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搜索关键字:细粒度    ( 537个结果
为什么要分库分表?数据库分库分表思路及案例分析。
一、数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。 数据库分布 ...
分类:数据库   时间:2021-06-22 18:08:23    阅读次数:0
Hive基础(三十九):Hive DML (三) 分桶及抽样查询/其他常用查询函数
6 分桶及抽样查询 6.1 分桶表数据存储 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区,Hive 可以进一步组织成桶,也就是更为细粒度的数据范围划分。 分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。分区针对的是数据的存储路径;分桶针 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-13 09:57:59    阅读次数:0
String为何用final修饰
String为何用final修饰 标签(空格分隔): Java 1. 为了实现运行时常量池实现细粒度颗粒对象的复用. 如题 2. 为了安全 字符串是不可变的, 所以是多线程安全的, 同一个字符串可以被多个线程共享. 这样便不用因为线程安全问题而使用同步(牵扯到Volatile关键字). 字符串自己便 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-02 13:19:53    阅读次数:0
Elasticsearch问题总结和解决方法
典型问题之一:Elasticsearch集群的磁盘被打爆 造成磁盘被打爆有以下几种原因: 索引泛滥,索引接入无流程管控; 索引无生命周期管理; 索引分片数量不合理,单分片过大; 日志类索引未按天等细粒度划分,单索引过大; 多集群复用同一服务器节点; 磁盘容量大小不一。 这些问题比较基础,其实也反映出 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 12:58:48    阅读次数:0
分布式服务限流降级熔断解决方案Nacos之Dashboard界面配置含义记录
Sentinel 流控规则 配置流量控制规则 阈值种类 QPS:每秒钟请求数(request per second) 线程数:每秒钟线程数 流控模式 直接:就是直接触发流控效果 关联:就是关联资源达到了流控阈值,我本身进行流控(订单服务限流,那么我也进行限流) 链路:更加细粒度的(如限制了servi ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 03:47:01    阅读次数:0
八张图彻底了解JDK8 GC调优秘籍-附PDF下载
简介 JVM的参数有很多很多,根据我的统计JDK8中JVM的参数总共有1853个,正式的参数也有680个。 这么多参数带给我们的是对JVM的细粒度的控制,但是并不是所有的参数都需要我们自己去调节的,我们需要关注的是一些最常用的,对性能影响比较大的GC参数即可。 为了更好的让大家理解JDK8中 GC的 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-03 12:25:01    阅读次数:0
Python中的GIL机制详解
大家应该都知道,python有一个GIL(全局解释器锁),用于控制多线程的并发行为。 注:GIL不是必须的,可以通过对每个资源单独加锁的方式去掉GIL,也就是将GIL换成更细粒度的锁。 GIL锁的实现 Linux上的POSIX线程的实现有如下行为: 1、同一个线程多次调用pthread_mutex_ ...
分类:编程语言   时间:2021-05-03 12:21:44    阅读次数:0
Java 实现线程间通信
作者:bishe_teacher blog.csdn.net/bishe_teacher/article/details/107878536 正常情况下,每个子线程完成各自的任务就可以结束了。不过有的时候,我们希望多个线程协同工作来完成某个任务,这时就涉及到了线程间通信了。 本文涉及到的知识点: t ...
分类:编程语言   时间:2021-04-24 11:53:21    阅读次数:0
DAOS 分布式异步对象存储|存储模型
分布式异步对象存储 DAOS 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存设计,利用了 SCM 和 NVMe 等的下一代 NVM 技术。 DAOS 同时在硬件之上提供了键值存储接口,提供了诸如事务性非阻塞 I/O、具有自我修复的高级数据保护、端到端数据完整性、细粒度数据控制和弹性存储的高级... ...
分类:其他好文   时间:2021-04-02 13:21:51    阅读次数:0
dim的含义(pytorch)
总结: (使用torch.max(x, dim)为例子) 1.if 不传:对整个传入的数据进行操作 2.if dim >=0 and dim <= x.dim()-1: 0是沿最粗数据粒度的方向进行操作,x.dim()-1是按最细粒度的方向。 3.if dim <0: 效果同dim + x.dim( ...
分类:其他好文   时间:2021-02-04 11:42:19    阅读次数:0
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