dataflow with sources S1, S2, … Sn and rates λ1, λ2, … λn identify the minimum parallelism πi per operator i, such that the physical dataflow can sustain all source rates. S1 S2 λ1 λ2 S1 S2 π=2 serialization send message waiting waiting 13 ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 14 o1 src o2 back-pressure target: 40 rec/s 10 rec/s 100 rec/s Which operator is the bottleneck? What if Boston University 2020 14 o1 src o2 back-pressure target: 40 rec/s 10 rec/s 100 rec/s Which operator is the bottleneck? What if we scale ο1 x 4? How much to scale ο2? o1 cannot keep up waiting for

Service Broker 不再会被默认安装 多个 oc adm 命令现已过时 imagepolicyadmission 的可配置性已不存在 1.4. 技术预览功能 1.5. 已知问题 1.6. 异步勘误更新 1.6.1. RHBA-2019:0758 - OpenShift Container Platform 4.1 镜像发行公告 1.6.1.1. 镜像 第 第 2 章 章 OPENSHIFT 由 Red Hat Enterprise Linux CoreOS 替代。 projectatomic/docker-1.13 additional search registries CRI-O is the default container runtime for OpenShift Container Platform 4.x on RHCOS and Red Hat Enterprise 使用新的方法来发现、排序并理解如 何使用这些服务。开放者目录是开发人员访问所有可用服务的一个起点。它把 Operators、Service Catalog、broker 和 Source-to-Image (S2I) 的功能集成在一起。 1.2.9.2. 新的管理界面 新的管理界面 OpenShift Container Platform 4.1 所提供的新的管理界面支持自动化操作。例如管理机器的设置、taint、

reserved. Page 11 Envoy网络及线程模型 主线程 初始化 日 志 线 程 读 取 配 置 x D S 监 听 网络事件 启 动 工 作 线 程 定时器事件 a d m i n 请 求 X D S 更 新 合 并 s t a t 刷 新 D N S 调度器 工作线程 网络事件 定时器事件 监 听 器 监 听 过 滤 器 释 放 内 存 记 录 s t 进行连接负载均衡处理后，选择最终的业务监听器处理新连接。 • 之后对于此连接的所有处理都在此线程进行，包括下游数据集解码，路由选择、上游数据编 码发送等。 • 同时此工作线程还要处理定期观测信息与主线程同步（通过异步加回调）、线程内配置及集 群管理器状态更新等工作。 • 请求完成后延迟释放内存，解决本次事件处理中回调所引用对象可以被安全访问，并在下次 事件处理中安全删除。 admin连接 数据面连接 主 onNewConnection，onData数据接收。 • 对于HTTP协议，将继续经过L7层编解码处理后向上游发 送请求。 • 当请求处理完毕后，将调用deferredDelete删除请求对象 并记录统计观测数据。 • 使用异步I/O方式发送网络数据，降低对线程内其他操作 的阻塞。 Copyright © Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. Page 15

PLATFORM 层次和依赖组件支持和兼容性 1.3. 新功能及功能增强 1.4. 主要的技术变化 1.5. 弃用和删除的功能 1.6. 程序错误修复 1.7. 技术预览功能 1.8. 已知问题 1.9. 异步勘误更新 3 3 3 4 29 31 35 47 53 60 目 目录 录 1 OpenShift Container Platform 4.14 发 发行注 行注记 记 2 第 要求。 1.1. 关于此版本 OpenShift Container Platform (RHSA-2023:5006)现已正式发布。此发行版本使用 Kubernetes 1.27 和 CRI-O 运行时。OpenShift Container Platform 4.14 的新功能、改变以及已知的问题包括在此文档中。 OpenShift Container Platform 4.14 集群位于 Container Platform 4.14 中已正式发布 Source-to-Image (S2I) 工具。 您可以使用 S2I 工具从源代码构建容器镜像，并将应用程序代码转换为可随时部署的容器镜像。 此功能增强了平台支持可重复生成的容器化应用程序开发的能力。如需更多信息，请参阅使用 Source-to-Image (S2I)工具。 在这个版本中，OpenShift Container Platform 4

