................................................................................ 2 4 消息中间件需要解决哪些问题？ ................................................................................................. ................................................................................... 26 7.15 消息堆积问题解决办法 .............................................................................................. 1 1 前言 本文档旨在描述 RocketMQ 的多个关键特性的实现原理，幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结，阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 方吐，但是仍有丌少问题规范没有提及，对亍消息中间件又至关重要。RocketMQ 幵丌遵循任何规范，但是参考了 各种规范不同类产品的设计思想。

对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 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 在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet

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。 1 ● 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

Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache 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 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适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 http://localhost:9878 s3://buckettest ozone cli ozone sh volume create /vol1 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景

的却那么慢？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 XI.VII其他问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 439 IX.5 常见问题页面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 检查并试运行学生和教员的计算机，确保 Ubuntu 在那些机器上能够正常运行。 • 确保您阅读了课室的设备指南，测试实验练习并且解决可能出现的问题。 • 在正式讲课之前阅读教员指南和教学用幻灯片。 34 教员职责 目录 Lucid Lynx • 学生可能由于教学幻灯片内容的局限而无法回答所有问题。请您在提出问题之前确 保您的教学内容已覆盖相关的主题。 • 强烈推荐您教授培训材料中包含的每个主题。当然，如果您的时间有限，每个章节

剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 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

Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 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 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 • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • 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

WebRTC框架（防火墙，编译环境） • 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 Skia 2D 渲染引擎 • 使用类似JS/TS的Dart 语言开发 • 支持代码编辑后热重载, Flutter 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu • 分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点

2012-09-04 博客地址 http://blog.chinaunix.net/uid/20639775.html 1 前言 Mysql 高可用一直是 mysql 业界不断讨论的热点问题，其中涉及的东西比较多，可 供选择的方案也相当多，面对这么多的方案，我们应该如何选择适合自己公司的 mysql 高可用方案呢，我觉得首先我们需要了解的自己公司的业务，了解在线系统中那些东西 会影响 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机， 当主服务器服务启动起来后会自动切换回来。 2.2 方案架构图 2.3 方案优缺点 优点：  数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求，读负载均衡通过 lvs 实现，读能自由 的实现负载均衡和故障切换。本方案实现的功能是当网络有问题、mysql 有问题、 服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机，当主服务器服务 启动起来后会自动切换回来。 3.2 方案架构图 3.3 方案优缺点 优点： 

20 2.4.2 数字的千位分隔符表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4.3. 验证密码问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.5. 本章小结 . . . . . . . . 5.2.1 匹配字符串整体问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2.2 量词连缀问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.2.3 元字符转义问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.2.1. search 和 match 的参数问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2.2. match 返回结果的格式问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66