Go语言本身具备出色的性能，然而在流媒体服务器这种CPU密集+IO密集的双重压力下，GC带来的性能损失是最主要的矛盾。而减少GC的操作最直接的办法就是减少内存申请，多多复用内存。本文将围绕内存复用这个主题，把M7S中相关技术原理讲解一遍，也是M7S性能优化的历程。
当今计算中最大的问题之一是「存储墙」，即处理时间与将数据从单独的 DRAM 存储器芯片传送到处理器所花费时间之间的差距。AI 应用的日益普及只会加剧该问题，因为涉及面部识别、语音理解、消费商品推荐的巨大网络很少能容纳在处理器的板载内存上。
openpyxl模块只支持xlsx/xlsm/xltx/xltm格式，不支持xls格式。
随着双11进入千亿时代，电商平台正在向“全球化，娱乐互动化，无线化，全渠道”发展。
在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求也与日俱增。
DeepSpeed有很多不错的功能：Training Overview and Features - DeepSpeed
下面是一演示如何使用 Apache POI 导入（读取）和导出（写入）Excel 文件（.xlsx 格式）
TiKV 推出了名为“partitioned-raft-kv”的新实验性功能，该功能采用一种新的架构，不仅可以显著提高 TiDB 的可扩展性，还能提升 TiDB 的写吞吐量和性能稳定性。
当部分package达到最大容量后，它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说，生成一个新package来保存压缩数据，而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。此外，由于打包是不可变的，当活动事务大于所有VID时，即没有活动事务引用插入VID映射时，该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下，PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，最大程度减少磁盘 IO。
Facebook Messenger 用户超10亿，可以即时分享文字、图片、视频，产品自身不断的发展，背后的系统也在不断改变，开始是一个单体服务，后来变为有专门的缓存服务支持读、Iris 系统来队列化写、存储服务来保存历史消息。
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
当调用一次 channel.read 或 stream.read 后，会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取，而读取又分为两个阶段，分别为：
译自：Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
随着存储表格式 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 的发展，越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其 Lakehouse，以用于许多用例，例如增量摄取。但当数据量增加时，更新插入的速度有时仍然是一个问题。
大家不论在日常工作还是生活中，都经常用到Excel这款办公软件，它在数据处理、报表生成等方面起到了重要作用。
在现代数字化时代，服务器的性能和能力变得越来越关键。随着数据处理和存储需求的不断增长，内存（RAM）在服务器性能中扮演着至关重要的角色。在过去的几十年里，内存技术经历了多次革命性的变革，其中包括DDR3、DDR4和DDR5等内存标准的推出。本文将深入探讨这三种内存标准，比较它们在性能、能效、适用场景等方面的差异，帮助您了解如何选择适合您服务器需求的内存。
作者：landonwang，腾讯 IEG 客户端开发工程师 本文简述了 GPU 的渲染管线和硬件架构，对一些常见问题进行了讨论和分析。特此分享出来，与君共勉。当然，由于本人并未从事过硬件开发的工作，文中有错漏之处在所难免，欢迎批评指正。另外本文内容量很大，总结下来有以下几点核心内容：（1）移动平台渲染管线 TBDR 的介绍; （2）GPU 缓存体系的介绍；（3）Warp 的执行机制；（4）常见的如 AlphaTest 或者分支对性能的影响。 序言 联发科的工程师团队在对我们游戏进行了性能分析之后，建议我们将
MapReduce Combiner是一个可选的组件，它与Mapper和Reducer组件类似，可以接收键值对作为输入，并输出相同或不同的键值对。Combiner通常用于对Mapper产生的中间数据进行本地聚合，以减少Mapper产生的中间数据的数量，并将更少的数据发送给Reducer，从而减少网络传输和存储负载。Combiner是在Mapper和Reducer之间运行的，并且只在Mapper端运行，不会在Reducer端运行。Combiner的输出会作为Mapper的输出写入到本地磁盘中，等待Reducer进行最终的聚合。
Chubby有两个通过RPC进行通信的主要组件：一个是服务器，另一个是客户端应用程序连接的库；见图1。Chubby客户端和服务器之间的所有通信都是由客户端库介导的。第3.1节中讨论了可选的第三个组件，即代理服务器。
