104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ msgId 与 offsetMsgId 释疑 131 1.15 RocketMQ ACL 使用指南 141 1.16 RocketMQ 消息轨迹-设计篇 的路由注册中心，为客户端根据 Topic 提供路由服务，从 而引导客户端向 Broker 发送消息。Nameserver 之间的节点不通信。路由信息在 Nameserver 集群中数据一致性采取的最终一致性。 2. Broker 消息存储服务器，分为两种角色：Master 与 Slave，上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构，在 RocketMQ 中，主服务承担读写操作，从服务器作为一个备份，当主服务器存 ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json。 在 RocketMQ4.5.0 版本后引入了多副本机制，即一个复制组（m-s）可以演变为基 于 raft 协议的复制组，复制组内部使用 raft 协议保证 broker 节点数据的强一致性，该部署 架构在金融行业用的比较多。 二、消息订阅模型 在 RocketMQ 的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。 t

• Backup Request  Jeff Dean在解决BigTable高扇出时提出的方案 PS的长尾效应 Backup Request 副本1 副本2 PS Shard 1 副本1 副本2 PS Shard 2 副本1 副本2 PS Shard N Predictor req 1 req 2 req N PS Req … … reply 1 reply 2 reply 在线预估服务 • 特征编码方式  通过明文hash的方式编码  适用于特征的动态增长  不需要预分配，提高处理效率 • 框架与实现分离  提供op形式的特征抽取类  逻辑一致性：在线、近线、离线 特征抽取框架 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 Deep 2. DeepFM 3. Deep Cross 树模型 小规模DNN 大规模离散DNN • 超大规模深度学习  工程实现  数据并行、模型并行  在线、近线、离线逻辑一致性  实时模型  业务应用  召回模型，ANN搜索  粗排模型，模型预计算  精排模型，大规模离散DNN 总结

Windows 卷影复制服务 (VSS)，该服务可为特定 Windows 操作系统 提供备份基础架构，并提供一种机制，以便为数据创建一致时间点副本，该副本称为卷影副本。 VSS 通过与商用应用程序、文件系统服务、备份设备、快速恢复解决方案和存储硬件协调生成一致的卷影副本。 客户机操作系统中运行的 VMware Tools 提供 VSS 支持。VMware 提供 VSS 请求程序和 VSS 快照提供程序 他客户机操作系统，VMware Tools 使用崩溃一致性静止。 Windows Server 2003 操作系统中的多个功能都使用卷影复制服务，包括共享文件夹和备份的卷影副本。卷影 副本可用于多种用途，例如： n 创建开放文件和应用程序的一致备份 n 创建共享文件夹的卷影副本 n 快速恢复和还原文件和数据 n 使用硬件提供程序创建可传送的卷影副本 — 用于备份、测试和数据挖掘方案 因为 Data Data Recovery 使用 VSS，所以 Data Recovery 可创建快照，同时可确保应用程序的一致性。这意味着应 用程序向磁盘中写入内存中当前存在的任何重要数据，确保以后还原该虚拟机时，可将该应用程序还原为一致 的状态。 有关哪些 Windows 虚拟机使用卷影复制服务的详细信息，请参见《虚拟机备份指南》。有关 VSS 的详细信息可在 http://technet.microsoft

Database-as-a-Service What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片：引入中间件 App1 M1 App2 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务：BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达 Saga TCC 业务改造 无 无 无 实现补偿接口 实现TCC接口 回滚 支持 不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 •

的示例值为 值为 new 或 pending。 4.6.5. import-image 从外部镜像存储库导入标签和镜像信息： 4.6.6. scale 将 复制控制器或部署配置 所需的副本数设置为指定副本数： 4.6.7. tag 从镜像流或容器镜像"pull spec"中提取现有标签或镜像，并将其设置为一个或多个镜像流中标签的最新镜 像： 4.7. 高级命令 4.7.1. create 调试镜像并设置问题时，您可以获取正在运行的 pod 配置的确切副本，并使用 shell 进行故障排除。因为 一个失败的 pod 可能无法启动且无法被 rsh 或 exec 访问，运行 debug 命令会创建那个设置的 carbon 副 本。 默认模式是在引用的 pod、复制控制器或部署配置的第一个容器内启动 shell。启动的 pod 将是源 pod 的 副本，其标签会剥离，命令的变为 /bin/sh，并且禁 志也是如此。插件框架负责执 负责执行此操作，因此插件作者不需要担心解析参数。 行此操作，因此插件作者不需要担心解析参数。这 这也确保插件和 也确保插件和 常 常规 规 oc 命令之 命令之间 间的最佳一致性水平。 的最佳一致性水平。 插件可以通 插件可以通过环 过环境 境变 变量 量访问运 访问运行 行时 时上下文属性。例如，若要 上下文属性。例如，若要访问 访问通 通过标 过标志提供的

