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一次情况的紧急修复(r9笔记第18天)

昨天中午的时候,接到开同学的电话,说有一个在线数据迁移,碰到了一些问题,希望我够帮忙看看是哪里的原因。 基于这种逻辑的复杂,所以这次 迁移时由开同学来主导,我们来负责支持。从他们的描述,迁移之后有一些页面直接卡住不动了。影响到了内部的一些业务,所以希望我够紧急协助看看 优化一下。 ,但是开再次执行查询问题还是依旧。 所以由此可见统计信息并没有对语句的执行计划产生根 本的改进。 调整之后再次让开同学密切关注,现语句的一下子就好了很多,原来的CPU使用率问 题马上得到了环节,而iowait也随着语句的改进也保持在一个很低的值。

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破10万高并的nginx优化经验 原

转载:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6094007.html 在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并导致的瓶颈问题。 今天这里简单梳理下nginx优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一、这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项 ,即它将开启最多60个子线程来处理并连接。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 有不少服务器为了提高 2.2 内核的通常值是180秒,你可以按这个设置,但要记住的是,即使你的机器是一个轻载的WEB服务器,也有因为大量的死套接字而内存溢出的风险,FIN- WAIT-2的危险比FIN-WAIT-1要小,因为它最多只吃掉

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    nginx应用总结(2)--破高并优化

    在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并导致的瓶颈问题。 今天这里简单梳理下nginx优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一、这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项 sendfile on; 13)告诉nginx在一个数据包里送所有头文件,而不一个接一个的送。就是说数据包不会马上传送出去,等到数据包最大时,一次的传输出去,这样有助于解决网络堵塞。 tcp_nopush on; 14)告诉nginx不要缓存数据,而是一段一段的送--当需要及时送数据时,就应该给应用设置这个属,这样送一小块数据信息时就不立即得到返回值。 4)在配置文件中设置自定义缓存以限制缓冲区溢出攻击的可

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    2018全球人工智技术TOP10

    2018年人工智技术已在多方面实现破进展,国内外的科技公司都在不断尝试将人工智应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外人工智领域富有的技术 2006年,科学家提出了神经网络的深度学习算法,使至少具有7层的神经网络训练成为可。由于够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程,它在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的表现。 ,在智机器人领域内取得了进展。 技术破:DuerOS是百度度秘事业部研的对话式AI操作系统,拥有10大类目的250多项技。 这将是一个质的破,为了实现这一破,IBM的研团队做了两项创新。 首先,利用率低通常是因为存在于芯片周围的数据流瓶颈。为了破这些信息障碍,该项目的团队开了一个“定制”的数据流系统。

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    2020年人工智领域工作

    总结一下个人认为2020年人工智领域称得上破的一些工作,涉及到DETR、ViT、BYOL、NeRF、GPT-3和AlphaFold2六个王炸。 DETR ? 这是什么概念,这就是Self-Supervised的周伯通啊,左手和右手互博,不需要和别人实战就练成绝世神功。 NeRF ? NeRF,只需要输入少量静态图片,就做到多视角的逼真3D效果。 OpenAI的GPT-3将训练的参数量堆到了1750亿,数据集总量是之前布的GPT-2的116倍,是迄今为止最大的训练模型(2021年1月被Switch Transformer刷新)。 CASP用来衡量预测准确的主要指标是 GDT,范围为0-100。GDT可以近似地认为是和实验结构相比,成功预测在正确位置上的比例。 最后 前4个工作对于后面Transformer、Self-Supervised和3D视觉领域有着深远的影响,会一定程度上指引NLP和CV领域的展。后两个工作可属于行业颠覆型的工作,经久不衰。

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    技术破:HTML5裸跑已可媲美APP

    问题一直是制约HTML5展的一大难题,受制于,裸跑的HTML5通常只会开一些对要求不高的游戏,对画质进行大幅压缩。 H5游戏的技术标杆《猎刃2》也是借助渠道内置运行器插件才达到媲美APP的体验。然而,当前已内置运行器插件的渠道流量占比不足HTML5全部渠道流量的三分之一,这将会成为大型游戏的展掣肘。 从页游和手游的产业经验来看,产业成熟的特征是产品的多元化、精品化、重度化,这就意味着,如果HTML5裸跑的瓶颈不得到解决的话,整个产业都将难以展壮大。 Layabox计划在3月限量内测的LayaAir引擎,通过在低端机型上的实测以及即将上线的大型裸跑游戏,证明了HTML5裸跑已可媲美APP,问题将不再成为制约产业展的瓶颈。 引擎的技术破,也将对市场游戏类型的全方向展、行业中千万级产品形成常态,起到扬帆助力的作用。

