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Shared Pool Statistic

大家久等,前段时间都在讲Python运维方面的知识,从从这期开始继续讲解awr报告的其他部分 ---- 这期针对Shared Pool Statistic 部分做说明 ?...这部分主要是Oracle Shared Pool 的性能指标 Memory Usage %: 该指标指的是Oracle数据Shared Pool的使用率,适用于OLTP系统 该指标一般要求在70%-85%...之间 过高说明Shared Pool 剩余空间不足,我们需要查找具体原因或者增加其空间 过低说明Shared Pool 剩余空间过多,造成内存的浪费需要减少Shared Pool 的大小 ---- %...SQL with executions>1: 该指标指的是Shared Pool 中的SQL语句执行次数大于1的比例,适用于OLTP系统 该指标越高越好,如过低说明SQL 未被复用,请检查绑定变量的问题...Pool内存比例 该指标越低说明Shared Pool内存更多的被用在存储不能复用的语句上 从侧面反映出硬解析比较严重 ---- 下期预告 Top 5 Timed Events

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【Flutter】shared_preferences 本地存储 ( 简介 | 安装 shared_preferences 插件 | 使用 shared_preferences 流程 )

文章目录 一、shared_preferences 本地存储插件简介 二、安装 shared_preferences 插件 三、使用 shared_preferences 流程 四、完整代码示例 五、相关资源...一、shared_preferences 本地存储插件简介 ---- shared_preferences 是 Flutter 提供的 本地数据存取 插件 ; 在不同的平台 , 基于不同的机制开发 ,...如 Android 平台中基于 SharedPreferences 开发 , iOS 平台中基于 NSUserDefaults 开发 ; 访问本地文件是耗时操作 , 因此访问 shared_preferences...相关资源 ---- 参考资料 : Flutter 官网 : https://flutter.dev/ Flutter 插件下载地址 : https://pub.dev/packages Flutter 开发文档...flutter.cn/docs/cookbook Flutter CodeLab : https://codelabs.flutter-io.cn/ Dart 中文文档 : https://dart.cn/ Dart 开发者官网

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Shared Project使用笔记

1.概要 本文主要分享如何Shared Project使用,和避坑。 1.1什么是Shared Project?...、不同平台的项目之间可以共享代码或资源这样我们就不用去重复写代码,或者在特殊情况下就不用将一个类直接拷贝到另外一个类下。...1.2.1创建项目 找到项目模板 1.2.2使用 创建完成之后,的图标和常规的C#不一样是两个菱形。...普通类的有一个弊端就是在大家误操作的时候会出现类与类之间项目引用变成了“循环引用”,而Shared Project只能被别人引用。...当拆分多个服务的时候每个细分服务都会使用HttpResponseDTO,那么这个时候我不想使用类造成“引用混乱”自然是想到使用Shared Project。

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综合指南:postgresql shared buffers

这样PG实际上由两份数据,看起来有些浪费空间,但是操作系统缓存是一个简单的LRU而不是数据优化的clock sweep algorithm。...一旦在shared_buffers中命中,那么读就不会下沉到操作系统缓存。如果shared buffer和操作系统缓存有相同页,操作系统缓存中的页很快会被驱逐替换。...如果给shared buffer很小值会怎么样? 数据操作都在shared buffer,所以最好为shared buffer分配足够空间。 建议值多大?...PG推荐系统内存的25%给shared buffer,当然可以根据环境进行调整。 如果查看shared buffer中内容?...为什么Aurora PG推荐75%的内存给shared buffer? Aurora不使用文件系统缓存,因此可以提升shared_buffers大小以提升性能。最佳实践值为75%。

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A Comprehensive Guide: PostgreSQL Shared Buffers(译)

缓存作为数据的一个核心组件,shared_buffers决定了数据实例层面的可用内存,而文件系统缓存的大小是effective_cache_size决定的,effective_cache_size不仅是缓存经常访问的数据...这可能会导致空间浪费,但请记住,OS缓存使用的是简单的LRU,而不是数据优化的时钟扫描算法(clock sweep algorithm.)。...如果给共享缓冲区缓存(shared buffers)的值太少怎么办? 很简单,虽然使用OS缓存进行缓存,但实际的数据操作是在共享缓冲区中执行的。因此,在共享缓冲区中提供足够的空间是个好主意。...versus operating system cache 如果你习惯了这样的数据,大部分的系统内存都是给数据的,而操作系统缓存是通过同步和直接写绕过的,你就不会想用同样的方法来设置PostgreSQL...如果数据中有经常使用的数据,那么将数据保存在数据的共享RAM中可能比保存在操作系统的共享RAM中更好。 那么什么是最优值呢?

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