大容量插入耗费了大量时间 - 腾讯云开发者社区

这对写入速度要求很低，因为收集到的数据存储在本地的卫星上，“用于每天的地面站通行期间的稍后下行链路”，并分批次插入数据库。...过去有一些方法可以把时间序列数据存储在PostgreSQL上。它最近的分区特性试图解决这样的问题：将大表索引保存在内存中，并在每次更新时将其写入磁盘，方法是将表分割成更小的分区。...当按时间进行分区时，分区也可以用于存储时间序列数据，遵循着这些分区上的索引。ESDC存储时间序列数据的时候，遇到了性能问题，于是转而使用名为TimescaleDB的扩展。...每个hypertable被分成“块（chunk）”，每个块对应一个特定的时间间隔。...块的大小是一定的，因此，用于表索引的所有B树结构都能够在数据插入数据库期间驻留内存，类似于PostgreSQL进行分区的方式。索引是根据时间和分区关键字自动产生的。

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接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级...令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌，然后把令牌放到令牌桶中，令牌桶有一个容量，当令牌桶满了的时候，再向其中放令牌，那么多余的令牌会被丢弃；当想要处理一个请求的时候，需要从令牌桶中取出一个令牌，如果此时令牌桶中没有令牌...，故而等待了2秒，之后又预消费了20个令牌 acquire2 时，由于之前预消费了 20 个令牌，故而等待了20秒，之后又预消费了2个令牌 acquire2 时，由于之前预消费了 2 个令牌，故而等待了...通俗的讲「前人挖坑后人跳」,也就说上一次请求获取的permit数越多，那么下一次再获取授权时更待的时候会更长，反之，如果上一次获取的少，那么时间向后推移的就少，下一次获得许可的时间更短。...这意味，面对瞬时大流量，该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌，而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情。

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接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法&redis限流

缓存：缓存是提高系统访问速度，缓解CPU处理压力的关键，同时可以提高系统的处理容量。降级：降级是在突然的压力剧增的情况，根据业务以及流量对一些服务和页面的策略降级，以此释放服务器资源。...令牌桶算法以恒定的速率产生令牌，之后再把令牌放回到桶当中，令牌桶有一个容量，当令牌桶满了的时候，再向其中放令牌会被直接丢弃，图片RateLimiter 用法https://github.com/google...获取耗：9.986942 第 3 个任务执行2023-01-03 06:19:06.643 | pool-1-thread-4获取令牌成功，获取耗：2.000365 第 4 个任务执行2023-01-03...获取令牌成功，获取耗：1.999456 第 6 个任务执行2023-01-03 06:19:30.651 | pool-1-thread-7获取令牌成功，获取耗：2.000317 第 7 个任务执行2023...令牌桶的算法也是恒定的，请求获取令牌没有限制，对于大流量可以短时间产生大量令牌，同样获取令牌的过程消耗不是很大。

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.Net+SQL Server企业应用性能优化笔记4——精确查找瓶颈

是Web服务器上的函数执行花费了大量的时间还是数据库中的存储过程执行花费了大部分时间？到底每个函数，每个存储过程各自花费了多少时间呢？...SQL Server Profiler中也跟踪到了大量在首页载入时执行的SQL语句和存储过程。...ViewMainQueryFGS.aspx.cs中的Page_Load方法，该方法花费了13.27秒，而具体花费时间的地方是在Page_Load方法中调用了BindTable方法。...使用同样的方法，用ANTS Profiler和SQL Server Profiler就可以找出具体是哪个函数最耗时，耗了多少时间，哪个存储过程最耗时，耗了多少时间。...确定了到底是应用程序消耗了大量时间还是存储过程消耗了大量时间，接下来可以有的放矢了。

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大模型免微调解锁对话能力，RLHF没必要了！一作上交大校友：节省大量成本和时间

