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Proxima 的检索性能优于 Faiss 数倍，并且能实现更高精度的召回，针对 TOP1 的检索更是技胜一筹。除此，Faiss 在一些算法实现上也存在设计缺陷，例如 HNSW 的实现，针对大规模索引，检索性能非常低。

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除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。他们通过了解应用的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用的跟踪。

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如果采用了微服务架构，应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。以上全部考虑到之后，将其转化为系统设计，最后进行开发调试以及单元测试，完成了这些之后才可以将应用交给测试环节。

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简化基础设施的管理和运维
下图更多地是从如何构建高可用应用的角度来展现。这里将应用的模块分为四个方面：包括基础设施、运行时、数据和应用。基础设施层就是需要处理与机器相关的操作，比如故障处理。运行时则需要做应用资源隔离、流控等。数据层主要需要和数据库、缓存相关，比如如何设计数据库表结构，如何设计缓存策略，如何实现负载均衡，如何保证不会出现横向扩展瓶颈。

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援引官方示例来简单介绍下LSIF，如下方代码：

1、// this is a sample class
2、public class Sample {
3、}

假定只有一种交互，当鼠标移动到Sample的类名上，就会出现“this is a sample class”的注释信息。用LSIF的图就可以如下描述。

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先自我介绍一下，我叫道延， 2014年进入阿里，在阿里通信呆了接近两年。2016年底到了业务平台，当时玄难找我的第一件事就是要解决大促的问题，第二件事就是解决安全生产的问题。

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第三点是解决复杂问题。好的架构师都在解决复杂的问题。只有复杂的问题，它才需要更多不一样的技术或更新的技术彻底解决。高并发高可用是我们阿里电商面临的基本面问题，但是架构师要有不一样的高并发和高稳定性的解决思路。

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救火很多时候就考验你这个能力。我去救火时根本不会用现在那些平台化的工具，直接上手用TCP代码抓原始发文，马上能分析出很多问题。这就是平时的积累，慢慢的你就会对全局有认知。

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基于Lock模式的分布式事务在有单记录并发冲突时整体性能偏低，目前数据库业界的解法是事务多版本的MVCC策略，尽管我们的 DN 节点 InnoDB 本身支持基于 MVCC 的快照读，但我们却无法提供高效的快照读事务策略，原因是事务提交时不同 DN 执行 XA COMMIT 的时间不同，一个快照读请求请求不同分片的时间也不同，这意味着发起一个跨 DN 的快照读请求时，可能读到一个事务的部分已提交数据，无法得到全局的一致性视图（Snapshot）。

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到了 2017 年, 云原生应用提出者之一的 Pivotal 在其官网**云原生的定义概括为 DevOps、持续交付、微服务、容器四大特征，这也成了很多人对 Cloud Native 的基础印象。