. 16 7.2 刷盘策略 .......................................................................................................................................................... 18 7.2.1 异步刷盘 ........... .................................................................................... 18 7.2.2 同步刷盘 .................................................................................................. cpu、主板、内存等关键设备损坏） (6). 磁盘设备损坏。 (1)、(2)、(3)、(4)四种情冴都属亍硬件资源可立即恢复情冴，RocketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少

何商业行为。 7 > 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式  RocketMQ 为什么性能高效，到底运用了什么“厉害”的技术？  RocketMQ 如何实现刷盘（可以类比一下数据库方面的刷盘、redo、undo 日志）？  RocketMQ 文件存储设计理念、基于文件的 Hash 索引是怎么实现的?  定时消息、消息过滤等实现原理。  如何进行网络编程（Netty getStatsDataInMinute(statsKey).get Tps(); // @2 } 代码@1：构建统计 key，其逻辑为：其键为：topic@consumerGroup，即消息主 题@消费组名。 要读懂 代码@2 的代码，先来看一下 rocketmq 监控指标的存储数据结构，如下图 所示： 正如上图所示：RocketMQ 使用 HashMap ，其返回的 offset 必然会大 于等于 0，则直接返回该偏移量该客户端，客户端从该偏移量开始消费。 代码@3：如果未从消息消费进度文件中查询到其进度，offset 为-1。则首先获取该主 题、消息队列当前在 Broker 服务器中的最小偏移量(@4)。如果小于等于 0(返回 0 则表示 该队列的文件还未曾删除过)并且其最小偏移量对应的消息存储在内存中而不是存在磁盘 中，则返回偏移量 0，这就意味着

在以前的版本中，Patternfly 4 存在一个问题：在已经进行选择后，在 master 节点的 logs 部分无 法选择或更改日志组件。在这个版本中，当您在 master 节点的 log 部分更改日志组件时，可以刷 新页面以重新载入默认选项。(OCPBUGS-18727) 在以前的版本中，当查看 alertmanager-main 页面的 Metrics 选项卡上的路由详情时，会显示一 个空页面。在这个版本中，用户权限已被更新，您可以查看 网 络设备之间有一个竞争条件，一些物理网络设备可能具有错误的 RPS 掩码配置。因此，性能下降 可能会影响带有错误 RPS 掩码配置的物理网络设备。预计即将推出的 z-stream 版本会包括此问 题的一个修复。(OCPBUGS-21845) 在传统的单根 I/O 虚拟化 (SR-IOV) 中的 Broadcom 网络接口控制器不支持 SRIOV VLAN 的服务 质量 (QoS) 和标签协议标识符 在以前的版本中，当从双栈集群中部署 IPv6 主机时，问题会阻止 Baseboard Management Controller (BMC)接收正确的回调 URL。相反，BMC 会收到 IPv4 URL。在这个版本中，这个问 题不再发生，因为 URL 的 IP 版本取决于 BMC 地址的 IP 版本。(OCPBUGS-23903) 在以前的版本中，在有保证 CPU 且禁用中断请求(IRQ)负载均衡的单节点 OpenShift

mirror registry for Red Hat OpenShift 使用本地存储，所以您应该了解镜像镜 像时消耗的存储使用量，并使用 Red Hat Quay 的垃圾回收功能来缓解潜在的问 题。有关此功能的更多信息，请参阅"Red Hat Quay 垃圾回收"。 对推送到 mirror registry for bootstrap 的红帽产品镜像的支持会被每个相应产品的有效订阅涵 盖。进一步启用 iptablesSyncPeriod 参数。 proxyArguments.iptables- min-sync-period array 刷新 iptables 规则前的最短持续时间。此字段确保刷 新的频率不会过于频繁。有效的后缀包括 s、m 和 h，具体参见 Go time 软件包。默认值为： 5.5.7. 指定高级网络配置 您可以使用网络插件的高级网络配置将集群集成到现有网络环境中。您只能在安装集群前指定高级网络配 iptablesSyncPeriod 参数。 proxyArguments.iptables- min-sync-period array 刷新 iptables 规则前的最短持续时间。此字段确保刷 新的频率不会过于频繁。有效的后缀包括 s、m 和 h，具体参见 Go time 软件包。默认值为： 6.6.8. 指定高级网络配置 您可以使用网络插件的高级网络配置将集群集成到现有网络环境中。您只能在安装集群前指定高级网络配

