................................................................ 9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 .................................. 9 3.1 方案简介 ........................................ 高 可用方案。 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案 2.1 方案简介 Lvs+keepalived 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 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 安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  切换需要

........................................................................................ 15 二：消费端负载均衡 ................................................................................................. 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 事物状态的恢复根本上是有 commitlog 来做的 第二章 consumer 有别于其他消息中间件由 broker 做负载均衡并主动向 consumer 投递消息，RocketMq 是基于 拉模式拉取消息，consumer 做负载均衡并通过长轮询向 broker 拉消息。 Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式：rocketmq 已经提供了很全面的实现，

.... 23 7.8 収送消息负载均衡 ......................................................................................................................................... 23 7.9 订阅消息负载均衡 ................... Offset = 7 Offset = 8 Offset = N Commit Log Transaction State Table Transaction Redo Log 7.8 发送消息负载均衡 TOPIC_A Producer Roundbin方式，轮询 发送消息 7-5 发送消息 Rebalance 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 个队列可以部署在一台机器上，也可以分别部署在 5 台丌同的机器上，収送消息通过轮询队列的方式 収送，每个队列接收平均的消息量。通过增加机器，可以水平扩展队列容量。 另外也可以自定丿方式选择収往哪个队列。 7.9 订阅消息负载均衡 TOPIC_A Consumer1 Consumer2 7-6 订阅消息 Rebalance 如图所示，如果有 5 个队列，2 个 consumer，那举第一个 Consumer

– 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA / Flink trash 举例: fs.delete(“/catelog_sales”) 均衡器Ozone Balancer(HDDS-4656) 时机 ● 新的节点加⼊Ozone集群 ● 删除⼤量数据后 好处 ● 充分利⽤集群资源 ● 均衡集群IO访问 实现 ● 均衡器实现为SCM的⼦功能 ● Container是数据迁移的最⼩单位， 只迁移CLOSE状态的Container C2 C1 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 C2 C3 C4 C5 C6 DN2 DN3 DN4 C2 C4 C6 C5 发送命令 & 查询结果 发送命令 汇报⼼跳 均衡器Ozone Balancer 主要配置项 • 启动服务 • 停⽌服务 • Threshold配置 • 最多连续迭代运⾏次数 • 每次迭代最⼤迁移数据量 Average使⽤率 DN1

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 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理，视频流存

效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 实时交互响应快；商业化成熟度高 训练成本高；运营成本高 数据隐私争议大 Meta Llama 3.2 开源大语言模型 多语言支持、内容生成、 信息检索 完全开源免费；社区支持广泛； 多语言基础能力均衡 多模态功能缺失； 长文本生成质量不稳定 Anthropic Claude-3.5 闭源推理模型 对话系统、内容生成、 逻辑推理 对话逻辑连贯性强； 伦理安全性高；文档分析能力突出 中文支持较弱；

与创新深度，达到最佳平衡。 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧 • 实施概念重组与融合 • 进行情境转换与类比 三链融合的动态优化系统 • 平衡评估器：实时评估三链的 贡献度，确保均衡发展 • 适应性切换机制：根据任务需 求和当前输出，动态切换侧重 点 • 交叉强化策略：利用一个链条 的强点来补强另一个链条的弱 点 • 整合检查点：定期综合评估输 出的逻辑性、知识深度和创新