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Guava RateLimiter预热模型

本文已收录至我的个人网站:程序员波特,主要记录Java相关技术系列教程,共享电子书、Java学习路线、视频教程、简历模板和面试题等学习资源,让想要学习的你,不再迷茫。...什么是流量预热 我们都知道在做运动之前先得来几组拉伸之类的动作,给身体做个热身,让我们的身体平滑过渡到后面的剧烈运动中。...流量预热也是一样的道理,对限流组件来说,流量预热就类似于一种热身运动,它可以动态调整令牌发放速度,让流量变化更加平滑。...流量预热的做法 我们以Guava中的RateLimiter为例,看看流量预热在RateLimiter中是如何运作的,我们用下面的状态转换图来展示整个过程: 横坐标是令牌桶的当前容量,纵坐标是令牌发放速率...核心代码 理解了预热模型的运作流程之后,我们来看一下具体代码是如何实现的。

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JuiceFS 缓存预热详解

缓存预热是一个比较常见的概念,相信很多小伙伴都有所了解。对于 JuiceFS 来说,缓存预热就是将需要操作的数据预先从对象存储拉取到本地,从而获得与使用本地存储类似的性能表现。...缓存预热 JuiceFS 缓存预热是一种主动缓存手段,它可以将高频使用的数据预先缓存到本地,从而提升文件的读写效率。...使用 warmup 子命令预热缓存: juicefs warmup [command options] [PATH ...]...--background 或 -b:后台运行 只能预热已经挂载的文件系统中的文件,即预热的路径必须在本地挂载点上。...预热一个目录 例如,将文件系统挂载点中的 dataset-1 目录缓存到本地: juicefs warmup /mnt/jfs/dataset-1 预热多个目录或文件 当需要同时预热多个目录或文件的缓存时

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微服务预热那些事

背景 随着流量增长,服务的节点越来越多,对服务性能要求也越来越大,在服务启动时经常会发现存在抖动,针对这些服务抖动,就需要采取一些预热措施,下面就简单介绍下系统相关的服务预热、中间件预热、数据库预热等...预热场景 服务预热 在《springcloud线上发布超时》系列文章中已经描述了一些微服务需要预热的服务资源, 连接池 线程池 限流池 grpc连接 jit 池资源相关预热我这里就不描述了,参考我的发布预热系列文章...:springcloud线上发布超时 这里说一下jit,网上有两种方案, 方案一 定制化jdk 将jit过程信息保存到文件中,下次发布时自动加载,成熟方案是阿里的jwarmup,已经集成到阿里的jdk中...,有兴趣的可以了解下 方案二 跑测试用例预热 一般都是采用测试用例预热,如果仅仅是jdk预热,可以直接跑几个测试用例循环n次就行,但是如果涉及到中间件预热,这里就可能不满足需求了。...CDN预热 CDN经常是也承担了入口缓存,那么这里也会需要预热,可以录制生产流量回放来达到预热效果。

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关于服务预热那些事

二、服务预热 所谓服务预热,就是在服务启动完成到对外提供服务之前,针对特定场景提供一些初始化准备操作,比如线程池预热、缓存预热、数据库预热、web预热和jvm预热等等,需要注意的是,预热操作需要在应用真正对外提供服务之前完成...接下来我们选择一些典型的预热方式进行分析。...三、数据库预热 连接池预热 所谓连接池预热,就是应用启动时根据需要创建若干数据库连接,放到连接池中,然后应用启动处理数据库读写请求时,可以直接从连接池中拿连接来用,避免了读写请求创建连接并放入连接池的流程耗时...常见的连接池Druid提供了比较方便的连接池预热能力。...如果是异常关闭,可以使用5.1的手动预热方法。

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warmup 预热学习率

由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的,此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡),选择Warmup预热学习率的方式,可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps...内学习率较小,在预热的小学习率下,模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快,模型效果更佳。...,学习率呈sin衰减 learning_rate = learning_rate**1.0001 #预热学习率结束后,学习率呈指数衰减(近似模拟指数衰减) if (train_steps....3f--learning_rate:%.3f" % ( train_steps+1,warmup_steps,learning_rate))2.上述代码实现的Warmup预热学习率以及学习率预热完成后衰减...(四)总结使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练,然后每个step增大一点点,直到达到最初设置的比较大的学习率时(注:此时预热学习率完成),采用最初设置的学习率进行训练(注:预热学习率完成后的训练过程

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Hugo 网站优化(9): 实时更新与缓存加速兼顾, 使用 Github Action 主动预热 CDN 缓存

于是, 我又盯上了 Github Action 的实现发布文章后主动预热网站, 这样在 CDN 中的缓存配置就更通用了。...串行逻辑 hugo --推送--> github --发布--> website --触发--> CDN 刷新后预热 但是, 由于种种无法控制的因素, 无法实现 Github 自定义 发布网站的 action...定时任务 github --定时任务--> 预热 站点地图(sitemap) sitemap 是我们的站点地图, 用于给搜索引擎网站的地址清单, 便于收录。...以下是文章的元数据信息 --- title: "Hugo 网站优化(9): 预热网站, 使用 Github Action 主动刷新 DNS 缓存" subtitle: "Hugo Qcloud Cdn...我们这里设置为 每小时预热 网站一次 参考资料 [1] SiteMap 协议: https://www.sitemaps.org/protocol.html

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面试必问:缓存预热、降级?

2、GitHub 仓库更新 weChat - openApi 管理,详情公告 3、GitHub 仓库更新 weChat - 微信支付 管理,详情公告 01 缓存预热、缓存降级 1、缓存预热是指系统上线后...避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题,用户直接查询事先被预热的缓存数据。...在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案: 一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级...; 警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警; 错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值...,此时可以根据情况自动降级或者人工降级; 严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

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使用git自动部署简单网站

本文作者:IMWeb yangchunwen 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 要做什么 假设你有一个博客,有一台网站服务器(或者很多台作负载均衡的服务器),当你的博客要升级时,你可能要在你自己的电脑上写好代码...(可能包括本地调试好),然后提交到git(或svn),然后在每个服务器中checkout一份代码并重启服务器应用…… 这里要介绍的是一种直接在本地提交代码,即可自动完成服务器部署的方法。...怎么做 假设你有网站主机(后面统称线上机): user:user host:1.2.3.4 password:passwd 并且确保你的本地开发机器(后面统称开发机)与线上机均已安装好Git(不是Github...还有一步 如果你的网站比较简单,到这一步就已经是完事了。...试想上面的例子,假如你的网站是静态网站,在deploy-directory-1、deploy-directory-2这两个文件夹中部署了同样的网站,一个用于测试,一个是真实环境,这样你就已经可以直接提交文件就完成上线了

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