有一些Controller要算一些东西，可能会耗时较长，我们以休眠2秒来模拟这个过程。
一个比较耗时的R脚本案例： 单细胞转录组数据分析里面的高级分析，绝大部分都会比较耗时，我们都分享过： 10x官网下载pbmc3k数据集走RNA速率上下游分析实战 pyscenic的转录因子分析结果展示之各个单细胞亚群特异性激活转录因子
exec_nodes中记录的最重要的信息就是需要在哪个节点上执行，由pgxc_FQS_find_datanodes函数计算出来。...，基本就是把SQL用deparse_query出来，然后拼到计划节点中，找到发到哪些节点执行即可。...seqscan has unordered result */ #ifdef XCP set_scanpath_distribution会配置pathnode->distribution信息，标记计划需要发到哪个节点执行...restrict_distribution会更严格的检查计划发到哪个节点。...lockrows节点比较特殊，不需要做什么事情，执行器会在执行阶段特殊处理。
前言 解决链表问题, 经常会用一个空的节点进行辅助. 合并两个排序的链表 可以先考虑递归, 新建一个节点, 然后选择两个链表里面小的, 链到新建的节点....那么非递归的思路也是一样, 新建一个节点, 每次对比两个链的值, 选择小的链上. 最后把剩余没跑完的, 一次性链接即可....l1 : l2; return before->next; 这里用到了一个哨兵节点, 等于保留了前一个节点的位置, 让问题简化很多....反转链表 但是上面的问题, 这个点还不明显, 反转链表就很需要这样一个哨兵节点了...., 然后把当前位置赋值到哨兵节点, 等于是手动让其前进一步, 最后手动让当前节点走到其next.
接着上一步说，查询缓存未启用，或者 未命中查询缓存 ， 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划 。...MySQL会依赖这个执行计划和存储引擎进行交互 . 包括以下过程 语法解析： 包含语法等解析校验 预处理 : 检查语法是否合法等 执行计划： 上面都通过了，会生成执行计划。...---- 造成MySQL生成错误的执行计划的原因 存储引擎提供的统计信息不准确 执行计划中的估算不等同于实际的执行计划的成本 MySQL不考虑并发的查询 MySQL有时候会基于一些特定的规则来生成执行计划...--------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> show profile for query 1; # m每个阶段的耗时...---------+ | 1 | artisan-prod-01 | +------+-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> 查看耗时的
图片有用户反馈，视频监控管理平台EasyCVR修改录像计划的等待时间较长。根据反馈我们立即进行排查，发现其实修改单个通道的录像计划实际速度是很快的。...但是如果用户接入的通道较多，直接设置全局的录像计划，那么前端的等待时间就较长，这是因为后台在重新设置所有的通道。图片如何解决？...在代码中找到对应设置录像计划的接口，获取到前端传来的数据后，重新开个线程，后端异步执行代码，然后直接反馈给前端执行已完成。
,u-1}范围内，可以做到插入、删除、后继节点耗时为 lglgu 。 image.png lglgu 在什么样的场景下才会出现？ image.png 如何使得u的存储和删除是常量时间？...，表示当前值没有，1，表示有，这种结构为Bit Vector，如下： image.png 上示中，u=16,目前存储的元素为 {1,9,10,15} 此时，存储和删除的时间都是O(1),查找后继节点的时间为...O(u) 在bit vector的基础上，如何加快后继节点的查找速度？...总的耗时时间并不好，再次优化结构 在查找后继节点的过程中，如果当前的cluster不存在值，就找下一个cluster的元素j=Successor(V.cluster[i],Integer.MIN_VALUE...),而根据后继节点的性质，当保存了每个cluster的最小元素的时候，这次查找就可以干掉。
有用户反馈，GB28181视频监控平台LiteCVR修改录像计划的等待时间较长。今天我们来针对这个案例做一个分析和讲解。根据反馈我们立即进行排查，发现其实修改单个通道的录像计划实际速度是很快的。...但是如果用户接入的通道较多，直接设置全局的录像计划，那么前端的等待时间就较长，这是因为后台在重新设置所有的通道。...在代码中找到对应设置录像计划的接口，获取到前端传来的数据后，重新开个线程，后端异步执行代码，然后直接反馈给前端执行已完成。...人工智能监控系统像不会“开小差”的“人”，可以一直监测实时画面并保存为录像，并在设置的条件内进行有效告警，人们就可在需要的时间节点去查看录像，从繁重的监控溯源中解脱出来。
查询计划介绍 1 1.3 计划节点的类型 2 2 Greenplum查询优化器的的具体处理过程 2 2.1 查询树的预处理 2 2.1.1 查询树的预处理(早期) 3 2.1.2 查询树的预处理(后期)...1.2 Greenplum查询计划介绍 1、一个查询计划就是一个由计划节点组成的树 2、每个计划节点代表了一个特定类型的处理操作，计划节点中包含了执行器执行所需要的全部信息 3、在执行时，计划节点产生输出元组...4、一般来说，扫描节点从数据表中获取输入元组 5、大部分其他节点层他们的子计划节点中获取输入元组，并产生输出元祖 1.3 计划节点的类型 1、扫描节点 顺序扫描，索引扫描，位图扫描 2、链接节点 Nestloop...7、添加LockRows,Limit,ModifyTable节点 1、主要处理查询语句中FROM和WHERE部分 2、同时也会考虑到ORDER BY信息 3、有代价来驱动 2.5 计划树的后处理 把优化结果转化成执行器可以执行的形式...1、把代价最小的路径转化成计划树 2、调整计划树中的一些细节，包含以下步骤 1)、展平子查询的范围表 2)把上层计划节点中的变量变成OUTER_VAR或时INNER_VAR的形式，来指向自己花的输出
看执行计划来判断。...看执行计划来判断有没有加行锁。...; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------ LockRows...where ot.b = it.b for update; a | b | b ---+---+--- 1 | 1 | 1 2 | 1 | 1 2.1 ExecInitLockRows 功能： 计划阶段的...LockRowsState * ExecInitLockRows(LockRows *node, EState *estate, int eflags) { ...
