隔离和共享：不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离，server不能跨 Pool交互。运维上，建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 故障隔离的基本单元，一般来说属于不同zone的机 器至少是部署在不同的机架，一个server必须归属于一个 zone。 • server: 用于抽象描述一台物理服务器，chunkserver必须 必须 归属一个于server。 • Chunkserver: 用于抽象描述物理服务器上的一块物理磁盘 (SSD)，chunkserver以一块磁盘作为最小的服务单元。TOPOLOGY curve在上物理pool之上又引入逻辑pool的概念，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副 本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持 为多对一的关系，一个物理pool可以存放各种类型的file。当然由于curve支持 多个pool，可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统，LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式，实现多个租户数据物理 隔离（待开发）。TOPOLOGY Topology的实际例子，右侧是topo配置文件： 集群有一个物理pool，由3个zon

服务元数据下发 OSP client 服务路由 网络传输 服务元数据上报缺点 • 语言单一 • 升级困难 • 复杂代码嵌入对客户端进程影响大服务化体系2.0 - Service Mesh雏形 • 物理机、sidecar • Local & Remote，主与备 • 轻量级客户端、本地调用 • Local Proxy负责服务治理与 远程通信 • Remote Proxy负责备份和非 主流流量 Local Proxy OSP client Pod OSP client Web Server Reg agent Proxy address File 服务注册 宿主机 物理机 物理机 Tracing system Trace-log Trace-log 用户与Istio的区别 我是作者名称没有对称的server端agent • 性能考虑 • Proxy已经增加了一跳，server再增加一跳会加剧 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 胖客户端 Sidecar（物理机） Daemonset（云） Cluster（HTTP） 接入难度 容易。打入依赖包即可 容易。需依赖SDK 容易。需依赖SDK 编码难度 容易。IDL接口规范 容易。IDL接口规范 难。需要自行处理HTTP请求和

956 7.8.24 为什么 TiCDC 需要使用磁盘，什么时候会写磁盘，TiCDC 能否利用内存缓存提升同步性能？ · · 956 7.8.25 为什么在上游使用了 TiDB Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后，TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1872 13.2.1 在物理机或虚拟机上部署运维 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2335 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1614 13.2.1 在物理机或虚拟机上部署运维 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2076 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 之后版本前，务必先切换至 TiCDC 和 PITR。 • 以下为计划将在未来版本中移除的功能： – 从 v8.0.0 开始，TiDB Lightning 废弃了物理导入模式下的旧版冲突检测策略，支持通过conflict �→ .strategy 参数统一控制逻辑导入和物理导入模式的冲突检测策略。旧版冲突检测的参 数duplicate-resolution 将在未来版本中被移除。 2.2.6 废弃功能 以下为计划将在未来版本中废弃的功能：

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1546 13.2.1 在物理机或虚拟机上部署运维 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2011 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 冲突记录数的 上限数保持一致。 • 以下为计划将在未来版本中移除的功能： – 从 v8.0.0 开始，TiDB Lightning 废弃了物理导入模式下的旧版冲突检测策略，支持通过conflict �→ .strategy 参数统一控制逻辑导入和物理导入模式的冲突检测策略。旧版冲突检测的参 数duplicate-resolution 将在未来版本中被移除。 2.2.4 改进提升 • TiDB

Write/Read  控制面：Create/Delete、Open/Close、Rename等  IO处理：转换、拆分、合并  元数据获取及缓存  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息  Failover支持  MDS：只有主MDS才会监听端口 IO流程 子请求由哪个chunkserver处理，依赖以 下信息：  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息CLIENT IO流程 逻辑chunk与物理chunk映射关系 物理chunk所属的复制组(copyset)  由MDS分配并持久化，client拆分用户请 复制组之间通过raft维护  通过CliClient向Chunkserver获取 这两种信息client也会进行缓存 上报心跳CLIENT IO流程 子请求处理步骤： 1. 从MDS获取逻辑chunk与物理chunk的 对应关系（包含逻辑池以及复制组信息） 2. 从MDS获取复制组所在的机器列表 3. 从Chunkserver获取复制组leader信息 4. 将请求发往leader节点CLIENT

