如果 CPU 使用率很高而流量不高，通常表明使用了慢速命令。...sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled swap：操作系统分页 当物理内存（内存条）不够用的时候，将部分内存上的数据交换到 swap 空间上，以便让系统不会因内存不够用而导致...ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP默认设置为 20，每秒执行 10 次，删除 200 个 key 问题不大。...数据过大） 一个 LIST 类型的 Key，它的列表数量为 10000 个（列表数量过多） 一个 ZSET 类型的 Key，它的成员数量为 10000 个（成员数量过多） 一个 HASH 格式的 Key...获取当前 Redis 的基线性能； 开启慢指令监控，定位慢指令导致的问题； 找到慢指令，使用 scan 的方式； 将实例的数据大小控制在 2-4GB，避免主从复制加载过大 RDB 文件而阻塞； 禁用内存大页
在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。 这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...一旦下游服务C因某些原因变得不可用，积压了大量请求，服务B的请求线程也随之阻塞。线程资源逐渐耗尽，使得服务B也变得不可用。紧接着，服务A也变为不可用，整个调用链路被拖垮。
https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6229292.html 在编写爬虫时，性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待，从而使得请求整体变慢...这里只需要一个线程，而每一个请求则是一个协程。 下面就是各种Python内置以及第三方提供的异步IO请求模块。这些模块，使用简便，大大提高效率。...在tasks.append()里，添加的是函数的调用，添加的是func()而不是func，带括号的。所以一般情况下是要执行这个函数。当然这里给函数加了装饰器，就不会直接执行了，而是等到下面在执行的。...字符串分为请求头和请求体，请求头和请求体之间使用 "/r/n/r/n" 分隔，而请求头和请求头之间使用 "/r/n" 分隔。...Low了，这里用列表生成式的写法。
Python 开发者 Ned Batchelder 将大 O 描述为对“代码如何随着数据增长而变慢”的分析，这也是他在 2018 年举行 PyCon 演讲的标题。 让我们考虑下面的场景。...但是要找到 Python 内置函数和方法的大 O 阶数，您必须查阅如下列表。...集合也使用哈希，因为集合本质上是只有关键字而不是关键字-值对的字典。 但是请记住，将列表转换为集合是一个O(n)操作，因此将列表转换为集合然后访问集合中的项目不会带来任何好处。...这需要一点数学知识来理解，但计算代码如何随着数据增长而变慢的基本概念可以描述算法，而不需要大量的数字运算。...但是了解大 O 符号以及代码如何随着数据的增长而变慢，可以帮助您避免编写比实际需要慢几个数量级的代码。``
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。...通过将多个协程注册到事件循环中，我们可以同时处理多个IO任务，而不需要等待每个任务的完成。...然后，在main函数中，我们创建了一个异步的HTTP会话（ClientSession），并将多个fetch任务添加到任务列表中。...由于异步IO操作的特性，我们可以同时处理多个IO任务，而不需要等待每个任务的完成。...因此，我们需要控制并发度，避免给服务器带来过大的负载。 异常处理：在异步IO操作中，可能会出现各种异常，比如网络连接错误、超时等。我们需要适当地处理这些异常，以保证程序的稳定性和可靠性。
in threads: t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() 在上面的代码中，我们创建了100万个线程，并将它们添加到一个列表中...下面是一个使用Python的asyncio库的示例代码： import asyncio async def task(): # 执行任务的代码 pass # 创建一个事件循环 loop...万个任务，并将它们添加到一个列表中。...然而，实际情况可能因系统配置和任务的特性而有所不同，因此在实际应用中需要进行更详细的测试和评估。...Go 和 Python 消耗的内存迅速增长，而 Java 虚拟线程，Rust async 和 Node.JS 保持相对较低的内存消耗。.NET 内存使用量仍然没明显增加。
~2022-07-18 图欧君视频上热门，资源站流量变大，陆续收到相关的告警信息，此时的架构为 replit 教育版服务器架构 平均在线人数20人左右 2022-07-18 流量翻倍，网站速度变慢...网站同时在线人数到达 200 人.. 2022-07-19 早上 单个账号迁移工作已完成 1/3 2022-07-19 早上 新启用10个备份账号，准备开发一套自动切换账号的脚本（技术栈确定为 Python...） 2022-07-19 中午 因流量过大导致的崩溃时间过长，故发布此公告，在资源站发出报错后即跳转至本公告。...此时资源站在线人数突破 300 人（运维压力好大（（ 2022-07-19 中午 14:30 由 Python FastAPI 框架搭建的账号自动热切换脚本编写完成，等待账号存储数据迁移完成后即可上线