二叉搜索树节点最小距离 官方题解链接: 二叉搜索树节点最小距离 题目 给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。...示例 1： 输入：root = [4,2,6,1,3] 输出：1 示例 2： 输入：root = [1,0,48,null,null,12,49] 输出：1 提示： 树中节点数目在范围 [2, 100]...内 0 <= Node.val <= 105 解题方法 遍历节点 解题思路: 该题解法与 (Leetcode 2021 刷题计划) 173....= cur->left; } cur = stk.top(); stk.pop(); // 用来排除根节点无左节点从而产生最小值为...二叉搜索树节点最小距离 二叉搜索树节点最小距离
经分析发现，NameNode启动信息主要包括以下四个阶段： Loading fsimage：加载fsimage，并构建目录树，耗时较长。...写入packet长尾时间从分钟级下降到秒级，平均耗时（遇到慢节点的情况）从秒级下降到毫秒级如图4-3、图4-4所示。...基于动态调整超时时间的慢节点切换 从上述基于时间窗口吞吐量避免慢节点可知，计算吞吐量有个前提是，当前packet必须读取完成，而通常会有在一个慢节点上读一个packet耗时较长（如读一个packet耗时超过...（二）冷热温三级数据路由策略 由于数据热点的存在（如部分公共Hive维表等）经常导致DataNode节点整体IO打高，影响该DataNode上其他的数据读写受阻，我们计划引入Alluxio组件，支持热点数据缓存...（四）Hadoop 3.x版本升级 为了支持HDFS的EC策略，我们计划新建3.x版本HDFS集群，用于存储EC数据，由于3.x版本集成了很多HDFS相关优化，在读写兼容的情况下，我们计划用3.x版本慢慢替换掉现有的
耗时耗力，可能受访者的主观意见影响较大。 问卷调查 通过设计问卷收集一群人的意见和需求，可以是纸质或在线形式。 能够快速从大量用户那里收集数据，适合初步了解广泛用户的需求。...联合需求计划 将用户、开发者等所有相关方聚在一起共同讨论和识别需求。 促进了不同利益相关者之间的沟通和理解，有助于发现和解决潜在的冲突。 需要较好的组织和沟通能力，且可能需要较长的时间。...需要较长的时间 B. 可能受访者的主观意见影响较大 C. 制作成本高 D. 需要专业的工具支持 问卷调查在需求获取方法中的缺点是什么？ A. 需要较长的时间 B....耗时耗力 需求记录技术的主要优点是？ A. 能够深入了解用户的具体需求 B. 有助于理解用户在实际使用过程中的需求 C. 高效管理需求变更 D....联合需求计划的主要优点是: C. 促进不同利益相关者之间的沟通 解析：联合需求计划可以让用户、开发人员、管理人员等利益相关者共同参与需求定义过程，确保需求的完整性和一致性。 4.
