• 转储到s3对象存储 • 异步转储快照，底层使用copy-on-write技术，读写不影响转储 • 增量转储，第一次全量转储s3之后，后续只需转储增量部分 • 高可用，快照任务中断自动拉起继续转储快照和克隆的特点 • 克隆的定义 • 克隆是指从卷复制出卷的功能，提供快速的复制卷的能力。 • 这里的克隆还包括从快照回滚的功能 • 克隆的特点 • 支持Lazy和非Lazy两种模式克隆 Chunk的大小，即16MB DataObject： • 打快照时读取当前目标卷的所有快照的全 部metaObject • 根据本快照的chunk映射表，判断当前的 快照chunk是否需要转储 增量转储原理：快照在CHUNKSERVER上的数据组织  快照chunk和普通chunk，都是 ChunkServer上的ext4文件系统中 的文件，称为SnapFile和ChunkFile； 

Truth 问题背景 数据孤岛怎么办？ 下游MySQL 怎么做 Binlog Maxwell DebeziumPolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 分布式数据库有哪些问题要考虑Demo for Global Binlog with Flink CDCPolarDB-X Global Binlog 特性详情 提供与 MySQL 生态下游透明对接能力 产品体验 • 与 MySQL Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog v4 row-based • SQL 指令兼容：show binary logs… • MySQL 已有系统迁移怎么办？ 下游Demo for ReplicationPolarDB-X Replication 特性详情 提供与 MySQL 主备复制的能力 产品体验 • 支持 MySQL Change Master 指令 • 原生作为 MySQL 备库的能力 • 支持 PolarDB-X 之间数据同步 • 支持 DDL 同步 • 支持事务复制、行级复制 已验证工具或系统 • MySQL/MariaDB

Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构 • 快照克隆服务器 独立于核心服务 储到支持S3接口的 对象存储，不限制数量 异步快照、增量快照 从快照/镜像克隆 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式 • 底层 可用性 / 可靠性 扩展性 / 负载均衡 向上提供无差别文件流 • Application 块/对象/EC等 1 : N chunk有先后关系 • 创建时指定大小，lazy分配chunk • 提供4kb随机读写能力数据组织形式 • PageFile • 地址空间到—>chunk: 1 : N chunk有先后关系 • 创建时指定大小，lazy分配chunk • 提供4kb随机读写能力 • 支撑块设备应用场景 块设备层面的快照功能 即为文件层面快照数据组织形式 • AppendFile

apply的时候是以kv的方式写入到文件，因此可以复用这个逻辑。 客户端感知文件版本号。如果版本号变更，就触发raft的sanpshot，并且只apply小于版本号的部分 这种方式相当于每次都是全量缓存当前元数据，不做增量快照，考虑到转储逻辑，这也是可以接受的 对比这两种方案，第一种方案对于copy场景是友好的，但需要重新实现一套快照逻辑；第二种方案的改动和实现相对简单，并且对于需要备份的场景也是够用的。从可 需要实现空间分配器，可以复用快照逻辑做文件系统级别的快照。 对比两种方案：首先curve设计的初衷是提供一个存储底座，在这个底座上构建文件、块、对象等，第一种方式相当于重新开发了一套文件系统，并没有用到块设备的能力。另外第一种方式虽然更加灵活，在空间 管理方面更加简单（本地文件系统已经进行了空间管理），但数据层面需要重新设计，工作量是比较大的。因此我们选择基于块设备构建curvefs。 空间管理设计如下：

能让你 把在一个领域中学习的技能延伸到另一个领域：你可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas Matsakis 程序设计语言》，这是一本关于 Rust 的入门书籍。Rust 程序设计语言能帮助 你编写更快、更可靠的软件。在编程语言设计中，高层的工程学与底层的控制往往是难以兼得 的；而 Rust 则试图挑战这一矛盾。通过平衡强大的技术能力与优秀的开发者体验，Rust 为你 提供了控制底层细节（如内存使用）的选项，而无需承受通常与此类控制相关的所有繁琐细 节。 Rust 适合哪些人 Rust 因多种原因适合许多人。让我们看看几个最重要的群体。 来告诉代码调用者他需要处理 潜在的成功或失败。在适当的场景使用 panic! 和 Result 将会使你的代码在面对不可避免的错 误时显得更加可靠。 现在我们已经见识过了标准库中 Option 和 Result 泛型枚举的能力了，在下一章让我们聊聊泛 型是如何工作的，以及如何在你的代码中使用它们。 187/562Rust 程序设计语言 简体中文版 泛型、Trait 和生命周期 每一个编程语言都有高效处理重复概念的工具。在

取的chunkid，为需要新增的obj - 老的obj为全部需要删除的部分 应用变更 - 先读写新增的s3 objects列表, 由于新增了version字段, 不会涉及到覆盖老的对象 - 加锁, 增量的更新inode的s3chunkinfolist, 保证原子更新, 更新失败回退新增数据 - 等待N秒, 保证mds已经告知client缓存失效, 需要更新为新的s3chunkinfolist //

erver unlink，而不直接删除inode 修改open，增加release接口，调用metaserver open 和close接口，增加open计数，记录client端open的数量 增量client与metaserver session模块，定期refresh session 到metaserver，这个要做客户端级别的，不是文件级别的，防止rpc请求数量过多 MetaServer端功能一

从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 运之争 • 不发展是最大的不安全， 发挥举国体制优势，打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战，打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品， 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势，加速传统 产业数转智改，打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏，政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 14 DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」

据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 （a）对人工智能技术和产品的原理、能力、适用场景、安全风险适当公开， 对输出内容进行明晰标识，不断提高人工智能系统透明性。 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力， 确保基础设施和服务运行不中断。 符合相关法律法规。 4.2.2 现实域风险应对 （a）根据用户实际应用场景设置服务提供边界，裁减人工智能系统可能 被滥用的功能，系统提供服务时不应超出预设应用范围。 （b）提高人工智能系统最终用途追溯能力，防止被用于核生化导等大规 模杀伤性武器制造等高危场景。 4.2.3 认知域风险应对 （a）通过技术手段判别不符合预期、不真实、不准确的输出结果，并依 法依规监管。 （b）对收集用户提问信

ry 8.2 一台机器上建议的copyset数量 8.3 每个copyset建议管理存储容量的大小 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力，采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid，dentry的分片依据是fsid + parentinodeid。借鉴curve块设备 数是有限制的，当内存和磁盘的到达一定的限度之后，这个metanode就变成readonly的，然后也不让分配新的copyset了。每个copyset的能力*copyset的个数 = 这个metanode的的处理能力。通过合理的配置copyset的能力的，应该的可以避免一个机器上，有太多的copyset。 结论：coypset由fs共用。具体的使用上，每一个copyset上，有一个可以由多少fs共 现上难度应该很大，暂时不考虑。 还有一种方式是chubaofs方案，在文件系统初始化的时候，初始化少数copyset，然后copyset的处理能力有限， ，这个copyset转化为readonly，继续创建新的copyset 当copyset的使用能力达到一定的限度的时候 提供服务。 结论：copyset的个数动态调整，类似的chubaofs的方案，一开始的为fs分配少数copyset。随着