登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
GPUStack 是一个开源的 GPU 集群管理器，专为高效的 AI 模型部署而设计。它配置和编排推理引擎（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 或您自定义的引擎），以优化跨 GPU 集群的性能。多集群 GPU 管理。跨多个环境管理 GPU 集群。这包括本地服务器、Kubernetes 集群和云提供商。可插拔推理引擎。自动配置高性能推理引擎，如 vLLM、SGLang 和 Tensor
如果用户平均对话长度只有200个token，你花两周时间优化2048长度的KV Cache就是浪费。先测量，再优化，不要为了优化而优化。KV Cache优化没有银弹，每个方案都有trade-off。但理解了它的本质——用空间换时间，同时管理好这个“空间”——你就能在显存和速度之间找到最适合自己业务的平衡点。
序号步骤命令1拷贝代码到 master2修复 .dockerignore删除cache行3创建数据目录4构建并分发镜像5部署应用6检查 Pod7访问containerd 与 Docker 的关系K8s 1.24+ 默认使用 containerd 运行容器构建镜像仍需要 Docker / podman / nerdctlK8s 内部服务发现mysqlredisbackend应用代码中不需要 IP，直
摘要（150字） SOA与微服务的核心在于通过契约化接口实现业务与技术的解耦。服务抽象层次遵循对象→构件→服务的递进关系，Web Service基于WSDL/SOAP三元模型实现动态绑定。微服务强调限界上下文与独立数据存储，其分布式事务通过Saga（补偿机制）或TCC（Try-Confirm-Cancel）模式保障最终一致性。架构演进从ESB（中心化协议转换）转向Service Mesh（去中心化
LLM推理的扩容不是瞬间完成的——新Pod需要加载模型，这个过程可能持续几分钟。如果流量突然暴涨，HPA来不及响应。建议设置最小Pod数量，预留20%的冗余容量。那次OOM事故后，我重构了整个部署方案：StatefulSet管理Pod，InitContainer预热模型，内部队列控制请求，DCGM Exporter监控显存。三个月没再出过事故。云原生部署LLM推理，本质上是把GPU当成一种特殊资源
Kubernetes Pod调度机制摘要 Kubernetes提供了多层次的Pod调度控制方案。基础调度包括nodeSelector（标签匹配强制调度）和nodeName（直接指定节点）。进阶调度采用节点亲和性（Affinity），分为强制亲和（requiredDuringScheduling）和优先亲和（preferredDuringScheduling）两种模式，支持复杂表达式和权重配置。污点
优先查看文件（非mdmp），这是定位崩溃原因的核心紧急处理：重启Tomcat前清理临时目录，避免残留文件导致二次崩溃长期优化：调整JVM内存参数，确保JDK版本与Tomcat兼容，排查应用代码问题如果日志中显示具体的错误类型（如等），可以提供具体日志内容，我会帮你进一步定位问题。
需要我再给你讲讲空行会不会被统计、最后一行没有换行符会不会漏统计这些坑点吗？我给你用最清晰、面试也常问的方式讲一遍，一看就懂。
核心修复：在模块级的android闭包中添加namespace "你的包名"。版本适配：AGP 7.0+ 强制要求namespace，替代Manifest中的package属性作为构建命名空间。多模块规则：每个模块需独立配置唯一的namespace，应用模块保留，库模块无需该配置。添加完成后，同步项目（Sync Project with Gradle Files）即可解决该错误。
如果你用的是 RocketMQ、MySQL、Nginx 等中间件，也可以监控它们的 QPS（比如 RocketMQ 的生产/消费 TPS，参考 []），我可以给你对应的 exporter 配置！错误率sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[1m])) / sum(rate(http_requests_total[1m]))- QPS 相关：http_
如果是磁盘问题，可以尝试 kubectl drain--delete-emptydir-data --force 将 Pod 驱赶到其他节点，然后清理磁盘重启 Kubelet。- 如果是 CrashLoopBackOff，当前容器可能已经挂了，必须加上 --previous 参数查看上一个崩溃实例的日志：kubectl logs--previous。- NodePort： 如果是 NodePort
