性能分析 性能redis

字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开

首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架,在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势, 并结合字节跳动内部的需求, ......
字节 源码 框架 Hertz HTTP

和利时MACS6通过dat文件实现任意时间范围与测点的历史数据提取与科研分析

实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取(可同时提取任意多个测点)(思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html) 可私信定制修改分析 原文链接:博客园 https://www.cnblogs.com/ ......
测点 历史数据 科研 范围 文件

SQL Server 高性能写入的一些总结

SQL Server 高性能写入的一些总结 1.1.1 摘要 在开发过程中,我们不时会遇到系统性能瓶颈问题,而引起这一问题原因可以很多,有可能是代码不够高效、有可能是硬件或网络问题,也有可能是数据库设计的问题。 本篇博文将针对一些常用的数据库性能调休方法进行介绍,而且,为了编写高效的SQL代码,我们 ......
高性能 Server SQL

redis 数据库

1 redis 单机数据库结构 1 redis server/client 结构 2 每个数据库都有一个包含所有数据的字典 2 过期时间 redis 每个库都会保存一个结构,里面包含了 每个键的过期时间的字典结构; redis 如何判断过期,首先检查给的键是否在过期字典中, 如果在,那就获取过期时间 ......
数据库 数据 redis

分布式限流——基于Redis的Lua脚本限流实现

分布式限流 当你的应用分布式部署出现对等端(peer)时,单机的限流往往不能满足对下游保护的作用,因为它仅仅是jvm内存层面的流量控制。这个时候自然而然会想到用一些跨JVM的分布式中间件控制在单位时间窗口内的请求是否通行,本文我们将探讨如何借助Redis实现分布式限流。 1 固定窗口限流 前文已经介 ......
分布式 脚本 Redis Lua

高性能、低功耗 基于8位AVR®RISC的ATMEGA328PB-MUR、ATMEGA328PB-ANR、ATMEGA328PB-AUR微控制器(MCU)

ATMEGA328PB 是一款高性能、低功耗、基于8位AVR®RISC的微控制器,集成了具有读写功能的64 kB ISP闪存、2 kB EEPROM、4 kB SRAM。 ......
ATMEGA 制器 328 功耗 高性能

Binder系列-5-binder_mmap—1—mmap()分析

一、man mmap 1. 函数声明 #include <sys/mman.h> void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *addr, size ......
mmap binder_mmap Binder binder

数据驱动未来:公司运营数据分析大屏引领企业变革

公司运营数据分析大屏作为数字化时代的产物,正逐渐成为企业决策的新宠。它不仅有助于企业更好地洞察市场、优化流程、提升效率,还能助力企业提高风险管理能力、实现可持续发展。 ......
数据 大屏 数据分析 公司 企业

Redis 哨兵启动 以及 手动切换节点

服务启动 ./redis-server ../redis.conf 哨兵启动 ./redis-sentinel ../sentinel.conf查看当前服务是否是主节点(先登录到redis)INFO replication 要将从节点切换为主节点,您可以执行以下步骤: 首先,确保从节点已成功连接到主 ......
哨兵 节点 手动 Redis

redis 浅谈3

1 redis数据结构简介 sds 链表 字典 跳跃表 整数集合 压缩列表 2 过期时间 redis 每个库都会保存一个结构,里面包含了 每个键的过期时间的字典结构; redis 如何判断过期,首先检查给的键是否在过期字典中, 如果在,那就获取过期时间,在检查当前Unix时间戳是否大于键的过期时间 ......
redis

Linux 部署redis集群(三主三从)

1、由于redis是C语言编写的,安装之前需要保证有gcc的环境配置 首先使用命令,查看gcc版本,若已经存在则跳过gcc的安装:gcc -v 若不存在gcc,则使用命令安装gcc:yum install gcc-c++ 2、下载redis源文件 mkdir /usr/local/redis cd ......
集群 Linux redis