列表解析式的优势 比循环更节省时间和空间。 需要更少的代码行。 可将迭代语句转换为公式。 如何在 Python 中创建列表 列表解析式是一种基于现有列表创建列表的语法结构。...列表解析式看起来足够可读，您不需要编写更多代码，而只需一行。...而每个请求可能都会返回不同的数据。在这种情况下，没有办法在 Python 中使用列表解析式来解决问题。可迭代成员（如果有条件）的公式表达式无法让条件将数据分配给表达式可以访问的变量。...为大型数据集使用生成器 Python 中的列表解析式通过将整个列表存储到内存中来工作。对于小型至中型列表这通常很好。...总结 本文向您介绍了列表解析式，以及如何使用它来解决复杂的任务，而不会使您的代码变得过于困难。 现在你： 学习了几种创建列表的替代方法。 找出每种方法的优点。
一般来说，一个SQL查询变慢可能有以下几个原因： 索引失效 多表连接 查询字段过多 数据量过大 索引字段基数太小 数据库连接不足 数据库表结构不合理 数据库IO或CPU负载高 数据库参数设置不合理 长时间事务...具体到算法实现上，MySQL主要采用了三种方式：简单嵌套循环（Simple Nested Loop）、块嵌套循环（Block Nested Loop）和索引嵌套循环（Index Nested Loop）...可能的原因有几个： 业务量过大：如果业务量巨大，单个数据库无法承载，那么最好的解决方案是进行数据库分库操作，将数据分散存储在多个库中，以减轻单库压力。...而第1和第3种方案在实施过程中成本较高，但相对更完整。 根据实际业务场景，选择合适的解决方案非常重要。...当多个并发请求争夺共享资源时，会导致锁等待，进而增加执行时间，使SQL变慢。这种情况也会类似于CPU被打满的问题。
因此，让我们证明一些人是错误的，让我们看看如何改善Python 程序的性能 并使它们真正更快！ 时序分析 在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分实际上会使整个程序变慢。...内置数据类型非常快，特别是与树或链接列表之类的自定义类型相比。这主要是因为内置程序是用C实现的 ，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。...#1 class FastClass: def do_stuff(self): temp = self.value # this speeds up lookup in loop...如果仅将整个代码放在一个文件中而不将其放入函数中，则由于全局变量，它的运行速度会慢得多。...因此，根据该推文，这是您可以使用的方法列表-最快到最慢： f'{s} {t}' # Fast!
---- 背景问题 偶然收到某客户问题“我的 Redis 内存碎片率很低在 0.2 左右，网上说会导致 Redis 性能变慢，我该咋办？”。...jemalloc）分配，包括自身内存、缓冲区、数据对象等 两者的比值结果 1 为高, 碎片率高的问题百度上海量文章有介绍，不多赘述，但碎片率低基本都归咎于使用了 SWAP 而导致...Redis 因访问磁盘而性能变慢。...前面通过实验，可以知道碎片率低并非仅由 SWAP 导致，复制积压缓冲区等配置值过大、键值对象数据极小的情况下也会使比值降低；那么数据量变大会咋样？ 持续灌入数据， ?...通常将线上环境复制缓冲区的值 repl-backlog-size 设置的比较大，目的是防止主库频繁出现全量复制而影响性能。 随着业务数据量增长，Redis 内存碎片率比值会逐渐趋于 1。 ----
背景问题偶然收到某客户问题“我的 Redis 内存碎片率很低在 0.2 左右，网上说会导致 Redis 性能变慢，我该咋办？”。...（如 jemalloc）分配，包括自身内存、缓冲区、数据对象等两者的比值结果 1为高, 碎片率高的问题百度上海量文章有介绍，不多赘述，但碎片率低基本都归咎于使用了 SWAP 而导致...Redis 因访问磁盘而性能变慢。...前面通过实验，可以知道碎片率低并非仅由 SWAP 导致，复制积压缓冲区等配置值过大、键值对象数据极小的情况下也会使比值降低；那么数据量变大会咋样？...通常将线上环境复制缓冲区的值 repl-backlog-size设置的比较大，目的是防止主库频繁出现全量复制而影响性能。随着业务数据量增长，Redis 内存碎片率比值会逐渐趋于 1。
时序分析 在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分使整个程序变慢。...内置数据类型非常快，尤其是与我们的自定义类型（例如树或链接列表）相比。这主要是因为内置程序是用C实现的，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。...Example #1 class FastClass: def do_stuff(self): temp = self.value # this speeds up lookup in loop.... # All your previously global code main() 不访问属性 可能会使你的程序变慢的另一件事是点运算符（.），它在获得对象属性时被使用。...根据该推特，这是你可以使用的方法列表——最快到最慢： f'{s} {t}' # Fast!
