MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 发布日期 2020-10-15 目 录 1 调优概述......................................................................................................................................1 1.2 调优原则......................................................................................................................................................................................1 1.3 调优思路 ............................................................................................2 2 硬件调优...................................................................................................

commitLog 中消息偏移量。Prepared 状态消息不被消费 发送消息 ok，执行本地事物分支， 本地事物方法需要实现 rocketmq 的回调接口 2）2） 2) LocalTransactionExecuter ， 处 理 本 地 事 物 逻 辑 返 回 处 理 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段，处理完本地事物中业务得到事物状态， 根据 offset RequestCode.SEND_MESSAGE 选 择 对 应 的 处 理 器 SendMessageProcessor 根据请求消息内容构建消息内部结构 MessageExtBrokerInner 调 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 2.2.4 事物回查 定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， 根据

责异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 对象注册一个 Listener 接口，一旦收到消息，Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  com/alibaba/RocketMQ 7 4.8 At least Once 是挃每个消息必须投递一次 RocketMQ Consumer 兇 pull 消息到本地，消费完成后，才吐服务器迒回 ack，如果没有消费一定丌会 ack 消息， 所以 RocketMQ 可以很好的支持此特性。 4.9 Exactly Only Once (1). 収送消息阶段，丌允许収送重复的消息。 通常大小有限，如果 Buffer 满 了以后怎举办？ 下面是 CORBA Notification 规范中处理方式： (1). RejectNewEvents 拒绝新来的消息，吐 Producer 迒回 RejectNewEvents 错诨码。 (2). 挄照特定策略丢弃已有消息 a) AnyOrder - Any event may be discarded on overflow. This

= 替换成 =2+3=5=，其中，$& 匹配的是 =， $` 匹配的是 2+3，$' 匹配的是 5。因此使用 "$&$`$&$'$&" 便达成了 目的。 当第二个参数是函数时，我们需要注意该回调函数的参数具体是什么： "1234 2345 3456".replace(/(\d)\d{2}(\d)/g, function (match, $1, $2, index, input) { console.log( utils.isArray([1, 2, 3]) ); // => true 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && 比如，模拟 ready 函数，即加载完毕后再执行回调（不兼容 IE 的）： JavaScript 正则表达式迷你书 7. 第七章 正则表达式编程 | 第 73 页 var readyRE = /complete|loaded|interactive/; replace 因为 replace 方法比较强大，有时用它根本不是为了替换，只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串（querystring）压缩技术为例，注意下面 replace 方法中，回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.replace(/([^=&]+)=([^&]*)/g

= 替换成 =2+3=5=，其中，$& 匹配的是 =， $` 匹配的是 2+3，$' 匹配的是 5。因此使用 "$&$`$&$'$&" 便达成了 目的。 当第二个参数是函数时，我们需要注意该回调函数的参数具体是什么： "1234 2345 3456".replace(/(\d)\d{2}(\d)/g, function (match, $1, $2, index, input) { console.log( utils.isArray([1, 2, 3]) ); // => true 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && 比如，模拟 ready 函数，即加载完毕后再执行回调（不兼容 IE 的）： JavaScript 正则表达式迷你书 7. 第七章 正则表达式编程 | 第 73 页 var readyRE = /complete|loaded|interactive/; replace 因为 replace 方法比较强大，有时用它根本不是为了替换，只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串（querystring）压缩技术为例，注意下面 replace 方法中，回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.replace(/([^=&]+)=([^&]*)/g

们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义

种功能，快速用户切换选项也在这里面。 注释： 快速用户切换将在快速用户切换这一节详细讲解。 图 II.13 快 速 用 户 切 换 系统托盘里有网络和声音图标，可以进行网络和声音设置，例如检查网络设置或者调 节音量。 系统托盘的旁边是当前时间和日期，单击它会出现日历。 图 II.14 顶 部 面 板 的 图 标 底部面板从左到右第一个图标是显示桌面。当打开了很多窗口，想要把它们全部最小 化时，只需 您也可以右击要删除的文件，选择永久删除来永久地删除这些文件。 如果想把回收站里的文件恢复到桌面上，只需要把那些文件从回收站窗口拖到桌面 上。 探索 Ubuntu 桌面 41 Ubuntu 桌面培训 目录 图 II.23 从 回 收 站 中 删 除 文 件 II.II 添加语言支持和更改默认语言 Ubuntu 支持超过 100 种语言。您在安装或是之后的任何时候都可以更改默认语言。 安装时，会提示选择默认语言，选择需要的即可。 图 VII.12 浏 览 标 记 的 图 像 标记过的图像将在对应的标记类下显示。 VII.II.IV 去除红眼 一些相机，由于闪光灯太接近镜头，导致由闪光灯发出的光线通过对象的视网膜反射 回镜头，因而在图像上留下了一个红色眼睛的记号。对于这所谓的红眼，其大小取决 于光线的反射量。F-Spot 照片管理器可以用来去除图像上的红眼。 324 使用 F-Spot 查看和管理照片 目录 Lucid

