集群中数据一致性采取的最终一致性。 2. Broker 消息存储服务器，分为两种角色：Master 与 Slave，上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构，在 RocketMQ 中，主服务承担读写操作，从服务器作为一个备份，当主服务器存 在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有 Broker，包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包，心跳包中会包含存在在 那这三个消费者如何来分工来共同消费 order_topic 中的消息呢？ 在 RocketMQ 中支持广播模式与集群模式。 广播模式：一个消费组内的所有消费者每一个都会处理 topic 中的每一条消息，通常用 于刷新内存缓存。 集群模式：一个消费组内的所有消费者共同消费一个 topic 中的消息，即分工协作，一 个消费者消费一部分数据，启动负载均衡， 集群模式是非常普遍的模式，符合分布式架构的基本理念，即横向扩容，当前消费者如 列，不符合期望。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 19 > 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 默认读写队列的个数为 4。 我们再来看一下 RocketMQ 默认 topic 的路由信息截图如下： 从图中可以默认 Topic 的路由信息为 broker-a、broker-b 上各 8 个队列。 二、思考

更少的机器节点，更少的分布式系统相关问题 � 更⾼的性价⽐ 1. 减少节点数 2. 提升节点同 构性 推理服务—分布式Serving架构 � 读写架构 � 多线程⽆锁：基于模型版本的读写分离 � 多机：多副本并⾏读取 � CPU：固定64位key，基于L1缓存的查 询优化 � 业务需求 � 模型⼤⼩超TB � 单个请求需要15W个key � 耗时要求10ms以下 � 资讯业务请求量⼤ （>10000请求/秒） � 模型有多个版本 � 原有在线分布式存储系统的 问题 � 主备模式资源严重浪费 � 数据读写需要加锁 � ⽀持多模型和模型多版本 困难 >15亿key/秒 近千台 只读版本 写版本 CPU型服务 Feature 2.2 Hotkey缓存优化 <10台 内存型服务 并发查询优化 数⼗台 ⽹络型服务 TB级模型实时上线 � 问题：TB模型实时多地传输和加载成本⾼

. 70 2.5.2 非标量变量的反向传播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.5.3 分离计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.5.4 Python控制流的梯度计算 实战Kaggle比赛：预测房价 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 4.10.1 下载和缓存数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 4.10.2 Kaggle . . 4.2 带参数的层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 5.5 读写文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 5

5.3. 共享资源 CSI DRIVER OPERATOR 5.4. CSI 卷快照 5.5. CSI 卷克隆 5.6. 管理默认存储类 5.7. CSI 自动迁移 5.8. 在非正常节点关闭后分离 CSI 卷 5.9. ALICLOUD DISK CSI DRIVER OPERATOR 5.10. AWS ELASTIC BLOCK STORE CSI DRIVER OPERATOR 5 除了持久性存储外，Pod 和容器还需要临时或短暂的本地存储才能进行操作。此临时存储的生命周期不会 超过每个 pod 的生命周期，且此临时存储无法在 pod 间共享。 Pod 使用临时本地存储进行涂销空间、缓存和日志。与缺少本地存储相关的问题包括： Pod 无法检测到有多少可用的本地存储。 Pod 无法请求保证的本地存储。 本地存储是一个最佳资源。 pod 可能会因为其他 pod 填充本地存储而被 似，pod 会消耗节点资源， PVC 消耗 PV 资源。例如：pod 可以请求特定级别的资源，比如 CPU 和内 存，而 PVC 可以请求特定的存储容量和访问模式。例如：它们可以被加载为“只允许加载一次，可读写”， 或“可以加载多次，只读”。 3.2. 卷和声明的生命周期 PV 是集群中的资源。PVC 是对这些资源的请求，也是对该资源的声明检查。PV 和 PVC 之间的交互有以 下生命周期。 3.2

