其二是Master实现自治，通过Raft一致性协议保证高可用，不依赖外部组件进一步增加系统稳定性。 （二）Worker数据缓存管理 Worker负责实际的数据存储、读写、淘汰、加载和数据跃迁。...对比HDFS的DataNode，GooseFS的Worker增加了淘汰、加载、数据跃迁三个过程，GooseFS作为缓存，淘汰是指当Worker数据被写满之后冷数据会按照一定算法被淘汰（如常见的LRU算法...而当客户端请求的数据不在Worker中的话，会从底层存储去加载，按照局部性原理，期望下次数据读取会直接命中缓存，减少IO延时这就是对应加载流程。...遇到多种问题之后，我们意识到对ZK及其他文件系统的依赖会导致系统很不稳定。同时伴随着运维的压力的逐渐增加（如深夜或凌晨进行运维），最终决定切换基于Raft的部署模式来解决以上问题。...在对GooseFS Snapshot状态机转换增加一系列的监控后发现，Ratis在不断重试触发Snapshot制作流程，而Snapshot的状态机却卡在一个状态上不能继续推进下去了，最终导致raft log
0.背景 随着构建体系不断完善、构建体验不断优化，webpack 已经逐渐成为了前端构建体系的一大霸主，对于工作中的真正意义上的前端工程项目，webpack 已经成为了我们前端构建技术选型的不二选择，...但随着业务代码不断增加，项目深度不断延伸，我们的构建时长也会因此不断增加。渐渐的，总会有人抛出这样的结论：webpack 构建太慢了、太“重”了。...就以笔者本次近期为团队优化的项目为例，如下图所示，我们可以看到，随着项目的不断堆砌以及一些不正确的引用，团队内的项目单次构建时长已经达到了40s，这就造成了工程师如果需要重启 devServer 或者执行...缓存 我们每次的项目变更，肯定不会把所有文件都重写一遍，但是每次执行构建却会把所有的文件都重复编译一遍，这样的重复工作是否可以被缓存下来呢，就像浏览器加载资源一样？...因此，我们会设法将这些静态依赖从每一次的构建逻辑中抽离出去，以提升我们每次构建的构建效率。
每次启动开发服务器时，CRA 都会自动打开 http://localhost:3000 页面（这种做法很快就让我感到不便），而 Next.js 则没有这样的“贴心”设计。...此外，新版本还引入了 Layouts 功能，允许开发者定义多个路由共享的 UI 元素，并在每次导航时无需重新渲染，从而提高了页面加载效率。 然而，在缓存方面，新版本却变得更加……复杂。...我认为，大多数人更希望自主选择是否使用缓存，而不是在大量文档中苦苦寻找如何关闭它。...随着框架的发展， 这是不可避免的吗？ 随着产品 / 框架的不断发展，它们往往会变得更为复杂。客户的需求会不断增加，大客户更是会提出更为具体的要求。...由于大客户支付更多的费用，因此你会优先考虑并构建这些更为具体的功能。 然而，那些曾经喜欢一切简单的客户可能会对不断增加的复杂性感到困扰，然后……瞧，一个全新的框架诞生了，它看起来简单多了。
然而，在我们的工作中，采用缓存会显著影响训练管道，因为它降低了数据加载成本，同时随着更多的数据样本被馈送而增加了计算密度。...当将上述GNN感知缓存方法直接应用于此设置时，我们观察到缓存效率低下的现象，即缓存命中率随着GPU数量的增加而不断降低。...如 所示 Fig. 14 ，随着缓存图数据比例的增加，DGL 和 PaGraph 实现的每纪元训练时间不断下降，并在缓存所有必需数据时收敛到 6.7 秒。...随着分区数的增加，每个分区的顶点数也会减少。使用我们的算法，我们在 8 分区配置中为每个分区带来一小部分冗余顶点，占完整图形大小的 2.5% 到 21.5%。...随着采样邻居数量的增加，GNN 计算将消耗更多的 GPU 内存，例如，在 GCN 中将邻居大小从 2 更改为 16 时，从 1 GB 增加到 5 GB，从而导致缓存容量降低。
一、背景 近些年随着携程机票业务的不断发展，用户量和订单量也稳定地增长，再加上用户访问入口的多样性、机票的有效期特别长等特征，导致查询流量不断增长。...但是从节点的增加无疑会带来一些不得不考虑的问题，包括数据同步时的AG延迟问题，数据库服务器的运维成本等。...被动式缓存是指每次查询时先从缓存中查询数据，没有则查询底层数据库，然后把数据库的查询结果加载到缓存，并设置一定的过期时间。数据过期后，当再次遇到查询请求时重复前面所说的过程。...因此我们采用被动式加载的方案，随着时间的推移，老的历史订单数据会自动逐渐过期，新的订单数据被逐渐加载。缓存数据的总量保持平稳，同时避免了老旧数据的清理。...这种记录每次的查询流量都会穿透到数据存储层。在高流量的场景下，不断查询空结果会大量消耗数据查询服务的资源，甚至在恶意流量攻击下可能拖垮数据库系统。
