在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 当一个线程消费消息报错的时候,RabbitMQ 会把消费失败的消息再入队,此时就可能出现乱序的情况。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/87ca7cc606db493e9d7d82b0...
分析引擎还支持引擎的智能选择及加速,根据 SQL 的特点自动路由到 Spark,Presto 或 Flink 中去执行。再往下一层是统一元数据层,第四层是流批一体存储层。 ![picture.image](https://p3-volc-community... 另一个需要提的点是 Table Management Service 的架构设计。如果说和 MetaServer 一样,作为一个无状态的服务的话,那么在 Trigger Plan 生成选择 Plan 执行的时候会出现并发问题。所以整个服务架构为主从结构,主节点...
当通过硬件规格选定引入一个新产品后,硬件应用到的实际业务,是否可以满足预期是存在一定风险的。如果实际业务效果,无法像设计规格体现的那样具备收益,那前期适配、测试投入的成本就会变成沉没成本。这里的不可控还不仅仅是 **吞吐和时延** 上的不可控,还有 **精度** 方面的风险,从 GPU 迁移到 ASIC 上,尽管代数计算是等价的,但实际运行一般都会出现模型输出数值漂移情况,而这种数值漂移在业务场景是否能被接受,这点也同样存...
大家选用自己喜欢的即可,我就不详细的写模型的推荐理由了,只标记了几款我最常用的,通过链接点进去,都会有模型的详细介绍和返图区,风格、画风比较容易判断。### prompt 如何写关键词是门学问,还记得 ChatGpt 刚出现时,网络上出现一种 prompt develop 的岗位,专门来帮助设计 prompt,当时还有些不屑一顾,后来开始 AI 绘画时,才发现 prompt 刚上来是真有些摸不着头脑。 此外经过一段时间的学习,我总结了一些 prompt 的使用...
当通过硬件规格选定引入一个新产品后,硬件应用到的实际业务,是否可以满足预期是存在一定风险的。如果实际业务效果,无法像设计规格体现的那样具备收益,那前期适配、测试投入的成本就会变成沉没成本。这里的不可控还不仅仅是 **吞吐和时延** 上的不可控,还有 **精度** 方面的风险,从 GPU 迁移到 ASIC 上,尽管代数计算是等价的,但实际运行一般都会出现模型输出数值漂移情况,而这种数值漂移在业务场景是否能被接受,这点也同样存...
大家选用自己喜欢的即可,我就不详细的写模型的推荐理由了,只标记了几款我最常用的,通过链接点进去,都会有模型的详细介绍和返图区,风格、画风比较容易判断。### prompt 如何写关键词是门学问,还记得 ChatGpt 刚出现时,网络上出现一种 prompt develop 的岗位,专门来帮助设计 prompt,当时还有些不屑一顾,后来开始 AI 绘画时,才发现 prompt 刚上来是真有些摸不着头脑。 此外经过一段时间的学习,我总结了一些 prompt 的使用...
以及其上附着的属性** ;作为一个工具,图数据对外提供的接口都是围绕这些元素展开。**图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几...
将该节点上运行的负载迁移到其他节点上,以实现节点资源的最优使用。- 最后,在节点迁移之前,需再三确保目标节点有足够的资源来承载额外的负载。> **注意:考虑负载迁移对运行中应用的影响,并确保其在迁移过程中不会中断**。### 解决方案为了避免出现这个问题,我们可以使用一种有效的方法来管理Pod的调度,即通过在节点上设置标签,并使用节点选择器将Pod分配给兼容的节点。这种方法可以确保Pod被正确地调度到具备所需资源和...
# 1 前言得物 App 从创立之初,关系型数据库一直使用的开源数据库产品 MySQL。和绝大部分互联网公司一样,随着业务高速增长、数据量逐步增多,单实例、单库、单表出现性能瓶颈和存储瓶颈。从选型和架构设计角度来看这很符合发展规律,一开始没必要引入过于复杂的架构导致资源成本和开发成本过高,而是逐步随着业务发展速度去迭代架构。为了应对这些问题,我们采取了诸多措施如单库按业务逻辑拆分成多个库的垂直拆分,分库分表的水平拆...
内存管理是一个很重要的话题:一方面,当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节点上可能存在一些较少被... 约束了 Pod 和 Container 的内存用量上限。当 Pod 或 Container 的内存用量达到该限制时,将触发直接内存回收甚至 OOM。 **驱逐**当节点的内存不足时,K8s 将选择部分 Pod 进行驱逐,并为节点打上 Taint node...
且支持多个匹配算子组合的复合选择器。然而对于一个 key 而言,所对应的 value 可能是无穷的,selector 中包含可能的 key 越多,出现冲突的可能性越大,配置的维护就越复杂。因此管理员可以通过 KCC 的 NodeLabelSelectorAllowedKeyList 对 NodeLabelSelector 支持的 key 进行约束。为了判断两个 LabelSelector 粒度配置是否冲突,我们设计了基于等值集合和不等值集合的冲突检测算法,该算算法基本思路如下:**1.**对...
通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;* 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型... **问题三:出现故障无法保证数据完整性**在主备模式下,如果数据同时两个节点都写入,一旦一个节点出现故障,新启的节点恢复过程中容易出现各种问题,包括性能下降,无法保证分片,最严重可能导致查询结果不正确...
出现集群之间的时延或者故障时,问题定位比较复杂。而云原生有统一的服务管理界面,以 Helm Chart 或 Operator 的形式,统一对服务进行发布、运维。这样,出现问题时,我们可以通过统一的界面进行查看和管理,监控告警日... 支持灵活配置选用;* 核心引擎层包括 Flink、Spark、云原生消息引擎、实时服务分析引擎、云原生日志搜索和统一存储 HDFS 等核心组件,支持存算分离和自动调优;* 资源调度层支持统一计算资源调度和统一引擎云原生生...