com/alibaba/RocketMQ 21 索引项）。 3. 遍历索引项列表迒回查询时间范围内的结果集（默讣一次最大迒回的 32 条记彔） 4. Hash 冲突；寻找 key 的 slot 位置时相当亍执行了两次散列函数，一次 key 的 hash，一次 key 的 hash 值叏模， 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 的 hash 值丌同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次 key 的 Consumer。注意：Message Tag 是字符串形式，Consume Queue 中存储的是其对应的 hashcode，比对时也是比对 hashcode。 (2). Consumer 收到过滤后的消息后，同样也要执行在 Broker 端的操作，但是比对的是真实的 Message Tag 字 符串，而丌是 Hashcode。 为什举过滤要返样做？ (1). Message Tag 存储 Hashcode，是为了在 20 6 C1: 4 C2: 4 c3~C6: 3 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 25 7.10 单队列并行消费 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 单队列幵行消费采用滑劢窗口方式幵行消费，如图所示，3~7 的消息在一个滑劢窗口区间，可以有多个线程幵行消 费，但是每次提交的 Offset

1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 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 queue 选择一台 broker 获取基于 group 的所有消费端（有心跳向所有 broker 注册客户端信息） 选择队列分配策略实例 AllocateMessageQueueStrategy 执行分配算法,获取队列集合 Set mqSet 1） 平均分配算法，其实是类似于分页的算法 将所有 queue 排好序类似于记录 将所有消费端 consumer 排好序，相当于页数 按照配置来分配队列， 也就是说在 consumer 启动的时候指定了 queue 3） 按照机房来配置队列 Consumer 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1）平均算法 根据分配队列的结果更新 ProccessQueueTable 1) 比对 mqSet 将多余的队列删除， 当 broker

不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 5. 执行需求 需完成具体操作（代码/ 计算/流程） 任务 + 步骤约束 + 输出格 式 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求

如果内存是 16G ，最好本值超 1024M innodb_flush_log_at_trx _commit 1 0 0 代表日志只大约每秒写入日志文件并且日志文件 刷新到磁盘 ; 1 为执行完没执行一条 SQL 马上 commit; 2 代表日志写入日志文件在每次提交 后 , 但是日志文件只有大约每秒才会刷新到磁盘上 . 对速度影响比较大，同时也关系数据完整性 innodb_log_file_size 、 DISTINCT DISTINCT 、 、 OR OR 、 、 IN IN 等语句的使用 等语句的使用 ， ， 避免使用联表查询和子查询，因为将使执行效率大大下降 避免使用联表查询和子查询，因为将使执行效率大大下降  能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列，如果使用了 能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列，如果使用了 联合索引，请注意提取字段的前后顺序 Explain/ DESC Explain/ DESC 来分析 来分析 SQL SQL 的执行情况 的执行情况  使用 使用 SHOW PROCESSLIST SHOW PROCESSLIST 来查看当前 来查看当前 MySQL MySQL 服务器线 服务器线 程 程 执行情况，是否锁表，查看相应的 执行情况，是否锁表，查看相应的 SQL SQL 语句 语句  设置 设置

exit 1 esac exit 0 2.4.9 Master 和 backup 的启动 启动 master 和 backup 的 mysql 以后，再在 master 和 backup 执行如下命令启 动 keepalived 和 realserver 脚本： /etc/rc.d/init.d/realserver.sh start /etc/rc.d/init.d/keepalived exit 1 esac exit 0 3.5.8 Master 和 backup 的启动 启动 master 和 backup 的 mysql 以后，再在 master 和 backup 执行如下命令启 动 keepalived 和 realserver 脚本： /etc/rc.d/init.d/realserver.sh start /etc/rc.d/init.d/keepalived /etc/my.cnf 在 dbserver1 和 dbserver2 上执行如下命令创建软链接。 ln -s /drbd/dbdata/my.cnf /etc/my.cnf d) 修改/etc/my.cnf 的数据目录指向/drbd/dbdata e) 将原来的 mysql 数据文件移动到/drbd/dbdata f) 执行 chown -R mysql.mysql /drbd/dbdata

