【Weaviate源码】数据写入之：LSM树Flush机制：从内存到磁盘的原子转换

最新推荐文章于 2025-12-03 18:07:44 发布
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#分布式

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一、Flush机制的整体流程
Memtable达到阈值
触发FlushAndSwitch
atomicallySwitchMemtable
最低0.47元/天 解锁文章
【前瞻创想】Kurator：站在巨人肩膀上的分布式云原生创新实践
笃行其道的博客
11-29 1237
Kurator是一个创新的分布式云原生平台，通过深度整合Kubernetes、Karmada、Istio等主流开源项目，为企业提供统一的多云管理解决方案。其核心创新包括：1）声明式全栈基础设施管理，实现配置即代码；2）引入Fleet概念，将多集群视为逻辑单元统一管理；3）实现云边端三层架构的无缝协同；4）构建联邦式监控体系；5）支持Fleet级策略治理。相比传统方案，Kurator显著降低了运维复杂度，提升开发效率60%以上，并将故障恢复时间缩短至10分钟内。该平台代表了云原生技术向分布式环境演进的重要方向
Elastic Stack梳理：深度解析Elasticsearch分布式查询机制与相关性算分优化实践
Wang的专栏
12-02 996
分布式搜索中的Elasticsearch面临查询流程复杂性和相关性算分失真两大挑战。Query-Then-Fetch机制通过两阶段处理：Query阶段各分片独立计算并返回Top N文档，Fetch阶段聚合完整数据。分片本地统计导致BM25算法算分偏差，解决方案包括单分片模式、DFS查询模式（预收集全局统计量）和混合方案。NestJS集成示例展示了基础检索和DFS算分修正的实现。关键点在于分片选择必须覆盖所有ID，深分页需调整参数，DFS模式虽提升算分准确性但增加性能开销。
对分布式推理架构有经验。包括跨机器 /跨节点部署、负载均衡、模型分片。
最新发布
怨行客
12-03 597
通过精确计算，Llama-3-70B 模型权重在 FP16 精度下，理论上需要约130.2 GB的显存。而实际应用中提到约140GB模型在推理过程中，每层计算产生的中间结果。这部分数据量取决于批次大小 (Batch Size)和序列长度 (Sequence Length)。用于存储 Attention 机制中的键（Key）和值（Value）向量，特别是进行长序列推理时，K/V Cache 会占用相当大的空间。PyTorch、TensorFlow 或 VLLM 等推理框架自身运行所需的少量显存。
鸿蒙分布式能力与Flutter集成：Flutter三方库鸿蒙适配实践
nanxuan521的专栏
12-03 442
// 设备信息模型});?'',?'Unknown',?'unknown',?false,/// 分布式设备发现插件/// 初始化插件并开始监听设备发现/// [serviceId]：用于发现的业务标识符try {/// 获取当前已发现的设备列表try {return [];/// 在设备间发起一个认证请求（例如，建立连接前的安全握手）try {/// 停止发现并释放资源try {// 在Flutter应用中的使用示例/*
【前瞻创想】标准之争：论Kurator在分布式云原生API标准化中的潜在角色
qq_39757921的博客
11-29 1076
摘要：本文系统阐述了Kurator在解决分布式云原生API标准化难题中的创新方案。面对多云环境API碎片化导致的集成复杂度高（5000+行适配代码）、运维一致性差等技术痛点，Kurator通过统一API网关、声明式API融合和策略驱动架构三大核心机制，实现了95%以上的API一致性。实测数据表明，该方案可降低60%集成复杂度，提升40%运维效率，在金融行业案例中使跨云迁移时间从3个月缩短至2周。文章详细剖析了Kurator的标准化架构设计原理，并提供了包括网关配置、策略实施等在内的完整实战指南，为分布式云原
【分布式文件存储系统Minio】2024.12保姆级教程
2509_94201400的博客
12-01 413
http://ip:9090/ 2.运行容器 3.进行配置 1.格式 2.具体配置 4.查看桶 5.给桶开放权限 3.搭建minio模块 1.创建一个oss模块 1.在sun-common下创建 2.sun-common-oss 引入依赖 2.sun-common-oss 模块 1.概览 3.FileInfo.java 4.MinioUtil.java 5.StorageAdapter.java 6.MinioStorageAdapter.java 3.sun-demo操作minio
