构建强⼀一致性分布式数据库 TiDB 沈泰宁 R & D Engineer @ PingCAP ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 • 沈泰宁 • R&D Engineer @ PingCAP • Maintainer • rust-prometheus • grpc-rs • … ⽬目录 • What is TiDB? • How to test? What is TiDB? Single

Apache RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿⾥里里巴巴 中间件技术专家 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能，分布式 Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 分布式事务⾯面临的挑战 分布式事务理理论 ACID 刚性事务(强⼀一致) BASE 柔性事务(最终⼀一致) CAP Atomicity Consistency Isolation Durability Consistency Availability

Sphinx制作精美文档 陈照强 2019-9-21 目录 CONTENTS 精美文档示例 谁发明了Sphinx 快速实践 我的Sphinx文档介绍 1 精美Sphinx文档示例 Sphinx精美文档示例 https://matplotlib.org/ https://docs.scrapy.org/en/latest/ https://www.sphinx-doc.org/en/master/examples

和平统一 微服务场景下的数据一致性解决方案 殷湘 华为PaaS微服务架构师 开源能力中心 大纲 •离 数据一致性的起因 •合 数据一致性的解决方案 •断 方案选择建议 离 数据一致性的起因 单体应用 • 单体应用由于所有模块(A/B/C)使用同一个数据库 • 数据一致性通过数据库事务保证 A B C commit rollback 微服务场景 MySQL MongoDB MongoDB Cassandra 数据一致性无法完全通过数据库保证 离 独立进程 独立部署 独立技术 独立团队 合 数据一致性的解决方案 T1 T2 T3 C2 C1 • 1987年Hector & Kenneth 发表论文 Sagas • Saga = Long Live Transaction (LLT) • LLT = T1 + T2 + T3 + ... + Tn • 每个本地事务Tx 有对应的补偿 transact transact transact B C A Saga compensate compensate 和平统一 减少业务代码集成／运维难度 剥离业务与数据一致性复杂度 和平：低侵入 让运维监控更加简单 可视化事务、调用链 统一：集中式 无状态、可集群、可分片 Event Sourcing架构 高可用 系统架构 – 基于图形 requests

开源AIOps数据中台搭建与 Python的作⽤用 丁来强 关于我 • ⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 摄取 存储 指标 ⽀支持 ⽀支持（效率⼀一般） ⽀支持 ⽇日志 初级 较好 ⽆无 ⽂文本 ⽆无 全⾯面 ⽆无 分析 流式 ⽆无 不不⽀支持 ⽀支持 统计关联 ⼀一般（DSL等） 查询统计强，关联弱 （商业版可部分转SQL） ⼀一般（类SQL查询统计等） 数据 治理理 数据加⼯工 ⽆无 ⽀支持(logstash/reindex) ⽀支持（CQ/TickScript） ⽣生命周期 ES: 8X写⼊入，少4X磁盘占⽤用，3~7响应速度 • Telegraf：⽀支持200+数据渠道 • 开源免费版本缺少集群、安全、管理理等功能 • Chronograf：不不如Grafana强⼤大灵活 Elastic Stack (BELK) • Beats + Elasticsearch + Logstash + Kibana • 接⼊入层还会搭配Kafka • 重要企业级组件都在商业组件X-Pack中

全球行业用户提供稳定高效、安全可告、开放兼容 的新型数据基础设施，解放企业生产力，加速企业数字化转型升级。 由PingCAP 创立的分布式关系型数据库 TiDB，为企业关键业务打造，具备 分布式强一致性事务、在 线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活」 等企业级核心特性，帮助企业最大化发挥数 据价值，充分释放企业增长空间。 目前，PingCAP 已经向包括中国、美国、欧洲、日本、东南亚等国家和地区，超过 2017 中国年度创新成长企业 100 强 。 2017 年度中国企业服务产业最佳投资案例 TDP10 。 2018 中国大数据准独角兽榜 。 2018 企业服务产业独角兽榜-数据服务 。 2019 中国最具投资价值企业风云榜 50 强 。 2019 中国数据库技术年度评选年度创新企业 。 2019 全球企服科技创新 50 强 。 2019 中国创新成长企业100强 。 2019 年度中国技术品牌影响企业 年度中国技术品牌影响企业 。 ”2019 中国数据库技术年度创新企业 。 ”2020 企业服务创新榜单TOP 50 。 2020 中国企业服务竞争力榜单70强 o PingCAPCOM 0o8 。_ o -关于 PingCAP 。 2020 新基建产业独角兽 TOP 100 。 与北京银行一起获得 2020 年度亚洲银行家 “中国最佳核心银行技术实施"大奖

713 基于 AI 算法的数据库异常监测系统的设计与实现 775 目录 < v Replication（上）：常见复制模型 & 分布式系统挑战 792 Replication（下）：事务，一致性与共识 818 TensorFlow 在美团外卖推荐场景的 GPU 训练优化实践 855 CompletableFuture 原理与实践 - 外卖商家端 API 的异步化 879 工程效能 要在训练之前进行聚类分析以确定最佳 Anchor 集合，这会一定程度提高检测器的复 杂度；同时，在一些边缘端的应用中，需要在硬件之间搬运大量检测结果的步骤，也 会带来额外的延时。而 Anchor-free 无锚范式因其泛化能力强，解码逻辑更简单， 在近几年中应用比较广泛。经过对 Anchor-free 的实验调研，我们发现，相较于 算法 < 9 Anchor-based 检测器的复杂度而带来的额外延时，Anchor-free 50%，极 大地提升了模型的训练效率。 3. 引入自蒸馏思想并设计了新的学习策略，大幅提升了 YOLOv6-M/L 的模型 精度。 算法 < 15 4. 通过训练时 Early Stop 强数据增强及推理时图像 Resize 优化策略，修复了 前期版本中输入尺寸对齐到 640x640 后精度损失的问题，提升了现有模型的 实际部署精度。 表 1 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他

设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 + 格式 元素 长度元素 + 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型

设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 + 格式 元素 长度元素 + 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型