MYSQL 高可用方案探究 1 前言........................................................................................................................................... 3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案 ............. 8 2.4.10 高可用方案测试 .............................................................................................. 9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 ........................ 的启动 .............................................................................. 16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案 .............................................................................. 16 4.1

Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 品牌 BizNginx （Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd 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 ？？ 站在 Kubernetes 的肩膀上 An Operator

顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover 特性，即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消 条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 的队列， 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题，可以归纳为 2 类 1) 只要达到优兇级目的即可，丌是严格意丿上的优兇级，通常将优兇级划分为高、中、低，戒者再多几个级 别。每个优兇级可以用丌同的 topic 表示，収消息时，挃定丌同的 topic 来表示优兇级，返种方式可以解决 绝大部分的优兇级问题，但是对业务的优兇级精确性做了妥协。 2) 严格的优兇级，优兇级用整数表示，例如 0 ~

yyyy-mm-dd 格式为例。 要求匹配： 2017-06-10 分析： 年，四位数字即可，可用 [0-9]{4}。 月，共 12 个月，分两种情况 "01"、"02"、…、"09" 和 "10"、"11"、"12"，可用 (0[1-9]|1[0-2])。 日，最大 31 天，可用 (0[1-9]|[12][0-9]|3[01])。 JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 文件名或者文件夹名，不能包含一些特殊字符，此时我们需要排除字符组 [^\\:*<>|"?\r\n/] 来表示合法 字符。 另外它们的名字不能为空名，至少有一个字符，也就是要使用量词 +。因此匹配 文件夹\，可用 [^\\:*<>|"?\r\n/]+\\。 另外 文件夹\，可以出现任意次。也就是 ([^\\:*<>|"?\r\n/]+\\)*。其中括号表示其内部正则是一个整 JavaScript 正则表达式迷你书 正则表达式字符匹配攻略 | 第 16 页 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括： • 什么是位置？ • 如何匹配位置？ • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢？ 位置（锚）是相邻字符之间的位置。比如，下图中箭头所指的地方：

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. . . . . 485 XI.I.II 如何查看自己的计算机是否支持 AMD64？ . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.III 64 位 Ubuntu 的可用软件会不会很少？ . . . . . . . . . . . . . . . 486 XI.II 软件包管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 网页浏览器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 III.12 可用的搜索引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 VI.34 在全部可用应用程序中搜索软件包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 VI.35 对所选软件包应用更改

DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单 北京航空航天大学 高研院 助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 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 验证的最终依据。 数据可视化 基于titanic遇难者数据分析结果绘制可 视化图表 任务  Open AI o3mini的数据可视化能力突出，能够直接高效地生成多种类型可视化图表，准确度高；  DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI o3mini

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（OpenAI），BERT（Googl 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 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 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 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

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 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 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 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序

• cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- 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