在 Web 开发中,分页是常见的需求,特别是在展示大量数据时。当用户请求一个包含大量数据的页面时,一次性加载所有数据不仅会增加服务器负载,还会导致页面加载速度变慢,影响用户体验。为了提高页面加载速度和减轻服务器压力,分页技术应运而生。
摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查询记录分为2部分,使扫描的记录量减少一半,进而还通过对数据表及查询条件进行优化,实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性,该方案不依赖于主键或者数字字段,大大提高了它在实际项目中的应用,使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
当你在使用Redis时,有一些关键概念需要理解,其中之一就是“大key”。大key指的是在Redis中存储了大量数据的键,这些键通常包含大量的元素,可能成千上万个甚至更多。尽管Redis是一个高性能的内存数据库,但了解和处理大key对于确保Redis服务器的性能和内存管理至关重要。
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
绝大部分 DoS 攻击,一般来说都是目标系统收到大量服务请求,最终导致拒绝服务状态。实际上,随着技术的发展,如果要让现在的系统“拒绝服务”,是需要海量请求配合的——也就是所谓的泛洪攻击才能做到的,这就需要用到分布式拒绝服务,也就是 DDoS 攻击了。但在前不久结束的 DEF CON 大会上,安全研究人员在 Windows SMB 服务中发现一个漏洞,利用该漏洞,即便是一台普通性能的计算机,也能对拥有海量运算资源的服务器发动 DoS 攻击。 近日,RiskSense的安全研究人员找到了一个20年之久的Wind
进程(Process)和线程(Thread)是操作系统中的基本概念,它们在程序执行的过程中扮演重要角色。以下是它们主要的区别:
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
所有数据库包括Oracle的sql优化都是针对程序员的,而不是针对dba的,第一,尽量防止模糊,明确指出,即用列名代替*,第二,在where语句上下工夫。第三多表查询和子查询,第四尽量使用绑定。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
作者 | Simon Willison 译者 | 王强 策划 | 万佳 我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果,并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API,这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案: 假设这种流式传输端点有了高效的实现,那么提供流式 HTTP API 端点(例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象,而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象)有任何意想不到的缺陷吗?——Simon Willi
在现今的企业级应用中,功能丰富的Nginx,作为HTTP服务器,作为反向代理服务器,作为邮件服务器......同时,也支持FastCGI、SSL、Virtual Host、URL Rewrite、Gzip等功能。并且支持很多第三方的模块扩展。因此,经常会用到Nginx服务,也时常会碰到Nginx因高并发导致的性能瓶颈问题。下面,小编就从理解到深入,对Nginx作一个稍微详细的介绍和说明。
这个功能挺有意思的,里面需要注意的细节还真不少,现在拿出来跟大家分享一下,希望对你会有所帮助。
1、进程管理:进程调度、中断处理、信号、进程优先级、进程切换、进程状态、进程内存 📷 image.png 2、nice 可以改变的范围19- -20,-20为最高 3、上下文切换 📷 image.png 4、中断 📷 image.png 5、进程状态 📷 image.png 📷 image.png 6、CPU调度 📷 image.png 📷 image.png 7、内存,分页大小4KB 📷 image.png 📷 image.png 8、vmstat -v 活跃与非活跃分页 📷 image.pn
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多,我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上,英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器,Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺,搭载新款图形处理器GV100,拥有5120 CUDA、640个Tensor内核,分PCle和SXM2两版,双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS,单精度则为14 TFLOPS和15
避免一条一条查询,采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel,启用upsert:
分页功能在项目中时常用到,一款可以快速实现分页功能的插件非常有必要,pagination–这款插件功能非常完美,几乎我所有项目中使用到分页的地方都会第一时间考虑到这个插件,但是其实有能力的同学最好还是使用原生的JS或者JQuery来开发分页功能,毕竟插件很多源码比较复杂,也并不是所有功能都做到尽善尽美,仅仅是提供一个方便而已。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力,需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏,系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析,通过给系统施加一定业务压力大情况下,使系统持续运行一段时间,以此来检测系统是否稳定运行(下统称稳定性测试或测试)。
MySQL 是目前使用比较广泛的关系型数据库,而从数据库里面根据条件查询数据到内存的情况想必大家在日常项目实践中都有使用。
ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP 半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 1、SQLSERVER优点和缺点? 优点:支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点:数据量达到100万以上就需要开始优化了,一般我们会对 表进行水平拆分,分表、分区和作业同步等,这样做大大提高了逻辑的复杂性,难以维护,只有群集容错,没有多库负载均衡并行计算功能。 2、SQLSERVER真的不能处理大数据? 答案:当然可以的,打个比
运行SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile 点更改配置
亲爱的读者朋友,今天我将为您分享一个技术挑战,即如何在处理百万级数据查询时进行优化,尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题,我们将深入探讨各种可能的解决方案,以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案,特此奉上,优化总结较多,建议分段去消化,一口吃不成pang(胖)纸 一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽
随着访问量的不断增加,需要对Nginx和内核做相应的优化来满足高并发用户的访问(需要根据你服务器的情况进行配置),那下面在单台Nginx服务器来优化相关参数。
Linux是一款强大的操作系统,被广泛应用于各种环境中本文将深入探讨Linux性能优化的多个方面,包括系统监控、进程管理、内存管理、磁盘I/O优化、网络性能优化等,并通过具体代码示例进行实践。
Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎,每个字段都被索引并可被搜索,可以快速存储、搜索、分析海量的数据。
本文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
Spring Boot 处理百万级别的数据量时,常见的挑战包括内存溢出(OOM)、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要: 1. 导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理: - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询,逐页读取数据,避免一次性加载所有数据到内存。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例(假设使用JdbcTemplate) jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据,立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile,通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题:数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时,我们必须配置三个东西: reader,processor,和writer。
https://blog.csdn.net/zhushuai1221/article/details/51740846
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
操作系统中所运行所有的程序全部都是经过内存提交给CPU然后才执行的,不过若是执行的程序占用内存很多或很大,则会导致内存消耗殆尽
①中断源发出中断请求; ②判断当前处理机是否允许中断和该中断源是否被屏蔽; ③优先权排队; ④处理机执行完当前指令或当前指令无法执行完,则立即停止当前程序,保护断点地址和处理机当前状态,转入相应的中断服务程序; ⑤执行中断服务程序; ⑥恢复被保护的状态,执行“中断返回”指令回到被中断的程序或转入其他程序。 上述过程中前四项操作是由硬件完成的,后两项是由软件完成的。
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。 假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。 缓存处理和内核vs用户空间 缓冲与缓冲的处理方式,是所有I/O操作的基础。术语“输入、输出”只对数据移入和移出缓存有意义。任何时候都要把它记在心中。 通常,进程执行操作系统的I/O请求包括数据从缓冲区排出(写操作)和数据填充缓冲区(读操作)。这就是I/O的整体概念
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
机器之心报道 机器之心编辑部 研究者表示,他们将边缘训练看作一个优化问题,从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前,智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中,训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端,从而牺牲了用户隐私并导致了额外的数据移动成本。 图注:推特 @Shishir Patil 因此,为了使用户在不牺牲隐私的情况下个性化他们的模型,联邦学习等基于设备的训练方法不
aop 是面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。
数据库(DataBase):数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统(Database Management SystemDBMS):是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能,并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
案发现场的日志: 缓存集群redis重启错误报错: 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
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