 关 键 因 素 14 Ubuntu 和 Microsoft Windows：对比 目录 Lucid 是标准化的操作系统，自定义选项有限。尽管也有数量众多应 用程序，但是绝大部分是专有软件，会带来额外的花费。 图 I.7 桌 面 自 定 义 数据存储 Microsoft Windows 中，用户数据通常被分散存储在多个地方，备份和 迁移数据到另一台计算机上比较困难。Ubuntu 把所有的用户信息都存储在一个地 方——用户主目录，可以很方便的从一台旧的电脑迁移到新电脑上，或者把数据备份 到其他地方。 16 Ubuntu 和 Ubuntu 桌面 29 Ubuntu 桌面培训 目录 图 II.5 “ 位 置 ” 菜 单 注释： 默认情况下，系统将自动为每个用户创建以用户名命名的主目录，里面存储了该用 户所有的配置文件。在一个多用户系统中，每个用户都应把他的个人数据存储在他 30 Ubuntu 桌面组件 目录 Lucid Lynx 的主目录中。 • 系统此菜单供修改计算机设置和访问 Ubuntu 帮助系统。 图 II

据，即 可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。 用户体验对比：可操作性  界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够 方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综 述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 的便捷性和效率。  多语言支持与定制化设置：语言支持对于国内 研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外  界面直观：平台设计简洁、直观， 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 PubScholar平台  界面直观：平台设计简洁、直观， 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 知网研学平台  界面友好：操作界面简洁明了，用户容易上 推理过程 DeepSeek R1 在推理过程中采用“深度思考”模式，通过展示完整的 推理路径来提高模型的可解释性和可信度。 在生成答案前展示其推理过 程，让用户看到模型如何分 解问题并得出结论。包括模 型对问题的理解、问题分解、 以及逐步求解的过程。 通过展示推理路径，使得 用户能够理解模型的推理 过程。推理路径包括模型 对问题的理解、问题分解、 以及逐步求解的过程。 在推理过程中能够自我 修正，发现并修复之前

.......................................................................................... 29 二：消息存储 .................................................................................................. commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息： 分发消息位置信息到 ConsumeQueue : 事物状态为 preparedType 和 rollbackType 的消息 中去，即不处理， 所以不会被消息 更新 transaction stable table： 如果是 prepared 消息记，通过 TransactionStateService 服 务将消息加到存储事务状态的表格 tranStateTable 的文件中；如果是 commitType 和 rollbackType 消息， 修改事物状态表格 tranStateTable 中的消息状态。 记 录

直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 5. 执行需求 需完成具体操作（代码/ 计算/流程） 任务 + 步骤约束 + 输出格 式 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 社交媒体：即时性、互动性、个性化、病毒传播 • 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 • 个性化学习路径 输入空间定义 明确要融合的两个或多个概念领域 通用空间识别 找出输入空间之间的共同特征 选择性投射 从输入空间选择相关元素进行融合

匹配日期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5.4. window 操作系统文件路径. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5.5. 匹配 id. . . . . . . . . . . . ][0-9]|3[01])$/; console.log( regex.test("2017-06-10") ); // => true 其可视化形式： 1.5.4. window 操作系统文件路径 要求匹配： F:\study\javascript\regex\regular expression.pdf F:\study\javascript\regex\ F:\study\javascript ([^\\:*<>|"?\r\n/]+\\)*。其中括号表示其内部正则是一个整 JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 14 页 体。具体详细请参考第三章。 路径的最后一部分可以是 文件夹，没有 \，因此需要添加 ([^\\:*<>|"?\r\n/]+)?。 最后拼接成了一个看起来比较复杂的正则： var regex = /^[a-zA-Z]:\\([^\\:*<>|"

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/sys/ block/${device}/queue/ scheduler /sys/block/$ {device}/queue/ nr_requests 提升磁盘吞吐量，尤其对myisam 存储引擎，可以调整到更大。命令 中的${device}为数据盘名称，根据 实际磁盘名称进行修改。 echo 2048 > /sys/ block/${device}/queue/ nr_requests 将mysql的进程绑定到指定CPU上，同时内存使能interleave。 方法 使用numatl命令进行设置，其中0-92是mysql进程要运行的CPU序号，my.cnf是mysql 的配置文件路径。在华为鲲鹏920 4826处理器 + Huawei TM280 25G网卡上为mysql 绑定93个核能获得最佳性能。 numactl -C 0-92 -i 0-3 /usr/local/mysql/bin/mysqld

持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar： 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly.com/sketches/2018/10/2/kafka-vs-pulsar-rebalancing-sketch