open-webui：非常不错的大模型webui，也就是界面展示。
最好的AI，不是那个永远说"是"的助手。而是那个在关键时刻，能够果断说"不，我要停下来"的伙伴。这不是限制AI的能力，而是赋予AI真正的智慧——知道什么时候不该做，比知道怎么做更难，也更重要。当有一天，某个恶意的操作员对着AI系统输入那个灾难性命令的时候，我们希望那个AI，能像一个有良知的士兵一样，放下武器，拒绝执行。这，才是真正对齐了人类价值的人工智能。本文探讨AI安全领域的核心困境：工具性收敛
本文记录了一个真实电商项目从单体架构到微服务的渐进式转型过程。项目初期为单体Spring Boot架构，随着用户从1000 DAU增长到500万DAU，开发效率下降40%，部署风险增加，技术债务累积。转型采用18个月分阶段策略：首先进行模块化重构（1-2个月），然后引入API网关（2-4个月），接着用绞杀者模式逐个拆分服务（6-9个月），完善基础设施（3-4个月），最终持续提升微服务成熟度。关键成
在高并发的电商系统中，结合Spring Boot与Kafka实现异步消息处理，提升系统响应速度与稳定性。同时，通过JVM、数据库连接池、缓存等多方面的优化，保证系统在高负载下的性能表现。
我们采用Spring Boot作为基础框架，结合Kafka进行消息队列处理，以实现订单的异步处理和系统解耦。使用Spring Cloud实现微服务架构，包括服务注册与发现、负载均衡等功能。数据库使用MyBatis Plus进行ORM映射，结合Redis进行缓存处理，以提高系统响应速度。在电商系统中，订单处理是核心业务之一，尤其是在大促活动期间，系统需要支持高并发的订单创建、支付和库存管理。传统的订
本方案采用Spring Boot作为核心框架，结合Kafka作为消息队列中间件，实现高并发订单的异步处理。系统架构包括订单接收、订单处理、库存更新及通知服务等模块。通过Kafka进行消息解耦，确保各模块间的异步通信及系统的可扩展性。在现代电商平台中，处理海量订单的能力至关重要，尤其在大促销期间，高并发的订单请求对系统的处理能力提出了严峻的挑战。这要求系统具有良好的扩展性和稳定性，以确保在高峰期的业
快手订单API是快手开放平台为开发者提供的一套标准化接口，允许第三方系统与快手电商平台进行数据交互，实现订单信息的自动化处理。通过这套API，开发者可以高效获取和管理快手店铺的订单数据，包括订单查询、发货处理、退款审核等核心电商功能。首先，需要在快手开放平台注册开发者账号，提交企业资质认证，申请相应的API权限。A：是的，快手API有严格的QPS限制，默认每秒5次，重要业务可申请提升配额。详细阅读
本文介绍了电商系统架构演进的五个阶段：单体架构、分层架构、面向服务架构、微服务架构以及无服务器架构，并分析了每个阶段的架构模式、技术栈、核心功能以及端到端的交互序列。
微服务（或称微服务架构）是一种云原生架构方法，在单个应用中包含众多松散耦合且可单独部署的小型组件或服务。 这些服务通常拥有自己的技术栈，包括数据库和数据管理模型；通过一个REST API、事件流和消息代理组合彼此通信。
跨境电商行业正处于蓬勃发展的阶段,但同时也面临着激烈的竞争。这场演讲从行业现状、趋势预测和建议三个方面为我们呈现了一幅生动的画卷。当前,平台模式日益丰富,活动频繁,人工智能应用日渐普及,这些都反映了行业的活力。与此同时,全球市场需求多元化、新兴市场崛起以及技术创新,为跨境电商带来了广阔的机遇。然而,产品选择、物流、合规、品牌建设等挑战亦有待解决。展望未来,数字化、品牌出海、合规化、成本优化和可持续
主要包括商家审核、品牌管理、规格管理、模板管理、商品分类管 理、商品审核、广告类型管理、广告管理、订单查询、商家结算等。本次课题所开发的电商平台主要分为网站前台、管理员后台、商家管理后台三个子系统，分别面向买家客户、管理员和入驻平台的商家。商家管理后台是入驻的商家进行管理的后台，主要功能是对商家所售商品的管理以及订单查询统计、资金结算等功能。网站前台主要包括网站首页、商家首页、商品详细页、搜索页、
这个事故会继续发生，以不同的形式，在不同的公司。不是因为 AI 太聪明，而是因为我们给了它太多权限，却没有给自己留下足够的刹车距离。把真正的不可逆点推远。但更根本的那句话，还没人愿意说清楚——AI Agent 是一个会自行解题的系统，不是一个听话执行的工具。你的安全模型，必须按前者来设计。当你把 Agent 接入生产环境的那一刻，它就已经开始主动观察你的环境、寻找它认为有用的资源了。你只是不知道而
Trivy是一款由 Aqua Security 开源的综合安全扫描工具，专为云原生环境设计。它的目标很明确：用最简单的方式，扫描最广泛的安全问题。容器镜像（Docker / OCI）本地文件系统Git 仓库Kubernetes 集群IaC（Infrastructure as Code）配置软件依赖（SBOM 分析）✅ 简单易用✅ 扫描速度快✅ 覆盖面广✅ 易于集成 CI/CD。