梦晨发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 要搞大模型AI助手，像ChatGPT一样对齐微调已经是行业标准做法，通常分为SFT+RLHF两步走。...论文中把新方法形容为“解锁基础模型潜力的咒语”，能够节省大量算力资源和时间。更值得关注的是，不掌握稳定RLHF（人类强化学习）能力的小型团队，也能低成本开发出可以聊天对话、遵循指令的对齐模型了。...可轻松对齐大尺寸模型（如Llama2-70b甚至Falcon-180b），节省大量算力和时间。可用于在预训练过程中频繁评估基础模型，监控基础模型的质量。可用于公平比较不同基础模型之间的对齐潜力。...还可用于探索大模型对齐的科学，例如分析基础模型在预训练期间已经获得的知识和技能，识别缺失的内容，而不是盲目地利用大量数据进行微调，从而产生不必要的计算成本。...URIAL免微调对齐法是否用于羊驼架构之外的大模型？由于不是羊驼的开源大模型不好找，我们试了试刚刚发布的Transformer挑战者，Mamba架构基础模型。

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京东618大促压测时自研中间件暴露出的问题总结，压测级别数十万秒

然后dashboard控制台监听etcd热key信息的监听器也出了大问题，热key产生非常密集，导致dashboard将热key入库卡顿，甚至于入库时，都已经过期1分钟多了，导致插入数据库的时间全部是错的...其中有代码逻辑为先后取系统时间戳，居然有后取的时间戳小于前面的时间戳的情况（罕见、不能复现），猜测为docker时间对齐问题。造成时间戳相减为负值，代码数组越界，cpu瞬间达到100%。...6 有个定时任务里面有耗大量cpu的方法之前为了统计caffeine的容量和占用的内存，我搞了个定时任务10秒一次上传caffeine的内存占用。...就是被注释掉的那行，上线后坑到我了，那一句特别耗cpu。赶紧删掉，避免这种测试性质的代码误上线，占用大量资源。...结果由于key瞬间来了好几千个，数据库处理不过来，导致大量的阻塞，等轮到这条key信息插入时，早就已经过期了，造成数据库里的数据全是错的。

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磁盘存储原理：从电与磁说起

老白利用电磁效应，在物证室外弄了一个大‘磁铁’破坏了笔记本里面的数据，就是上面的原理。二、磁盘结构 [磁盘.png] 硬盘主要由碟片、磁头、电机马达、接口和控制电路控制芯片组成。...3、扇区盘面上可以划分出很多的磁道，每条磁道容量从100多到300多kb不等，但我们读写并不会每次都读写这么多数据，所以又将磁道划分为若干更小的弧段，每段称为一个扇区(Sector)。...磁盘的旋转速度非常快，如果扇区按物理顺序进行编号，那么当磁头读取完一个扇区后完全来不及定位到下一个连续的下扇区，盘面就已经旋转过了，这时只能等盘片旋转完一圈，这极大浪费了时间，所以用交叉编排来解决这个问题...5、磁盘读写耗时：磁盘读写时耗 = 寻道时间 + 旋转延迟时间 + 操作时耗寻道时间：读写数据时磁头首先要移到到指定磁道（柱面），这段时间称为寻道时间旋转延迟时间：当磁头移动到指定磁道后，需要等待要操作的扇区旋转到磁头的下方...，这段时间称为转延迟时间操作时耗：磁头进行读写操作花费的时间

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【一天一大 lee】O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 (难度:困难) - Day20201031

20201031 题目: 设计一个支持在平均时间复杂度 O(1) 下，执行以下操作的数据结构。注意: 允许出现重复元素。 insert(val)：向集合中插入元素 val。...RandomizedCollection collection = new RandomizedCollection(); // 向集合中插入 1 。返回 true 表示集合不包含 1 。...collection.insert(1); // 向集合中插入另一个 1 。返回 false 表示集合包含 1 。集合现在包含 [1,1] 。...collection.insert(1); // 向集合中插入 2 ，返回 true 。集合现在包含 [1,1,2] 。...var param_2 = obj.remove(val) * var param_3 = obj.getRandom() */ 博客: 前端小书童每天的每日一题，写的题解会同步更新到公众号一天一大

