· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1043 10.2.6 TiDB 磁盘 I/O 过高的处理办法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1046 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4143 15.3.9 一个事务中的语句数量最大是多少？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4143 15.3.10 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 979 10.2.6 TiDB 磁盘 I/O 过高的处理办法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 982 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4099 15.3.9 一个事务中的语句数量最大是多少？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4099 15.3.10 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1297 10.2.6 TiDB 磁盘 I/O 过高的处理办法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1300 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4163 15.3.9 一个事务中的语句数量最大是多少？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4163 15.3.10 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV

在选举的过程中无法对外提供服务，这个时间大约是3秒钟。推荐至少部署三个 PD 实例，单 个实例失效后，重启这个实例或者添加新的实例。 TiKV TiKV 是一个集群，通过 Raft 协议保持数据的一致性（副本数量可配置，默认保存三副本），并通过 PD 做 负载均衡调度。单个节点失效时，会影响这个节点上存储的所有 Region。对于 Region 中的 Leader 节 点，会中断服务，等待重新选举；对于 Region 在选举的过程中无法对外提供服务，这个时间大约是3秒钟。推荐至少部署三个 PD 实例，单 个实例失效后，重启这个实例或者添加新的实例。 TiKV TiKV 是一个集群，通过 Raft 协议保持数据的一致性（副本数量可配置，默认保存三副本），并通过 PD 做 负载均衡调度。单个节点失效时，会影响这个节点上存储的所有 Region。对于 Region 中的 Leader 结 点，会中断服务，等待重新选举；对于 Region — up store : TiKV 正常节点数量 Store Status — down store : TiKV 异常节点数量 如果大于 0，证明有节点不正常 Store Status — offline store : 手动执行下线操作 TiKV 节点数量 Store Status — Tombstone store : 下线成功的 TiKV 节点数量 Current storage usage

无法识别协议， 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适 ² 问题：协程数量与链接数量成正比，大 量链接场景下，协程数量过多 u Stack内存开销 u Read buffer开销 u Runtime调度开销 参考阅读：million-websockets-and-go Netpoll implmented in Golang runtime conn goroutine conn.read conn goroutine conn.read 事件之后，再从协程池中为其分配协程进行处理。 大幅减少goroutine实例数量，从而降低内存、调度开销 Netpoll implmented in Golang runtime conn.read conn …… 调度切换/就绪通知 3.请求处理过程中，协程调度 与经典netpoll模式一致 Raw Epoll goroutine pool conn.read conn 1. 链

•要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控，每个监控对象一个标识即可，没有维度的设计 Kubelet 的大盘文件 • kubelet_running_pods：运行的Pod的数量，gauge类型 • kubelet_running_containers：运行的容器的数量，gauge类型， container_state标签来区分容器状态 • volume_manager_total_volumes：volume的数量，gauge类型，state标签用 于区分是actual还是desired • • kubelet_runtime_operations_total：通过kubelet执行的各类操作的数量， counter类型 • kubelet_runtime_operations_errors_total：这个指标很关键，通过kubelet执 行的操作失败的次数，counter类型 • kubelet_pod_start_duration_seconds*：histogram类型，描述pod从pending

Server 节点的连接数， 人工触发 reblance，人工削峰填谷。 ○ 提供集群视角的负载控制台：展示 总节点数量，总长链接数量，平均数量，系统负载信息。 ○ 每个节点的地址，长链接数量，与平均数量的差值，正负值。 47 > Nacos 架构 ○ 对高于平均值的节点进行数量调控，设置数量上限(临时和持久化)，并可指定服务节点进行切 换。  (未来终态版本)自动化管控方案：基于每个 server 中， 如果并发的线程数过高，就会造成 Eureka crash。不过如果服务规模在 1000 上下，几乎目前所有 的注册中心都可以满足。毕竟我们看到 Eureka 作为 SpringCloud 的注册中心，在国内也没有看到 很广泛的对于容量或者性能的问题报告。 75 > Nacos 架构 Nacos 在开源版本中，服务实例注册的支撑量约为 100 万，服务的数量可以达到 10 万以上。在 的存量用户较多，很多教程以及问题 排查都可以在社区搜索到，这方面新开源的 Nacos 还需要随着时间继续沉淀。 集群扩展性 集群扩展性和集群容量以及读写性能关系紧密。当使用⼀个比较小的集群规模就可以支撑远高于现 有数量的服务注册及访问时，集群的扩展能力暂时就不会那么重要。从协议的层面上来说，Zookee per 使用的 ZAB 协议，由于是单点写，在集群扩展性上不具备优势。Eureka 在协议上来说理论上 可

level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数量稳定具有重要意义（Menge等，1986； Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。 For the entire community, pedation 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; Garrity和Levings，1981; Murdoch和Oaten，1975)。 对整个群落而言，捕食对保持种群结构稳定、 食物网进程和物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986;Garrity和Levings,1981; Murdoch和Oaten 文本贴近学术综述，内容涵盖 了引言、研究现状、参考文献 文本倾向于事实现状，内容包 括历史背景、当前趋势、应用 领域、挑战与局限、未来方向 等，结构清晰，适合用于行业 分析和趋势预测 参考文献管理 参考文献数量相对更多，涵盖 国内外学术文献，参考文献标 注格式规范，引用的文献来自 真实数据源，确保内容的准确 性和可靠性 参考文献20篇以内，涵盖国内 外学术文献，参考文献标注格 式不规范，引用的文献来自真

350000 400000 450000 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 40 万 2024年Gitee开源组织数量 2024年，Gitee上的开源组织数 量达到了40万个，越来越多的开 发者选择凝聚在一起，共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年，技术大厂及其大型项 更加「接地气」，受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战，但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 的开发者参与贡献。 排行榜数据显示，从智谱 的 GLM 系列、阿里巴巴的 Qwen 系列到深度求索的 DeepSeek 系列，这些自主研发的模型 在国内外各项评测中表现卓越。 每个月来自中国主要研究机构和 公司的开源模型/数据集数量。 图片源自 Hugging Face 中文社 区模型社群： https://huggingface.co/spaces/ zh-ai-community/zh-model-rel ease-heatmap

Agenda Part I - Latency in scheduler ● The client consists of a goroutine and a channel ○ The channel batch the request ○ A goroutine run read-send-recv loop Background Description ● When the machine Network IO is ready => goroutine wake up == 4.3ms ○ Sometime even 10ms+ latency here! ○ The time spend on runtime schedule is not negligible ● When CPU is overload, which goroutine should be given priority priority? Analysis ● The goroutine is special, it block all the callers ● The scheduler treat them equally Analysis ● Under heavy workload, goroutines get longer to be scheduled ● The runtime scheduling