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可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
1K40发布于 2019-05-25 PUBG 进局超时的三个观测面：可排队、可建立、可持续
本文把问题分为三个观测面：能否排队、能否建立会话、进入后能否持续。PUBG在2024年4月16日的普通比赛（NormalMatch）开发信中，将玩家数量、地区、队伍类型/视角、Ping等列为匹配因素。
9210编辑于 2026-10-13构建可观测、可管控、可溯源的AI Agent企业级安全治理体系
量化实现Agent资产全生命周期安全管理 通过AI Agent安全中心，企业可实现对内部AI资产的自动清点与实时排查，确保所有Agent"看得见、管得住、审得清"。
76410编辑于 2026-05-282026 Agent运维革命：构建可观测、可度量、可自愈的生产级韧性架构
行业共识已转向：Agent运维不能靠猜，必须实现全链路可观测——推理可追踪、调用可度量、异常可自愈。这套韧性架构，已成为智能体稳定运行的生命保障。 ────────────────────────────────────────────────────────────────────┘三、实战1：推理链结构化追踪引擎让Agent的每一次思考都成为可检索 五、生产铁律：Agent可观测性五大底线推理记录必须发生时持久化：LLM非决定性决定事后无法还原，中间态不入存储等于不存在。 六、结语：可观测性是Agent赢得信任的工程契约2026年的AI竞争，表面是模型能力之争，实质是工程化成熟度之战。当Agent承担关键业务时，“看得见、稳得住、修得快”就是业务连续性的底线。 推理追踪赋予透明性，语义度量赋予掌控力，自适应自愈赋予韧性——三者构成的“可观测性三角”，正是Agent从原型走向生产的工程基石。
43610编辑于 2026-08-14- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-10 方阵转置 (15分)
输入格式: 输入第一行给出一个正整数n（1≤n≤6）。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。
1.2K30发布于 2021-09-16 AI 运维云平台深度实践：构建可观测、可预测、可自愈的云原生系统
AI 运维云平台深度实践：构建可观测、可预测、可自愈的云原生系统引言：云原生复杂度的“最后一公里”2026 年，Kubernetes 已成为操作系统级的设施，但随之而来的微服务爆炸、Serverless 执行可回滚：自动化操作必须打上 Annotation 标签，支持一键全局回滚。二、技术深潜一：多维异常检测 —— 告别静态阈值传统 CPU > 80% 规则在业务波动的场景下毫无意义。
46311编辑于 2026-08-08- 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面，与大家分享 EMQX 5.0 在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化，共同探索如何更快的利用这些优化搭建运维监控体系，为物联网业务带来更多助力。 配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.4K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 关于堆的判断 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790049 7-10 关于堆的判断 (25 分) 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆
69710发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 阿生的粉丝团 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473111 7-10 阿生的粉丝团 (30 分) 夭折了，阿生竟然有粉丝团了，而且还是清一色的妹子
37020发布于 2019-11-08 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 可观测很多同步链路更需要关注的，不是任务失败本身，而是失败之前是否能被发现。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。 NineData 产品提供三类交付模式，可适配从个人开发到企业核心业务的多类场景需求。
21110编辑于 2026-03-31- 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ?
77720发布于 2019-07-02 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 很早以前，我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题，却从未意识到，“观测”竟然是一门独立的学问。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 这从侧面也说明了，当我们通过观测来排查问题时，并不需要一上来就去了解整个系统的实现细节，从宏观视角就可以排查很多问题。 这一点很重要，前面铺垫了这么多，都是为了这个观点。
14310编辑于 2026-03-25 - 来自专栏刷题笔记
7-10 功夫传人 (25分) 图 深度优先搜索
7-10 功夫传人 (25分) 一门武功能否传承久远并被发扬光大，是要看缘分的。
69520发布于 2021-02-02 - 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有
68040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
33110编辑于 2025-06-08 给大模型调用补上可观测性：用 OpenTelemetry 建立可审计的模型网关
Span可以携带属性和事件：属性适合模型名、状态码、重试次数等可筛选字段；事件适合记录“开始重试”之类的离散动作；异常则应通过标准异常记录机制写入。 可观测性系统扩大了数据的复制范围，因此默认不应记录完整提示词和回答。更稳妥的做法是采用字段白名单，只记录内容长度、消息数量、模型标识、响应状态和服务端明确返回的用量字段。 第三步：部署Collector应用直接连接每一种观测后端会增加配置和迁移成本。 总结大模型可观测性的核心不是展示更多图表，而是建立可回答工程问题的数据结构：用Trace串联入口和上游调用，用Span区分业务阶段，用Metric观察总体趋势，用统一错误分类支撑告警。 这样即使后续更换模型提供方或观测后端，业务代码仍能保留一致、可审计的调用链。
19400编辑于 2026-09-15Agent 上下文预算工程：从 Token 失控到可观测、可降级的调用链
缓存命中也要计入可观测指标。3.失败后重试会不会进一步增加成本？会。重试前应区分超时、限流、参数错误和业务拒绝。只有可恢复错误才适合重试，并使用指数退避和最大次数限制。
25910编辑于 2026-08-072025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
“可观测性”已从技术热词落地为企业IT运维的核心能力，但仍有不少企业混淆“监控”与“可观测”的边界——监控是“被动检测已知问题”，而可观测是“主动探索未知故障”，2025年，企业IT架构愈发复杂，混合云 选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 02.3款可观测平台对比1）嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心核心定位面向中大型企业的全栈智能可观测平台，以“指标、日志、调用链、拓扑”全链路数据融合为基础，“业务可观测”为核心，“AI智能闭环”为驱动，覆盖从底层硬件到上层业务的全链路观测 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
69610编辑于 2025-11-19蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 第一部分是在可观测出现之前，我称之为传统监控以及现在经常说的可观测。传统监控和可观测的区别，其实我总结下来可能就是两个不一样的地方，一个是被动，一个是主动。什么叫被动呢？ 第三个是可扩展性，也是我刚刚一直在提到的一个点，拿 IPv6 来举例，就是一个主机之前是 IPv4，要扩展它 IPv6，这是一个很大的工作量。 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 可扩展性：资源模型能够适应未来的变化和扩展需求。时间序列关联资源和其关联关系是随时间变化的。为了准确地进行历史回溯和故障分析，需要将时间序列引入关联模型，构建一个具备时序性的图模型。
1.3K10编辑于 2024-09-27- 来自专栏以终为始
7-10 公路村村通 （30 分）【最小生成树 模板】
7-10 公路村村通 （30 分） 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。
32430编辑于 2023-03-09
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