KUBELET 参数 1.3. 修改不可用 WORKER 节点的数量 1.4. CONTROL PLANE 节点大小 1.5. 推荐的 ETCD 实践 1.6. 将 ETCD 移动到不同的磁盘 1.7. 分离 ETCD 数据 1.8. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 基础架构组件 1.9. 移动监控解决方案 1.10. 移动默认 REGISTRY 1.11. 移动路由器 1 安装 TOPOLOGY AWARE LIFECYCLE MANAGER 16.5. 关于 CLUSTERGROUPUPGRADE CR 16.6. 更新受管集群上的策略 16.7. 使用容器镜像预缓存功能 16.8. 对 TOPOLOGY AWARE LIFECYCLE MANAGER 进行故障排除 第 第 17 章 章 创 创建性能配置集 建性能配置集 17.1. 关于性能配置集创建器 17 输入以下命令应用删除创建和同步设备的逻辑的修改版本： 上一步可防止节点重新引导。 其他 其他资 资源 源 Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) 1.7. 分离 ETCD 数据 对于大型、高密度的集群，如果键空间增长过大并超过空间配额，etcd 的性能将会受到影响。定期维护并 处理碎片化的 etcd，以释放数据存储中的空间。监控 Prometheus 以了解

行的单独服务或应用程序。 在最简单的配置中，代理会原封不动转发请求。在比较复杂的设置中，可以复制传入的请求，同时将它们 发送到独立集群以及应用程序的本地实例，并且比较其结果。其他模式包括使 DR 安装的缓存保持活跃， 或抽样传入的流量来满足分析需要。 任何 TCP（或 UDP）代理都可以在所需的分片下运行。使用 oc scale 命令更改代理分片下服务请求的相 对数量。对于更复杂的流量管理，请考虑使用比例平衡功能自定义 同时运行新旧代码的应用程序必须要谨慎处理，以确保新代码写入的数据能被旧版代码读取和处理（或恰 当忽略）。这有时被称为架构演进，而且是一个复杂的问题。 这可采用多种形式：数据存储在磁盘、数据库或临时缓存中，或作为用户浏览器会话的一部分。虽然大多 数 Web 应用程序都支持滚动部署，但务必要测试并设计您的应用程序以便能处理它。 在一些应用程序中，同时运行新旧代码的时间是短暂的，因此程序错误或一些用户事务失败是可以接受 配置映射允许您将配置工件与镜像内容分离，从而使容器化应用程序可以移植。 以下部分定义配置映射以及如何创建和使用它们。 有关创建配置映射的详情，请参考创建和使用配置映射。 9.1. 了解配置映射 许多应用程序需要使用配置文件、命令行参数和环境变量的某些组合来进行配置。在 OpenShift Container Platform 中，这些配置工件与镜像内容分离，以便使容器化应用程序可以移植。

Platform 4.10 虚 虚拟 拟化 化 12 1 默认克隆方法设置为 copy(复制 复制)。 在某些情况下，多个虚拟机可以以读写模式挂载相同的 PVC，这可能会导致数据崩溃。 (BZ#1992753) 作为临时解决方案，请避免在使用多个虚拟机的读写模式中使用单个 PVC。 Pod Disruption Budget(PDB)可防止 pod 意外中断。如果 PDB 检测到 pod 中断，则 某些节点不会受到 OpenShift Virtualization 的影响。例如，您有与集群中运行的虚拟化不相关的 工作负载，希望这些工作负载与 OpenShift Virtualization 分离。 4.2.1.1. 如何将 如何将节点放置 点放置规则应用到虚 用到虚拟化 化组件 件 您可以通过直接编辑对应对象或使用 Web 控制台为组件指定节点放置规则。 对于 Operator Lifecycle 只有底层存储支持时才使用 Block。 访问模式 持久性卷访问模 式。 ReadWriteOnce (RWO) 卷可以被一个节点以读写模式挂 载。 第 第 8 章 章 虚 虚拟 拟机 机 51 ReadWriteMany (RWX) 卷可以被多个节点以读写模式挂 载。 注意 注意 对于一些功能 （如虚拟机在 节点间实时迁 移）需要这个 权限。 ReadOnlyMany (ROX)

