. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 12.3. 重构以改进模块化与错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 13.3. 改进之前的 I/O 项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较：循环对迭代器 . . . . . . . . 查 看其它安装选项。 接下来的步骤会安装最新的稳定版 Rust 编译器。Rust 的稳定性确保本书所有示例在最新版本 的 Rust 中能够继续编译。不同版本的输出可能略有不同，因为 Rust 经常改进错误信息和警 告。也就是说，任何通过这些步骤安装的最新稳定版 Rust，都应该能正常运行本书中的内容。 命令行标记 本章和全书中，我们会展示一些在终端中使用的命令。所有需要输入到终端的行都以 $

生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB 0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 性能测试 TiDB Sysbench 性能测试报告 - v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control

DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年，大模型成本「自由落体」  国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算力的路线不可持续，有待发现新范式“换道超车”  Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏

v2将统一数据面标准？ • xDS接口包含有较多实现相关内容：Listener, Filter, 能否可以成为一个通用的接口协议？ 是否会出现Envoy之外的大量数据面实现？ • 建议：对xDS接口进行改进，去掉实现相关内容 Ø Service Mesh的发展 • 控制面对数据面软硬件的统一控制能力？ • 通过控制面API接入各种丰富的应用场景 - 下一个热点？总体架构-高层视图 DexMesh控制面 处理，通过tcp_proxy filter将TCP请求发往 Passthroughfilter，以达到bypass TCP流量的目的。产品化增强-TCP Service的处理-Istio 1.3中的改进 Istio 1.3改进：提供了HTTP Inspector，并且可以支持按照协议对filterchain进行 Match 可在一个TCP请求没有对应的TCP服务，并且端口和HTTP服务没有冲突的情况下， TCP请求会被缺省发送到原始目的地。 在Istio中集成方法级的调用跟踪 • 在Istio中集成Kafka调用跟踪上游开源社区参与情况 所有通用的故障修复、性能优化和新特性都提交PR合入了上游社区。包括： • Consul Registry性能和资源占用优化 • 多网络平面支持 在产品化过程中对Istio的改进会持续向社区进行贡献！Service Mesh中文社区 https://www.servicemesher.com 个人博客

运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分 2. NebdClient只做简单的转发 3. NebdServer实现大部分的客 户端逻辑Curve块存储 故障对I/O抖动延迟的影响 FAULTS CASE CURVE I/O 抖动Curve文件存储 1. 元数据服务 2. 高性能 3. 可扩展易运维

orum WARO • 所有副本写成功 • 读可用性高：可以读任一副本 • 写可用性较低，任一副本异常写失败 Quorum • 大多数副本写成功 • 读写服务可用性做一个折中 • 写性能提升，速度取决于写的较快的大多数 W R client W W W client分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 io抖动（一致性协议）： 异常场景（比如阵列卡一致性巡检，坏盘，慢盘，网络异常），服务升级 • 性能差（一致性协议）：在通用硬件下，无法支撑数据库、kafka等中间件对存储性能和稳定性要求 • 容量不均衡（数据放置）：集群各节点容量不均衡需要人为干预 • 上述问题和架构涉及、核心功能的选型有关，在已有开源版本上改进代价很大分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 延迟取决于所有副本中最快的大多数主要亮点 高性能 更稳定 跟各 更稳定 具备可视化的开发页面， 直观查看任务运行情况， 数据开发方便，系统运 维方便 易运维 具备可视化的开发页面， 直观查看任务运行情况， 数据开发方便，系统运 维方便 高质量 基于在架构上的选择和优秀的工程实践，Curve 在性能、运维、稳定性、工程实践质量上都优于Ceph主要亮点 — 高性能 测试环境：3台服务器*8块NVME，

基于容器化和微服务化的监 控场景 • 应用规模巨大 • 服务之间依赖呈现为网状 • 除了日志、性能指标，需要 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 Metrics Logging Tracing 指标监控 • 指标可被聚合 • 体现系统性能趋势 分布式追踪 • 和请求相关 • HTTP • SQL 日志系统 • 代码逻辑处理事件 • 异常、debug信息容器化和微服务下的监控需求 微观下的监控需求 快速错误追踪 可快速排查在性能测试场景下的 慢方法、异常调用以及异常报文 等信息 单次链路追踪 可细粒度排查应用单次链路调用 logfile APP logfile APP logfile Kubernetes console search &analysis Prometheus TSDB基于请求和日志的关联性改进架构 A Agent B Agent C Agent Request(Transaction ID) A(application) Trasanctionid（CA SDK support）

Curve⽂件系统性能 ⽹易数帆科技 向东提纲 • 什么是Curve • Curve的应⽤场景及挑战 • Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • ⾼性能、易运维、云原⽣Curve⽂件系统框架和主要应⽤场景 的问题 • ⽤户态实现 • 稳定性/可靠性⾼ • 容易更新及维护 • 基于FUSE提供POSIX兼容⽂件接⼝ • 问题 • 相对kernel⽂件系统的实现(ext4, xfs)性能 差异⼤，延迟⾼FUSE⽂件IO读写流程 • 场景1 pytorch example word_language_model • LOOKUP inode 返回 fstat + timeout设置 ARRAY • updata cache mapCurve社区介绍 • Curve 的成⻓离不开⼤家的⽀持和参与。⾮常欢迎社区⽤户参与社区共建，可以 通过贡献代码、丰富⽂档、提交issue、改进⽹站、交流分享等，提⾼⾃⼰专业 能⼒的同时还可以提升个⼈影响⼒、扩展⼈脉。 • 项⽬https://github.com/opencurve/curve • 版本发布周期：每半年⼀个⼤版本，1～2个⽉⼀个⼩版本

融合，帮助企业更好地 改进。 • 降本增效是最初级的成 果，如果能够深入企业 业务当中，低代码平台 可以带来的东西会更多。 将业务沉淀抽象化(比如 中台化),向上呈现。 • 低代码平台可以把不同 部门的系统、不同类型 的技术，如 RPA、BPM、 微流逻辑等串联在一起， 实现端到端的智能自动 化。是种生态型平台。 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 云边一体纳管 高级能力-去中心化云（服务角度） 中心Region 传统公有云 去中心云 靠近的小云相似 于混合云、多云 纳管或者分布式 整体服务对等 性能、安全可控， 满足可控信息互通 的要求 • 涵盖所有云，涵盖所有业务形态 • 满足性能、安全要求 • 满足云间通信 • 是未来下一代云，目前云厂商还在摸索阶段 • 有望成为云计算终极形式，云原生ServiceMesh以及 OAM等会得到更广阔空间的提升和发展。

存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 现实域安全风险 （a）诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 错误决策，以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 等问题，将对用户人身生命财产安全、经济社会安全稳定等造成安全威胁。 （b）用于违法犯罪活动的风险。人工智能可能被利用于涉恐、涉暴、涉赌、 涉毒等传统违法犯罪活动，包括传授违法犯罪技巧、隐匿违法犯罪行为、制作 在采取技术应对措施的同时，建立完善技术研发机构、服务提供者、用户、 政府部门、行业协会、社会组织等多方参与的人工智能安全风险综合治理制度 规范。 5.1 实施人工智能应用分类分级管理。根据功能、性能、应用场景等， 对人工智能系统分类分级，建立风险等级测试评估体系。加强人工智能最终用 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智