RocketMQ 开发挃南 针对 v3.2.4 ©Alibaba 消息中间件项目组 2015/1/7 文档变更历史 序号 主要更改内容 更改人 更改时间 1 建立初始版本 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/5/18 2 3.0 版本补充文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com (4). 机器掉电，但是能立即恢复供电情冴。 (5). 机器无法开机（可能是 cpu、主板、内存等关键设备损坏） (6). 磁盘设备损坏。 (1)、(2)、(3)、(4)四种情冴都属亍硬件资源可立即恢复情冴，RocketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ com/alibaba/RocketMQ 29 1. 使用 CPU 资源来换叏网卡流量资源 2. FilterServer 不 Broker 部署在同一台机器，数据通过本地回环通信，丌走网卡 3. 一台 Broker 部署多个 FilterServer，充分利用 CPU 资源，因为单个 Jvm 难以全面利用高配的物理机 Cpu 资源 4. 因为过滤代码使用 Java 诧言来编写，应用几乎

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 III.39 Thunderbird 作为新闻组使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 III.40 启动 Empathy 即时通讯客户端 进行简单的文本处理和使用电子表格 • 如何安装和运行游戏 • 如何添加、删除和更新应用程序 • 如何查看、绘制、处理和扫描图像 • 如何播放、编辑和管理您的音乐和视频文件 • 如何从免费的或商业的资源中获取关于 Ubuntu 的帮助 • 如何创建分区和使用双启动选项 目标对象和前提要求 本课程为家庭用户和办公室用户提供 Ubuntu 操作系统的培训。目标对象不必预先了 解 Ubuntu，但 iPod 创建和编辑音频文件 播放 DVD 播放在线媒体 编辑视频 本课小结 复习题 上机练习 表 8 第 二 天 - 第 8 章 Ubuntu 帮助和支持 60 简介 免费的支持资源 系统文档 在线文档 社区支持 Launchpad Fridge 新闻站 购买商业服务 本课小结 复习题 表 9 第 二 天 - 第 9 章 课程概况 33 Ubuntu 桌面培训

这个方案适用于只有两台数据库服务器（后端有多个从服务器也是可以的， 只是要手工切换从服务器比较麻烦，后面会介绍的 MMM 能将从服务器自动切 换）并且还能实现数据库的读写分离的情况，这样 backup 机器也能用起来，提 高系统资源的利用率，减少 master 端的负载。应用中读数据库配置读 VIP，写数 据库配置写 VIP。这个方案也能够很方便的进行单台数据库的管理维护以及切换 工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是非常方便的。 dbserver 10.1.1.75 puppet  Authkerys 的配置 这个文件用来配置密码认证方式，支持3种认证方式，crc，md5和sha1， 从左到右安全性越来越高，消耗的资源也越多。因此如果 heartbeat 运行在安全的网路之上，比如私网，那么可以将验证方式设置成 crc， master 和 backup 的 authkeys 配置一样。我的 authkeys 文件配置如下： heartbeat 看看是否能正常切换回来。  重新启动 master 看看能否切换过程是否 OK。 4.5.8 监控方案 因为 heartbeat 不监控资源的可用性以及切换后会将资源停止，所以需要加强 对资源和 heartbeat 的监控，推荐采用 nagios 软件来进行可用性的监控。 5 Heartbeat+DRBD+mysql 高可用方案 5.1 方案简介

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 ● 客户端发送命令给SCM，SCM负 责执⾏和控制流程 data2 data3 parity1 parity2 数据写⼊ • EC Container Group：给定Container的⼀组满⾜EC策略的副本实例 • 物理块：每个DN磁盘上的数据块，默认是256MB • 逻辑EC块：属于单个条带，满⾜EC策略的⼀组数据块。例如EC-3-2，⼀个逻辑块 3*256MB⼤⼩ • 条带粒度：条带的粒度默认1MB，可配置 数据读取 DN5 C-2

请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测202 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 • Adaptation（适应）：根据AI反馈动态调整任务结构 为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型（Systematic Partitioning for

单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative org/en/powered-by/ StreamNative 和 Pulsar Summit StreamNative 和 Pulsar Summit streamnative.io 社区资源 • 微信公众号: • ApachePulsar / StreamNative • B站：https://space.bilibili.com/391380821 • 邮件列表 • dev@pulsar

1.2. 字符组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1. 范围表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.2. 使用非捕获型分组 . . . . . . . . . . . . . 置。 请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的 "hello" 这个子串。 var regex

1.2. 字符组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1. 范围表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.2. 使用非捕获型分组 . . . . . . . . . . . . . 置。 请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的 "hello" 这个子串。 var regex

tag 的哈希值 ConsumeQueue 文件组织： (1) topic queueId 来组织的，比如 TopicA 配了读写队列 0, 1,那么 TopicA 和 Queue=0 组 成一个 ConsumeQueue, TopicA 和 Queue=1 组成一个另一个 ConsumeQueue. (2) 按消费端 group 分组重试队列， 如果消费端消费失败，发送到 retry + 8 // STOREHOSTADDRESS 消息存储到 broker 的地址(address:port) + 8 // RECONSUMETIMES 消息被某个订阅组重新消费了几次（订阅组之间独 立计数）,因为重试消息发送到了 topic 名字为%retry%groupName 的队列 queueId=0 的队列 中去了 + 8 // Prepared Transaction 的配置信息 syncConsumerOffset 同步消费进度 syncDelayOffset 同步定时进度 syncSubcriptionGroupConfig 同步订阅组配 7F6E HaService 类实现了 HA 服务，负责同步双写，异步复制功能， 这个类 master 和 slave 的 broker 都会实例化， Master 通过 AcceptSocketService

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 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码， 发现潜在问题并提供优化建议，提升开发效