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长。对shuffle的优化也是spark job优化的重点。
默认情况下，task中的算子中如果使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的复本，这就造成了内存的极大消耗。一方面，如果后续对RDD进行持久化，可能就无法将RDD数据存入内存，只能写入磁盘，磁盘IO将会严重消耗性能；另一方面，task在创建对象的时候，也许会发现堆内存无法存放新创建的对象，这就会导致频繁的GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
在当今数据驱动的时代，Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台，在处理大数据和实时数据流方面扮演着关键角色。Kafka之所以能够在众多技术中脱颖而出，归功于其一系列精心设计的性能优化策略。在本文中，我们将重点探讨Kafka中两个最具影响力的设计决策：顺序I/O的运用和零拷贝原则。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1902.10556.pdf
十二月末，MQTT X 团队发布了 1.9.1-beta.1 版本，这也是 MQTT X 的首个公共测试版。我们希望能够通过测试版本，让更多用户参与到 MQTT X 的测试中来，和我们一起打造一个更加稳定的版本，进而帮助用户轻松使用 MQTT X 完成 MQTT 服务与应用的开发。
Kafka 是比较常用的消息队列，我们都知道 Kafka 的吞吐量很大，即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
哈喽大家好，不知不觉半年过去了，es也迎来了最终章。话不多说，开始整。
因为 LevelDB 的增删改都是通过追加写来实现的，所以需要通过后台线程的 compaction 来：
因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
选择普通索引还是唯一索引？ 对于查询过程来说： a、普通索引，查到满足条件的第一个记录后，继续查找下一个记录，知道第一个不满足条件的记录 b、唯一索引，由于索引唯一性，查到第一个满足条件的记录后，停止检索 但是，两者的性能差距微乎其微。因为InnoDB根据数据页来读写的。 对于更新过程来说： 概念：change buffer 当需要更新一个数据页，如果数据页在内存中就直接更新，如果不在内存中，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB会将这些更新操作缓存在change buffer中。下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中的与这个页有关的操作。
Chubby的客户端是单独的进程，所以Chubby必须处理比人们想象中更多的客户端；我们已经看到有90,000个客户端直接与Chubby的主服务器通信，远远超过了所涉及的机器数量。因为每个单元只有一个主服务器，而且它的机器和客户端的机器是一样的，客户端可以以很大的幅度压倒主服务器。因此，最有效的扩展技术是将与主服务器的通信次数减少一个较大的系数。假设主服务器没有严重的性能缺陷，主服务器的请求处理的微小改进也没有什么效果。我们使用了几种方法：
原文链接：https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化。
https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。
本文参见：https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的
传统HTTP存在的瓶颈 Spring Cloud 是一个优秀的开源微服务解决方案，通常采用 HTTP + json 的 REST 接口对外提供服务，简洁易用部署方便，很多公司也基于 Spring Cloud 作为基础架构去构建自身的微服务架构。但是随着业务规模和用户规模的增长，传统基于的 HTTP 的服务会逐步暴露出一些问题。 首先是性能的问题，随着用户请求量的增长和业务逻辑复杂度的提升，我们会发现微服务的单机性能会成为系统瓶颈。 其次是稳定性问题，当一个服务节点A需要依赖于后端的几个服务的时候，我们会发现
0、事出有因 您好，目前我需要将只读索引segment合并，有几个问题想要求教 1、 segment是不是合并到一个最好，及max_num_segments=1 2、合并的时候，通过 POST
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。
在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：
TiDB 7.1 是 2023 年度发布的首个 LTS（Long Term Support） 版本，汇集了来自 20+ 个真实场景带来的功能增强，累计优化和修复 140+ 功能，旨在提升关键业务的稳定性和性能，帮助开发人员和数据库管理员提高生产力并进一步降低总体拥有成本（TCO）。用户可在生产环境中使用 TiDB 7.1。
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