随着功能的不断增加、数据累积，“消息”列表上要展示的信息也越来越多。 我们发现，产品每使用一段时间后，比如打完 Call 返回到“消息”列表界面进行滑动时，会出现严重的卡顿现象。...我们还发现每次进入“消息”列表时都需要从数据库中获取“消息”列表数据，加载更多时也会从数据库中读取会话数据。...6.2 增加缓存 在检查代码的时候，我们发现有很多地方会获取当前用户的信息，而当前用户信息保存在了本地 SP 中（后改为MMKV），并且以 Json 格式存储。...同时要记录本次 BindView 请求，当布局加载完成以后，主动地调用一次去刷新数据。 没有采用此方法的主要原因在于会增加布局层级，在使用预加载以后，可以不使用此方案。...8、本文小结 在开发过程中，随着业务的不断新增，我们的方法和逻辑复杂度也会不断增加，这时候一定要注意方法耗时，耗时严重的尽量提取到子线程中执行。
CDN 允许快速传输加载互联网内容所需的资源，包括 HTML 页面、javascript 文件、样式表、图像和视频（视频可能有其他专门维护的服务器）。 CDN 服务已得到不断普及。...每次发出请求并发送响应时，都要遍历纽约客户与新加坡源站之间的整个路径。随着网站规模扩大并需要更多资产，A 点和 B 点之间的延迟会不断增加。 ...通过缩短所有必要流量都需要遍历的总距离，网站的每一用户都能节省大量加载时间。用户会随着等待时间增加而开始迅速离开站点（跳出），因此这种改进既代表了更好的用户体验，也代表着更长的页面停留时间。...由于 CDN 会缓存网站上的大部分内容并从缓存中提供这些内容，因此源服务器不必一遍又一遍地传递相同的内容。相反，CDN 代表源服务器执行此操作。 ...当用户访问网站时，他们的浏览器将通过互联网加载内容。如果网站不使用 CDN，则所有内容都必须来自源服务器，这意味着每次网站加载时，HTTP 请求都会到达源服务器，而内容则从同一台服务器发出。
为什么要经过两次的数据reload，因为我们的接口服务是支持水平扩展的，如果单一的从数据库reload的话，数据库的连接压力会随着服务节点的增加而增大，数据加载不一致的机率会也会增加。...值得注意的是如果缓存设置的时间小于加载的时间则同样会造成并发的reload。 占用内存较大,耗费CPU。...这样做不仅重复加载，而且还会因为其它数据加载的失败而影响到所需要的数据，没有做到有针对性的更新。...当初把数据缓存在本地是为了提高客户端的访问效率，但当数据增加到一定程度时，每次进行数据替换都会产生占用内存较大的临时变量，老的变量会被java虚拟机自动回收，所以在数据reload的过程中gc会变得更加频繁...为了减少redis的连接次数，每次推荐都会计算出足够多的数据存放到用户的阅读缓存中，如果用户阅读缓存中的数据不够了会重新触发聚合计算。
近期随着社区补丁的陆续合入，以及公司自研补丁的不断集成，hbase在吞吐能力表现方面已经得到了非常巨大的改善，图计算场景下针对多跳查询已经可以达到3～7倍的能力提升，以下主要是在整个吞吐能力建设过程中，...所以理想情况下HDFS可以只拿来做容灾备份处理，而数据的访问可以从cache层全部命中，因此需要提供一种大容量的缓存能力支持。 但是缓存容量大了以后有可能会带来以下问题。...随着时间的推移和整理操作的不断迭代，历史久远的数据所在的HFile会越来越大，而其访问频率则有可能越来越低，因为大部分业务场景访问的数据都是最新生成的，所以这里我们引入了阈值判断。...而如果对象的使用空间管理不当，还很容易引发碎片问题，进而增加fullgc的触发频率。所有这些操作都将换来STW，进而影响整个读写链路的吞吐时延。...HBASE-21879 当BlockCache未命中需要从HFile加载目标块时，该补丁为块的加载提供了池化管理功能，避免了每次申请临时空间来构建HFileBlock对象。
