10 5.2 RocketMQ 物理部署结构 ............................................................................................................................... 11 5.3 RocketMQ 逡辑部署结构 ................... taobao.metaq v3.0 = RocketMQ + 淘宝个性化需求 为淘宝应用提供消息服务 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 2  com.alipay.zpullmsg v1.0 = RocketMQ + 支付宝个性化需求 为支付宝应用提供消息服务  com.alibaba.commonmq v1.0 = Notify RocketMQ + B2B 个性化需求 为 B2B 应用提供消息服务 3 与业术语  Producer 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。  Consumer 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 对象注册一个 Listener 接口，一旦收到消息，Consumer

清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 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 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  数据挖掘能力出色  快速读取文件数据，提取网址链接  长文本数据处理能力突出  爬虫数据采集存在代码错误问题  数据分析能力相对较弱 数据应用情况总结 新思路：优势互补，协同应用 Claude+DeepSeek 数据处理的“洗髓易筋” Claude 3.5 Sonnet 在文本提取 上较稳定，可用于数据清洗， DeepSeek R1 可确保数据完整性

读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 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 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I.IV.II 应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I.V II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.IV 添加/删除应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 II.V 桌面效果—— . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV 使用 OpenOffice 应用程序 117 IV.I OpenOffice.org 套件介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

（Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 complex stateful applications on behalf of a Kubernetes user. operator 是特殊的 controller，用来管理复杂的分布式应用 ü custom resource definition(CRD) ü custom controller Operator 是什么 • Kubernetes 中一切都可视为资源 • 默认资源类型：如 当前副本数：3 Controller 的基本原理 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 MySQL 容器化目标 • 快速部署 MySQL 主从集群 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2 MySQL

Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式：rocketmq 已经提供了很全面的实现， consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 返回结果 pullResult 更新从哪个 broker（master 还是 slave）拉取消息 反序列化消息 消息过滤 消息中放入队列最大最小 offset, 方便应用来感知消息堆积度 将消息加入正在处理队列 ProcessQueue 将消息提交到消费消息服务 ConsumeMessageService 流控处理， 如果 pullInterval 参数大于 ackIndex 来标记 成功消费到哪里了 消费失败， ackIndex 设置为-1 广播模式发送失败的消息丢弃， 广播模式对于失败重试代价过高，对整个集 群性能会有较大影响，失败重试功能交由应用处理 集群模式， 将消费失败的消息一条条的发送到 broker 的重试队列中去，如果 此时还有发送到重试队列发送失败的消息，那就在 cosumer 的本地线程定时 5 秒钟以后重试重新消费消息， 在走一次上面的消费流程。

• DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专

Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 volumes, buckets, 和 keys. Volumes 类似与⽤户账号. 只有Admin

亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下： • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节，也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则，还要自己会写正则。 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括： • 什么是位置？ • 如何匹配位置？ • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢？ 位置（锚）是相邻字符之间的位置。比如，下图中箭头所指的地方： 2.2. 如何匹配位置呢？ 在 ES5 中，共有 6 个锚： ^、$、\b、\B、(?=p)、(

亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下： • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节，也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则，还要自己会写正则。 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括： • 什么是位置？ • 如何匹配位置？ • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢？ 位置（锚）是相邻字符之间的位置。比如，下图中箭头所指的地方： 2.2. 如何匹配位置呢？ 在 ES5 中，共有 6 个锚： ^、$、\b、\B、(?=p)、(