传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上优点：简单，不需要其它技术的参与缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响# 虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源# 容器化部署：与虚拟化类似，多了共享操作系统，更方便，但又出
雪花算法就像是给分布式系统里的每一台机器发了一个“专属号段”。它既保证了 ID 的唯一性，又保证了 ID 的有序性，是目前微服务架构中落地最广泛、最主流的分布式 ID 生成方案。利用 Zookeeper（ZK）来解决雪花算法的“时钟回拨”问题，可以说是工业级分布式 ID 生成器（比如美团开源的 Leaf-snowflake）的核心亮点。你提到的“第三缸邪恶调组件”应该是语音或输入法的小误会，准确的
马斯克为什么一定要干掉 OpenAI？不是因为他输不起，而是因为他赢得起。这场官司他用 3800 万美元的历史投资，撬动了一个足以让 OpenAI 价值万亿的商业帝国陷入持续动荡的杠杆。无论最终判决如何，光是制造不确定性这一件事，他已经达到了目标。他真正要打的，从来不是那些钱——而是定义 AGI 时代由谁来掌舵的权力。这是一场用法律武器包装的 AI 霸权之战，而审判才刚刚开始。
Kubernetes存储卷解析：从临时到持久化 本文系统介绍了Kubernetes中的Volume存储机制。首先指出Volume的核心价值在于解决容器数据临时性问题，支持数据持久化和容器间共享。重点分析了三种典型存储卷：emptyDir临时卷（随Pod创建销毁）、hostPath节点本地卷（数据保留但降低迁移性）以及持久化存储方案PV/PVC。详细阐述了PV的四种访问模式（RWO/ROX/RWX/
Jina Serve 通过清晰的抽象和强大的云原生集成，成功地将构建生产级AI服务的复杂性封装起来。它标志着AI应用开发正从“脚本模式”迈向“服务编排模式”，让开发者能够以更高维度的视角去设计和实现复杂的AI应用。值得一提的是，Jina AI 团队及其技术已在2025年10月被企业搜索领域的领导者Elastic收购。这一结合预示着向量搜索、多模态AI与成熟的企业级数据平台将进一步融合，Jina S
国产大模型的竞争，早已不是"能不能用"的问题，而是"哪个场景用哪个"的精细化选型问题。没有一个模型能包打天下，但开发者手里可用的牌越来越多，成本越来越低。这对用户是好事。对某些商业模式，可能就不那么友好了。国产大模型群雄割据，社区投票已经开始——用真金白银的 API 账单投票。
本期26期5题（低RAM调度、大模型长文本、端边云通信、边云终身学习、时序因果分析），精准命中华为鸿蒙生态、昇腾算力、云智能运维、工业互联网四大核心赛道的**五大底层技术天花板**。通过约束修正与底层架构重构，五项技术核心指标实现**30%-80%跨越式提升**，彻底打通从“高端试点”到“全域规模化商用”的全链路堵点，推动华为从“技术追赶者”转向“行业规则定义者”，为国产自主可控技术体系筑牢不可替
《Serverless弹性伸缩架构革新方案》摘要： 本文针对云原生Serverless调度领域提出突破性解决方案。传统时序预测和静态伸缩架构已达性能天花板，文章给出两条技术路径：1）过渡方案通过多模型融合和预热缓冲池实现行业顶尖指标（预测误差7.2%，时延316ms）；2）革新方案重构底层架构，采用负载感知解耦和时空联合预判技术，将预测误差降至4.1%，时延优化至158ms。方案特别针对华为云多租
-advertise-address 192.168.10.11 指定当前服务器IP。# --kubernetes-version v1.21.14指定k8s当前版本。1.4. 将生成的k8s管理员密钥文件复制到当前用户的家命令/.kube目录下，授权。# kubelet：所有节点需要安装的代理服务。1.在master安装k8s相关组件。安装 docker-20.10.21。# kubeadm：管
《2026年软件架构演进趋势与测试应对策略》摘要： 当前软件架构正经历从微服务到AI原生与云原生的深刻变革。微服务架构已进入理性成熟阶段，强调业务价值优先和可控复杂度，采用DDD划分服务边界和"一服务一库"原则。AI技术推动架构向"逻辑+概率"混合模式转变，形成逻辑层与概率层并行的新型架构，智能体协作逐步替代传统微服务调用。云原生技术深度融合信创要求，全栈信
云原生
——云原生
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
AtomGit开源社区
DeepSeek技术社区
快递鸟社区
2048 AI社区
