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Kubernetes v1.36引入了服务器端分片列表和监视功能,解决了大规模集群中控制器的扩展问题。该功能允许API服务器过滤事件,使每个控制器副本仅接收其负责的资源片段,从而降低CPU、内存和网络开销。通过指定哈希范围,控制器可以更高效地管理资源,提升性能。目前该功能仍处于alpha阶段,期待用户反馈。

Kubernetes v1.36:服务器端分片列表和监视

Kubernetes Blog
Kubernetes Blog · 2026-05-06T18:35:00Z

本文探讨了金融账务数据库的设计与选型,强调服务级别协议(SLA)在数据库选择中的重要性。分析了PostgreSQL、MySQL、OceanBase等数据库的优缺点及适用场景,特别是在高并发和强一致性方面的表现。提出了分片策略、热点账户处理和审计合规等设计原则,强调数据完整性和归档的重要性,并提供了选型建议和实施清单,以帮助工程师做出合理决策。

【金融科技工程】账务数据库设计:TiDB/OceanBase/Postgres 下的分片、索引、热点账户

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-22T00:00:00Z

本文深入探讨了Linux内核中IP层的路由机制,分析了FIB的LC-trie数据结构、策略路由的ip rule机制、Netfilter钩子的调用位置及性能影响,以及IP分片与重组的处理流程。通过内核源码解析,揭示了路由查找的复杂性和优化策略,强调了高流量场景下的性能瓶颈及调优建议。

【Linux 网络子系统深度拆解】IP 层内核实现:路由查找、分片与转发

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

本文探讨了 HagiCode 项目中使用 SQLite 的三种分片策略,以解决并发瓶颈。这些策略包括 Session Message、Orleans Grain 和 Hero History,适用于不同的业务场景。设计原则包括确定性路由、透明访问和独立存储。在选择分片策略时,需要考虑业务特点、并发量和维护成本,分片数量应在10到256之间。同时,分片并非万能,需先优化单表性能。

SQLite 分片方案实战:三种分片策略的深度对比

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2026-04-18T00:15:07Z
开箱即用的对话式搜索:Meilisearch Cloud UI中的聊天功能

Meilisearch Cloud推出了内置聊天界面,简化了设置过程。用户只需选择索引,系统会自动生成提示和设置,并提供调试工具。新功能包括分片和复制,提升了搜索基础设施的可扩展性和可用性。

开箱即用的对话式搜索:Meilisearch Cloud UI中的聊天功能

meilisearch blog
meilisearch blog · 2026-04-15T00:00:00Z
无限扩展:在Meilisearch Cloud中引入分片与复制

Meilisearch Cloud推出了分片和复制功能,支持水平扩展和高可用性。分片通过多个节点分担负载,解决数据量过大的问题;复制确保数据冗余,避免服务中断。此更新适用于需要处理大数据集和高可用性的企业。

无限扩展:在Meilisearch Cloud中引入分片与复制

meilisearch blog
meilisearch blog · 2026-04-13T00:00:00Z

在2026年德国Perl研讨会上,Abigail将讨论如何在不显著停机的情况下实现数据库分片技术,以应对日益增长的数据库资源需求。

数据库分片 - 2026年德国Perl研讨会的演讲

blogs.perl.org
blogs.perl.org · 2026-02-11T22:47:20Z
数据库分片指南

随着应用程序的流行,用户和数据激增,数据库常成为瓶颈。数据库分片是一种有效的解决方案,能够应对现代应用架构中的技术挑战。本文将探讨数据库分片的概念、重要性及实施时的关键考虑。

数据库分片指南

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2026-01-15T16:31:05Z
使用 Karpenter 和 HAMi 实现 GPU 分片和动态扩缩容

现代AI和机器学习中的GPU资源管理面临挑战。结合Karpenter和HAMi可实现GPU资源的细粒度分片和动态扩缩容,从而提高资源利用率,降低成本,适用于AI训练和科学计算等场景。

使用 Karpenter 和 HAMi 实现 GPU 分片和动态扩缩容

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2026-01-14T02:49:01Z
开源Dicer:Databricks的自动分片器

Databricks宣布开源其基础设施组件Dicer,旨在构建低延迟、可扩展的分片服务。Dicer动态管理分片分配,提高服务响应能力,适用于高性能服务和数据聚合等场景。Databricks希望通过Dicer与业界和学术界合作,推动高效分布式系统的发展。

