Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL 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 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 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

软件包管理器种类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 VI.VI 使用 Ubuntu 软件中心 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 VI.VII使用新立得软件包管理器 . . . . . . . 485 XI.I.I AMD64 只能用在 AMD 的处理器上吗？ . . . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.II 如何查看自己的计算机是否支持 AMD64？ . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.III 64 位 Ubuntu 的可用软件会不会很少？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487 目录 9 Ubuntu 桌面培训 目录 XI.II.III Apt/Aptitude/软件中心/新立德把软件给我装哪了？ . . . . . 487 XI.II.IV 如何使用 DVD 做源？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错

高研院 助理教 授 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 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话

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 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 push 消费方式来使用 rocketmq 的。 一：consumer 启动流程 指定 group 订阅 topic 注册消息监听处理器，当消息到来时消费消息 消费端 Start 复制订阅关系 初始化 rebalance 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 mqClientFactory 注册本消费者 启动 client 端远程通信 定时从 nameserver 获取 topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService

............................................................................ 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 ................................................................................................. 月份上线，在淘宝内部被广泛使用。 三、RocketMQ 3.x 基亍公司内部开源共建原则， RocketMQ 项目只维护核心功能，丏去除了所有其他运行时依赖，核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包，例如要定制一个 Broker，那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 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

模型研发与应 用。 • 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 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全

Federation Router Based 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 Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 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 (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OZONE (2 BILLION Objects) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.3. 驼峰化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.4. 中划线化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用 Asciidoc 格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。 ，受益匪浅，从每次遇到正则问题，从百度到自己书写，都离不开书中的知识。并且此书通俗易懂， 条理清晰，每次阅读都会得到新的收获。感谢老姚，支持你，加油！ — _周末 对于正则的知识，之前看得总是零零碎碎的，没有好好地去系统学习过，所以在方面知识体系相对薄 弱。通过这本正则迷你书，总算有一个清晰掌握。一直以来比较关注作者的笔记和文章，自身在JS的 成长上也受益于姚哥帮助，感谢他对这本书的付出，希望这本迷你书能帮助更多想学习正则的同学。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.3. 驼峰化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.4. 中划线化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 己的小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用Asciidoc格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。 ，受益匪浅，从每次遇到正则问题，从百度到自己书写，都离不开书中的知识。并且此书通俗易懂， 条理清晰，每次阅读都会得到新的收获。感谢老姚，支持你，加油！ — _周末 对于正则的知识，之前看得总是零零碎碎的，没有好好地去系统学习过，所以在方面知识体系相对薄 弱。通过这本正则迷你书，总算有一个清晰掌握。一直以来比较关注作者的笔记和文章，自身在JS的 成长上也受益于姚哥帮助，感谢他对这本书的付出，希望这本迷你书能帮助更多想学习正则的同学。