1）问题描述：如果启动消费Flume抛出如下异常 ERROR hdfs.HDFSEventSink: process failed java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 2）解决方案步骤： （1）在hadoop102服务器的/opt/module/flume/conf/flume-env.sh文件中增加如下配置 export JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m
sql执行时间长，性能下降的原因推测： 1.查询语句写的不好 2.索引失效 索引分为： 1.单值索引 create index idx_user_name on user(name) 2.多值索引 create index idx_user_nameEmail on user(name,email)
// 节流函数 function throttle2(method, duration) { // 当前时间间隔内是否有方法执行,设置一个开关标识 var runFlag = false; // 返回一个事件处理函数 return function(e) { // 判断当前是否有方法执行,有则什么都不做,若为true,则跳出 if (runFlag) {
所谓的大事务就是耗时比较长的事务。 Spring有两种方式实现事务，分别是编程式和声明式两种。 不手动开启事务，mysql 默认自动提交事务，一条语句执行完自动提交。 一、大事务产生的原因 操作的数据比较多 调用了 rpc 方法 有其他非 DB 的耗时操作 大量的锁竞争 执行了比较耗时的计
一、官方文档 torch.optimizer 优化器的定义 之后调用优化器的step方法 作用：就是利用得到的梯度对参数进行更新 相关优化器的算法 共同点：模型参数，学习速率，优化器自身的参数 二、案例 1. 代码 学习速率的设置：太大-模型不稳定，太小-速率太慢，一般由大到小设置 多
一 缓存的收益与成本 1.1 受益 1 加速读写 2 降低后端负载：后端服务器通过前端缓存降低负载，业务端使用redis降低后端mysql负载 1.2 成本 1 数据不一致：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关 2 代码维护成本：多了一层缓存逻辑 3 运维成本：比如使用了Redis Cluster 1.3 使
<link href="https://cesium.com/downloads/cesiumjs/releases/1.74/Build/Cesium/Widgets/widgets.css" rel="stylesheet"> <script src="https://cesium.com/downloads/cesiumjs/releases/1.74/Build/Cesium/Cesium.js"></s
什么是扩展统计 扩展统计对象， 追踪指定表、外部表或物化视图的数据。 目前支持的种类： 启用n-distinct统计的 ndistinct。 启用功能依赖性统计的dependencies。 启用最常见的值列表的mcv。 本文仅讨论n-distinct统计信息，在优化器中的作用。手工修改统计信息，使得执行计划发生改变
TVM 是一个开源深度学习编译器，可适用于各类 CPUs, GPUs 及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM 更关注模型在硬件上的性能和效率。 本文只简单介绍 TVM 的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了
一、分页原理 在探讨 Mysql 分页原理之前,我们先看一下几条关于分页的 Sql 从上面的 Sql 可以看出,随着分页的起始位置增大,分页的耗时也在不断增大,当进行最后一页分页的时候,耗时达到最大 那么为什么每一页耗时不一样呢,越往后翻页需要的时间越久呢? 针对于 limit m,n 这种分页
这一节中主要讲了对象和函数在使用和调用过程中一些注意事项，比较重要的是右值引用和最后的move和forward 对象的使用过程中调用了哪些方法？ 对于以下这个测试类，列出了十几种不同的定义方式 class Test { public: Test(int a = 4, int b = 10) : ma(a), mb(b) { cout <<
互联网三高 摘 要:本文通过阅读相关资料，围绕互联网三高架构：高并发、高性能、高可用概念、要求，设计方案等方面详细展开。 关键词:高并发；高性能；高可用；架构设计；架构应用 Abstract: Through reading relevant materials, this paper focuses on the three high architectures of th
一：向关系型数据库sayno 一个真正的大型互联网面向c端的服务都不会直接使用数据库作为自己的存储系统,无论你是采用的是分库分表还是底层用了各种优秀的连接池等,mysql/oracle在面对大型在线服务是存在天然的劣势,再如何优化,也难以抵挡qps大于50万流量带来的冲击。所以
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言近期发展非常快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，尽管 NOSQL 近期越來越多的被提到，可是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。 MYSQL 如此方便和稳定。以至于我们在开发 WEB 程序的时候非常少想到它。即使想到优化也
1、面向Lighthouse编程与Vue性能优化：https://mp.weixin.qq.com/s/12Xppi2LCXddRWy9Mjw43Q 2、详解HTTPS：https://mp.weixin.qq.com/s/mpoDKIsQbNdpuBNhnvvf-g 3、Web全链路性能优化指南：https://mp.weixin.qq.com/s/wJxj5QbOHwH9cKmqU5eSQw 4、文档协同编辑：https://mp.weix
一、单调队列优化 很简单，对于 \(dp_i=\min (A_j+B_i)\) 的状态转移方程，可以丢进单调队列，时间复杂度 \(O(n)\)。 二、斜率优化 如果是对于 \(dp_i=\min(A_i\cdot B_j+C_i+D_j)\) 的状态转移方程，就单调队列不了了，因为有一项同时存在 \(i\) 和 \(j\)。 我们考虑把不和 \(j\) 有关的都
①地址栏输入url并按下回车②浏览器查找当前url是否存在缓存，比较缓存是否过期③DNS解析url对应的IP④根据IP建立TCP连接（三次握手）⑤HTTP发起请求⑥服务器处理请求，浏览器接收HTTP响应⑦渲染页面，构建DOM树⑧关闭TCP连接（四次挥手）如果第一题答上来了——在以上发生过程中，前端可以在哪些
尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁 合理设计索引，尽量缩小锁的范围 尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁 尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行 尽可能低级别事务隔离
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数
Terser是一个JS的解析(Parser)、Mangleer(绞肉机)、Compresor(压缩机)的工具 绞肉机如：一个函数 function functionsWithLongNames(){ } 名称很长，那么打包的文件占用的空间就相对大一些，如果经过工具来对代码进行转化，把函数的名称变成 function a(){} 或者function b(){} 这些较短名
考研刷题小程序优化记录 ~ https://mp.weixin.qq.com/s/h57RMKuZOXmb2dfMoAkwfg 专业刷题小程序，陪伴你的密友 ~ 01、优化背景 没有记错的话，这个刷天小程序是我在2020年6月份上线的，算起来已经正式运营2年了，是我首款刷题小程序， 这二年间陆续续优化也有一些，但是多半是为
Tomcat部署及优化 目录Tomcat部署及优化Tomcat简介Tomcat核心组件Web容器什么是 servlet？什么是 JSP?Container 结构分析Tomcat 请求过程：Tomcat 服务部署1.将安装 Tomcat 所需软件包传到/opt目录下，并关闭防火墙2.安装JDK3.设置JDK环境变量4.编写java脚本测试安装启动Tomcat启动tomc
反汇编代码中的优化方式 一优化方式 优化方式分类 汇编中的加法、减法、乘法、除法 、 取模等等 都是优化方式。 优化方式的分类 常量折叠 常量传播 变量去除 归并优化 Cpu流水线优化 数学变换 不可达分支优化 代码外提优化 优化前提是在Release下且开启o2选项化速度的前提Debug
前言 由于部分企业要求本地部署系统（使用企业服务器进行部署系统且数据库也部署在同台服务器），本地部署系统的服务器往往达不到我们的云部署服务器，速度性能更是有所欠缺，特别是在查询统计报表的时候，云上几秒钟的速度，本地企业需要几分钟以上，所以最近对企业数据库进行了性能优化，简单一点