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472 X.6 应用待执行操作操作对话框 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473 X.7 GParted erbird Chinese”，安装结果中提示 zh-cn 的一个即为简体中文语言支持。语言支持安装完 毕后，请您关闭已经打开的 Thunderbird 并重新打开，即可使用中文版的程序。 待程序执行完毕，便完成了安装 Thunderbird 的操作。要启动 Thunderbird，在应 用程序菜单上，指向 Internet 并点击 Mozilla Thunderbird Mail/News。 73 Draw 主 窗 口 2. 绘图区用于创建图像，其周围有这样一些工具栏： − 在菜单栏中列出了 Draw 中的主要菜单项目。包含了管理，编辑和查看绘图格 式的选项。 − 标准工具栏列出了执行打开，保存，复制，剪切和粘贴等操作的图表。 − 线条和填充栏包括了一些特定的绘图工具，主要用于修改选定对象的外观。例 如线条样式，颜色，厚度，填充样式与颜色等。 − 绘图工具栏是 Draw 中最

四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 3.深度信息整合 输入 提示 文本、图像、 PDF 解释、推理 调整 优化 查找、分析 综合数百个 在线资源 以研究分析师的水平 创建一份综合报告 端到端强化学习 训练 规划执行多步 骤研究流程 实时调整策略 回溯修正错误 文本 PDF 图像 【多格式数据】 支持搜索多格式数据， 整合多模态信息，生 成带引用和思考过程 总结的报告 Text Text Text 速度和信息追溯性方面表现出明显优势。这些提升有助于模型在复杂 任务中的表现更好，特别是在需要高可靠性和高效执行场景中。 类别 DeepResearch GPT-4o 功能目标 自动化多步骤研究任务，收集、综合、分析、输出报告 语言生成，支持多种自然语言任务 任务执行方式 多模块协同，逐步执行复杂任务 单输入文本生成输出，处理单一任务 研究能力 处理复杂学术、法律、市场研究，支持多轮分析 生成创意内容，提供建议，适度推理分析

com 下下来的虽然名字是 index.html，但其实是脚本文件，所以我们 chmod +x index.html 这样我们就可以执行这个文件： sudo ./index.html 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 对于 Centos6,首先要把企业常用软件包的软件源安装上 同样需要重启。 3.4 使用客户端连接上主数据库，这里我使用的是 mysql workbench，从数据库因为 安全考虑并没有公开端口给主机，只能进入容器的 mysql 控制台进行操作。 在主数据库中执行 SQL 脚本： /*设定用于同步的账号、密码*/ grant replication slave on *.* to ‘sync’@'%' identified by 'sync'; /*保存权限设定*/ flush privileges; /*查看主数据日志状态，需要记住查询结果 File 和 Position 值，是从数据库复 制的日志起点*/ show master status; 在从数据库中执行 SQL 脚本： /*如果已经开启了同步，停止同步*/ stop slave; /*设定主数据库*/ change master to master_host='master_db', master_user='sync'

JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id

pod 都正常运行？ 调度 pod k8s mha operator 重新调度 mha MHA 扩缩容 • 扩容：直接执行 • 缩容：集群 master 是谁？ 判断条件： 缩容操作且 master 为 sts 最后一个 pod operator 执行 sts 扩缩容 判断 调用 mha 切主 否 是 pod 都正常运行？ 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 优点：可靠性高，容器漂移时 数据不变 • 缺点：读写延迟较高 本地存储 • 基于 Host Path Volumes • 优点：读写延迟低 • 缺点：单点数据，容器漂移时 数据丢失 踩到的坑 • 现象：执行 docker 命令时，docker daemon 无响应，/var/log/messages 大量报错 libceph: osdxx 10.0.0.0:6812 socket closed (con