互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 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 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 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 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构

模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi k1.5 提 供 Python 代码支持，Claude 3.5 Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低

......................................................................................... 7 3.9 内核优化................................................................................................... 2 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是 低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU 资源、内存资源等等。我们必须注意到这点，即分析工具本身运行可能会导致系 统某方面的资源瓶颈情况更加严重。

..................................................................................... 44 14.3.4 优化每条消息消费过程 .......................................................................................... 65535，返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题，会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点，业务上是否确实需 要返种严格的优兇级，如果将优兇级压缩成几个，对业务的影响有多大？ 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时，能挄 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化，但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 的性能。 RocketMQ 参考了 Kafka 的持丽化方式，充分利用 Linux 文件系统内存 cache 来提高性能。 4.6 Message Reliablity 影响消息可靠性的几种情冴： (1). Broker 正常关闭

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 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 新进展 • ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/”

维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（O 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 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

⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
 project CI/CD workspace • 开源 • https://github.com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[+-]?(\d+)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[-]?(\d)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的

的样子的。 自由分发的源代码的想法是为了鼓励人们自愿地、相互协同地开发软件。用户不断参 与增强软件、修复缺陷、开发新功能并且和其他人分享。 大量的程序员参与到软件协作开发之中，用户可以获得质量和性能比专有软件更好的 开源软件。开源软件鼓励用户对软件进行自定义，使其满足自身需要。这是一个巨大 的进步，软件不再是一成不变的。 2 自由软件运动、开源和 Linux 目录 Lucid Lynx 盘启动并 运行系统。如果您喜欢它，再安装；如果不，您还可以把它送给需要的朋友。Live CD 在恢复系统时也很有用。 二者的安装都比较简单，运行安装光盘然后启动电脑，安装所花费时间取决于计算 机的性能，平均需要 10 到 20 分钟。 • 软件安装在 Ubuntu 中，您可以使用 Ubuntu 软件中心和新立得软件包管理器来 添加软件。在 Ubuntu 软件中心里您可以从 Ubuntu 推荐的自由软件中选择您想 您可以从其 中选择一个。 探索 Ubuntu 桌面 53 Ubuntu 桌面培训 目录 图 II.36 配 置 视 觉 效 果 如果您想要一个没有任何特效的普通桌面，选择无。如果您想要一个在性能和外观之 间平衡的桌面，选择正常。如果您想要更丰富的桌面效果，比如窗口抖动、桌面立方 体等等，选择扩展。比如说窗口抖动效果，在您等待更新完成或者邮件客户端收取邮 件的时候，您可以打开窗口抖动特效，那些窗口就会开始舞动和出现