efficiently ○ copy files efficiently ● Part 2: ○ psutil ● 第1部分 ○基础的 Unix 概念 ○基础的 Socket 操作 ○高效的传输文件 ○高效的复制文件 ● 第2部分 ○ psutil UNIX concepts (oversimplified) [简单聊聊 Unix 的相关概念] System call / 系统调用 ● A way 系统调用 I/O ● open() ● read() ● write() Processes / 进程 ● fork() ● kill() ● wait() Filesystem / 文件系统 ● chmod() ● mkdir() ● getcwd() Communication / 通信 ● pipe() ● splice() ● mmap() Kernel / 内核 sys 0m1,099s File descriptors 文件描述符 File descriptors / 文件描述符 ● it's a reference to "something" (usually a file) ● it can be mixed with system calls ● 是对文件/套接字等资源的引用 ● 可以和系统调用连用 Print >>> import

© XXX Page 1 of 24 Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 照parentid分片 5.1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 创建：/A/C不在，创建/A/C 删除文件：删除/A/C 删除目录：删除/A rename：rename /A/C到/B/E symbolic link： hardlink：生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C list：遍历/A目录 5.1.2 好处 5.1.2 问题 5.2 分片方式二：Inode按照i hardlink：生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C 6、curve文件系统的多文件系统的设计 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 文件系统的元数据是否全缓存？ 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据

11 Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现）© XXX Page 2 of 11 背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 背景 根据 ，文件系统基于当前的 ，文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前，尽可能多的积累更多的文件数据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 file/data 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑 。 局部性 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。© XXX Page 3 of 11 假如文件系统大小为1PiB，

© XXX Page 1 of 15 curvefs client 删除文件和目录功能设计© XXX Page 2 of 15 背景 相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1.Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ ret; } 存在两个问题: 一是删除时nlink字段未考虑： 文件的nlink用于实现hard link。 hard link使用nlink字段表示文件的link的引用计数，第一次创建文件是nlink字段为1。每创建一个新的指向该文件的hard link时,nlink字段+1， 每删除一个hard link或指向的原文件时，nlink字段-1。© XXX Page 4 of 15 当nl 删除inode。 目录的nlink字段与文件的nlink字段不同， ， 并且在目录下， ， 删除目录nlink相应的减1。 目录的nlink字段初始值为2 每创建一个新目录，nlink字段也会+1 目录不支持硬链接。 二是删除时lookup count未考虑： lookup count 指的是文件的访问计数。当文件/目录被打开时， ，该文件/目录仍然可以被打开的进程访问，不会造成崩溃或报错，我们的curvefs也需要实现

XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto

© XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： Raft Log：记录 operator log Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +------+------------+-----+----------------+---------+----------+ ---+----------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件） size 8 键值对数量 key_value_pairs / 键值对（当

十几个甚至几十个国内国外的衍生项 目（我们是真开源，欢迎大家贡献） Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 6 Greenplum的MPP架构 Ø Massively: q PB级的数据，单台主机无法处理 q 所以数据分布在多个主机上 q 高效、灵活的数据分布，和实际业务相关 Ø Parallel: q 数据并行处理计算 q 通过网络进行数据交换和汇总 Confidential Append Optimized: 没有 页面的概念，变长，行存、 列存、压缩，适合OLAP Ø 外部表: HDFS，S3，文件， 网络，命令，流式数据… Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 16 Greenplum生态：Madlib Ø 在数据库内做机器学习 Ø 非常多的算法库 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 17 GPText

使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院 金旭亮 Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动 （*.jar） JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都 需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程 序，是很容易切换底层数据库的。 JDBC核心类型一览表 核心类型（java.sql） 说明 DriverManager 负责装载/卸载驱动程序 Connection 与数据库建立连接 Statement 在一个给定的连接中执行SQL语句 PreparedStatement 用于执行预编译的SQL命令 CallableStatement 用于调用数据库中存储过程 ResultSet 保存SQL命令的执行结果 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据 库，相同的代码，就可以顺利工作…… JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用 程序，或者是Server端 应用程序，应该在独立的 线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍 JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的 SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… JDBC连接SQLite数据库 下载SQLite的JDBC驱动-1

Al原生数据库与RAG 张颖峰 英飞流（上海）信息科技有限公司 创始人 目 录 RAG技术实践 01 Infinity系统架构 02 RAG技术实践 第一部分 基于向量数据库的RAG解决方案 文档 文本块 向量 VectorDB Embedding 向量相似度 提问 答案 查询 结果 文本切分 相关文本块 提示词 提示词模版 对话机器人 搜索 推荐 LLM对企业信息架构的改变 对话机器人 搜索 推荐 数据库 APIs 文档 网站 日志 交易记录 向量数据库 LLM 编排 Copilot RAG典型挑战和解决方案  挑战一：向量召回不准确  挑战四：幻觉、胡说八道  挑战五：定制化成本  挑战二：数据组织混乱丧失语义  挑战三：多样化查询需求  数据加工  数据库  文档结构识别  文字加工  多路召回 normalize  Cross attentional reranker  Prompts template 知识图谱 Infinity 系统架构 第二部分 Infinity——从向量数据库到AI原生数据库 数据布局 列存 Secondary Index Numeric Embedding Text Vector Index Full text Index  Zone Map 

优刻得科技股份有限公司 版权所有 分布式 分布式NewSQL数据库 数据库 TiDB 产品⽂档 2 9 11 12 12 12 12 12 13 14 14 14 14 15 15 16 16 18 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 架构⽰意图 架构⽰意图 TiDB TiDB Serverless ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/120 20 20 21 24 24 25 28 28 28 28 28 29 30 30 32 33 34 36 Serverless 删除 实例 实例 创建TiDB集群 查看TiDB实例列表 查看TiDB实例详情 删除TiDB实例 ⽤户 ⽤户 添加⽤⼾及权限 重置⽤⼾密码 删除⾮root⽤⼾ ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/120 38 39 40 40 41 41 43 43 43 46 49 49 52 53 55 57 57 58