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 在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有 Broker，包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包，心跳包中会包含存在在 列，不符合期望。 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。 19 > 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 默认读写队列的个数为 4。 我们再来看一下 RocketMQ 默认 topic 的路由信息截图如下： 从图中可以默认 Topic 的路由信息为 broker-a、broker-b 上各 8 个队列。 二、思考 费者是从主拉取消息还是从从服务器拉取， 主从服务器之间的消息消费进度如何同步？ 三、原理探究 1. RocketMQ 主从读写分离机制 RocketMQ 的主从同步，在默认情况下 RocketMQ 会优先选择从主服务器进行拉取 消息，并不是通常意义的上的读写分离，那什么时候会从拉取呢？ 温馨提示：本节同样不会详细整个流程，只会点出其关键点，如果想详细了解消息拉取、 消息消费等核心流程

的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安 全 工 程 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。

5.3. 共享资源 CSI DRIVER OPERATOR 5.4. CSI 卷快照 5.5. CSI 卷克隆 5.6. 管理默认存储类 5.7. CSI 自动迁移 5.8. 在非正常节点关闭后分离 CSI 卷 5.9. ALICLOUD DISK CSI DRIVER OPERATOR 5.10. AWS ELASTIC BLOCK STORE CSI DRIVER OPERATOR 5 似，pod 会消耗节点资源， PVC 消耗 PV 资源。例如：pod 可以请求特定级别的资源，比如 CPU 和内 存，而 PVC 可以请求特定的存储容量和访问模式。例如：它们可以被加载为“只允许加载一次，可读写”， 或“可以加载多次，只读”。 3.2. 卷和声明的生命周期 PV 是集群中的资源。PVC 是对这些资源的请求，也是对该资源的声明检查。PV 和 PVC 之间的交互有以 下生命周期。 3.2 spec 和 status，它们分别代表卷的规格和状态，例如： PersistentVolume 对 对象定 象定义 义示例 示例 持久性卷的名称。 卷可以使用的存储容量。 访问模式，用来指定读写权限及挂载权限。 重新声明策略，指定在资源被释放后如何处理它。 3.3.1. PV 类型 OpenShift Container Platform 支持以下持久性卷插件： AliCloud Disk

M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write sync read读写分离 S App1 M App2 App3 write sync read数据分片 + 读写分离 App1 S1 App2 App3 M2 sync read S2 S3 M1 M3 write数据分片 + 读写分离：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3

持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 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.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储：

Hadoop的未来发展方向 Hadoop的历叱 2004 2005 2012 2007 2008 2009 2010 2011 2006 2013 2014 2015 2016 2003 Hadoop从 Nutch分离 Google GFS & MapReduce Paper HBase Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目  容器资源的劢态调整  资源隔离  调度的增强  YARN的Web页面的增强 • MapReduce YARN Timeline Service v.2 • 扩展性 分布式读写 读写分离 HBase存储 YARN Timeline Service v.2 • 可用性 流(flow) 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915

PersistentVolumeClaim 对象的命名空间，即 openshift-image-registry。 持久性卷声明的访问模式。使用 ReadWriteOnce 时，单个节点可以通过读写权限挂载 这个卷。 storage: pvc: claim: 1 $ oc get clusteroperator image-registry $ oc patch config registry。 1.1.13. 备份 VMware vSphere 卷 OpenShift Container Platform 将新卷作为独立持久性磁盘置备，以便在集群中的任何节点上自由附加和 分离卷。因此，无法备份使用快照的卷，也无法从快照中恢复卷。如需更多信息，请参阅 快照限制。 流程 流程 要创建持久性卷的备份： 1. 停止使用持久性卷的应用程序。 2. 克隆持久性卷。 3. 重启应用程序。 PersistentVolumeClaim 对象的命名空间，即 openshift-image-registry。 持久性卷声明的访问模式。使用 ReadWriteOnce 时，单个节点可以通过读写权限挂载 这个卷。 持久性卷声明的大小。 b. 从文件创建 PersistentVolumeClaim 对象： 3. 编辑 registry 配置，使其可以正确引用 PVC: 输 输出示例 出示例

似，pod 会消耗节点资源， PVC 消耗 PV 资源。例如：pod 可以请求特定级别的资源，比如 CPU 和内 存，而 PVC 可以请求特定的存储容量和访问模式。例如：它们可以被加载为“只允许加载一次，可读写”， 或“可以加载多次，只读”。 3.2. 卷和声明的生命周期 PV 是集群中的资源。PVC 是对这些资源的请求，也是对该资源的声明检查。PV 和 PVC 之间的交互有以 下生命周期。 3.2 spec 和 status，它们分别代表卷的规格和状态，例如： PersistentVolume 对 对象定 象定义 义示例 示例 持久性卷的名称。 卷可以使用的存储容量。 访问模式，用来指定读写权限及挂载权限。 重新声明策略，指定在资源被释放后如何处理它。 3.3.1. PV 类型 OpenShift Container Platform 支持以下持久性卷插件： AWS Elastic 3.3.3. 访问模式 一个持久性卷可以以资源供应商支持的任何方式挂载到一个主机上。不同的供应商具有不同的功能，每个 PV 的访问模式可以被设置为特定卷支持的特定模式。例如：NFS 可以支持多个读写客户端，但一个特定 的 NFS PV 可能会以只读方式导出。每个 PV 都有自己一组访问模式来描述指定的 PV 功能。 声明会与有类似访问模式的卷匹配。用来进行匹配的标准只包括访问模式和大小。声明的访问模式代表一

Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - 2 多分片并发读 通过并发，大大减少读时延 读优化 - 3 读写分离 follower 可以无限扩展，没有 raft 同步问题 读写之间无相互影响 读优化 - 4 Count 优化 基于周期性 Compact 统计，存在内存 降低时延，减轻存储压力 Watch 优化 - 1 写性能提升带来直接收益 落地效果  压测环境 • 配合 apiserver 优化手段，规模达 5w 节点 200w Pod  生产环境 • 2 W 节点 100w Pod 超大集群，有效降低资源碎片率 落地效果 读写 QPS > 1w • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 影响力构建 集成进入 Kubernetes 作为新型 Storage Backend 已经开源，以

GPU训练的优势 � 更少的机器节点，更少的分布式系统相关问题 � 更⾼的性价⽐ 1. 减少节点数 2. 提升节点同 构性 推理服务—分布式Serving架构 � 读写架构 � 多线程⽆锁：基于模型版本的读写分离 � 多机：多副本并⾏读取 � CPU：固定64位key，基于L1缓存的查 询优化 � 业务需求 � 模型⼤⼩超TB � 单个请求需要15W个key � 耗时要求10ms以下 耗时要求10ms以下 � 资讯业务请求量⼤ （>10000请求/秒） � 模型有多个版本 � 原有在线分布式存储系统的 问题 � 主备模式资源严重浪费 � 数据读写需要加锁 � ⽀持多模型和模型多版本 困难 >15亿key/秒 近千台 只读版本 写版本 CPU型服务 Feature 2.2 Hotkey缓存优化 <10台 内存型服务 并发查询优化 数⼗台 ⽹络型服务 TB级模型实时上线