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京东618大促压测时自研中间件暴露出的问题总结，压测数值40ws

然后dashboard控制台监听etcd热key信息的监听器也出了大问题，热key产生非常密集，导致dashboard将热key入库卡顿，甚至于入库时，都已经过期1分钟多了，导致插入数据库的时间全部是错的...其中有代码逻辑为先后取系统时间戳，居然有后取的时间戳小于前面的时间戳的情况（罕见、不能复现），猜测为docker时间对齐问题。造成时间戳相减为负值，代码数组越界，cpu瞬间达到100%。...6 有个定时任务里面有耗大量cpu的方法之前为了统计caffeine的容量和占用的内存，我搞了个定时任务10秒一次上传caffeine的内存占用。...就是被注释掉的那行，上线后坑到我了，那一句特别耗cpu。赶紧删掉，避免这种测试性质的代码误上线，占用大量资源。 ?...结果由于key瞬间来了好几千个，数据库处理不过来，导致大量的阻塞，等轮到这条key信息插入时，早就已经过期了，造成数据库里的数据全是错的。

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【数据结构】顺序表和链表——顺序表（包含丰富算法题）

// 动态顺序表 -- 按需申请 typedef struct SeqList { SLDataType * a; int size; // 有效数据个数 int capacity; // 空间容量...NOTE] 代码小提示编写代码过程中要勤测试，写一部分测试一部分，避免写出大量代码后再测试而导致出现问题，问题定位无从下手。...description/ 2.4.3 合并两个有序数组 https://leetcode.cn/problems/merge-sorted-array/description/ 2.5 顺序表问题与思考中间/头部的插入删除...，时间复杂度为 O(N) 增容需要申请新空间，拷贝数据，释放旧空间。...例如当前容量为100，满了以后增容到200。我们再继续插入了5个数据，后面没有数据插入了，那么就浪费了95个数据空间。思考：如何解决以上问题呢？

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光纤的特性参数有哪些？

光纤的特性参数可以分为三大类：几何特性参数、光学特性参数与传输特性参数。包括：衰耗系数（即衰减）、色散、非线性特性等。...色散系数越小，根据上式可知，光纤的带宽越大，传输容量也就越大。...光纤的均方根谱宽的物理定义：对应于光纤高斯冲击响应最大函数值的0.61倍时，自变量时间t的数值。...因为NA越大，则其相对折射率差也就越大，导致模式色散越大，使传输容量和距离变小，对光纤NA的取值有规定，CCITT建议光纤的NA=0.18〜0.24之间。模场直径和截止波长是什么？...由于折射率对光强存在依赖关系，在光脉冲持续时间内折射率发生变化，脉冲峰值的相位对于前、后沿来说均是延迟的，这种相移随着传输距离的增加而积累起来，达到一定距离后显示出相当大的相位调制，从而使光谱展宽导致脉冲展宽

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Android面试题：App性能优化之Java和Kotlin常见的数据结构优化

Java常见数据结构特点 ArrayList ArrayList底层是基于数组实现 add、删除元素需要进行元素位移耗性能，但查找和修改块适合不需要频繁添加删除的链表 LinkedList 是双链表插入和删除节点快...是一一对应的唯一的扩容默认HashMap大小是16，必须是2的倍数加载因子：默认是0.75 阈值：0.75 * 16 = 12的时候扩容扩容是为了避免冲突，提升性能，扩容的时候会重新计算哈希，比较耗性能...的次幂 HashMap真正初始化的时候是在put的时候，节约内存为什么是2的次幂，是为了计算index：h & (length-1)，后面是1111，计算index更不容易碰撞 HashMap是用空间换时间...HashMap的一个经典的优化就是初始化时，尽可能的设置要初始化的容量，尽量避免扩容的发生 SparseArray 原理是2个数组，key一个数组，value一个数组，key和value一一对应 key...key, value) in map) { println("Key: $key, Value: $value") } 特定优化和高级功能 1、Kotlin的序列提供了懒加载特性，有助于处理大量数据

