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

.......................................................................................... 29 二：消息存储 .................................................................................................. broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 的配置都是一样的 以上当 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 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

技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那

. 475 X.III.II 更改引导时的默认操作系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478 X.III.III 配置启动应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479 X.IV 本课小结 . . . 了，可是，我装的软件并不多，这是怎么回事？ . . . . . . . . . . 488 XI.II.VIII我安装的是 Beta/RC 版，我可以升级到正式版吗？ . . . . . . 489 XI.III 系统管理和个性化配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489 XI.III.I Root . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 II.24 配置语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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

MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务 服务调度 状态保存 带来的新挑战 服务调度 状态存储 集群管理 成员管理 扩缩容 故障迁移 高可用 CoreOS 提出了 operator Deployment StatefulSet PV/PVC StorageClass ？？ • WorkQueue：事件合并、过滤、延时、限速 Operator CRD 里有什么 MySQL CRD • Spec：配置 & 期望状态 • Status：当前状态 MySQL 配置 • 版本 • 端口 • 存储信息 • 配置文件 集群配置 • 副本数 • 高可用模式 K8s 调度信息 • 资源套餐 • 亲和性信息 • NodeSelector 使用 CRD 0. 创建 CRD 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph MySQL-Operator 数据存储 分布式存储 • 使用 Ceph RBD，基于产品线 创建 StorageClass • 优点：可靠性高，容器漂移时 数据不变 • 缺点：读写延迟较高 本地存储 • 基于 Host Path Volumes • 优点：读写延迟低 • 缺点：单点数据，容器漂移时 数据丢失

.......................................................................................3 2.1 BIOS 配置................................................................................................... 加，这时认为操作系统上出现性能瓶颈。 数据库 一般指的是数据库配置等方面的问题。例如，由于参数配置不合 理，导致数据库处理速度慢的问题，可认为是数据库层面的的问 题。 MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 1 调优概述 2020-10-15 2 2 硬件调优 2.1 BIOS配置 2.1 BIOS 配置 目的 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。 09） 3 操作系统调优 2020-10-15 4 ----结束 3.2 网卡中断绑核 目的 手动绑定网卡中断，根据网卡所属CPU将其进行分配，从而优化系统网络性能。 方法 对于不同的硬件配置，用于绑中断的最佳CPU数目会有差异，比如对于华为鲲鹏920 4826处理器 + Huawei TM280 25G网卡（Taishan 2280的板载网卡）来说，最多可以 绑定32个中断队列，建议将

.................... 4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 ........................................................................................ 4 2.4.4 Mysql 的主主同步配置 ......................................... ....... 5 2.4.7 Keepalived 的配置 .......................................................................................... 5 2.4.8 Master 和 backup 的 realserver 的配置 ............................... ................... 10 3.5.2 Mysql 的安装和配置 ...................................................................................... 10 3.5.3 Mysql 的主主同步配置 ..........................................

解码加速推理。MTP在特定场景下同 时预测多个令牌，提高信号密度，减 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 多令牌预测（MTP） 采用FP8混合精度训练，通过在训练 过程中使用更适宜的数据精度，减少 了计算量和存储需求。FP8混合精度 训练在保证训练准确性的基础上，显 著降低了计算成本，使得大规模模型 训练更加可行。 FP8混合精度训练 • 推 理 效 率 提 升 ： 蒸 馏 后 的 模 型 参 数 量 大 尤其是在端侧和端云协同场景。通过合理的 硬件配置和优化策略，DeepSeek可以在本地环境中高效运行，为用户提供强大的AI支持。 DeepSeek 在端侧部署中展现出较强的适应性和灵活性。 模型轻量化 DeepSeek通过蒸馏技术优化小模 型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B 参数规模），使其在本地部署中表 现出色，适合存储和计算资源有限 的端侧设备。 实时性 在端侧设备上，DeepSeek com/s/1pyaygXqFXvRe-In7gn5gOA?pwd=fn7s 提取码: fn7s  团队自测案例 2 1 3 4 自动化处理财务报表，挖掘隐藏的投资机会， 评估潜在风险，优化资产配置策略。 数据分析 DeepResearch整合全球金融市 场动态，实时追踪行业趋势，为 投资者提供深度分析。 市场洞察 运用先进算法预测市场走势，辅助金融机 构和个人投资者做出更明智的选择。

接，以设计一 个创新的知识共享平台。 （1）输入概念： • 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 策略： 应用示例 �话题选择原则 • 与内容高相关性 • 活跃度适中的话题 • 避免过度竞争的热门话题 �标签使用策略 • 核心话题前置 • 相关话题补充 • 品牌话题植入 话题配置要求： 主话题：[话题名称] 相关话题：2—3个 位置要求： - 主话题在开头 - 相关话题在正文 - 品牌话题在结尾 选择标准： - 话题活跃度[范围] - 竞争度评估 - 相关性判断 设计反直觉表达 传播策略： - 话题标签选择 - 关键意见领袖互动设计 - 评论引导策略 应用示例 �内容节奏 • 发布频率：依据账号定位和粉 丝活跃度设定 • 内容分类：不同类型内容的比 例配置 • 互动时间：明确重点互动的时 间段 请帮我制定微博账号的内容排期 规划： 账号信息： - 定位：[填写账号定位] - 目标受众：[受众属性] - 当前粉丝量：[数量]