33 33 33 33 33 34 34 34 34 34 34 35 35 35 35 36 36 36 36 36 36 37 54 56 目 目录 录 3 1.8. 异步勘误更新 1.8.1. RHBA-2020:4196 - OpenShift Container Platform 4.6 镜像和程序错误公告 1.8.2. RHSA-2020:4297 - Moderate: 1. 关于此版本 Red Hat OpenShift Container Platform（RHBA-2020:4196）现已正式发布。此发行版本使用 Kubernetes 1.19 和 CRI-O 运行时。OpenShift Container Platform 4.6 的新功能、改变以及已知的问题包 括在此文档中。 红帽没有公开发布 OpenShift Container Platform 对象中使用此扩展范围。如需 更多信息，请参阅配置节点端口服务范围。 1.2.8.3. SR-IOV Network Operator InfiniBand 设备 设备支持 支持 Single Root I/O Virtualization（SR-IOV）Network Operator 现在支持 InfiniBand（IB）网络设备。有关 为集群配置 IB 网络设备的更多信息，请参阅配置 SR-IOV InfiniBand

56 2.3.7 点积（Dot Product） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 i 2.3.8 矩阵‐向量积 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.3 . . . . . . . . . . . . . . . . 506 12.2 异步计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508 12.2.1 通过后端异步处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 记事本”选项下载后解压代码， 或者可以按照如下方式进行下载： mkdir d2l-zh && cd d2l-zh curl https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-2.0.0.zip -o d2l-zh.zip unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip cd pytorch 注意：如果没有安装unzip，则可以通过运行sudo apt install unzip进行安装。

setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876"); producer.start(); for (int i = 0; i < 9; i++) { try { Message msg = new Message("TopicTest10" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); 本文来 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 其中 conf 文件夹存放的是 RocketMQ 的配置文件，提供了各种部署结构的示例配 置。例如 2m-2s-async 是 2 主 2 从异步复制的配置示例；2m-noslave 是 2 主的示例 配置。由于本文主要是搭建一个学习环境，故采取的部署架构为 1 主的部署架构，关于生产 环境下如何搭建 RocketMQ 集群、如何调优参数将在该专栏的后续文章中专门介绍。 e。 2. 在 IDEA 中运行 RocketMQ，构建一个可以调试 RocketMQ 的环境。 温馨提示：搭建一个可调试的环境，但绝不是学习 RocketMQ 源码，就从 Debug 一 步异步跟踪，这样会陷入其中而不可自拔，DEBUG 只是一种辅助，应该用在无法理解某 一端代码时，使用 DEBUG,借助运行时的一些数据，使之更容易理解。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。

腾讯系内容推荐：阅⽂集团，QQ⾳乐 � Facebook推荐场景推理成本占AI推理成本的 >72% [ISCA2020 RecNMP] � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离 线训练，在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时 百TB数据 分⽚训练 Feature 1: 动态空间 Feature 2.1:短时间内只有部分item和user 被命中，只有部分参数被⽤到 参数按需 获取/更新 Storage 异步训练流⽔线和多级存储：提升性能，降低内存成本 � 问题： � Learner线程中参数拉取和参数更新对性能影响⼤ � 内存成为主要资源瓶颈。由于需要等待全部参数 就绪，Parameter Server难以利⽤速度慢的存储 Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 更新参数 � 异步参数处理流⽔线 参数 预准备 Batch⼊队列 Batch⼊队列 � 效果： � 在不影响训练效果的情况下，降低参数准备与更新耗时，提 ⾼训练速度。训练耗时下降超50% � 异步storage线程，⽀持基于冷热数据的多级存储。内存消 耗下降30%-70% 磁盘 训练 Lookup+

wang@gmail.com 2014/11/17 5 6 7 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ I 目录 1 前言 ...................................................................................... ...................................................................................... 18 7.2.1 异步刷盘 ................................................................................................ ............................................................................... 25 7.13 HA，同步双写/异步复制 ................................................................................................

W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t 前情回顾 & 增补 01 About •金山办公云原生应用组流量网关 Lead Developer •金山办公作为 Apache APISIX 较早的受益者，使用Apache APISIX 承载百万QPS流量，对 Apache APISIX 做了比较深 入的定制开发 W r i t e h e r e S o m e t h i n g Ab o u t 选择好 router radixtree_uri vs radixtree_host_uri 玩 Apache APISIX � W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t 关于 OpenResty 和 Lua 的思考 一个菜鸟的视角 02 关于 OpenResty •多进程模型 + 异步 •线上问题难以调试 •多进程间同步效率低 •以nginx-lua-prometheus为例 （https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus/issues/107） 关于 OpenResty 和 Lua 的思考 Lua + Nginx = � 难上加难，左右为难 W r i t e h e r e S o m e t h