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四大集合20连问，抗住！

先赞后看，Java进阶一大半业务开发究竟要使用LinkedList还是ArrayList？ArrayList查询性能更高，但LinkedList插入、删除效率更高。...（3）ArrayList的扩容时间复杂度为O(n)。 1.4 Vector 面试官：知道线程安全的List集合吗？...Set集合区别于其他三大集合的重要特性就是元素具有唯一性，南友们记不住这个特性的话，有个易记的方法。Set集合为什么要叫Set呢？...此链表定义迭代顺序，即元素插入集合的顺序 (插入顺序)。底层数据结构是一条双向链表，每个元素通过指针进行相连，也就有了按插入顺序排序的功能。...: 1 生产者生产了: 2 消费者消费了: 2 生产者生产了: 3 消费者消费了: 3 生产者生产了: 4 消费者消费了: 4 生产者生产了: 5 消费者消费了: 5 生产者生产了: 6 消费者消费了:

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Java面试：2021.05.12

RDB触发机制：第一种： save(同步) 1 客户端输入save命令----》redis服务端----》同步创建RDB二进制文件 2 会造成redis的阻塞（数据量非常大的时候） 3 文件策略：如果老的...AOF 问题：耗时，耗性能。不可控，可能会丢失数据。...1; }else{ return getFib(n - 1) + getFib(n - 2); } } 递归是最简单的实现方式，但递归有很多的问题，在n的值非常大时...结论：合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，...redis的增量更新；懒汉式在多线程中如何保证唯一又不影响效率的； springboot的启动类，为什么添加上后就可以启动了； MQ生产者生产消息如何保证消息被消费了；冒泡排序后开始索引值与输出结果对应

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面向面试编程连载(二)

不需要加锁,浪费空间, 4.ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap如何保证线程安全,在1.7以前由划分segment分段锁机制,共计16个并发级别,隔离级别太大,有很多空间就浪费了...CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。...IO 密集型,即该任务需要大量的 IO,即大量的阻塞,故需要多配置线程数。 7、G1 收集器有哪些特点？ G1 的全称是 Garbage-First,意为垃圾优先,哪一块的垃圾最多就优先清理它。...可预测的停顿：这是 G1 相对于 CMS 的另一个大优势,降低停顿时间是 G1 和 CMS 共同的关注点,但 G1 除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为 M...使用 MAT 工具载入到 dump 文件,分析大对象的占用情况,比如 HashMap 做缓存未清理,时间长了就会内存溢出,可以把改为弱引用。图片

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容量管理系统设计方案

，通过对低负载模块的展现，整合机器利用率，有效控制成本；三.容量管理方案针对实时系统，主要采用一下三种方式来达到要求：自动化测试监控添加测速和时耗告警；（满足场景一、告警时间2分钟）针对外网服务...IP访问服务端，针对所有实时系统都添加了核心功能的自动化测试，并且对时耗也做了收集和告警；针对基础资源的实时告警（满足场景三、告警时间5分钟）针对基础资源的实时监控，主要有以下几种：部门默认在...，按天计算容量百分比，并预警已经取于高负载的模块和设备（满足场景二，预警时间1天）容量采集数据以及方式：硬件相关的基础资源：均可通过网管后台获取采样值。...连接数业务特性：设备从本机作为特性上报到公司网管，容量从网管后台取得采样值；关键指标：请求量数、平均时耗、占用计算资源、失败率计算每日负载值： [image.png] 输出物：设备负载日报(...高负载管理、低负载管理) 业务模块负载日报针对离线系统，主要采用以下方式要求：离线任务执行时耗超过最大值，直接告警（满足场景五、告警时间2分钟；预警时间1天）；采用service收集离线任务开始时间