第二部分：LRU缓存的应用场景 LRU缓存是一种通用的缓存淘汰策略，因其简单而高效的特性，广泛应用于各种场景。...具体而言，可以使用数组来存储缓存中的数据，同时使用优先队列（通常是最小堆）来维护数据的访问顺序。每次访问数据时，将该数据的索引（或键）插入到优先队列中，并在插入时根据访问时间进行自动排序。...需要根据系统的实际需求和资源情况来合理设置缓存的大小。如果缓存空间太小，可能会导致频繁的缓存淘汰，影响系统性能；而如果缓存空间太大，可能会浪费资源，降低系统的效率。...这些信息可能需要从数据库中查询并加载，而且随着用户活跃度的增加，用户的个人信息页面的访问频率也会增加。 为了提高用户体验和页面加载速度，可以引入LRU缓存来缓存用户的个人信息页面。...总结 展望未来，随着数据规模的不断增大和计算机系统的不断发展，LRU缓存将继续发挥重要作用。我们期待着更多优秀的算法和技术在LRU缓存领域的应用，以进一步提升系统的性能和效率。
用户的不断增加 用户的不断增加会导致我们的带宽需求不断增加。我们需要为用户提供更好的网络，来让他们更好的使用我们的产品。...如果你不提升网络的性能，用户量的提升会导致应用的网络跟不上，变得非常慢、非常卡，反而会导致你的用户离开你的产品，选择其他产品。 2....一个好的网络能够为我们带来什么样的好处 网页加载的大部分时间花在网络加载和渲染上。一个好的网络，可以让你的网站无须优化就达到秒开。而一个好的渲染模式，更是可以让你的网站在秒开的基础上，变的更快。...2M以内 20元／月，3-5M 25元／月，6-10M 90元／月，随着带宽不断提升，单价也在不断提升。如果从带宽的角度来提升的话，我们的成本将会非常高。 [为什么不提升主机的带宽？]...什么是内容分发网络 [什么是内容分发网络] 内容分发网络（CDN）可以借助其海量的节点，帮助我们将文件缓存到其各个节点，来让我们的文件加载速度更快。
不设置缓存尺寸引擎会以原图的尺寸作为解码尺寸，也就是 2058x1800，解码内存达到了 18.8MB，如图二所示。...对样式图片我们需要尽可能将高频访问的图片保留在内存中，而针对内容图片，我们可以选择更实时的方式去清理，然而框架自带的缓存机制对图片缓存的管理是无差别的。...页面栈维度内存优化 用户长时间的浏览操作，在不同的页面之间穿梭，少不了持续不断的 push 页面到页面栈，随着页面不断地增加，内存也在持续增长。我们不得不考虑在页面栈的维度去做内存优化。...图七 动态创建销毁页面的的方式，可能会丢失用户交互过程所产生的状态变更，影响用户体验。针对这种情况可以增加支持设置页面是否 KeepAlive，选择性地保留一些不好还原浏览状态的页面。...内存治理无法一蹴而就，需要提升对内存问题的警觉性，在编码细节上多留意强引用的释放时机，业务功能开发完后在转测前后去检查相关引用释放情况，确保避免内存随着浏览时间不断堆积。
扫码付项目中也使用了ThunderJS，随着业务规模的持续增长，ThunderJS 的方案也在不断优化，本文主要介绍基于 ThunderJS 和 Build Service 的产品优化方案，希望为大家优化项目的静态资源加载提供更多思路...不需要更新则直接执行 LocalStorage 中缓存的数据，并且在合并请求失败的情况下会逐一加载单文件。 是否需要更新 判断是否需要更新的具体原则如下： 该文件名在线上版本和本地版本中都存在。...业务增长与计算瓶颈 随着业务的增长，PV 很快就在2017年4月份达到了百万级。扫码付业务采用细粒度模块化的设计，业务不断迭代，文件数越来越多，单次合并请求的文件数超过 30个。...业务降级机制 合并请求失败后的单文件加载缓存 正如前文所说，在实际情况中，Mixer 计算服务会不可避免的遇到超时的问题，为了避免超时后导致无法加载相应的静态资源，我们有针对性的设计了降级机制。...在最初的 ThunderJS 中，如果遇到超时，会重新使用 createElement 方式将合并请求中的资源单独加载（直接请求文件，而不是请求文件两个版本的增量结果）。
这个页面引用了2个静态资源： a.css、b.js 随着产品的不断发展，简单的静态资源更新也就不再简单 阶段一 产品初期，访问量不大，网络带宽充足，每次用户访问都重新加载静态资源也很快...这种情况下，静态资源的升级就非常简单，用新的文件直接覆盖线上文件即可 阶段二 随着访问量的增加，带宽渐渐紧张起来，就需要进行优化，一个常用的优化方式就是为静态资源设置过期时间，添加Expires...头，让其在客户端缓存，例如缓存了 a.css、b.js，这样就大大提高了用户的访问速度，也极大的降低了网络传输 假如对 b.js 进行了修改，需要更新，但 b.js 已经缓存到了用户端，没过期之前不会再次请求了...v=1.0.1，然后再次进行缓存 这样便解决了上面的问题 阶段三 产品继续发展，静态资源文件越来越多，每次更新升级都需要统一修改所有的静态引用，修改版本号或者时间戳 这时产生了新的问题，每次升级都会使所有用户的所有静态资源缓存失效...，即使大部分静态文件没有修改，也会重新请求 （2）升级过程中可能产生页面错误 解决方案 目前来看最优的方案就是对静态文件进行计算编码（如 md5）把编码放入文件名中 例如对 b.js 进行 md5
