change buffer（在 MySQL 5.6 之前叫 insert buffer，简称 ibuf ）是 InnoDB 5.5 引入的一种优化策略，若二级索引页不在 buffer pool 中，则将针对二级索引页的操作暂时缓存起来，等到该页从磁盘读到 buffer pool 中时再批量的（batch）apply 这些操作，从而达到减少磁盘 I/O 的目的。具体一点就是： 事务 1 执行写操作（e.g update），但针对的二级索引页 P1 并不在 buffer pool 中 于是 client 1 将这个操作缓存到 change buffer 里，即添加一个 entry（ibuf insert） 事务 2 需要读操作，将 P1 读到 buffer pool 中 将 change buffer 里相关的缓存的操作全部合并（merge）至 P1（ibuf merge） 将 P1 返回给用户线程
11月3日，在2022云栖大会上，阿里达摩院联手 CCF 开源发展委员会共同推出了 AI 模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低 AI 的应用门槛。 AI 模型较为复杂，尤其是要应用于行业场景，往往需要重新训练，这使得 AI 只掌握在少数算法人员手中，难以走向大众化。而新推出的魔搭社区 ModelScope，践行模型即服务的新理念（Model as a Service），提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用。 达摩院率先向魔搭社区贡献 300 多个经过验证的优质 AI 模型，超过 1/3 为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。社区首批开源模型包括视觉、语音、自然语言处理、多模态等 AI 主要方向，并向 AI for Science 等新领域积极探索，覆盖的主流任务超过 60 个。模型均经过专家筛选和效果验证，包括 150 多个 SOTA（业界领先）模型和 10 多个大模型，全面开源且开放使用。 本文，阿里达摩院开放视觉智能负责人谢宣松，深入解析了魔搭社区里首批开源的101个视觉 AI 模型。
随着业务的发展，用户量和业务复杂度逐渐增加，系统为了支撑更大的流量需要做很多优化，比如升级服务器配置提升性能。在软件方面，我们会采用微服务架构，对业务服务进行微服务化拆分，水平扩容等来提升系统性能，以及解决业务的复杂性问题。 在微服务架构下，一个业务服务会拆分多个微服务，各个服务之间相互通信完成整体的功能。另外，为了避免单点
2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、行业现状与方案选型、方案设计与实现、落地与效果、总结）进行大规模、高可靠、高效率的成本优化的实践，并在这过程中实现了零故障突发，CPU 最高节省70%，Memory 节省50%的成果。本文所介绍的成本优化整体方案实现是腾讯云开源项目 Crane 的内部雏形版，我们在内部成功实践的基础上，将相关设计方案与最佳实践进一步输出给对外开源项目 Crane（https://github.com/gocrane/crane)，致力于为云原生广大用户提供云成本优化一站式解决方案。
要确保Kafka在使用过程中的稳定性，需要从kafka在业务中的使用周期进行依次保障。主要可以分为：事先预防（通过规范的使用、开发，预防问题产生）、运行时监控（保障集群稳定，出问题能及时发现）、故障时解决（有完整的应急预案）这三阶段。
淘宝主搜索是一个典型的多阶段检索系统，主要分为召回、粗排、精排等阶段。召回阶段，由文本召回、个性化等多路召回构成，输出商品量级约10^5；粗排阶段，需要从三路召回集合中分别进行筛选，筛选出10^3量级提供给精排；后续经过精排等阶段再进行筛选输出约top10曝光给用户。（注：下文中10、10^3、10^5等均代表数量级，数值只作为示意，只有其相对大小具备参照意义）
KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求，基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的取代 etcd 的元信息存储系统，支撑线上超过 20,000 节点的超大规模 Kubernetes 集群的稳定运行。 项目地址：github.com/kubewharf/kubebrain
Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据，解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景。本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件DataLeap中的Data Catalog 功能模块的实践，主要介绍Data Catalog在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案。
