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嚯嚯了全公司的服务器,才终于懂得这个道理

461 Technology lddgo Shared on 2023-09-20

会控为整个会议最为核心的业务,由于海量请求的高性能要求,后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期,各模块边界不够清晰,大家对存储的使用处于失控状态,随着 PCU 的不断上涨,逐步暴露出存储和架构的诸多问题,同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重,存储改造伤筋动骨,要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造,本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活(下一步目标)层面总结了会控存储治理的成功实践,目的是形成一套方法论,沉淀下来一套可以复用的工具,以供大家后续工作中参考。

403 Technology lddgo Shared on 2023-09-20

2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕,40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。 微服务与消息队列专场,我们邀请到了小鹅通的基础架构组负责人黄徐震为我们带来了《小鹅通基于 TSE 云原生网关的落地实践》的精彩演讲。 本篇文章针对这场演讲做了详细的解读。主要介绍小鹅通在 TSE 云原生 API 网关上的一些建设和经验,以及在这个过程中遇到了哪些问题和挑战,基于 TSE 的解决方案又是如何在小鹅通进行落地的,以及如何利用云原生网关实现降本增效的经验分享。

207 Technology lddgo Shared on 2023-09-19

一图胜千言,LangChain已经成为当前 LLM 应用框架的事实标准,这篇文章就来对 LangChain 基本概念以及其具体使用场景做一个整理。

399 Technology lddgo Shared on 2023-09-19

StackOverflow《2023 技术调查》中,PostgreSQL 超越 MySQL 成为了最受欢迎的数据库。专业的开发者更倾向于使用 PostgreSQL(有50%的人选择使用),而那些正在学习编程的人则更喜欢使用 MySQL(有54%的人选择使用)。

361 Technology lddgo Shared on 2023-09-18

从目前的服务化架构看起,传统的架构下服务是分层的,每一层使用不同的分区算法,每一层都有不同数量的节点,上层节点随机选择下层节点。这种不确定性,就会导致上层节点访问下层节点时有可能跨区或者跨地域。而跨区跨地域的调用代价是很高的,不仅要解决时延的问题,还要保证数据同步,这两点在技术实现上都具有很大的挑战性。 那换一个思路,事先设计好调用的路径,让请求沿着规划好的路径进行调用,这样的设计路径就可以解决以上的挑战。单元化架构的出现,就是遵循这样的设计,在单元化架构下,接入层、服务层、数据层使用相同的分区算法,实现计算资源与数据资源进行逻辑上的绑定,最终形成一个个标准化的处理单元。

267 Technology lddgo Shared on 2023-09-14

go 中高性能编程是一个经久不衰的话题,本文尝试从实践及源码层面对 go 的高性能编程进行解析。

402 Technology lddgo Shared on 2023-09-14

作为一个合格的 DBA,在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候,往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量,当用户问为什么单表数据量不能超过千万时,DBA 往往会说:单表数据量超过千万,会影响查询性能。知其然而不知所以然,学习技术不能停留在表面,而是要进一步去深入挖掘其中的原理,这样才能不断进步和成长。回到这个问题:为什么单表数据量不能超过两千万,其中的依据是什么?欢迎阅读。

562 Technology lddgo Shared on 2023-09-14

资金账户是互联网和金融业务中非常常见的系统,尤其是在电商、支付等业务中必不可少。资金账户系统本身其核心模块的整体架构往往并不复杂,但其对于资金安全和可用性的要求非常高,导致建设好一个资金账户系统并不容易。本文以笔者在实际工作中实现的资金账户系统为例,探讨了在资金账户系统设计和实现中会遇到的问题以及相应的解决方案。需要强调的是,笔者也是资金相关系统的入门者,本文目的是抛砖引玉,有误之处,还请大家多多指正、多多探讨、不吝指教,笔者不胜感激。

462 Technology lddgo Shared on 2023-09-13

1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术:数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。3. 大语言模型的参数高效微调技术:prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA。

546 Technology lddgo Shared on 2023-09-12