2.4 解决节点异常退出集群时导致性能抖动的问题 官方社区版本中，paxos通信机制较为粗糙，当节点异常退出时，会造成较长时间（约20~30秒）的性能抖动，最差时TPS可能有好几秒都降为0。...4.2 InnoDB并行查询优化 根据B+树的特点，可以将B+树划分为若干子树，此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表的不同部分。...，只有当查询的估计代价高于这个阈值才会执行并行查询，SQL语句的估计代价低于这个阈值，执行原生的查询过程。...SQL语句的查询并发度会根据表的大小来动态调整，如果表的二叉树太小（表的切片划分数小于并行度），则会根据表的切片划分数来设置该查询的并发度。...PQ_memory_refused global级别，由于总内存限制，导致未能执行并行执行的查询总数。 5.bug修复 修复了AFTER模式下的多个bug，提高一致性写AFTER模式的可靠性。
阈值的定义为并行度的两倍。 图6显示了SQL监控工具中的一个执行计划的例子，它是一个以并行模式执行的EMP和DEPT表之间的连接。...动态取样是为了补偿缺失或者不充足的统计信息，如果不这么做，这样的信息可能导致非常糟糕的计划。...为了将对性能的影响减到最低，在Oracle数据库12c第一版中，动态取样查询的结果将会被保留在数据库的服务器结果缓存，从Oracle数据库12c第二版开始会保留在SQL计划指令的知识库中。...（注：关于自动并行度请参见参考文章5 “Oracle数据库12c并行执行基础知识”） 当自动并行度(AutoDOP)在自适应模式下被启用，在一个SQL语句的首次执行过程中，优化器会决定语句是否应该在并行模式下执行...并行度的选择是基于语句的预计性能表现。
我们的优化方案是基于内存资源的漏桶策略。我们将节点JVM内存作为漏桶的资源，当内存资源足够的时候，请求可以正常处理；当内存使用量到达一定阈值的时候，分区间阶梯式平滑限流。...此外，拆分过多的子请求，会导致写入吞吐量上不去，CPU也没有被充分利用。还有一点是，主分片写完之后再写副本分片，会导致节点之间的交互次数过多，消耗了系统资源。...通过融合自研物理复制、内存 Merge、自研 Merge policy 等亮点技术，腾讯云 ES 读写分离方案相比开源 ES，可提升写入吞吐性能 5-20 倍。...● 查询裁剪：ES查询模型是将查询请求拆分成分片级的子请求转发给各个分片并行执行，最后在协调节点合并各个分片的结果，在每个分片内部有多个segment。...● 查询并行化：通过极致压榨空闲CPU资源，将ES的单个分片级请求拆分成多个子请求并行处理该分片下的segment或者docs，根据docs或者segment切分，每个线程只处理一部分docs或者segment
三、场景一：单表同步 本场景使用 MySQL CDC 将数据从云数据库 MySQL 中取出后存入 ES，中间并无复杂的业务逻辑的计算。...单并行度的时候，通过调节参数，对 ES 的吞吐量不再有影响的时候，增大作业的并行度后，ES 的吞吐有明显的提升。...当作业中的参数对吞吐的影响极小的时候，可以通过增大作业的并行度来提高写入 ES 的吞吐。 当并行度提高到一定的程度的时候，ES 的吞吐不再有变，此时可以检查一下 ES 的的写入性能。...例如： SET CHECKPOINT_TIMEOUT = '30 min' 建议启用 Mini-Batch 功能以获取更好的性能（可能会导致较大延迟，请谨慎设置）： SET table.exec.mini-batch.enabled...: 5 如果事件面板经常出现 TaskManager 异常退出事件，且错误信息包含 OOMKilled，则可以尝试设置如下参数，且提高 TaskManager 的规格为 2CU 或提升并行度： taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction
大量分配是大于G1中区域大小的50％的分配。频繁的大量分配会导致几个性能问题： 1、如果区域包含巨大物体，则该区域中最后一个巨大物体与区域末端之间的空间将不被使用。...解决方案： 1、过度调整可能会导致疏散失败。...减小该值将更早开始标记循环。另一方面，如果标记周期较早开始而不是回收，则将"-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent"参数阈值提高到默认值以上。...4、可以增加"-XX:ConcGCThreads"参数的值以增加并行标记线程的数量。增加并发标记线程将使垃圾回收运行更快。 5、增加"-XX:G1ReservePercent"参数的值。...将"-XX:MetaspaceSize"设置为较高的值将降低“元数据GC阈值”的频率。如果仍然看到报告“元数据GC阈值”事件，则需要从应用程序中捕获堆转储并进行分析。