行的单独服务或应用程序。 在最简单的配置中，代理会原封不动转发请求。在比较复杂的设置中，可以复制传入的请求，同时将它们 发送到独立集群以及应用程序的本地实例，并且比较其结果。其他模式包括使 DR 安装的缓存保持活跃， 或抽样传入的流量来满足分析需要。 任何 TCP（或 UDP）代理都可以在所需的分片下运行。使用 oc scale 命令更改代理分片下服务请求的相 对数量。对于更复杂的流量管理，请考虑使用比例平衡功能自定义 同时运行新旧代码的应用程序必须要谨慎处理，以确保新代码写入的数据能被旧版代码读取和处理（或恰 当忽略）。这有时被称为架构演进，而且是一个复杂的问题。 这可采用多种形式：数据存储在磁盘、数据库或临时缓存中，或作为用户浏览器会话的一部分。虽然大多 数 Web 应用程序都支持滚动部署，但务必要测试并设计您的应用程序以便能处理它。 在一些应用程序中，同时运行新旧代码的时间是短暂的，因此程序错误或一些用户事务失败是可以接受 配置映射允许您将配置工件与镜像内容分离，从而使容器化应用程序可以移植。 以下部分定义配置映射以及如何创建和使用它们。 有关创建配置映射的详情，请参考创建和使用配置映射。 10.1. 了解配置映射 许多应用程序需要使用配置文件、命令行参数和环境变量的某些组合来进行配置。在 OpenShift Container Platform 中，这些配置工件与镜像内容分离，以便使容器化应用程序可以移植。

除了持久性存储外，Pod 和容器还需要临时或短暂的本地存储才能进行操作。此临时存储的生命周期不会 超过每个 pod 的生命周期，且此临时存储无法在 pod 间共享。 Pod 使用临时本地存储进行涂销空间、缓存和日志。与缺少本地存储相关的问题包括： Pod 不知道有多少可用的本地存储。 Pod 无法请求保证的本地存储。 本地存储无法保证可以满足需求。 Pod 可能会因为其他 pod 已使用完本地存 似，pod 会消耗节点资源， PVC 消耗 PV 资源。例如：pod 可以请求特定级别的资源，比如 CPU 和内 存，而 PVC 可以请求特定的存储容量和访问模式。例如：它们可以被加载为“只允许加载一次，可读写”， 或“可以加载多次，只读”。 3.2. 卷和声明的生命周期 PV 是集群中的资源。PVC 是对这些资源的请求，也是对该资源的声明检查。PV 和 PVC 之间的交互有以 下生命周期。 3.2 spec 和 status，它们分别代表卷的规格和状态，例如： PersistentVolume 对 对象定 象定义 义示例 示例 持久性卷的名称。 卷可以使用的存储容量。 访问模式，用来指定读写权限及挂载权限。 重新声明策略，指定在资源被释放后如何处理它。 3.3.1. PV 类型 OpenShift Container Platform 支持以下持久性卷插件： AWS Elastic

作为临时解决方案，您可以使用连接到主机的二级网络接口，或切换到 OpenShift SDN 默认 CNI 供应商。 在某些情况下，多个虚拟机可以以读写模式挂载相同的 PVC，这可能会导致数据崩溃。 (BZ#1992753) 作为临时解决方案，请避免在使用多个虚拟机的读写模式中使用单个 PVC。 Pod Disruption Budget(PDB)可防止 pod 意外中断。如果 PDB 检测到 pod 中断，则 某些节点不会受到 OpenShift Virtualization 的影响。例如，您有与集群中运行的虚拟化不相关的 工作负载，希望这些工作负载与 OpenShift Virtualization 分离。 6.2.1.1. 如何将 如何将节点放置 点放置规则应用到虚 用到虚拟化 化组件 件 您可以通过直接编辑对应对象或使用 Web 控制台为组件指定节点放置规则。 对于 Operator Lifecycle 只有底层存储支持时才使用 Block。 访问模式 持久性卷访问模 式。 ReadWriteOnce (RWO) 卷可以被一个节点以读写模式挂 载。 第 第 10 章 章 虚 虚拟 拟机 机 87 ReadWriteMany (RWX) 卷可以被多个节点以读写模式挂 载。 注意 注意 对于一些功能 （如虚拟机在 节点间实时迁 移）需要这个 权限。 ReadOnlyMany (ROX)