DELETE , INSERT , REPLACE , 以及 UPDATE 语句一起使用； 执行 EXPLAIN ，TiDB 会返回被 EXPLAIN 的 SQL 语句经过优化器后的最终物理执行计划。也就是 说， EXPLAIN 展示了 TiDB 执行该 SQL 语句的完整信息，比如以什么样的顺序，什么方式 JOIN 两个表， 表达式树长什么样等等。详细请看 EXPLAIN 输出格式； “cancel”，那么当一条 SQL 的内存使用超过一定阈值后，TiDB 会立即中断这 条 SQL 的执行并给客户端返回一个 error，error 信息中会详细写明这条 SQL 执行过程中各个占用内存 比较多的物理执行算子的内存使用情况。 目前可通过如下几个 session 变量来控制一条 Query 中的内存使用，大多数用户只需要设置 tidb_mem_quota_query 即可，其他变量是高级配置，大多数用户不需要关心： Oracle Enterprise Linux，不支持 Oracle Enterprise Linux 提供的 Unbreakable Enterprise Kernel。 以上 Linux 操作系统可运行在物理服务器以及 VMware、KVM、XEN 主流虚拟化环境上。 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台。对于开发，测试，及生产环境的服务 器硬件配置有以下要求和建议：

本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商提供一些技术支持即可。同时因为大模型运行在本地，开发者在构建大模型应用时，为了 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻的方法，而是“先为不可胜，以待敌之可胜”。目标是以最 小的代价，尽可能多地消耗闭源对手的资源与心气。 顾钧 资深开发者社区运营专家，目前担任杭州映云科技 Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)。该 竞赛吸引了全球众多研究团队参与，并在推动深度学习和卷积神经网络（CNN）技术的发展中 发挥了重要作用。今年的诺贝尔物理学奖得主之一 Geoffrey Hinton 带领的团队成员 AlexNet 在 2012 年的 ILSVRC 中取得了显著的成功，使得深度学习在计算机视觉领域迅速崛起。也为如 今我们看到的种类 逻辑图上进行优化， 最后生成物理无关（包括工艺）的逻辑图表达。这个问题对应着传统芯片设计流程的电路设计。 80 / 111 ③物理图生成。在电路逻辑图基础上生成电路的具体物理版图，这等价于一种多种约束下 （如面积、功耗、物理等限制）的图映射和优化问题。这个问题对应着传统芯片设计流程的物 理设计。 针对上述问题，该文章由梳理了一系列从逻辑设计、电路设计、物理设计、验证测试各环 节上的技

基于jenkins的传统发布 K8S多环境发布一期方案 • 一期通过K8S发布，一键master • 新增服务模版，自动生成deployment K8S多环境二期优化实战 • 一套代码，支持多种环境 • 物理隔离的多环境 • 共享资源的多环境 收益总结 • 降低服务器使用成本40% • 运维100%自动化 • 多云部署，高可用 P-1 为什么要做多云多K8S多环境 ‣ 标准的dev test pre 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3 多环境资源“假”隔离 Namespace隔离，共享资源 数据依赖成本高 所有存储都是独立搭建的 如何借助多云保证有状态服务高可用 ‣ 如何做到激增流量时，全链路联动扩缩容 ‣ 如何通过共享减少资源占用 ‣ 如何识别流量，智能路由 • 资源隔离，逻辑隔离，物理隔离 逻辑隔离多环境共享一个K8S（线下） 问题1 多环境物理隔离（线下，线上） 问题2 推荐做法 • 资源严格隔离：独占K8S，根据引入流量区分线上，线下 • 资源逻辑隔离：线下环境，通过智能路由，解决多环境 • 多云部署的目的

基础上生动起来。 第 3 章 数据结构 www.hello‑algo.com 52 3.1 数据结构分类 常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图，它们可以从“逻辑结构”和“物理结构” 两个维度进行分类。 3.1.1 逻辑结构：线性与非线性 逻辑结构揭示了数据元素之间的逻辑关系。在数组和链表中，数据按照一定顺序排列，体现了数据之间的线 性关系；而在树中，数据从顶部向 非线性数据结构可以进一步划分为树形结构和网状结构。 ‧ 树形结构：树、堆、哈希表，元素之间是一对多的关系。 ‧ 网状结构：图，元素之间是多对多的关系。 图 3‑1 线性数据结构与非线性数据结构 3.1.2 物理结构：连续与分散 当算法程序运行时，正在处理的数据主要存储在内存中。图 3‑2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方 块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储一定大 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则通常无法被其他程序同时使用了。因此在数 据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余 空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在分散的内存空间内。 如图 3‑3 所示，物理结构反映了数据在计算机内存中的存储