整体的性能也相当不错：尽管HashMap里有一百万条记录，单个查询也只花了不到10纳秒，也就是大概我机器上的大概20个CPU周期。相当令人震撼！不过这并不是我们想要测量的目标。...因此从图上可以看到，它的时间复杂度是O(n)。 不过Java 8的表现要好许多！它是一个log的曲线，因此它的性能要好上好几个数量级。...尽管有严重的哈希碰撞，已是最坏的情况了，但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn)。单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚，这是一个对数线性分布： ?...这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作的？前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面，这些记录只能通过遍历来进行查找。...但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升级成一个二叉树，使用哈希值作为树的分支变量，如果两个哈希值不等，但指向同一个桶的话，较大的那个会插入到右子树里。
规则阈值：500（单表分区数量超过指定阀值）。 规则描述：分区表中分区数量过多，将导致整体维护成本过高，可调整分区粒度。 【规则5】 规则说明：分区表数量过多。...规则描述：一般情况下不建议对表设置并行属性。 1.2 索引 【规则8】 规则说明：外键没有索引的表。 规则描述：外键没有索引会导致主子表关联查询时，关联效率很低。...1.5 其他对象 【规则27】 规则说明：缓存过小的序列。 规则阈值：100（序列cache值小于指定阀值）。 规则描述：系统默认会缓存20，如过小将导致频繁查询数据字典，影响并发能力。...规则阈值：20（触发器数量超过指定阀值）。 规则描述：触发器，将影响数据库的异构迁移能力。如有数据一致性维护需求，请从应用端给予考虑。 【规则30】 规则说明：存在DBLINK。...多余的索引会浪费存储空间，并影响数据更新性能。 【规则62】 规则说明：索引选择率不高。 规则阈值：自定义（选择率，百分比）。 规则描述：索引选择率不高，将导致索引低效，请调整索引字段。
如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...source端，如果并行度小于partition，会取模的方式分给并行度，都会消费到数据。如果并行度大于partition，则会有部分task消费不到数据。...分析：1.ALL模式启动时候直接将数据全量加载到内存中，每次关联数据不需要查库，没有其他开销。2.异步(async)查询模式 LRU异步查询数据库，可以并发地处理多个请求。...4、为什么某些任务提高并行度能提升性能，某些不能？ 建议：查看是否数据倾斜，如果是将数据打散。 分析： 源头是否数据倾斜。 SQL中是否存在导致倾斜的语句。 登陆到Flink web页面查看。...5、脏数据管理 场景：由于数据源都是从Kafka过来的数据，可能存在数据类型错误、字段名称错误、字段阈值在Flink中超范围等。落库过程中，由于字段类型不匹配、阈值超范围等等情况。
2.9.1.1 并行度 建议sink的并行度小于等于bucket的数量，最好相等。...选项 必需的 默认 类型 描述 sink.parallelism No (none) Integer 定义sink的并行度。默认情况下，并行度由框架使用上游链式运算符的相同并行度来确定。...从 LSM 树查询记录时，必须组合所有Sorted Runs以生成所有记录的完整视图。 过多的Sorted Run会导致查询性能不佳。...注意，保留时间太短或保留数量太少可能会导致如下问题： 批量查询找不到该文件。例如，表比较大，批量查询需要10分钟才能读取，但是10分钟前的快照过期了，此时批量查询会读取到已删除的快照。...’, ‘2022-06-21’, ‘2022-06-22’); （4）覆盖作业完成后，切换回流模式，从保存点恢复（可以增加并行度=新bucket数量）。