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    高通:以Wi-Fi 7破Wi-Fi极限

    高通技术公司不仅致力于定义每一代全新Wi-Fi技术的极致速度和容量,还通过增加关键增强特,显著提升Wi-Fi技术的低时延。 现代高速Wi-Fi终端愈依赖5GHz和6GHz高频段来实现所需。这一情况不仅够保证速度和时延,还释放出2.4GHz频段,以供更适合的物联网等应用以及在Wi-Fi网络边缘运行的终端使用。 图1–多连接交替,终端在可用频段之间交替切换以降低时延 最高的方案是如图2所示的高频段多连接并(High Band Simultaneous Multi-Link)。 Wi-Fi 7赋令人兴奋的全新体验与用例 除了够提升当前人们所使用应用的外,Wi-Fi 7还将赋许多新体验。 高通技术公司长期致力于研开创技术,并协助电气电子工程师学会(IEEE)或Wi-Fi联盟(WFA)将其标准化。此外,高通在几乎每个Wi-Fi主要演进阶段都挥着关键作用。

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    spring cloud gateway跨域冲的开

    gateway可以实现支持跨域功,但如果下游也支持跨域,会出现跨域冲。 如何解决该问题,gateway对外输出相关跨域的httpheader,只要对重复的header去掉即可。 url.contains(".ico") || url.contains(".js") || url.contains(".png") || url.contains(".jpg")) { //如果现是 CorsUtils.isPreFlightRequest(request)) { return Mono.empty(); } //解决跨域冲的问题 return chain.filter(exchange.mutate().response(decoratedResponse).build()); } } 上述是我跨域功的代码 ,支持跨域功及解决跨域冲的问题。

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    最高50万QPS,腾讯云新布Redis 4.0标准版极限

    腾讯云在Redis数据库领域的不断破,将为用户提供极致易用、易维护、高可靠、低成本的云上数据库服务。 ——腾讯云数据库产品负责人王义成 近日,腾讯云对外重磅布云数据库Redis 4.0,其中,标准版的核心进一步极限,达到业内顶级的50万QPS,集群版支持千万级QPS。 其中,在消费队列的应用场景中,腾讯云Redis单集群日请求量超过2万亿次,峰值请求超过17亿次/分钟,创造了一系列的记录。 [1620] 比快更快,最高50万QPS极限 通过对核心代码层面的优化,全新布的Redis 4.0在层面最高支持50万QPS,超高的可以满足绝大部分场景需求,用户无需额外开高速缓存层 特别在Redis常见的热Key和大Key的难题上,腾讯云结合多年运维经验,为用户提供了完整的解决方案。

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    腾讯云新布Redis 4.0标准版极限

    腾讯云在Redis数据库领域的不断破,将为用户提供极致易用、易维护、高可靠、低成本的云上数据库服务。 腾讯云Redis数据库 ——腾讯云数据库产品负责人王义成 近日,腾讯云对外重磅布云数据库Redis 4.0,其中,标准版的核心进一步极限,达到业内顶级的50万QPS,集群版支持千万级QPS 其中,在消费队列的应用场景中,腾讯云Redis单集群日请求量超过2万亿次,峰值请求超过17亿次/分钟,创造了一系列的记录。 腾讯云Redis数据库 比快更快,最高50万QPS极限 通过对核心代码层面的优化,全新布的Redis 4.0在层面最高支持50万QPS,超高的可以满足绝大部分场景需求,用户无需额外开高速缓存层 特别在Redis常见的热Key和大Key的难题上,腾讯云结合多年运维经验,为用户提供了完整的解决方案。

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    最高50万QPS,腾讯云新布Redis 4.0标准版极限

    腾讯云在Redis数据库领域的不断破,将为用户提供极致易用、易维护、高可靠、低成本的云上数据库服务。 ——腾讯云数据库产品负责人王义成 近日,腾讯云对外重磅布云数据库Redis 4.0,其中,标准版的核心进一步极限,达到业内顶级的50万QPS,集群版支持千万级QPS。 其中,在消费队列的应用场景中,腾讯云Redis单集群日请求量超过2万亿次,峰值请求超过17亿次/分钟,创造了一系列的记录。 ? 比快更快,最高50万QPS极限 通过对核心代码层面的优化,全新布的Redis 4.0在层面最高支持50万QPS,超高的可以满足绝大部分场景需求,用户无需额外开高速缓存层,节省大量开时间 特别在Redis常见的热Key和大Key的难题上,腾讯云结合多年运维经验,为用户提供了完整的解决方案。

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    漫谈前端本质 破React应用瓶颈

    一直以来是前端开中非常重要的话题。 随之而来的问题有的被迎刃而解,有的则成为难以逾越的盾墙。 那么,当我们在谈论时,到底在说什么?基于React框架开的应用,在上又有哪些特点? 在这篇文章中,我们将从浏览器和JavaScript引擎角度来剖析前端,同时创新React,充分利用浏览器破局限。 这样的瓶颈,就如同阿喀琉斯之踵一样,在一定程度上限制着JavaScript的挥。 江湖救急——两方解药 我们一般可以采取两种方案破上面提到的瓶颈。 如果将N-皇后计算放置到Worker线程,我们会现demo展现了令人惊讶的提升,完全丝滑,毫无卡顿。

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    ​为什么 2015 是人工智的一年

    人工智在经过了5年展,2015年是人工智展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说,AI领域可以说确实处于加速展中。 用AI技术实现的计算机系统够更好地浏览网站 初创公司Diffbot已经用AI技术实现了爬虫工具挖掘数据的准确。 ? Diffbot正在利用AI技术改善它们研的自动进行数据挖掘的爬虫数据。 但是人工智技术的巨大潜力已经远远超出了在谷歌利用人工智技术开游戏所展现出的力。 AI技术的展将会改变好多事情,计算机行业过去可没有得到很好的展,但是现在计算机行业正在“睁开眼睛”,实现飞跃式的展”。

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    瓶颈,它给数据库带来质变!