分布式、微服务与云原生：概念解析与关联梳理
技术分析
12-02 832
本文系统解析了分布式、微服务和云原生三大现代软件架构概念的关系。分布式是底层设计思想，通过多节点协同解决单机瓶颈；微服务是其具体实现模式，按业务拆分为独立小服务；云原生则是部署目标，利用容器化、弹性伸缩等技术优化微服务运行环境。三者呈递进关系：分布式解决"为什么拆"，微服务解决"拆成什么样"，云原生解决"拆后放哪里"。文章强调架构选型需结合实际需求，避免盲目跟风，指出云原生是微服务的最佳运行环境，共同构成大型系统的主流架构范式。
【探索实战】Kurator入门体验与分布式云原生环境搭建
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
11-29 2667
《Kurator分布式云原生环境搭建指南》介绍了这款专为云原生应用设计的工具。文章详细说明了环境要求（Linux/macOS系统、Docker、Kubernetes等），并分步骤指导安装过程：从获取安装包、解压启动到配置验证。针对常见问题如Docker未运行、kubectl连接失败等提供了具体解决方案。Kurator通过集成环境管理、资源调度和监控功能，显著简化了分布式系统的运维工作，是提升云原生开发效率的理想选择。
分布式ID方案、雪花算法与时钟回拨问题
m0_71836706的博客
12-02 737
我们倾向于在数据库中使用自增主键，是因为自增主键可以迫使数据库的B+树朝着一个方向增长，新数据总是追加到树的末尾，避免了中间节点的分裂，从而获得最佳的插入性能。这种设计保证了ID的唯一性：时间戳是递增的，不同时刻产生的ID肯定不同；需要注意的是，在当前的技术面试环境中，仅仅答出雪花算法可能已经不够突出，我们需要在理解雪花算法的基础上，找到更多的亮点。总结来说，雪花算法可以看作是一种设计思想，借助时间戳和分段机制，我们可以自由切割ID的不同比特位，赋予其不同的含义，灵活设计符合自己业务场景的ID生成算法。
“智慧管理，触控未来“分布式触控系统开创指挥中心智慧管控新时代!
2409_89316373的博客
12-01 438
信息技术和通信技术的发展，极大地促进了全球社会的经济、科技、文化、教育和管理等各个方面的发展，尤其是飞机、移动电话和互联网等高新技术的快速发展使地域和空间的距离进一步缩小，将地球变成了一个小小的村落。KVM、分布式、多点触控成为目前主流的数字化技术，每种技术都具备独特的优势，并对行业应用产生巨大的影响，能否通过现有技术，将这三种技术融合在一起，形成一种全新的技术呢？随着国家对于信息化的不断推进，作为信息化数据的载体，服务器和各种网络设备总数的急剧增加，有限的网络管理人员将面临越来越多的设备需要维护。
实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写），Redis Cluster（Redis集群模式）并附排错过程
weixin_44858074的博客
12-02 482
本文介绍了一个基于Redis Cluster的分布式读写集群方案，使用两台服务器（192.168.0.4/7）各部署2个Redis节点（1主1从），组成2主2从的集群架构。通过数据分片（哈希槽）和Nginx反向代理实现高性能并行读写，业务仅需访问8015统一入口。配置步骤包括： 服务器规划与端口映射 Docker Compose编排 Redis节点配置（开启Cluster模式） Nginx代理设置 集群初始化与验证 该方案充分利用两台服务器资源，支持自动分片、故障转移和负载均衡，满足高可用需求。
ROS2——基础4（通信接口、参数说明、分布式通信）
weixin_45728280的博客
11-29 880
本文介绍了ROS2的三种核心通信机制（话题、服务、动作）及其接口文件组织方式，详细讲解了参数管理系统的使用方法，包括参数定义、常用操作指令和参数创建示例。同时阐述了ROS2基于DDS的分布式通信架构，通过DOMAIN_ID机制实现网络分组通信，并与ROS1的通信架构进行了对比，指出ROS2采用去中心化设计，具有更好的扩展性和容错能力。文章还提供了参数管理程序的完整实现代码和分布式网络配置方法。
云边协同推理再突破：新型分布式解码框架吞吐量提升近 10%
边缘计算社区
12-02 603