2.1.1 自适应查询计划的目的 优化器根据在执行期间学到的信息调整计划的能力可以极大地提高查询性能。 自适应计划很有用，因为优化器偶尔会因为基数估计错误而选择次优的默认计划。...优化器将统计收集器插入到操作的生产者端并行服务器进程的前面。如果行数小于阈值(定义为并行度(DOP)的两倍)，则数据分发方法将从散列切换到广播。否则，分布方法就是一个散列。...优化器根据语句的估计性能选择并行度。所有语句都启用了额外的性能监视。...2）在初始执行结束时，优化器比较以下内容: 优化器选择的并行度 根据语句实际执行期间收集的性能统计数据(例如CPU时间)计算的并行度 如果这两个值差异很大，那么数据库将标记语句进行重新解析，并将初始执行统计信息存储为反馈...这种反馈有助于更好地计算后续执行的并行度。 3）如果查询再次执行，那么优化器将使用在初始执行期间收集的性能统计信息来更好地确定语句的并行度。
1. executor内存 设置executor内存需要考虑如下因素: executor内存越多，越能为更多的查询提供map join的优化。由于垃圾回收的压力会导致开销增加。...为了最大化使用core，建议将core设置为4，5，6（多核心会导致并发问题，所以写代码的时候尤其是静态的链接等要考虑并发问题）具体分配核心数要结合yarn所提供的核心数。...并行度 要使可用的executor得到充分利用，必须同时运行足够的任务（并行）。在大多数情况下，Hive会自动确定并行度，但也可以在调优并发度方面有一些控制权。...然而，hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size是基于统计信息将基础join转化为map join的阈值，可能会对性能产生重大影响。...这可能会进一步影响第一个查询的性能。 在用户较长期会话中，这个额外时间不会导致任何问题，因为它只在第一次查询执行时发生。然而，诸如Oozie发起的Hive工作之类的短期绘画可能无法实现最佳性能。
桶是读写的最小存储单元，因此桶的数量限制了最大处理并行度。不过这个数字不应该太大，因为它会导致大量小文件和低读取性能。一般来说，建议每个桶的数据大小为1GB左右。...由于查询LSM树需要将所有Sorted Run合并起来，太多Sorted Run将导致查询性能较差，甚至内存不足。...然而，Compaction是一个资源密集型过程，会消耗一定的CPU时间和磁盘IO，因此过于频繁的Compaction可能会导致写入速度变慢。这是查询和写入性能之间的权衡。...并行度 建议sink的并行度小于等于bucket的数量，最好相等。...从 LSM 树查询记录时，必须组合所有Sorted Runs以生成所有记录的完整视图。 过多的Sorted Run会导致查询性能不佳。
处理组件将文件块 (SSTable) 分散到任意数量的存储组件中，并通过一定机制平衡它们之间的负载，在运行时动态构建范围以并行化压缩并提高性能。...然后我们从纵轴来看，把计算能力向上扩展，通过垂直扩容把内存从32M变成4G，这时总吞吐量已经从9k提高到50k。...当L0层的生成文件速度加快后，就会对存储层compaction的能力造成压力，因为它在默认配置下只有1个节点。这时虽然它的峰值已经提高到了5k，但请求掉零的情况也更多了，即发生了停写。...为了解决这个问题，我们需要对存储节点进行扩容，比如将1个存储节点扩到10个。这时可以明显看到总吞吐量从5万提高到了约250万。...中的一个数据块，但频繁的compaction操作会导致严重的写放大。
尽管 RAG 非常有效，但传统的 RAG 实现在编码信息时通常会剥离重要的上下文，这可能导致检索准确度较低，下游任务的性能不佳。...具体来说，向量搜索的 Recall@20 指标与 Cookbook 的结果 90.06 一致。重新排序器对关键词搜索和向量搜索的结果进行重新排序，并进一步将召回率提高到 94.15。...，Recall@20 从 70.48 提高到 89.26。...向量搜索也受益于增强的上下文，召回率从 90.06 提高到 94.48。重排器进一步将召回率提高到 96.10，展示了在关键字和向量搜索之上添加重排器的价值。...最后，Denser Retriever 关键字+向量+重新排序将最终的 Recall@20 提升到 96.50。这表明开源模型可以提供比付费模型更好的准确度水平，提供经济高效的解决方案而不会影响性能。
NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。...选择最大分数为M的框，将这个框从B中删除并附加到最后的检测结果上，同时在B中删除和M的重叠大于阈值Nt的框。最B终剩下的框继续进行这个操作。NMS一个主要的问题是将邻近的框设置成0。...因此，在评价真正性时，当重叠准则为0.7时，采用阈值为0.3的NMS会导致平均精度下降(我们从这里开始将检测评价阈值称为Ot)。...这种情况下的可能性将增加的重叠增加阈值标准。因此，抑制所有邻近的低Nt检测盒将增加失误率。此外，当Ot较低时，使用像0.7这样的高Nt会增加误报，从而降低多个阈值的平均精度。...简单的修改，如5个尺度的RPN锚，最小图像大小为800,16个图像每小批和256 ROIs每图像使用。并行对8个GPU进行训练。
