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仅两台缓存节点,如何支撑 1.45TB/s 大吞吐业务

随着面向大规模并发读取与数据分发的业务需求增加,如影视渲染等场景,传统存储方案(如 NAS)在并发客户端数量增加时,往往需要投入更多缓存资源;为了提升响应时效,通常还需提前进行数据预热,不仅带来额外的时间开销,也进一步加重了资源负担。 JuiceFS 作为一种基于对象存储的分布式文件系统,通过其高性能架构,利用分布式缓存聚合吞吐量并降低延迟,能够在大规模客户端并发读取时提供高效支持。本文分享的是我们近期在实际测试中的一个案例,展示如何利用 4,000 台业务节点成功聚合了 1.45TB/s 的带宽,并在此过程中通过引入二级缓存池,保障了系统的稳定性。 通过这篇文章,我们希望为高并发、大吞吐需求场景中的存储瓶颈提供一个切实可行的解决方案,并借此抛砖引玉,欢迎大家共同探索存储优化的思路与方法。 01 传统 NAS:节点越多,存储越慢 该客户为影视渲染农场用户,日常作业中会同时启动数千台 Windows 节点进行渲染。 业务特点:每台节点在渲染时需同时读取一批文件(大部分为重复素材)到本地。 原有痛点:原公有云 NAS 存储(SMB 挂载)在节点数增多时,不得不不断增加后端 SMB 服务节点...

设计不止于界面-AI引领的“Design to Code”时代

 一、背景 当前在传统设计环节,设计师与研发之间存在大量的关于样式等视觉层的理解偏差,从而会出现大量的重复且无效的细节像素调整工作,由于项目时间紧、细节多设计走查环节会给各方角色诸多额外负担,在AI涌现后设计师尝试使用AI_Code直接还原设计稿件,并且从传统交付静态界面设计图片转为交付可运行的实现方案,但在多数团队的认知里,AI_Code仍停留在“氛围编程”阶段:能写出代码,但不符合框架规范,改动越多问题越多。通过不断摸索总结出一套稳定可用的 Design to Code (D2C) 解法:设计师借助 AI - IDE工具以及设计工具,通过MCP打通设计数据与研发数据,实现将设计稿直接转译为符合开发规范、可上线的前端代码,极大缩短交付周期。 D2C核心效果:设计师第一次拥有了对实现效果的“直接控制权”工程师从繁琐的像素级样式修改中解放出来团队整体迭代速度大幅提升   传统链路VSD2C链路 二、效果展示 案例1:PC端_WMS6.0工艺配置 通过D2C流程从【组件生成】→【页面生成】,完成PC端工艺流程配置功能代码输出,实现了卡片拖拽、卡片状态自动变更、放置位置判断等核...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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