不断重新编译脚本会增加JVM内存中的CodeCache和Metaspace，引发内存泄露，最后导致Metaspace内存溢出；类加载过程中存在同步，多线程进行类加载会造成大量线程阻塞，那么效率问题就显而易见了...为了解决性能问题，最好的策略是对编译、加载后的Groovy脚本进行缓存，避免重复处理，可以通过计算脚本的MD5值来生成键值对进行缓存。下面我们带着以上结论来探讨。...，会导致Metaspace的膨胀，随着系统不断地执行Groovy脚本，最终导致Metaspace溢出。...Class对象，会缓存在GroovyClassLoader对象中，导致Class对象不可被回收。...四、安全 4.1 主动安全 4.1.1 编码安全 Groovy会自动引入java.util，java.lang包，方便用户调用，但同时也增加了系统的风险。
随着需求不断累积，目前存在比较大的历史包袱。大量组件错综复杂，相互辑合紧密，而导致不管多么小的改动都需要数天的恶战才能完，对于开发新功能和修复缺陷的同时时，都异常痛苦。主要存在的问题是以下几点。...而 FC 公共组件是作为官方内置插件的形式存在。插件体系有几个比较关键的点：第一是，第三方插件质量会参差不齐，如何约束插件的运行不会导致页面的卡顿。...在初始化的过程注入到一个 API 服务工厂中返回给一个缓存对象，提供给插件使用。这些对象如何暴露给插件？...一个模式的提出必定面对解决一个问题，随着时间的推移，需求不断调整和迭代之下，原先的软件设计必定会变得越来越脆弱，最终面临自然崩塌，需要重构。...但就像一栋房子，工程师设计出结构稳定和考虑长远的方案（架构和可扩展性），同时施工队不偷工减料（代码质量），那么房子也会保值更久，也能更好的面对新工程的不断改造。
译自：bp_wrapper 概要 在高端数据库系统中，多处理器环境中的并发级别随着并行事务的增加以及多核处理器的引入而不断攀升。...这些算法通常会在每次I/O访问时采取动作(命中或未命中缓存，以及对记录数据访问历史的数据结构的一系列更新)。这些操作非常频繁，因此通常被设计为简单而高效的，避免造成访问开销。...主要的挑战是大部分替换算法(特别是最近提出的算法[1], [2], [3])的命中率都非常低，每次页请求时都会访问锁保护的数据(即使数据已经存在于缓存中)，当锁竞争激烈时，锁请求所造成的开销也会增加，并成为系统扩展的性能瓶颈...现有数据库系统中的替换算法在每次页访问时都需要获取锁。获取锁的总开销会随着访问频率的增加而增加(通常发生在高并发的数据库系统中)。我们使用一种称为批量的技术来分摊并降低多个页访问造成的开销。...但随着内存大小的增加，系统的整体性能主要取决于其扩展性，系统pg2Q的命中率优势则不那么明显。当缓存大小增加到1GB时，整体性能将低于系统pgClock。
默认配置下，可能会丢失最近60s的数据，由于RDB每次都是重新写入全量数据集，随着持久化频率间隔的降低，会显著增加CPU和IO开销。...至于什么时机通知操作系统将文件系统的脏页刷新到磁盘上, Redis最高可以配置为每次写入到操作系统文件系统缓存时，都执行刷新操作，默认为每秒通知操作系统刷新。...AOF文件的大小会随着数据修改次数的增加而逐渐变大，当大到一定程度后，Redis会Fork一个进程对AOF文件进行重写，以达到减少AOF文件尺寸的目的。AOF的重写时机同样可以进行配置。...不管是AOF还RDF方案, 都有一个不可避免的缺点, 每次生成RDB文件或重写AOF文件时, 都会将内存中全量的数据写入文件, 在数据量很大的情况下, 会产生CPU峰值。...在LSM数据结构中， 所有数据都是存储在SSTable中, 而SSTable是只读的。 这意味着随着数据增删改次数的增加，SSTable会变的越来越大。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