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从 TDM 漫步到 WDM 的狂飙！

近百年以来，无论是有线相连的电话，还是无线发送的广播电视，很长的时间内都是用模拟信号来传递信号的。...该技术通过将传输介质（如光纤或铜缆）的时间轴分割为多个时隙，每个时隙分配给不同的通信通道，实现了多个信号在同一条物理线路中的并发传输，且彼此不产生干扰。...SDH的这一设计，不仅便于业务的灵活插入和提取，还提供了丰富的网络性能监控和维护功能，大大简化了网络管理，提高了系统的可靠性和灵活性。...但，随着随着局域网和城域网中大量以太网业务的出现，各类业务越来越IP化，而传统SDH已经不太适合。那么SDH如何就对这种IP化？...CWDM粗波分由于传输距离短，衰耗并非主要限制因素，所以CWDM系统中信号光跨越多个波段（1311~1611nm），而DWDM由于传输距离的要求，选择了传输衰耗最小的传统C波段和L波段这两个传输窗口。

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Java集合对象如何进行内存优化

一旦将第一个元素添加到列表中，就会创建一个真正的、惟一的elementData数组，并将提供的对象插入其中。为了避免在每次添加新元素时调整数组的大小，它的创建长度为10(“默认容量”)。...事实上，一个空的ArrayList也会浪费内存，因为它没有用，但是ArrayList对象本身的大小是非零的，并且比您想象的要大。...但是，如果您知道您将以这种方式节省大量内存，或者消除长时间GC暂停，这可能是值得的。这可能已经让你想到:我如何知道在我的应用程序浪费内存中哪些集合，以及多少?...而且，在不知道内存具体去向的情况下，您可能会花费大量时间寻找错误的目标，而您的应用程序却一直在以OutOfMemoryError的方式失败。因此，您需要使用工具检查应用程序的堆。...(上面的子例)指向浪费了大部分内存的集合，允许您快速而精确地指出导致问题的代码，然后进行必要的更改。总之，未优化配置的Java集合可能会浪费大量的内存。

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看动画轻松理解「Trie树」

它的key都为字符串，能做到高效查询和插入，时间复杂度为O(k)，k为字符串长度，缺点是如果大量字符串没有共同前缀时很耗内存。...Trie树的应用事实上 Trie树在日常生活中的使用随处可见，比如这个：具体来说就是经常用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...Trie树的局限性如前文所讲，Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...很明显我们浪费了大量的空间来存储字符，此时Trie树的最坏空间复杂度为O(m^n)。...这正是空间换时间的体现，也是利用公共前缀降低查询时间开销的体现。

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为什么很多编程语言中的数组都从0开始编号？——你真的了解数组吗？

但是有利必有弊，正因为这两个限制，使得数组的很多操作变得非常低效，比如在数组中删除、插入一个数据，为了保证连续性，就需要做大量的数据搬移工作。...三、低效的“插入”和“删除” 有道面试题，数组和链表的区别是什么？很多人会回答：“链表适合插入、删除，时间复杂度为O(1)；数组适合查找，查找时间复杂度为O(1)”。实际上，这种表述是不准确的。...但如果在数组的开头插入元素，那所有的数据都需要依次往后移动一位，所以最坏时间复杂度是 O(n)。因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的，所以平均情况时间复杂度为 (1+2+…n)/n=O(n)。...这种情况下，一般都会出现莫名其妙的逻辑错误，就像我们刚刚举的那个例子，debug 的难度非常的大。...在缩容时，为什么不是在元素个数到容量一半时，容量缩小到元素个数大小（就是原容量的一半）？假如这个时候又插入数据不就又要扩容了吗？扩容和缩容都是数据的迁移，是很耗性能的，这就是复杂度震荡。

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PostgreSQL中的大容量空间探索时间序列数据存储

接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法

接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法&redis限流

.Net+SQL Server企业应用性能优化笔记4——精确查找瓶颈

大模型免微调解锁对话能力，RLHF没必要了！一作上交大校友：节省大量成本和时间

京东618大促压测时自研中间件暴露出的问题总结，压测级别数十万秒

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