开源Dicer:Databricks的自动分片器

Databricks
Databricks · 2026-01-13T19:45:00Z
使用完全分片数据并行在多个GPU上训练大型模型

本文介绍了完全分片数据并行(FSDP)在PyTorch中的应用,适用于无法在单个GPU上训练的大型模型。FSDP通过在多个GPU上分片模型参数来降低内存使用,文章讨论了其工作原理、模型准备、训练循环和微调,强调了在通信与计算重叠方面的优势。

使用完全分片数据并行在多个GPU上训练大型模型

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2025-12-30T22:12:18Z
Pinterest工程团队通过运行时感知的分片策略将Android持续集成构建时间缩短了36%

Pinterest通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台,将Android持续集成的构建时间缩短了36%以上。新平台利用历史执行数据优化测试分配,显著提高了构建效率,减少了反馈延迟。

Pinterest工程团队通过运行时感知的分片策略将Android持续集成构建时间缩短了36%

InfoQ
InfoQ · 2025-12-19T12:00:00Z
Elasticsearch中的节点、索引和分片

Elasticsearch集群由多个节点组成,节点运行JVM实例。索引是包含主分片和副本分片的文档集合。主分片可读写,副本分片仅可读,分片数量在创建时设定,副本数量可动态调整。

Elasticsearch中的节点、索引和分片

jdhao's blog
jdhao's blog · 2025-11-14T16:48:59Z

分片和分区是数据库扩展技术。分片将数据水平拆分到多个服务器,提高并行查询能力;分区在单个服务器内对表进行逻辑划分,优化查询效率。分片适合大规模用户场景,分区则减少查询时间,提升维护效率。选择合适的方案可显著提升数据库性能和可扩展性。

数据库的分片与分区:有什么区别?

程序新视界
程序新视界 · 2025-10-30T23:52:00Z
消除冷启动 2:分片与征服

Cloudflare Workers五年前推出预热技术以减少冷启动,最近引入“Worker分片”机制,通过一致性哈希环优化请求路由,热请求率从99.9%提升至99.99%,冷启动率下降十倍,显著提高系统效率。

消除冷启动 2:分片与征服

The Cloudflare Blog
The Cloudflare Blog · 2025-09-26T13:00:00Z
深入探讨Citus数据分布模型及分片平衡/读取扩展

本文探讨了Citus与Patroni的集成,介绍了多种数据分布模型,如基于模式的分片、引用表和共同位置表。讨论了分片重平衡和数据移动的处理,以及通过次级工作节点实现读取扩展。最后强调在生产环境中需谨慎评估各模型的优缺点。

深入探讨Citus数据分布模型及分片平衡/读取扩展

Percona Database Performance Blog
Percona Database Performance Blog · 2025-08-20T14:05:00Z

NexT在启用JavaScript时表现最佳。

RAG 分片策略优化 | 小记

yiyun's Blog
yiyun's Blog · 2025-08-11T10:07:27Z
将Citus与Patroni集成:分片与高可用性的结合

Citus是一个强大的PostgreSQL扩展,支持数据分布和分片。本文介绍了如何在Patroni高可用模型中集成Citus,包括节点配置、数据库创建和表分布等步骤,以确保高效的可扩展性和可用性。

将Citus与Patroni集成:分片与高可用性的结合

Percona Database Performance Blog
Percona Database Performance Blog · 2025-08-04T13:23:19Z
数据库分片指南:关键策略

随着应用程序使用量的增加,数据库面临横向扩展的挑战。分片技术将大数据库划分为小块,以便在多台机器上分散处理,从而提高性能。然而,分片也带来了应用逻辑调整和查询模式变化等问题。本文探讨了分片的基本概念、工作原理及其权衡。

数据库分片指南:关键策略

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2025-07-17T15:30:24Z
分片与分布式:韧性与高可用性的数学原理

概率是数学的一个分支,帮助理解不同结果的可能性。文章比较了应用级分片和分布式SQL两种数据库扩展架构,指出应用级分片的可用性为99.4%,而分布式SQL可达99.99999%。分布式SQL通过冗余和仲裁机制增强系统的可靠性和容错能力,适合高吞吐量的实时服务。

分片与分布式:韧性与高可用性的数学原理

The New Stack
The New Stack · 2025-07-01T19:00:29Z
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