Redis 是基于内存的存储,提供了丰富的数据结构,支持字符串类型、哈希/列表/集合类型以及 stream 结构。Redis 内置了很多特性,其中比较重要的有:- **复制**:Redis 支持异步的全量和增量同步,可以把数据从 Maste... 未来会在动态扩缩容、异常恢复、细粒度的资源分配和管理方面,结合 K8s 的特性,进行更多深层次的思考和实践,期望通过云原生化的方式,进一步提升运维自动化能力和资源的利用率。## Q&A**Q1:没用 Cluster 的模式吗...
当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让... **内核原生的内存分配与回收机制**由于访问内存的速度比访问磁盘快很多,Linux 使用内存的策略比较贪婪,采取尽量分配,当内存水位较高时才触发回收的策略。 **内存分配**内核的内存分配方式主要...
从而更方便的为用户去推荐用户可能会感兴趣的内容。而计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内存、锁等多项运行时特征,从而让我们更方便的去优化我们程序的性能。golang是一个非常注重性能的语言(虽然有gc😂),所以golang内置了pprof工具来帮助我们了解我们程序的各项profiling数据,同时结合插件也可以可视化的看到程序的各项pprofing,golang提供了两种pprof的使用方式。1. runtime/pprof对应的场景...
**Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个key进行Shuffle* 将单个或者多个节点的数据汇聚到一个节点上,称为Gather* 将同一份数据复制到多个节点上,称为Broadcast或广播对于单个Stage执行,继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切分不同模块。各个模块预定接口,减少彼此的依赖与耦合。即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许...
业务规划不合理等情况都会产生热 Key 和大 Key,如果未能及时发现并处理热 Key 和大 Key,可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分析数据库中的热 Key 和大 Key 详情,为您优化热 Key 和大 Key 提供数据参考。 判断标准大 Key大 Key 通常含有较大数据量或大量元素(如成员、列表数等)。缓存数据库 Redis 版的大 Key 判断标准如下: 对于 String 类型的数据,若内存占用量大于...
为什么在实例列表页面找不到该实例? 创建实例时,为什么无法选择已创建的子网? 创建实例时,为什么无法选择已创建的安全组? 登录与连接问题 如何解决Windows实例由于多次输入错误密码导致被锁定用户账号,无法登录的问题? 登录实例需要放通什么端口? 通过VNC远程登录某台云服务器实例,支持多用户同时登录吗? 通过ECS Terminal远程登录某台云服务器实例,支持多用户同时登录吗? 无法通过SSH远程登录Linux实例的排查方法 远程连接Win...
并分享如何把 SpringBoot 与 Redission 整合运用到项目中。# 什么是消息队列消息队列是一种异步的服务间通信方式,适用于分布式和微服务架构。消息在被处理和删除之前一直存储在队列上。每条消息仅可被一位用... 避免调用接口失败导致整个过程失败;- 异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间;- 限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况...
**的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来... 这种方案在处理海量样本时会遇到性能瓶颈。由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会...
iOS内存泄漏是一个不起眼的小问题,但是随着业务增加,项目越来越大,内存泄漏导致的卡顿、耗电、OOM等问题也会越来越多,得物作为快速崛起的一家公司,技术没有完全跟上业务的发展,此问题更为严重。在得物APM架构... 所以需要先确认对象存在内存泄漏,若存在则必然存在强引用的环。* swift闭包暂时还没找到怎么获取引用的对象的方法,所以当swift闭包等类似的场景,按内存模型4类比当然,这些Swift兼容的问题若能解决,这个方案会...
随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐... 这种方案在处理海量样本时会遇到性能瓶颈。由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会...
当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让... **内核原生的内存分配与回收机制**由于访问内存的速度比访问磁盘快很多,Linux 使用内存的策略比较贪婪,采取尽量分配,当内存水位较高时才触发回收的策略。**内存分配**内核的内存分配方式主要包含 2 种:...
数据分布对于RowGroup Skipping的影响较大。**数据分布越紧凑,min/max索引越精确,RowGroup Skipping效果越好。 如下左图,数据分散存储,RowGroup1中的a列分布在[2, 78],RowGroup2中的a列分布在[1, 99],对... 仅部分分区内存在小文件。对于这种场景,如果依然使用 MergeFile增加整体Shuffle的方式,则无法为每个分区都产出合适的文件大小,虽然也可以解决小文件问题,但部分分区文件则会过大,同时还会引入比较大的性能损耗。=...
服务端需要记录已经给用户推荐过的视频列表,再推荐给用户更符合需求的其他视频,用户的浏览历史列表就存储在 Abase 内。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8d0a... 我们用 **协程的方式让所有请求都在单线程内完成** ,让请求尽量 RunToComplete,没有线程切换的开销和代价。* **Abase 2.0 原生支持多租户**。虽然 SSD 的随机 IO 性能很好,但如果 IO 模式过于离散会导致性能变差...