分布式代码执行分析

SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
分布式 代码

limit 影响性能的原因和优化方案

一、问题 当使用limit实现分页查询时,当limit的偏移量越大时,sql语句的耗时也越大。 select * from table_name limit 10000,10 select * from table_name limit 0,10 这两条查询语句都是取10条数据,但性能就相差甚远。 ......
性能 原因 方案 limit

Redis持久化之RDB和AOF

Redis是基于内存的,内存中的信息断电丢失,有时需要持久化来解决这个弊端。 在之前的文章中Shiro中使用Redis管理session - 东方来客 - 博客园 (cnblogs.com)使用了Redis管理Shiro的session。 想要配置Redis持久化不是 在Maven项目中,而是 要通 ......
Redis RDB AOF

js中的对象,如果赋值给多个变量,那么会有性能问题吗

js中的对象,如果赋值给多个变量,那么会有性能问题吗? 在JavaScript中,将一个对象赋值给多个变量时,并不会直接导致性能问题。当一个对象被赋值给多个变量时,实际上这些变量都会引用同一个对象,即它们指向内存中的同一块地址。这种行为称为“对象引用”。 例如: const obj = { a: 1 ......
变量 多个 对象 性能 问题

基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践

基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践 基于 Aidlux的智慧教育版面分析应用 一、Aidlux环境介绍 所有代码均可通过加课程小助手wx获得:AidLux_Me 官网:https://aidlux.com/ 1.产品优势 AidLux是基于ARM架构的跨生态(Android/鸿蒙+Li ......
版面 场景 智慧 Aidlux

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

解析x86与x64:架构之争、性能较量与未来趋势

在计算机体系结构领域,x86和x64是两种备受关注的架构,它们在硬件设计、内存寻址、性能表现等方面有着显著的差异。本文将深入探讨x86和x64的详细区别以及各自的优点,帮助读者更全面地理解这两种计算机体系结构。 架构概述 x86 x86架构最初设计用于Intel的16位微处理器,后来扩展到32位。它 ......
架构 性能 趋势 x86 x64

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4烟火检测算法解决方案

AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段,它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中,烟火检测算法可以应用于多个领域,如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......
网关 算法 烟火 TSINGSEE 解决方案

TSINGSEE青犀智能分析网关V4:搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案

基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法,自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为,并能立即抓拍和告警提醒,提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能 网关 幼儿园 TSINGSEE 幼儿

智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案,可以应用于各种场景,如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中,利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警,可以实时监测周界的安全情况,及时发现异常情况并发出警报,提高安全防范的效率和准确性,保障人员和财产的安全。 ......
智能 周界 安全防范 网关 方案

redis报错MISCONF Errors writing to the AOF file: No space left on device,磁盘满无法写入数据报错

查询报错远程调用接口异常,F12查看网络和标投和预览到是mgr的接口此错误#根据报错提示:Error in execution; nested excepti on is io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: MISCONF Errors w ......
磁盘 MISCONF writing 数据 Errors

记一次卡顿的性能优化经历实操

本篇的性能优化不是八股文类的优化方案,而是针对具体场景,具体分析,从排查卡顿根因到一步步寻找解决方案,甚至是规避等方案来最终解决性能问题的经历实操 所以,解决方案可能不通用,不适用于你的场景,但这个解决过程是如何一步步去处理的,解决思路是怎么样的,应该还是可以提供一些参考、借鉴意义的 当然,也许你还 ......
性能

安卓之缓存的应用场景以及各种技术优劣分析

本文主要探讨了安卓开发中的缓存技术及其应用场景,通过分析几种常见的缓存技术,包括内存缓存、磁盘缓存和网络缓存,阐述了它们的优点和缺点。此外,本文还提供了相应的代码示例,以帮助读者更好地理解这些缓存技术的实现方式。 ......
优劣 缓存 场景 技术

MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析

MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin.org MD-RED - 移动取证软件 ......
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MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件

MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin. ......
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MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析

MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin.org MD-LIVE - ......
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