字幕；嵌⼊字幕，包括⽤流拷⻉模式嵌⼊软字幕、⽤vf模式烧录嵌⼊硬字 幕、且可以指定字幕位置、指定字幕⽂字属性等；整理ffmpeg使⽤的⼼得 和常⻅问题；以及其他有哪些⼯具软件⽤到了ffmpeg、如何⽤Python调⽤ ffmpeg；最后给出附录内容，包括help语法、⽂档资料等。 源码+浏览+下载 本书的各种源码、在线浏览地址、多种格式⽂件下载如下： Gitbook源码 crifan/media_process_ffmpeg: extracted_subtitle.srt 字幕类型转换 srt转换为ass ffmpeg -i subtitle.srt subtitle.ass 另外还有： ffmpeg 被其他⼯具调⽤：⽤于解析和操作⾳视频 Python的⾳频处理库： pydub https://github.com/jiaaro/pydub Python的⾳频解析库： audioread https://github 00 ASS=4.00+ PlayResX & PlayResY：屏幕宽⾼ PlayDepth：决定颜⾊数量 Timer：定时器 V4 Styles: 定义⽂字样式，在events部分可以直接调⽤ 这些样式。 PrimaryColour：第⼀颜⾊，即⽂字本身的颜⾊ SecondaryColour：第⼆颜⾊ 在卡拉OK时使⽤，卡拉OK指令会⽤第⼀颜⾊ 填充第⼆颜⾊。 TertiaryColour：边框⾊，⽂字边框的颜⾊

数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 的基础， 使模型在后续的强化学习阶段能够更稳定地学习和优化。它解 决了纯强化学习训练中可能出现的可读性差和语言混杂等问题。 第一阶段：推理 导向的强化学习 基 于 冷 启 动 数 据 微 调 后 的 基 础 模 型 ， 进 行 大 规 模 强 化 学 习 。 此 阶 段 引 入 语 言 一 致 性 奖 励 ， 优 化 模 型 在 数 学 、 编 程 等 结 构 化 任 务 中 绝 采 样 从 R L 检 查 点 生 成 新 的 合 成 数 据 ， 并 与 写 作 、 事 实 问 答 等 领 域的监督数据混合。 然 后 对 基 础 模 型 进 行 两 轮 微 调 ， 进 一 步提升模型的性能。 第三阶段：全场 景强化学习 结 合 规 则 奖 励 （ 针 对 推 理 任 务 ） 和 神 经 奖 励 模 型 （ 针 对 通 用 任 务 ） ， 对 模

VIP 是否会迁移到 backup。  启动 master 上的 mysql，看是否能切换回 master。  启动 master 上的 keepalived，看 VIP 是否会迁移回 master 上。  重启 master 的系统，看看切换过程是否 OK 3 Lvs+Keepalived+Mysql单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 3.1 方案简介 VIP 是否会迁移到 backup 上。  启动 master 上的 mysql，看是否能切换回 master。  启动 master 上的 keepalived，看 VIP 是否会迁移回 master 上。  重启 master 的系统，看看切换过程是否 OK 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案 4.1 方案简介 本方案使用 heartbeat+mysql 双机热备软件来保证数据库的高稳定性和连续性，数据的一 致性由 DRBD 这个工具来保证。默认情况下只有一台 mysql 在工作，当主 mysql 服 务器出现问题后，系统将自动切换到备机上继续提供服务，当主数据库修复完毕， 又将服务切回继续由主 mysql 提供服务。 5.2 方案优缺点 优点：安全性高、稳定性高、可用性高，出现故障自动切换， 缺点：只有一台服务器提供服务，成本相对较高。不方便扩展。可能会发生脑裂。 5