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我们将端到端一致性问题的解法结合工程实践，分析一下通用解法下的若干实现场景。

在通用解法中，我们需要存储每一次计算的中间结果，这对引擎的架构设计、配套基建能力有着很高的要求，

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举例：Kafka Streams 的输出后端需要是 Kafka，以配合在事务提交过程中，屏蔽部分已输出至下游（被 Kafka Broker 持久化），但还不满足事务隔离性的消息（read_committed 级别），

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然而在实际使用过程中，许多人对可观测性的关注，主要集中在系统上线之后。这当然是没有问题的，但实际上，从一个系统开发开始，一直到线上运行

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下面是另一个指标，可能随着系统的进化，新版本发布之后，该指标的值会发生一个陡增。此时如果是固定阈值告警的话，会将陡增之后的所有数据都认为是异常点，导致告警频繁触发。此时需要人为介入去调整阈值。

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双11创造了一个试验场、一个关键节点，能够让商业和技术高强度地碰撞，并加快推动整个进程。

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我们也在做AI方面的深度创新，超大规模模型现在是AI行业的重点，阿里达摩院实现了全球首个10万亿参数的多模态大模型M6，它

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ERNIE将知识模块中的实体表示集成到语义模块中，将令牌和实体的异构信息表示到一个统一的特征空间中。KEPLER将实体的文本描述编码为文本嵌入，并将描述嵌入视为实体嵌入。

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执行链路构建：重点在于如何自动构建出克执行的系统调用链路。大致思路为：1）基于落盘数据获取线上执行全链路的所有鹰眼；2）根据鹰眼(trace)及系统调用关系构建执行链路；3）执行链路编排构建链路执行能力；

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这个就是这个Undo Segment中磁盘空间管理的Handle；其中记录的是这个Undo Segment的状态，比如TRX_UNDO_CACHED、TRX_UNDO_TO_PURGE等；这个Undo Segment中最后一条Undo Record的位置

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利用Prev Record Offset可以找到Undo Record 3，做完对应的回滚操作之后，再通过前序指针Prev Record Offset找到前一个Undo Record，依次进行处理。