Python 正在慢慢失去魅力！ 瑞士军刀式的编程语言也存在一些问题，可能会被更适合特定任务的其他语言取代。 自从 1990 年代初发布 Python 以来，它引起了很多炒作。...是什么让 Python 如此流行? Python 迅猛发展的主要推动力之一是它的易学性和强大的使用性，这使其对初学者以及因诸如 C / C ++ 之类的语言的语法难以理解而回避编程的人非常有吸引力。...Python 之所以“变慢”的主要原因之一，实际上可以归结为 2 点 – Python 是 解释的 而不是编译的，最终导致执行时间变慢；并且它是 动态类型的（变量的数据类型在执行过程中由 Python...虽然这可以提高单线程的性能，但是它限制了并行性，在这种并行性中，开发人员必须实现多处理程序而不是多线程程序，以提高速度。...由于指定数据类型的灵活性（或缺乏灵活性），Python 消耗的内存量可能会迅速爆炸。 此外，Python 可能不会注意到的一些错误可能会在运行时弹出，最终使开发过程变慢了很多。
在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。 这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...它们的调用链如下： 一旦下游服务C因某些原因变得不可用，积压了大量请求，服务B的请求线程也随之阻塞。线程资源逐渐耗尽，使得服务B也变得不可用。紧接着，服务A也变为不可用，整个调用链路被拖垮。
假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。...在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。...具有列表（list）、元组（tuple）和字典（dictionaries）三种基本的数据结构，而集合(sets)则包含在集合库中(但从Python2.5版本开始正式成为Python内建类型)。...列表的特点跟一维数组类似（当然你也可以创建类似多维数组的“列表的列表”），字典则是具有关联关系的数组（通常也叫做哈希表），而元组则是不可变的一维数组（Python中“数组”可以包含任何类型的元素，这样你就可以使用混合元素...流程控制 Python中可以使用if、for和while来实现流程控制。Python中并没有select，取而代之使用if来实现。使用for来枚举列表中的元素。
有一套系统从11201升级到11204,升级后发现业务SQL变慢,CPU使用率高了很多: 升级前(11201版本): 升级后(11204版本): 通过AWR 和oratop 工具发现出问题的是一些类似的...信息如下: sql核心部分代码(上面还有很长): 升级前好的执行计划(部分): 升级后差的执行计划(部分): 差的执行计划表现在rr表独自做了group by然后与其他两表做hash join;而好的执行计划全部是...nested loop,最后再做group by....到MOS查_optimizer_group_by_placement,在11204 的fixed bug 列表中有这个内容(Doc id : 1562142.1),对应的bug号是13886606.
我开始探究 Lightning 源码，查看导致循环（loops）变慢的指令，我发现了一些问题：Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader...，如下图所示： Loop.run 调用 Loop.on_run_start… Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader...我尝试使用调试器，但由于多进程或 CUDA 而导致程序崩溃。我开始采用 Python 的 getter & setter 用法： 当 DataLoader....修复 bug 非常简单：我将 self.reset 行从 DataFetcher 的__iter__ 方法中移除： 通过修改后再次训练，现在一次迭代只需要 1.5 秒，而此前需要 15 秒，使用 vanilla...florian-ernst/finding-why-pytorch-lightning-made-my-training-4x-slower-ae64a4720bd1 详解NVIDIA TAO系列分享第2期： 基于Python
组合数据类型 python中为了方便一部分相似数据的处理，提供了各种组合类型，常见的如列表、元组 python中的列表是可变序列，元组是不可变序列 3.2.1....元组 元组在python中，其实是列表的一种特殊的形式，一旦声明创建就不允许改变。...集合 python中，还提供了一种特殊的数据类型，集合Set，和列表类似，但是不能存储相同的数据；注意：集合set中存放数据是不能重复的，并且是没有存放顺序的，也就是没有下标的。...'皎月女神': '戴安娜', '虚空遁地者': '雷克赛', '无双剑姬': '菲奥娜'} 以上四种数据类型的比较 元组Tuple是存放固定的数据 集合Set中的数据插入和遍历的时间，随数据增多而变慢...列表List中的数据插入和查询的时间，随数据的增多而变慢 字典Dict中的数据插入和查询的速度非常快，不会因为数据太多而变慢 元组、集合和列表占用内存较少，字典占用内存较多，字典是一种通过占用空间来换取操作速度的一种数据类型
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