研究团队在 DSD-Sim 中引入了基于 VIDUR 的硬件性能建模引擎，能够准确预测不同 GPU 架构下的推理延迟。这为边缘 AI 应用打开了新的可能性：手机、IoT 设备可以跑轻量模型做初筛，云端大模型负责精校，两者配合把推理速度拉上来。往前看，随着 6G 网络的推进和边缘算力的提升，分布式推理会成为常态。这样能省下不少时间。这个数字看起来不算惊艳，但考虑到分布式环境下的通信开销和调度复杂度，这已经是不小的进步。DSD 的思路是把草稿模型放在边缘，目标模型放在云端，通过协调执行来实现跨设备的推测解码。
【分布式知识】Redis-Shake 容器云部署完整指南
wendao76的专栏
11-29 1058
Redis-Shake容器云部署指南摘要 本文详细介绍了Redis-Shake在Kubernetes环境中的容器化部署方案。主要内容包括： 架构设计：展示了包含源/目标Redis集群、Kubernetes资源配置及监控系统的整体架构图，并比较了单实例、分片并行和多租户三种部署方案的适用场景。 Kubernetes资源配置： 使用Namespace隔离部署环境 通过ConfigMap配置Redis-Shake主参数和启动脚本 使用Secret管理敏感连接信息 配置PVC提供持久化存储 提供单实例Deploym
告别存储困境：RustFS 如何用内存安全重塑分布式对象存储
weixin_41544125的博客
12-03 277
RustFS 最核心的底气，来自其开发语言 Rust 的独特特性。作为当下最受推崇的内存安全语言，Rust 从语法层面杜绝了空指针、缓冲区溢出等常见内存漏洞，这让 RustFS 从底层就具备了100%的内存安全性，彻底规避了传统 C/C++ 存储工具因内存问题引发的服务崩溃、数据泄露等风险。同时，Rust 语言的运行效率无限接近 C 语言，这让 RustFS 摆脱了“安全即性能妥协”的行业魔咒。
MR30分布式IO：破解汽车焊接产线控制难题
mingdatech的博客
12-01 469
布线混乱与成本高企：传统集中式 IO 需从中央控制室敷设电缆至各焊接工位，单条线缆长度超80 米，车间线缆总量达 1.2 万米，线槽占用空间达 0.8 立方米，年维护成本超 15 万元。质量与可靠性突破： 焊接缺陷率从 0.8% 降至 0.15%，系统连续运行 180 天无故障，MTBF（平均无故障时间）达 50000 小时以上，柔性扩展能力凸显。节省 布线成本：线缆用量减少 62%，线槽占用空间缩减 75%，一次性节省建设成本 42 万元，年维护成本降至 3 万元。
分布式监控Skywalking安装及使用教程（保姆级教程）
2509_94216666的博客
12-01 724
本文主要讲解分布式链路追踪监控系统Skywalking的安装及使用教程，从0到1，图文并茂的保姆级教程。SkyWalking是一款用于分布式系统跟踪和性能监控的开源工具。它可以帮助开发人员了解分布式系统中不同组件之间的调用关系和性能指标，从而进行故障排查和性能优化。它支持多种语言和框架，包括Java、.NET、Node.js等。它通过在应用程序中插入代理或使用特定的SDK来收集跟踪数据，并将这些数据发送到SkyWalking服务器进行分析和展示。分布式跟踪。
MR30分布式IO赋能注塑机智能化升级
mingdatech的博客
12-01 270
​注塑机执行部件（锁模/射台/温控）→ 传感器阵列（电流/压力/温度）→ MR30 IO模块 → 边缘网关 → MES/SCADA系统​​。针对汽车零配件注塑生产中传统控制系统布线复杂、数据采集滞后、产线适配性差等痛点，某汽车零部件制造商采用MR30 分布式 IO 模块，实现了锁模、射胶、温控等关键工序信号的实时采集与精准控制。：大型注塑机需连接150-200根IO讯号线，从主控电箱延伸至锁模、射台等执行部件，布线长度超 50 米，不仅施工周期长，还易因线路老化引发信号干扰。
【探索实战】从零到一：Kurator 构建分布式云原生平台的探索与实践
代码改善世界的博客
11-29 989
从初次接触时轻松的环境搭建，到深度使用其统一流量治理功能解决实际业务问题，再到最终构建起支撑全球化业务的分布式云原生平台，Kurator 以其简洁的设计、强大的能力和开放的生态，证明了它是“云原生实战派”的得力武器。它有效降低了分布式云原生技术的门槛，让企业和开发者能更专注于业务创新。对于任何正在或计划拥抱多云、多集群架构的团队而言，Kurator 都是一个非常值得深入探索和投入的选择。
InfluxDB数据写入机制：Shard路由与TSM引擎解析
当cache达到一定大小或达到预设条件时，会触发flush操作，将cache中的数据写入磁盘形成TSMFile。TSMFile是一种压缩的、列式存储的格式，有利于快速读取和压缩存储大量时序数据。 批量时序数据的Shard路由是整个写入...
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