    随着移动互联网、物联网的展,数据量剧增,企业上云也成大势所趋。据权威统计数据显示,如今有84%的企业有上云意愿,这也对数据库提出了更高的扩展和可用要求。 英特尔存储的全生态布局 毫无疑问,数据在今天的作用被越来越多的人掘与重视,尤其是伴随着智应用的展,人们对于数据分析的需求也越来越迫切。 、6倍于MySQL、使用成本持平开源数据库等成果。 不仅如此,为了进一步掘英特尔傲腾解决方案在阿里云POLARDB数据库的优势,英特尔还与阿里云携手在去年开展“第一届POLARDB数据库大赛”,并使用英特尔Optane固态盘作为所有热数据的写入缓冲区 ,通过kernel bypass的方式,实现极致的

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    Hash冲和一致

    首先,我们应该考虑找一个更高级的hash算法来解决,让hash值尽量均匀,冲尽量的少。 在hash冲很小的时候,链表的访问速度是没有问题的。然而,一旦冲变得很大的时候,我们就需要对链表进行改造了,让链表变成一个红黑树,进一步减少访问冲的key值的数据。 问题2: hash的一致问题? 1.背景介绍: 对于hash来说,另外一个必须要要解决的问题,就是hash的一致问题了,它所处于的场景常常生在我们对hash所对应的服务器进行扩容或者缩减的时候,举个例子:服务器不够用,我们添加新的服务器的时候 如此以来,hash之后的数据,不会直接给没处理完的服务器。

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    Greenplum 并测试

    Greenplum 并测试 目录 Greenplum 并测试 1 1 集群硬件信息 1 2 测试JAVA代码下载 2 3 单表单线程写入数据(测试案例一) 2 3.1 创建测试表 2 3.2 测试100W数据,每1000条提交一次 2 3.3 汇总测试结果 2 3.3.1 运行耗时 2 3.3.2 表的大小 2 3.3.3 表的行数 2 3.3.4 计算吐吞量 3 4 多表多线程写入数据 1000条提交一次 4 4.3 汇总测试结果 4 4.3.1 运行耗时 4 4.3.2 表的大小 4 4.3.3 表的行数 5 4.3.4 计算吞吐量 6 4.4 总结结果 6 5 单表多线程写入数据 1oOpPfuEDGMc9HboffH2ZGw 提取码: saf5 参考资料:https://blog.csdn.net/dinopan/article/details/81511974 3 单表单线程写入数据 1 row) 3.3.4 计算吐吞量 51 ÷ 2748667 × 1000 ≈ 0.0185M/S 1000000 ÷ 2748667  × 1000 ≈ 363.81行/S 4 多表多线程写入数据

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    android开分析

    2-3-2 使用GPU过度绘制分析UI 我们对于UI的优化还可以通过开者选项中的GPU过度绘制工具来进行分析。 通过上面UI的原理、原因、工具分析总结可以现,我们在开应用时一定要时刻重视问题,如若真的没留意出现了问题,不妨使用上面的一些案例方式进行分析。 3 应用开Memory内存分析优化 说完了应用开中的UI问题后我们就该来关注应用开中的另一个重要、严重、非常重要的问题了,那就是内存优化分析。 5 Android应用移动设备电池耗电分析 有了UI优化、内存优化、代码编写优化之后我们在来说说应用开中很重要的一个优化模块—–电量优化。 6 Android应用开优化总结 优化是一个很大的话题,上面我们谈到的只是应用开中常见的问题,也是应用开问题的冰山一角,更多的优化技巧和力不是靠看出来,而是靠经验和实战结果总结出来的

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    十大高

    我们循序渐进,从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进,串联起高十大必须掌握的核心技术。 在日常开中,恰当的运用无锁化编程技术,可以有效地降低多线程阻塞和切换带来的额外开销,提升。 是否只是单纯的序列化功,包不包含RPC框架 序列化传输 扩展支持力(数据对象增删字段后,前后的兼容) 是否支持动态解析(动态解析是指不需要提前编译,根据拿到的数据格式定义文件立即就解析) Java一侧只需要动态加载对应的数据格式文件,就对拿到的数据进行解析,并且上还不错。 那一个哈希算法容易冲,那就多弄几个,多个哈希函数同时冲的概率就小的多。

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