TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 控制面和数据面算法复杂度都是O(1) • 经历了二十多年的运行，比较稳定成熟 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 度算法丰富。 • 优势 • 完全绕过了conntrack/iptables • 对内核修改更小 04 性能测试 性能测试踩过的坑 设置测试环境 • 配置一样的cluster，性能可能不同。 • 多个CVM分布在同一台物理主机 • 同一个cluster，在不同的时间段，性能可能不同 • cpu 超卖 • 使用同一个cluster，在相近的时间段，比较两种mode • 使得cpu成为瓶颈点

生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB 0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 性能测试 TiDB Sysbench 性能测试报告 - v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 3.4.6 HTAP 性能监控 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 372 4.8.4 优化向量搜索性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 462 4.10 优化 SQL 性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 98 3.4.6 HTAP 性能监控 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 368 4.8.4 优化向量搜索性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 4.10 优化 SQL 性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 82 3.4.6 HTAP 性能监控 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 391 4 4.9 优化 SQL 性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 394 4.9.2 SQL 性能调优 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 395 4.9.3 性能调优最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · ·

将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理

系列凭借灵活的多尺寸选项，强大的多语言支持以及友好的模型授权功能， 赢得了社区开发者的高度评价。DeepSeek 通过引入多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）技术，在性能和成本上实现了革命性突破，开创高性价比的 AI 新纪元。 智谱的 CogVideoX 系列文生视频模型，成为全球首批开源的文生视频模型之一，不仅在 技术方面让中国视频生成模型列入领先梯队，强化了中国模型在全球范围的竞争力，也为国际开 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如 Qwen2-1.5B、MiniCPM 尽管存在电池续航和内存占用过大等挑战， 端上模型代表了 AI 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义

高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker & Kubernetes 生态 137 os 作为核心引擎 孵化于 2008 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos，也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴在 10 多年分布式应用架构实践过程中，产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品，其中软 负载领域的 Diamond、Configserver、Vipserver，无论在架构先进性、功能丰富度以及性能方面均 有非常出色的积累，2018 年初中间件团队决定把这⼀领域的技术进行重新梳理并开源，这就是本书 介绍的主角 Nacos，经过三年时间的发展，Nacos 已经被大量开发者和企业客户用于生产环境，本

运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分 2. NebdClient只做简单的转发 3. NebdServer实现大部分的客 户端逻辑Curve块存储 故障对I/O抖动延迟的影响 FAULTS CASE CURVE I/O 抖动Curve文件存储 1. 元数据服务 2. 高性能 3. 可扩展易运维

作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存） 7-8 token/秒（混合推理）