1G 大小的文件通常耗时小亍 50ms，而 Ext3 文件系统耗时约 1s 左史，丏删除文件时，磁盘 IO 压力极大，会导致 IO 写入超时。 文件系统局面需要做以下调优措施 文件系统 IO 调度算法需要调整为 deadline，因为 deadline 算法在随机读情冴下，可以合幵读请求为顺序跳跃 方式，从而提高读 IO 吞吏量。 Ext4 文件系统有以下 Bug，请注意 http://blog a) 访问 PAGECACHE 时，即使只访问 1k 的消息，系统也会提前预读出更多数据，在下次读时，就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据，系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式，会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 5 倍以上，可参见以下针对各种 IO 方式的性能数据。 http://stblog 客户端内部做，而是要求应用自己去完成，我们基亍以下几点考虑 1. MQ 的客户端设计为无状态模式，方便任意的水平扩展，丏对机器资源的消耗仁仁是 cpu、内存、网络。 2. 如果 MQ 客户端内部集成一个 KV 存储模块，那举数据只有同步落盘才能较可靠，而同步落盘本身性能开销 较大，所以通常会采用异步落盘，又由亍应用关闭过程丌叐 MQ 运维人员控制，可能经常会収生 kill -9 返样 暴力方式关闭，造成数据没有及时落盘而丢失。

有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务 服务调度 状态保存 带来的新挑战 服务调度 状态存储 集群管理 成员管理 扩缩容 故障迁移 高可用 CoreOS 提出了 operator Deployment StatefulSet mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator pod … … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph MySQL-Operator 主流程 API Server Reflector DeltaFIFO Local Storage Callbacks OnAdd OnUpdate CRD • Spec：配置 & 期望状态 • Status：当前状态 MySQL 配置 • 版本 • 端口 • 存储信息 • 配置文件 集群配置 • 副本数 • 高可用模式 K8s 调度信息 • 资源套餐 • 亲和性信息 • NodeSelector 使用 CRD 2. client-go 配套工具 apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1

● 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，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU 对于不同的IO设备，通过在OS层面调整一些IO相关参数配置，可以有效提升服务器性 能。 方法 Linux参数 参数含义 操作 /sys/block/$ {device}/queue/ scheduler 配置IO调度，deadline或者noop更 适用于MySQL数据库场景。命令中 的${device}为数据盘名称，根据实 际磁盘名称进行修改。NVME盘不 支持此操作。 echo deadline > /sys/

量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。 用户体验对比：可操作性  界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够 方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综 述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 的便捷性和效率。  多语言支持与定制化设置：语言支持对于国内 研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外 研究需求，同时定制化设置满足用户在个性化 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了

– 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务）

• 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理，视频流存 储，音视频混合，CV ，语音识别，图形识别等)

官网的说法，如果系统内核（linux）版本低于 2.6.33，在安装软件之前需要加 载 DRBD 模块，我的内核版本是 2.6.18 的，安装后会自动加载 drbd 模块。安 装命令如下： yum install -y drbd83 kmod-drbd83 安装后使用 lsmod | grep drbd 命令查看是否加载 drbd 模块，如果没有加载需 要手动运行命令加载，命令如下： insmod drbd/drbd

键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 （2）设置深度要求：针对不同层次的内容 模块，规定论述深度、案例数量、数据支 撑等具体要求。 （3）预设互动节点：在提示语中规划互动 设计位置，确保互动引导自然融入内容脉 络。 （4）控制信息密度：通过提示语调节不同 段落的信息密度，避免内容过于松散或者 过于密集。 任务描述：创作一篇深度分析类文章 主题：[主题] 目标：[写作目的] 一、结构设计要求： （1）开篇模块（800字以内） - 问题背景：从[数据/现象/热点]切入

实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 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

Map> 每个 Consumequeue 利用 MapedFileQueue 把 mapedFile 组成一个逻辑上连续的队 列 d) 加载事物模块 e) 加载存储检查点 加载${user.home} \store\checkpoint 这个文件存储了 3 个 long 类型的值来记录存储 模型最终一致的时间点，这个 3 个 long