4982亿，2020年天猫双11再创消费新纪录。58.3万笔/秒，双11交易峰值再创新高，阿里云又一次扛住全球最大规模流量洪峰。这一切背后支撑的 “技术引擎”又是如何为近十亿全球购物者的狂欢提供着“无感知护航”？ 近日，在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里云研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，今年双11实现了核心系统全面云原生化的重大技术 突破，实现资源效率、研发效率、交付效率的三大提升，万笔交易的资源成本4年下降80% 双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。

. 16 7.2 刷盘策略 .......................................................................................................................................................... 18 7.2.1 异步刷盘 ........... .................................................................................... 18 7.2.2 同步刷盘 .................................................................................................. 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 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少

........................................................................................... 40 五：刷盘策略 ................................................................................................ PageCache 文件封装，操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中， 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 （commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷 2 页）才刷 以下 io 对象构建了物理文件映射内存的对象 FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file 件还是有点耗时的， getMinOffset 获取队列消息最少偏移量，即第一个文件的文件起始偏移量 getMaxOffset 获取队列目前写到位置偏移量 getCommitWhere 刷盘刷到哪里了 5) DefaultMessageStore 消息存储层实现 (1) putMessage 添加消息委托给 commitLog.putMessage(msg)，主要流程：

Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址，如果name Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=SLAVE # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=11011 # nameServer地址，如果name Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址，如果name

键、Alt 键、Win 键和箭头键。 部分外部键盘不具备所有这些按键。 发送字符串 在屏幕键盘上，点击 Ctrl 键左侧的笔图标可显示本地的输入缓冲区。除非您点击发送，否则您在此文本框中键 入的文本不会发送到应用程序。例如，如果您打开一个应用程序（如记事本），然后点击笔图标，您键入的文 本不会出现在记事本应用程序中，除非您点击发送。 如果您的网络连接状况不佳，则可使用此功能。也就是说，如果您在键入一个字符后，这个字符不会立即出现

图
1-1
API7
架构图
上图为
API7
产品中控制平⾯（简称
CP）与数据平⾯（简称
DP）的架构⽰意图，并包含了3个部分：
API
⽹关
1. ⽤于承载并处理业务流量，管理员在配置路由规则后，⽹关将根据预设规则将请求转发⾄上游服务。 此外，借助
API7
内置的
50
多种插件，可实现⾝份验证、安全防护、流量控制、分析监控、请求/响应 转换等常⻅业务需求；若内置插件⽆法满⾜需求，我们也⽀持使⽤
L ginx
动态控制请求流量。当请求进⼊时，将根据 预设路由规则进⾏匹配，匹配到的请求将被⽹关转发⾄对应上游服务。在此过程中，⽹关有能⼒根据 预设规则中不同插件的配置，使⽤⼀系列插件对请求从进⼊到离开的各个阶段进⾏操作。例如：请求 可能会经过⾝份认证（避免重放攻击、参数篡改等）、请求审计（请求来源信息、上游处理时⻓ 等）、路由处理（根据预设规则获取最终上游服务地址）、请求转发（⽹关将请求转发⾄上游⽬标节 openid-connect
启⽤该插件后，⽹关将⽀持⾝份验证与令牌⾃省功能。
安全 防护
api-breaker
启⽤该插件后，⽹关将根据配置判断上游是否异常，若异 常，则直接返回预设的错误码，⼀定时间内不再访问上游。
熔断
consumer- restriction 启⽤该插件后，若设置了⽩名单，则⽩名单外的消费者将被 ⽹关拒绝请求；若设置了⿊名单，⿊名单内的消费者将被⽹

Red Hat OpenShift Local 有以下最低硬件和操作系统要求。 1.2.1. 硬件要求 Red Hat OpenShift Local 在以下构架中被支持： 表 表 1.2. 预设 预设置和架 置和架构 构兼容性 兼容性 preset AMD64 Intel 64 M1 OpenShift Container Platform 是 是 是 MicroShift 是 是 是 记和已知 和已知问题 问题 4 2 个物理 CPU 内核 4 GB 可用内存 35 GB 存储空间 注意 OpenShift Container Platform 和 MicroShift 预设置需要这些最小资源在 Red Hat OpenShift Local 实例中运行。有些工作负载可能需要更多资源。要为 Red Hat OpenShift Local 实例分配更多资源，请参阅配置实例。 Red Hat OpenShift Local 进行开发和测试目的。 第 第 1 章 章 发 发行注 行注记 记 5 Red Hat OpenShift Local 在您的计算机上安装其中一个预设： openshift 最少的预配置 OpenShift Container Platform 4.13 集群。 microshift MicroShift. podman podman

何商业行为。 7 > 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式  RocketMQ 为什么性能高效，到底运用了什么“厉害”的技术？  RocketMQ 如何实现刷盘（可以类比一下数据库方面的刷盘、redo、undo 日志）？  RocketMQ 文件存储设计理念、基于文件的 Hash 索引是怎么实现的?  定时消息、消息过滤等实现原理。  如何进行网络编程（Netty 读消息走的是 PageCache(对于,DirectByteBuffer 是两步刷盘，一步是刷到 PageCache，还有一步 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。 1.9 RocketMQ 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 < 98 是刷到磁盘文件中)，带来的好处就是，避免了内存操作的很多容易堵的地方，降低了时延， config 中将 transientStorePoolEnable=true。 方案依据：启用“读写”分离，消息发送时消息先追加到 DirectByteBuffer(堆外内存) 中，然后在异步刷盘机制下，会将 DirectByteBuffer 中的内容提交到 PageCache，然后 刷写到磁盘。消息拉取时，直接从 PageCache 中拉取，实现了读写分离，减轻了 PageCaceh 的压力，能从根本上解决该问题。

延时，支持快速失败。 Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的 息订阅机制，满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化，处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。

1000, 0.0000, 3.3000, 4.4000, 0.0000, 0.0000, 7.7000]) 可以看到，在长度为 8 的目标向量 x 上，写入了对应位置的数据，4 个位置的数据被刷 新。Scatter 的索引方式可以视为 Gather 的逆过程。 考虑 3 维张量的刷新例子，如下图 5.4 所示，目标张量 x 的 shape 为[4,4,4]，同理数据 设置为全 0，共有 是全连接层网络在某次前向计算时连接状况的示意图。图(a)是标准的全连接 神经网络，当前节点与前一层的所有输入节点相连。在添加了 Dropout 功能的网络层中， 如图 9.24(b)所示，每条连接是否断开符合某种预设的概率分布，如断开概率为?的伯努利 分布。图 9.24(b)中的显示了某次具体的采样结果，虚线代表了采样结果为断开的连接线， 实线代表了采样结果不断开的连接线。 预览版202112 第 9 章 相对于自编码器模型，同样具有编码器和解码器两个子 网络。解码器接受输入?，输出为隐变量?；解码器负责将隐变量?解码为重建的? 。不同的 是，VAE 模型对隐变量?的分布有显式地约束，希望隐变量?符合预设的先验分布P(?)。因 此，在损失函数的设计上，除了原有的重建误差项外，还添加了隐变量?分布的约束项。 ? (?|?) ? ??(?|?) ? ? Encoder Decoder 图