在实际使用中遇到了以下运维问题:1. 至少需要部署 3 个 keeper 节点,才能提供单个节点故障的容灾。这是因为 Raft 协议需要过半节点正常运行,才能维护主节点的正常工作和选举。2. 节点增删和服务发现流程复杂。需要修改所有 keeper 节点的配置文件才能生效,且所有的调用者也需要修改配置才能发现这个结果。ByConity 实现过一个使用固定的共享域名来代替给每个 keeper 节点配置地址的方案,但又进一步带来了处理 域名解析的可访问...
解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口,支持非常灵活的自定义窗口满足特殊业务需求。- 带反压的流模型Flink是采用... 定制的序列化工具、缓存友好的数据结构和算法、堆外内存、JIT编译优化。Flink并不是将大量对象存在堆上,而是将对象序列化到一个预分配的内存块上,这个内存块叫MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)...
简单地采用现有的测试工具虽然可行,但测试效率低且效果不佳。传统的 GUI 测试工具只是简单地重新运行每个版本的应用,并没有充分利用之前测试运行中的知识来加速当前正在进行的 GUI 测试。为了解决这个问题,字... g.SCROLL\_RIGHT\_LEFT:从右向左滑动4.配置完成后,将配置文件推送到手机端:adb push 路径+max.xpath.actions /sdcard**下面以 AmazeFileManager 为例:****1.** **第一种情况:当事件执行不涉及...
## Redis 简介Redis 是大家日常工作中使用较多的典型 KV 存储,常年位居 DB-Engines Key-Value 存储第一。Redis 是基于内存的存储,提供了丰富的数据结构,支持字符串类型、哈希/列表/集合类型以及 stream 结构。Re... 但它可提供固定的唯一标识,也可用来托管无状态服务。有状态服务需要稳定的持久化存储。除此之外,可能还会有一些其它的特性要求:- 稳定的唯一标识- 有序、优雅地部署和缩放- 有序的自动滚动更新在 K8...
表中所有的行按照维度列,做多重排序,排序后的位置就是该行的行号。 1.2 索引StarRocks 通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引,能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。StarRocks 表设计原理如下图所示。一张表中的数据组织主要由三部分构成: 前缀索引 表中每 1024 行数据构成一个逻辑数据块 (Data Block)。每个逻辑数据块在前缀索引表中存储一个索引项,索引项的内容为数据块中第一行数据的维度列所构成的前缀,长度不超过 36...
我们并不能说这是系统代码的问题。接下来本文将会介绍,对于这类崩溃如何进行识别、以及解决。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5784f788c0d8485abeff1360b6e24d5c~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)### 内存溢出(俗称OOM)如下case:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6b9944bd111848f7b57aeb4474ad8d1e~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)特征很明显,堆栈全是系统代码...
组件来进行选主,该组件基于 Raft 实现,提供兼容 zookeeper 的选主接口,在实际使用中遇到了以下运维问题: 1.至少需要部署 3 个 keeper 节点,才能提供单个节点故障的容灾。这是因为 Raft 协议需要过半... ByConity 实现过一个使用固定的共享域名来代替给每个 keeper 节点配置地址的方案,但又进一步带来了处理 域名解析的可访问节点数量和 keeper 中配置数量不一致时的复杂性。 3.容器重启后如果服务变换...
针对算法场景也实现了一系列工具:* **ray.data** 集合了数据读写、流式处理、shuffle 等功能,给离线推理、数据预处理等场景提供了灵活 API 和异构的调度功能* **ray.train** 和 **ray.tune** 可以将 xgboost、pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* **ray.serve**是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说, **Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范...
每一类疑难问题我都会分享这类问题的背景和对应的解决方案,并且会结合实战案例演示各种归因工具究竟是如何解决这些疑难问题的。### 3.1 第一类疑难问题 —— Crash![在这里插入图片描述](https://p3-juejin.byte... 所以我们可以分析所有线程的寄存器和栈内存等信息。这里最终我们分析出:崩溃线程的 0 号栈帧(第一行调用栈),它的 x0 寄程器实际上就是 libdispatch 中定义的队列结构体信息。在它起始地址偏移 0x48 字节的地方,也...
* AI 大模型领域或利用 AI 大模型技术改造升级的任何行业/场景* 不限地区、不限阶段 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/071b2da17d494c0394ece3a801fc... 所以同时申请也是没问题的! **Q5:报名是否有截止日期?**A5:我们采取滚动招募的形式,没有固定的截止日期。但每季度面向开发者申请的大模型 Tokens 代金券有限,先到先得,早点申请! **Q6:智谱...
此外还有**机器学习和大数据**以及**各类存储服务**。云原生后需要解决的核心问题是如何提高集群的资源利用效率;以典型的在线服务的资源使用情况为例,深蓝色部分是业务实际使用的资源量,浅蓝色部分为业务提供的安... 我们根据不同阶段业务需求和技术特点,选择合适的混合部署方案,并在此过程中不断迭代我们的混部系统。### 2.1 阶段一:在离线分时混部第一个阶段主要进行在线和离线的分时混合部署。- 对在线:在该阶段我们构...
服务都还是固定在这些机器上,因此这个时代这样的维护方式,并没有太多问题,大家以往也都维护的挺和谐。在容器化时代,基于 Kubernetes 的容器化平台下,LB 的建设有哪些差异呢?主要分为两大块:* 后端服务的 IP,会由于集群的调度,IP 是可变的,每当你部署、升级等操作的时候,IP 都会改变,那么这个时候,我们显然不能够再继续采用原有写死 IP 的方式来进行 7 层代理的维护了。由于服务 IP 的不确定性,我们必须要改变姿势,不能由人为...
问题及其解决方案,并展示这些解决方案带来的实际收益。主要内容包括:- 探讨面临的痛点和挑战- 提供自动化的解决方案- 分析实践效果和收益- 提出结论和未来展望 ▌**痛点 & 挑战**在分析业务痛点和挑战之前,先要清楚业务现状。 1. **现状概览**字节跳动数据平台目前使用了 1 万多个任务执行队列,支持 DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell 等 50 多种类型的任务。自动计算治理框架目前已经完成...