..................................................................................... 44 14.3.4 优化每条消息消费过程 .......................................................................................... 20 6 C1: 4 C2: 4 c3~C6: 3 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 25 7.10 单队列并行消费 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 单队列幵行消费采用滑劢窗口方式幵行消费，如图所示，3~7 的消息在一个滑劢窗口区间，可以有多个线程幵行消 费，但是每次提交的 Offset consumeThreadMin 10 消费线程池数量 consumeThreadMax 20 消费线程池数量 consumeConcurrentlyMaxSpan 2000 单队列并行消费允许的最大跨度 pullThresholdForQueue 1000 拉消息本地队列缓存消息最大数 pullInterval 0 拉消息间隔，由于是长轮询，所以 为 0，但是如果应用为了流控，也

默认批量个数为一个 ConsumeRequest 任务 run 方法执行 判断 proccessQueue 是否被 droped 的， 废弃直接返回，不在消费消息 构建并行消费上下文 给消息设置消费失败时候的 retry topic，当消息发送失败的时候发送到 topic 为%RETRY%groupname 的队列中 调 MessageListenerConcurrently

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对

DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi k1.5 提 供 Python 代码支持，Claude 3.5 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

的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型

......................................................................................... 7 3.9 内核优化................................................................................................... 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己造成的，而是其 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种

• Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 新进展 • ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/” 所有已存在的桶，升级后变成LEGACY 版本，以⽀持向后兼容 存储Key格式基本同OBS, 通过配置项区分偏向⽂件，还是偏向S3对象的⽀持 引⼊Bucket级别 OM Metadata Layout 版本号 ⽂件系统优化 ⽂件系统优化效果 Query Details: Dropped “catelog_sales” table with sub- paths(files/dirs) count = 5K Query

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[+-]?(\d+)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[-]?(\d)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的

⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
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