openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置
文章目录 openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置268.1 中断调优268.2 网卡固件确认与更新 openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置 本章节主要介绍openGauss数据库内核基于鲲鹏服务器和openEuler操作系统，为了达到最佳TP...
ORACLE 性能优化 高水位调节
语句优化: 1.如有 子查询 但是没有with as 临时表,优先考虑用with as临时表,来代替子查询,不仅增加代码的易读性,更重要的是临时表是一次扫描,多次使用,这也是提升性能的原因-达到了'少读'的目标; 2.就是select,select后面避免使用*,查什么字段就写什么字段,因为使用*是走全表扫描的,不走索引 3.最有效率的表名顺序，oracale的解析器按照从右到左...
大厂性能测试监控指标及分析调优指南
一、哪些因素会成为系统的瓶颈 CPU：如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。内存：Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空...
大型网站系统架构演化实例_2.使用缓存改善网站性能
1.使用缓存改善网站性能 网站访问的特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律：80%的业务访问集中在20%的数据上。既然大部分业务访问集中在一小部分数据上，那么如果把这一小部分数据缓存在内存中，就可以减少数据库的访问压力，提高整个网站的数据访问速度，改善数据库的写入性能了。网站使用的缓存可以分为两种：缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存...
探索MongoDB：灵活、高性能的NoSQL数据库解决方案与应用实践
lice@example.com"}}) # 删除字段db.users.update_one({"name": "Alice"}, {"$unset": {"hobbies": ""}}) 3. 高性能 MongoDB支持水平扩展，通过分片技术可以将数据分布在多台服务器上，从而实现负载均衡和提高读写性能。此外，MongoDB还支持副本集，提供数据的冗余备份和高可用性。 示例： # 创建分片集群sh...
openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求
文章目录 openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求262.1 硬件要求262.2 软件要求262.2.1 操作系统要求262.2.2 软件依赖 openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求 本章节主要介绍openGauss数据库内核基于鲲鹏服务器...
Python与Redis：提升性能，确保可靠性，掌握最佳实践
'value1')pipe.set('key2', 'value2') # 执行事务pipe.execute() Python 操作 Redis 数据库应用场景 1. 缓存 Redis 是一个高性能的键值存储系统，特别适合用作缓存层。由于其内存中的数据结构存储，Redis 能够提供快速的数据访问速度，这使其成为缓存解决方案的理想选择。 应用场景 缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，提高响应速...
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈 1.生成pipeline并行的测试代码2.pipeline profing3.生成nsys2json.py代码4.将nsys sqlite格式转chrome json格式5.生成耗时成分统计代码6.统计耗时成分7.耗时成分如下:8.查看GPU PCIE链路状态9.链路状态如下10.Nsight Compute查看Ti...
Spark面试整理-讨论如何优化Spark应用程序的性能
优化Apache Spark应用程序的性能涉及多个方面，从代码优化到资源配置，都需要精心考虑。以下是一些关键的性能优化策略： 1. 数据序列化 使用高效的序列化格式：例如，使用Kryo序列化可以比Java序列化更快，更节省空间。确保在Spark配置中启用Kryo序列化。 2. 内存管理 内存优化：合理配置Spark的内存使用，包括执行内存和存储内存，以避免频繁的垃圾回收操作。 持久化级别：根据数据处...
性能再升级！UNet+注意力机制，新SOTA分割准确率高达99%
UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。 具体来说，通过将注意力模块集成到UNet的架构中，动态地重新分配网络的焦点，让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性，以精细的局部化信息来提升分割精度。 这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界，提升分割精度和效率。同时引导网络关注更有信息量的局部区域，减少模型对计算资源的需求。 本文挑选了12个U...