注意： 在有仲裁节点的情况下，将单主切换成多主模式时，需要把投票节点先关闭再进行切换，否则可能会导致切换失败，并且仲裁节点报错退出MGR。...1，表示采用快速单主模式，支持并行回放。**强烈建议设置为1，即启用快速单主模式。 2，表示采用快速单主模式，但不支持并行回放，加速relay log落盘，且让从库消耗更少的资源。...2.稳定性提升 优化了加入节点时可能导致性能剧烈抖动的问题。 优化手工选主机制，解决了长事务造成无法选主的问题。 完善MGR中的外键约束机制，降低或避免从节点报错退出MGR的风险。...修复了rejoin过程中，member_stats相关查询导致崩溃的问题。 修复了在before模式下，可能导致assert失败的问题。...分支，专注于提升MGR可靠性及性能，支持InnoDB并行查询特性，是适用于金融级应用的MySQL分支版本。
以太网链路已经从 10Gbps 提高 到 400 Gbps，并计划将速度提高到 Tbps 范围。人工智能等新应用程序的出现， 对基础设施提出了新的要求，推动了体系结构变化。...例如 2015 年微软 的 Resnet 实现 7 百亿亿次计算，有 6000 万个参数。2016 年百度在训练深度语音 系统时，实现 20 百亿亿次计算和 3 亿个参数。...并行 AI 计算模型会形成独特的流量模式，造成严重的网络拥塞。降低 端到端网络时延的关键是解决动态时延，而解决动态时延的关键是缓解拥塞。 动态时延的主要来源是丢包导致的数据包重传。...图 17 显示了 GPU DirectRDMA 技术如何将 GPU 通信性能提高到传统方法 的 10 倍。...过高的估计阈值是不现实的，因为会浪费了宝贵的交换机内存，并减少 可以支持的无损流量类别的数量。过低的阈值会导致丢包和协议(如 RoCE)性 能下降。
在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。本文将使用Ploomber并行执行我们的实验，并使用sklearn-evaluation生成图。 这里以训练逻辑回归为例。...改变模型的阈值将改变混淆矩阵中的值。...0.4阈值:(78 + 68 = 146) 降低阈值会导致更多的假阴性(从56例降至68例) 降低阈值将大大增加真阳性(从92例增加154例) 微小的阈值变化极大地影响了混淆矩阵。...创建了一个适合一个模型的Notebook，并为几个阈值计算统计数据，并行执行同一个Notebook20次。...utm_source=medium&utm_medium=blog&utm_campaign=threshold 让执行这个Notebook(文件中的配置会告诉Ploomber Cloud并行运行它20
找到当前任务中CPU相关的等待类型中CPU消耗最高的任务 step5：从sys.dm_exec_requests中找到当前查询中CPU资源使用最高的查询。...需要测试，合理设置并行度阈值（Cost Threshold for Parallelism，CTP）和最大并发度(Max Degree of Parallelism，MDP)，这两个配置项的用途是： CTP...nvarchar类型的数据，有些数据的长度是几个字符，有些的几千个字符，对这样的数据进行查询时，会导致某些线程执行很快，但另一个线程执行很慢。...2，统计信息过时 SQL Server 优化器借助统计信息来预估查询开销，如果统计信息过时、不准确，会导致优化器产生不合适的执行计划。...5，参数嗅探 参数嗅探是指在创建存储过程，或者参数化查询的执行计划时，根据传入的参数进行预估并生成执行计划。
注意： 在有仲裁节点的情况下，将单主切换成多主模式时，需要把投票节点先关闭再进行切换，否则可能会导致切换失败，并且仲裁节点报错退出MGR。...1，表示采用快速单主模式，支持并行回放。**强烈建议设置为1，即启用快速单主模式。 2，表示采用快速单主模式，但不支持并行回放，加速realay log落盘，且让从库消耗更少的资源。...2.稳定性提升 优化了加入节点时可能导致性能剧烈抖动的问题。 优化手工选主机制，解决了长事务造成无法选主的问题。 完善MGR中的外键约束机制，降低或避免从节点报错退出MGR的风险。...4.bug修复 修复了InnoDB并行查询crash的问题（issue#I4J1IH）。 修复了在启用dns或hostname的情况下，bind意外失败问题。...修复了rejoin过程中，member_stats相关查询导致崩溃的问题。 修复了在before模式下，可能导致assert失败的问题。
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