................................................................................. 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 ..............................................................................................

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412 VIII.75完成安装过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • 幻灯片和讲座:幻灯片可以用来解释清楚概念和逐步演示操作步骤。 • 示范:在学生亲自动手开始练习之前，教员可以就一些对学员来说可能比较复杂的步 骤进行示范。 • 复习题:提问应贯穿在每节课的过程中，以确保学生能够理解关键的概念。 • 上机练习:每隔一段时间，应让学生亲自动手做一些练习来模拟现实生活中可能会遇 到的情况。 一些教学提示和指导方针 • 使用较为直白的语言讲解，能让学生听起来更加自然舒服，且更有助于其理解相关 任意组合以上提到的方法。采用多样的教学风格和方法可以避免单调，有利于教学实 践。 36 总结 目录 Lucid Lynx • 对于较复杂的主题，先进行示范，然后再让学生进行上机练习。如果该主题比较简 单，可以在使用幻灯片进行过程演示时让学生自行进行练习。 • 解释如何和何时需要去使用界面上的选项。 总结 注意总结每节课的重点:可以按照以下步骤结束一堂课： • 让学生提出疑问。 • 对学生提出问题。 • 使用课程总结幻灯片，并在其中标明重点。

量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成  一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数 据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；  长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepSeek R1无法完成任务； 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性； ，每行只给出一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English) 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物（捕食 者）捕食了另一种生物（猎物）（Begon等，1997）。 Predation is a fundamental ecological process,defined

.......................................................................................... 29 二：消息存储 .................................................................................................. ...... 57 前言 此文档是从学习 rocketmq 源码过程中的笔记中整理出来的，由于时间及能力原因，理 解有误之处还请谅解，希望对大家学习使用 rocketmq 有所帮助。 Rocketmq 是阿里基于开源思想做的一款产品，代码托管于 github 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

● 必须保证调优后的程序运行正确。 ● 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很 对于不同的硬件设备，通过在BIOS中设置一些高级选项，可以有效提升服务器性能。 方法 步骤1 关闭SMMU。 说明 此优化项只在非虚拟化场景使用，在虚拟化场景，则开启SMMU。 1. 重启服务器过程中，单击Delete键进入BIOS，选择“Advanced > MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“Support Smmu”设置为“Disable” 。 步骤2 关闭预取。 /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

上的 mysql，看是否能切换回 master。  启动 master 上的 keepalived，看 VIP 是否会迁移回 master 上。  重启 master 的系统，看看切换过程是否 OK 3 Lvs+Keepalived+Mysql单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 3.1 方案简介 Lvs+keepalived 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 上的 mysql，看是否能切换回 master。  启动 master 上的 keepalived，看 VIP 是否会迁移回 master 上。  重启 master 的系统，看看切换过程是否 OK 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案 4.1 方案简介 本方案使用 heartbeat+mysql 主主同步来实现 mysql 数据库的高可用， 当服务器 默认启动以及切换后的 backup 话 mysql 不会启动起来，因此这对于 mysql 复制是很不利的。因此需要做好监控，发生切换以后需要手动去启动。或者 mysql 之间不使用复制，而是用共享存储或者 DRBD，这样能解决这个问题。 不方便扩展。 可能会发生脑裂问题。 4.3 方案架构图 4.4 适用场景 该方案适合只有两台数据库的情况，访问量不大，不需要实现读写分离的情况。

择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互

第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 最好阅读两遍。第一遍，不求甚解地快速阅读一遍。阅读过程中遇到的问题不妨记录下来，也许阅读完毕后 就能解决很多。 然后有时间的话，再带着问题去精读第二遍。 深呼吸，开始我们的正则表达式旅程吧。 我在终点等你。 JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d replace(/[-_\s]+/g, '-').toLowerCase(); } console.log( dasherize('MozTransform') ); // => "-moz-transform" 驼峰化的逆过程。 3.5.5. HTML 转义和反转义 // 将HTML特殊字符转换成等值的实体 function escapeHTML (str) { var escapeChars = {

第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 最好阅读两遍。第一遍，不求甚解地快速阅读一遍。阅读过程中遇到的问题不妨记录下来，也许阅读完毕后 就能解决很多。 然后有时间的话，再带着问题去精读第二遍。 深呼吸，开始我们的正则表达式旅程吧。 我在终点等你。 JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d replace(/[-_\s]+/g, '-').toLowerCase(); } console.log( dasherize('MozTransform') ); // => "-moz-transform" 驼峰化的逆过程。 3.5.5. HTML 转义和反转义 // 将HTML特殊字符转换成等值的实体 function escapeHTML (str) { var escapeChars = {

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