mirror registry for Red Hat OpenShift 使用本地存储，所以您应该了解镜像镜 像时消耗的存储使用量，并使用 Red Hat Quay 的垃圾回收功能来缓解潜在的问 题。有关此功能的更多信息，请参阅"Red Hat Quay 垃圾回收"。 对推送到 mirror registry for bootstrap 的红帽产品镜像的支持会被每个相应产品的有效订阅涵 盖。进一步启用 iptablesSyncPeriod 参数。 proxyArguments.iptables- min-sync-period array 刷新 iptables 规则前的最短持续时间。此字段确保刷 新的频率不会过于频繁。有效的后缀包括 s、m 和 h，具体参见 Go time 软件包。默认值为： 5.5.7. 指定高级网络配置 您可以使用网络插件的高级网络配置将集群集成到现有网络环境中。您只能在安装集群前指定高级网络配 iptablesSyncPeriod 参数。 proxyArguments.iptables- min-sync-period array 刷新 iptables 规则前的最短持续时间。此字段确保刷 新的频率不会过于频繁。有效的后缀包括 s、m 和 h，具体参见 Go time 软件包。默认值为： 6.5.10. 指定高级网络配置 您可以使用网络插件的高级网络配置将集群集成到现有网络环境中。您只能在安装集群前指定高级网络配

........................................................................................... 40 五：刷盘策略 ................................................................................................ PageCache 文件封装，操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中， 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 （commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷 2 页）才刷 以下 io 对象构建了物理文件映射内存的对象 FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file 件还是有点耗时的， getMinOffset 获取队列消息最少偏移量，即第一个文件的文件起始偏移量 getMaxOffset 获取队列目前写到位置偏移量 getCommitWhere 刷盘刷到哪里了 5) DefaultMessageStore 消息存储层实现 (1) putMessage 添加消息委托给 commitLog.putMessage(msg)，主要流程：

Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址，如果name Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=SLAVE # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=11011 # nameServer地址，如果name Broker的角色，AYNSC_MASTER=异步复制master，SYNC_MASTER=同步双写master，SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址，如果name

有些人担心人工智能会让人类觉得自卑，但是实 际上，即使是看到一朵花，我们也应该或多或少 感到一些自愧不如。−艾伦·凯 前面已经介绍了用于连续值预测的线性回归模型，本章继续来挑战分类问题。分类问 题的一个典型应用就是教会机器如何智能识别图片中物体的类别。考虑图片分类中最简单 的任务之一：0~9 数字图片识别，它相对简单，而且也具有非常广泛的应用价值，比如邮 政编码、快递单号、手机号码等都属于数字 模型表达能力与数据模态示意图 选择一个合适容量的模型非常重要，目前所采用的多神经元模型仍是线性模型，只有 一层，表达能力偏弱，类似于图 3.8(a)的情况，接下来将扩大模型容量来解决这两个问 题。 3.5 非线性模型 既然线性模型不可行，那么可以给线性模型嵌套一个非线性函数，即可将其转换为非 线性模型。通常把这个非线性函数称为激活函数(Activation Function)，用?表示： 1000, 0.0000, 3.3000, 4.4000, 0.0000, 0.0000, 7.7000]) 可以看到，在长度为 8 的目标向量 x 上，写入了对应位置的数据，4 个位置的数据被刷 新。Scatter 的索引方式可以视为 Gather 的逆过程。 考虑 3 维张量的刷新例子，如下图 5.4 所示，目标张量 x 的 shape 为[4,4,4]，同理数据 设置为全 0，共有

延时，支持快速失败。 Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的 息订阅机制，满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化，处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。

I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的