如何通过提升线程优先级获得更多CPU时间片。# 二、CPU调频 ## 2.1 概念 通常更高的CPU频率代表了更快的运行速度,一个设备可能包含多个CPU,以我目前使用的Mi 11 Pro为例,它的CPU为8核分别为, **1 x 2.84GH... 它会根据运行过程的CPU负载进行调频,不过默认的调频存在一些限制,比如调频之间的间隔需>10ms, 并且根据schedutil的升频计算公式,并不保证能直接升频到最高频率。在实际应用中,如果我们已经知道接下来需要执行高C...
提高稳定性通常意味着需要牺牲一些资源利用率以保障运行效率;而提升健康度则旨在追求较高的资源利用率,尽管可能会对运行效率产生一些影响。 **● 成本优化:**主要包括回收无效成本和最大化资源利用率两个方向。由于业务方常存在大量未被充分利用的资源,我们需要协助他们提升任务的运行效率和缩短产出时间。 **● 解决阻塞:**通过调整算力和内存等参数来缓解阻塞。若参数调优无法完全解决阻...
这个基准测试有以下几个主要特点:- 一共 99 个测试案例,遵循 SQL 99 和 SQL 2003 的语法标准,SQL 案例比较复杂- 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等)- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求TPC-DS 数据集的业务模型丰富,在 TPC-DS 数据集上测试 Spark 并验证优化性能,能对 LAS 环境的多个业务方作业带...
这个基准测试有以下几个主要特点:- 一共 99 个测试案例,遵循 SQL 99 和 SQL 2003 的语法标准,SQL 案例比较复杂;- 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题;- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等);- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求。TPC-DS 数据集的业务模型丰富,在 TPC-DS 数据集上测试 Spark 并验证优化性能,能对 LAS 环境的多个业务方...
解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像Hive就重度依赖于YARN体系,计算引擎也与MR强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在K8S上构建自己的计算引擎,Hive面临的局限会更加... 也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在DM层上的任务时间在分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像Pr...
需深入理解以下几个常见场景:- **稳定性与健康度**:提高稳定性通常意味着需要牺牲一些资源利用率以保障运行效率;而提升健康度则旨在追求较高的资源利用率,尽管可能会对运行效率产生一些影响。- **成本优化**:主要包括回收无效成本和最大化资源利用率两个方向。由于业务方常存在大量未被充分利用的资源,我们需要协助他们提升任务的运行效率和缩短产出时间。- **解决阻塞**:通过调整算力和内存等参数来缓解阻塞。若参数调...
图数据的分析和计算需求也逐渐显现。在这篇文章中,将从 ByteGraph 的适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍,并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍 ... 生成执行计划;2. 并根据一定的路由规则(例如一致性哈希)找到目标数据所在的存储节点(bgkv),将执行计划中的读写请求发送给 多个 bgkv;3. 将 bgkv 读写结果汇总以及过滤处理,得到最终结果,返回给客户端。**bgd...
并且时间要求9点产出,中间的计算时间非常短。 **************************●************************** **新增&修改任务数量大。**会造成整个资源的波动,例如突然新上线几个特别大的任务,整个队列... 运行时间,灾备降级等标签。 通过应用血缘标签和优先级二维分级法进行管理,在管理成本和灵活度上取得了一个比较好的平衡。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com...
能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能... ### TiDB ServerSQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS...
任务高峰期时无法保证任务及时执行完成,因此任务多或者有高优保障的任务需要运行时,建议购买独享资源组。本文将为您介绍如何选择和使用独享计算资源组。 1 费用说明独享计算资源组支持包年包月模式,费用说明详情请参见资源组计费说明。 2 适用场景适用于业务对任务执行时间、完成时间很敏感,需要强保障、时效性要求高的任务场景。 线上业务较稳定,日调度任务较多时,包年包月拥有更高性价比,更划算。 3 使用限制仅租户主账号或具...
# 总体介绍众所周知,Flink 在提交和运行 Flink 作业时,需要配置 Flink 资源信息,包括 TaskManager 的数量,每个 TaskManager 的 CPU 数、内存大小以及 Slot 数量。TaskManager 的数量,每个 TaskManager 的 CPU 数... 计算任务的执行。Flink 作业被提交到资源管理器 (Yarn/K8s) 后,资源管理器根据作业所需的资源配置(多少个 TaskManager,每个 TaskManager 分配多少 CPU/内存)为作业分配资源,并启动对应数量的 TaskManager 进程。...
任务间的依赖可以有“业务时间偏移”需求,如“计算留存率”需要根据今天的数据与7天前的数据进行计算,那么这个节点需要同时依赖“数据预处理”当前业务日期的任务实例以及7天前的任务实例。只有当两个业务日期的实... Scheduler 通过“轮询“的方式从数据库中拉取需要运行的任务交由 Worker 去运行。多节点模式下,Scheduler 是通过 Celery 进行任务分发给多个Worker中。需要说明的一点是,即使在多节点模式下,Scheduler本身也是一个...
它允许程序中的多个线程同时执行不同的任务。这种特性使得Java程序能够更有效地利用计算机的多核处理器,提高程序的执行效率。在Java程序中,可以通过实现Runnable接口或继承Thread类来创建和使用多线程。Java还提供... 随着程序运行的时间的增加,可用的内存会越来越少,最终可能导致程序崩溃。Java中可能导致内存泄漏的原因包括:- 对象之间的循环引用- 使用静态引用,导致对象无法被垃圾回收器回收- 使用缓存或者集合时,未...