图中展示了一条SQL在数据库中的执行过程，会经过以下几个阶段： 首先MySQL server接受到用户的SQL请求，在parse阶段解析为逻辑的执行计划树，接下来在查询优化阶段生成物理的查询计划，然后执行器从存储引擎获取数据进行计算...优化效果以sysbench场景为例，不同颜色代表不同阶段的耗时，可以看到经过plan cache优化后，parse和查询优化时间减少了，性能提升了70%左右。...这个路径比较长，复制速度慢。 而腾讯云TDSQL-C采用的是redo物理复制。...计算节点HA重启后，buffer pool需要重新加载进行预热，持续时间比较长，期间业务会受到较大影响。...例如buffer pool为500G的大实例重启，初始化buffer pool耗时23秒，这对于用户来说是不可接受的。优化方案是并行初始化加pag上的mutex延迟初始化。
我经常会碰到一些耗时较长的任务，譬如更新5千万条表数据中的某个字段，代码中可以通过分页依次读取db，然后更新即可。...但是耗时极长，那么能否通过将代码部署多个实例，譬如启动多个docker来并行执行任务，横向扩展，这样就能大幅减少耗时。...第二种：借助于zookeeper临时节点的功能，可以动态感知到节点下所有的临时节点，如果有实例掉线，也可以通知到其他实例做相应的调整。...根据当前的节点数量，来给每个节点路由不同的数据集，譬如有5个节点，那么自己就只处理id%5=自己节点号的数据。当有新增或删除临时节点时，就重新计算自己该处理的数据。
如果业务处理逻辑复杂，处理单条消息耗时都较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。...想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。...4.1 确认消息的消费耗时是否合理首先，我们需要查看消费耗时，确认消息的消费耗时是否合理。...若查看到消费耗时较长，则需要查看客户端堆栈信息排查具体业务逻辑，需查看客户端 JVM 的堆栈 。若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。...若查看到消费耗时较长，则需要查看客户端堆栈信息排查具体业务逻辑，需查看客户端 JVM 的堆栈 。若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。
如果业务处理逻辑复杂，处理单条消息耗时都较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。...想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。...4.1 确认消息的消费耗时是否合理 首先，我们需要查看消费耗时，确认消息的消费耗时是否合理。...若查看到消费耗时较长，则需要查看客户端 JVM 堆栈信息排查具体业务逻辑，并优化消费逻辑。 若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。...若查看到消费耗时较长，则查看客户端堆栈信息排查具体业务逻辑，并优化消费逻辑。 若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。
Data 项目集群最大的特点是消息量大、节点多，一个订阅里可高达数千消费者。...客戶端性能调优：问题与方案 调优一：客户端生产超时，服务器端排查 在大集群下，导致客户端生产消息耗时较长或生产超时的原因有很多，我们先来看几个服务器端的原因，包括： • 消息确认信息过大（确认空洞）...Ledger 切换时间耗时比较长的现象如下： 当 Ledger 发生切换时，Broker 端新接收到或还未处理完的消息会放在 appendingQueue 队列中，当新的 Ledger 创建完成后，会继续处理这个队列中的数据...因此，当 Ledger 切换过程比较慢时会导致消息生产的耗时比较长甚至超时。...消息确认信息 如果集群生产耗时比较长或生产耗时毛刺比较多，除了系统资源配置方面排查外，还需要查看是否有过大的消息确认信息。
GaussDB的分布式架构充分运用了每个节点的计算资源，且随着节点规模的扩大其整体性能也呈线性增长。...显然这两种执行计划可以实现节点资源的充分利用，二者之间的区别在于FQS计划是CN直接将原语句下发到各个或者部分DN上，各DN单独执行，相互之间没有数据交互，而Stream计划是原语句在CN上生成执行计划...对于分布式数据库而言，往往意味着应用场景多样化、数据规模庞大（PB级）、作业逻辑复杂及语句耗时较长等特征，尤其是针对金融行业，其大数据量及复杂作业决定了生产环境中Stream计划的广泛运用。...相反，如果重分布的字段的值有明显的倾斜，就会导致大量数据集中在某个或者某几个节点，这样就会导致产生单点瓶颈，更严重的甚至会导致发往该节点的数据量超出内存大小而不得不下盘到临时文件，这对SQL性能来说影响较大...Stream算子实现了在各个节点间的数据交互，发挥了分布式架构的作用，为复杂查询提供了大规模并行处理的路径。
Data 项目集群最大的特点是消息量大、节点多，一个订阅里可高达数千消费者。...客戶端性能调优：问题与方案 调优一：客户端生产超时，服务器端排查 在大集群下，导致客户端生产消息耗时较长或生产超时的原因有很多，我们先来看几个服务器端的原因，包括： 消息确认信息过大（确认空洞） Pulsar-io...Ledger 切换时间耗时比较长的现象如下： 当 Ledger 发生切换时，Broker 端新接收到或还未处理完的消息会放在 appendingQueue 队列中，当新的 Ledger 创建完成后，会继续处理这个队列中的数据...因此，当 Ledger 切换过程比较慢时会导致消息生产的耗时比较长甚至超时。...消息确认信息 如果集群生产耗时比较长或生产耗时毛刺比较多，除了系统资源配置方面排查外，还需要查看是否有过大的消息确认信息。
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