https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715482603122115961&wfr=spider&for=pc 关注 KeenTune SIG 是一款 AI 算法与专家知识库双轮驱动的操作系统全栈式智能优化产品，为主流的操作系统提供轻量化、跨平台的一键式性能调优，让应用
项目中使用了mysql数据库，但数据量增长太快，不久到了百万级，很快又到表到了千万级，尝试了各种优化方式，最终效果仍难达到秒级响应，那么引发了我关于数据库选型到一些思考。 1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少？ 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万
https://zhuanlan.zhihu.com/p/581200704 导读 x86、arm指令都很多，无论是应用程序员还是数据库内核研发大多时候都不需要对这些指令深入理解，但是 Pause 指令和数据库操作太紧密了，本文通过一次非常有趣的性能优化来引入对 Pause 指令的理解，期望可以事半
一、如何衡量高并发的系统性能 1.吞吐量Throughput： 2.响应延迟Response Delay： 二、性能优化目标 1.缩短响应时间 2.提高系统并发数（提升吞吐量） 3.系统处理合理状态（机器利用率） 随着系统压力增加（X坐标：在线业务人数）， Y坐标：绿色机器利用率，紫色并发数，蓝色：
https://my.oschina.net/u/4090830/blog/7926038 1. ParallelGCThreads 参数含义 在讲这个参数之前，先谈谈 JVM 垃圾回收 (GC) 算法的两个优化标的：吞吐量和停顿时长。JVM 会使用特定的 GC 收集线程，当 GC 开始的时候，GC
JVM 堆外内存查看方法JVM 堆外内存查看方法 1.概述 是否曾经想过为什么Java应用程序通过众所周知的*-Xms和-Xmx调整标志消耗的内存比指定的数量大得多 ？由于各种原因和可能的优化，JVM可能会分配额外的本机内存。这些额外的分配最终可能使消耗的内存超出-Xmx* 限制。 在本教程中，我们
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
# Python学习之十九_程序运行时间的验证 ## 背景 ``` 最近一段时间比较忙. 而且还遇到了一个lua脚本优化redis访问的场景. 想着自己还在学习python(时断时续) 所以想借着这个场景,学习一下python连接redis,以及验证lua脚本和原生redis命令的效率问题. 虽然方
## 关于SPEC2006CPU和RedisBenchmark的理解 ``` 最近研究过硬件CPU的性能和Redis这样单线程重IO服务 突然想对比一下CPU算力提升占Redis性能提升的比率情况 性能很大程度由CPU决定,但是其他部分的提升也会有一些促进作用. 比如内存带宽,IO调度算法优化等.
# 计算机底层的秘密读书笔记之三 ## IO部分之一 ``` 我感觉IO应该是最可能给人说明白的一个部分了. 也是我这种菜鸟改善应用性能最可能的部分了. CPU内存和cache 很难有优化的空间. 除非是开发去改垃圾代码.后者是升级硬件. 但是IO部分我感觉是有很大的优化空间的. 1.IO多路复用.
¶ 本章节包含以下内容： 概述 HINT的功能 HINT的使用 配置参数 示例 注意 5.2.1. 概述 ¶ KingbaseES使用的是基于成本的优化器。优化器会估计SQL语句的每个可能的执行计划的成本，然后选择成本最低的执行计划来执行。因为优化器不计算数据的某些属性，比如列之间的相关性，优化器有
【本文正在参与炫“库”行动—人大金仓有奖征文】 人大金仓有奖征文 (csdn.net)https://bss.csdn.net/m/topic/kingbase 一、执行计划生成 EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE是金仓分析型数据库系统优化性能的工具。EXPLAIN会为查询显示其查询计划
https://zhuanlan.zhihu.com/p/453437019 今年四月五日，阿里云开放了新一代ECS实例的邀测[1]，Alibaba Dragonwell也在新ECS上进行了极致的优化。相比于之前的dragonwell_11.0.8.3版本，即将发布的dragonwell_11.0.
https://zhangzhuo.ltd/articles/2021/09/08/1631106274550.html 压测参数说明 压测数据量为：2个backet，每个backet为10000对象。每个对象大小512kb 所有minio服务内核以及资源优化都相同 整体读写压测时间为10分，读写比
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428267241 LSM-Tree，全程为日志结构合并树，有趣的是，这个数据结构实际上重点在于日志结构合并，和 tree 本身的关系并不是特别大(除了各种可能的天外飞仙式的工程优化，一般来说只有 level0 采用了平衡树的结构) LSM-
# parquet极简学习 ## 摘要 ``` parquet的概念: Parquet文件是一种列式存储文件格式，广泛应用于大数据处理框架， 如Apache Hadoop和Apache Spark。 它通过将数据组织成列而不是行来优化大型数据集的读写。 这种列式存储格式允许进行高效压缩、更好的查询性
https://zhuanlan.zhihu.com/p/647831844 前言 在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中，每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循，通过经验的积累可以快速的定位和优化。但是有些情况下不一定很好排查
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80495479 作者介绍:韦万，PingCAP 数据库研发工程师，主要领域是数据库的存储引擎研发，以及系统性能优化。 一、为什么我们需要 HTAP 数据库？ 在互联网浪潮出现之前，企业的数据量普遍不大，特别是核心的业务数据，通常一个单机的数
https://www.jianshu.com/p/d5ee4dca66d8 TiDB概览 先来一段官网的描述 TiDB server：无状态SQL解析层，支持二级索引，在线ddl,兼容MySQL协议，数据转储SQL输入->解析语法树（AST）->逻辑计划分析->执行计划优化->cost-base
