linux 數(shù)據(jù) 互斥量SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā)：表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級別的時(shí)候，任何對表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過長時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會(huì)帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
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問題描述:關(guān)于如何促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)成立量這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？
aliyun
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...所以需要有一組機(jī)制來確保他們能正確的運(yùn)行：信號(hào)量和互斥量。信號(hào)量可以分為最簡單的二進(jìn)制信號(hào)量和更通用的計(jì)數(shù)信號(hào)量。信號(hào)量通常用來保護(hù)一段代碼，使其每次只能被一個(gè)執(zhí)行線程運(yùn)行，這種情況下需要用到...
...以linux為例 class PlatformParker : public CHeapObj { protected: //互斥變量類型 pthread_mutex_t _mutex [1] ; //條件變量類型 pthread_cond_t _cond [1] ; public: ~PlatformParker() ...
...d memory)，信號(hào)量(semaphore)，套接口(socket)Linux線程間通信：互斥量(Mutex)，信號(hào)量(Semaphore)，條件變量 Windows Windows進(jìn)程間通信：管道(pipe)，消息隊(duì)列(Message)，共享內(nèi)存(shared memory)，信號(hào)量(semaphore)，套接口(socket)Windows線程間通信：臨...
...進(jìn)程都是源自它的父進(jìn)程的一個(gè)副本，它會(huì)獲得父進(jìn)程的數(shù)據(jù)段、堆和棧的副本，并與父進(jìn)程共享代碼段。每一份副本都是獨(dú)立的，子進(jìn)程對屬于它的副本的修改對其父進(jìn)程和兄弟進(jìn)程（同父進(jìn)程）都是不可見的，反之亦然。全...
...問同一片物理內(nèi)存 共享存儲(chǔ)是兩個(gè)進(jìn)程之間共享和傳遞數(shù)據(jù)最快的一種方式 共享內(nèi)存未提供同步機(jī)制，需要借助其他機(jī)制管理訪問 共內(nèi)存是高性能后臺(tái)開發(fā)中最常用的進(jìn)程同步方式 共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)流程 1 申請共享內(nèi)存2 連接到...
...技術(shù)之路。 并發(fā)編程導(dǎo)論 隨著硬件性能的迅猛發(fā)展與大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，并發(fā)編程日益成為編程中不可忽略的重要組成部分。簡單定義來看，如果執(zhí)行單元的邏輯控制流在時(shí)間上重疊，那它們就是并發(fā)（Concurrent）的。并發(fā)編...
...和原子修改，linux內(nèi)核中也是利用互斥量或信號(hào)量等內(nèi)存數(shù)據(jù)做標(biāo)記。 2. 什么是分布式鎖？ ????分布式鎖是控制分布式系統(tǒng)之間同步訪問共享資源的一種方式。在分布式系統(tǒng)中，常常需要協(xié)調(diào)他們的動(dòng)作。如果不同的系統(tǒng)或是...
...題，這里介紹的是POSIX中線程同步的方法，主要有互斥鎖和信號(hào)量的方式 互斥鎖 互斥鎖只有兩種狀態(tài)，就是上鎖和解鎖。互斥鎖使得共享資源按序在各個(gè)線程中操作。可分為：快速鎖、遞歸互斥鎖、檢錯(cuò)互斥鎖...
...時(shí)候程序確實(shí)需要做一些內(nèi)核態(tài)的事情, 例如從硬盤讀取數(shù)據(jù), 或者從鍵盤獲取輸入等. 而唯一可以做這些事情的就是操作系統(tǒng), synchronized關(guān)鍵字底層優(yōu)化總結(jié) JDK1.6 對鎖的實(shí)現(xiàn)引入了大量的優(yōu)化，如自旋鎖、適應(yīng)性自旋鎖、鎖消...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