镜像注意事项 4.2.1. 使用预部署的镜像提高效率 您可以使用内置的多个任务创建基本的 OpenShift Container Platform 镜像，以提高效率、维护所有节点 主机上的配置一致性，并减少重复性任务。这称为预先部署的镜像。 例如，因为每个节点都需要 ose-pod 镜像来运行 pod，每个节点都必须定期连接容器镜像 registry 以拉 取最新的镜像。当您有 100 个节点同时尝试此操作时，这可能会导致镜像 使用。应用程序必须与对象存储 REST API 集成。 注意 注意 扩展的 registry 是指一个 OpenShift Container Platform registry，它有三个或更多个 pod 运行副本。 5.3.1. 特定应用程序存储建议 重要 重要 第 第 5 章 章 优 优化持久性存 化持久性存储 储 19 重要 重要 测试显示，使用 RHEL NFS 服务器作为容器镜像 registry (HA) OpenShift Container Platform registry 集群部署中： 首选存储技术是对象存储，然后是块存储。存储技术不需要支持 RWX 访问模式。 存储技术必须保证读写一致性。所有 NAS 存储（包含聚合模式/独立模式 GlusterFS），不建议 在带有生产环境工作负载的 OpenShift Container Platform Registry 集群部署中使用对象存储接

1 / 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构 的简单，即使因此需要可扩展性上做一些妥协。但是在Ozone在扩展性上绝不逊色，目标 是支持单集群1000亿个对象。 Bucket 和 Key 的新建，更新和删除操作。存储了 Ozone 的元数据信息，这些元数据信息包括 Volumes、Buckets 和 Keys，底层通过 Ratis（实现了Raft协议） 扩展元数据的副本数来实现 元数据的 HA。Ozone Manager 只和 Ozone Client 和 Storage Container Manager 通信，并不直接和 Datanode 通信。 Storage iteblog.com Block 组成的集合。在 Ozone 中， 数据是以 Container 的粒度进行副本复制的。Pipeline 来保证 Container 实现想要的副本数。SCM 中目前支持2种 Pipeline 方式实现多副本，单副本的 Standalone 模式和三副本的 Ratis 方式。Container 有2种状态，OPEN 和 CLOSED。当一个Container 是 OPEN

Deployment 对象涉及一个或多个 副本集，即复制控制器的后续。 一个或多个 pod,，表应用程序某一特定版本的实例。 7.1.1. 部署构建块 Deployment 和部署配置分别通过使用原生 Kubernetes API 对象 ReplicaSet 和 ReplicationController 来启用，作为构建块。 用户不必操作复制控制器、副本集或 DeploymentConfig 1.1. 复制控制器 复制控制器 复制控制器确保任何时候都运行指定数量的 pod 副本。如果 pod 退出或被删除，复制控制器会做出反 应，实例化更多 pod 来达到定义的数量。同样，如果运行中的数量超过所需的数目，它会根据需要删除相 应数量的 Pod，使其与定义的数量相符。 复制控制器配置包括： 需要的副本数量，可在运行时调整。 创建复制 Pod 时要使用的 Pod 定义。 用于标识受管 它们。相反，这需要由外部自动 缩放器调整其副本数。 以下是复制控制器的示例定义： apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: OpenShift Container Platform 4.9 构 构建 建应 应用程序 用程序 96 1 2 3 4 5 要运行的 pod 的副本数。 要运行的 pod 的标签选择器。

eServer存有全量的路由信息，提 对等的读写服务，支持快速扩缩容。 Broker负责消息存储，以Topic为纬度支持轻量级的队列，单机可以支撑上万队列规模，支持消息推 模型，具备多副本容错机制（2副本或3副本）、强大的削峰填谷以及上亿级消息堆积能力，同时可严 保证消息的有序性。除此之外，Broker还提供了同城异地容灾能力，丰富的Metrics统计以及告警机 。这些都是传统消息系统无法比拟的。 RocketMQ与Kafka对比（18项差异） ● 技术选型：RocketMQ or Kafka ● Apache Kafkaに入門した 原文链接：Apache RocketMQ 介绍 ● 解决KafKa数据存储与顺序一致性保证 ● Kafka : Ordering Guarantees ● Apache Kafka 从 0.7 到 1.0：那些年我们踩过的坑 ● Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ

sets（复制集），其中包含部署状态的一个时间点的记 录，作为 pod 模板。同样，DeploymentConfig 对象涉及一个或多个 replication controllers（复 制控制器），它在副本集之前。 一个或多个 pod,，表应用程序某一特定版本的实例。 使用 Deployment 对象，除非需要由 DeploymentConfig 对象提供的特定功能或行为。 8.1.1. 部署构建块 用户不必操作由 Deployment 或 DeploymentConfig 对象拥有的副本集、复制控制器或 pod。部署系统 可确保正确传播更改。 提示 提示 如果现有部署策略不适用于您的用例，而且必须在部署的生命周期内执行手动步骤，那么应考虑创建自定 义部署策略。 以下部分详细介绍了这些对象。 8.1.1.1. 副本集（ 副本集（Replica set） ） ReplicaSet 是一个原生 Kubernetes Kubernetes API 对象，可以确保在任意给定时间运行指定数量的 Pod 副本。 注意 注意 只有您需要自定义更新编配，或根本不需要更新时，才使用副本集。否则，使用部署。副 本集可以独立使用，但由部署使用用来编配 pod 创建、删除和更新。部署会自动管理其副 本集，为 pod 提供声明性更新，且不需要手动管理它们创建的副本集。 以下是 ReplicaSet 定义示例： apiVersion: