回答:個人的觀點,這種大表的優(yōu)化,不一定上來就要分庫分表,因為表一旦被拆分,開發(fā)、運維的復(fù)雜度會直線上升,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候加上分區(qū)參數(shù);分區(qū)表底層由多個物理子表組成,但是對于代碼來...
回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達到千萬級別的時候,任何對表的操作都得小心翼翼。核心點在于避免全表掃描、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,避免過長時間占用數(shù)據(jù)庫連接,讓連接能夠迅速的釋放回數(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,將會帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機的災(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...
回答:我是做JAVA后臺開發(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隊怎么做的?后臺架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù),因為每天的數(shù)據(jù)量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數(shù)據(jù)落地,把落地成功的數(shù)據(jù)某個字段返回給調(diào)用端,讓調(diào)用端驗證是否已經(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...
回答:mysql在常規(guī)配置下,一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時讀寫,且表中有大文本字段,單臺服務(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...
回答:首先明確下定義:計算時間是指計算機實際執(zhí)行的時間,不是人等待的時間,因為等待時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,討論時間的預(yù)估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的,每個stage下有很多個task,task 的...
...手,兩者之間就直接可以創(chuàng)建持久性的連接,并進行雙向數(shù)據(jù)傳輸。 說說ws協(xié)議的優(yōu)點: 說到優(yōu)點,這里的對比參照物是 HTTP 協(xié)議,概括地說就是:支持雙向通信,更靈活,更高效,可擴展性更好。 支持雙向通信,實時性更...
...手,兩者之間就直接可以創(chuàng)建持久性的連接,并進行雙向數(shù)據(jù)傳輸。 說說ws協(xié)議的優(yōu)點: 說到優(yōu)點,這里的對比參照物是 HTTP 協(xié)議,概括地說就是:支持雙向通信,更靈活,更高效,可擴展性更好。 支持雙向通信,實時性更...
...手,兩者之間就直接可以創(chuàng)建持久性的連接,并進行雙向數(shù)據(jù)傳輸。 說說ws協(xié)議的優(yōu)點: 說到優(yōu)點,這里的對比參照物是 HTTP 協(xié)議,概括地說就是:支持雙向通信,更靈活,更高效,可擴展性更好。 支持雙向通信,實時性更...
...tConstruct來實現(xiàn)初始化加載,被@PostConstruct修飾的方法會在服務(wù)器加載Servlet的時候運行,并且只會被服務(wù)器調(diào)用一次。 @Component @DependsOn(indexDataTableUtils) public class IndexFileLoader { /** * 服務(wù)啟動時,執(zhí)行全量索引加載 */ ...
...如果有過多請求還是撐不住的。 因為Redis如果只有一臺服務(wù)器的話,那隨著請求越來越多: Redis的內(nèi)存是有限的,可能放不下那么多的數(shù)據(jù) 單臺Redis支持的并發(fā)量也是有限的。 萬一這臺Redis掛了,所有的請求全走關(guān)系數(shù)據(jù)庫...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...