clustering性能amazon hudi

使用Locust进行接口性能测试:Locust and TaskSet类详细分析(二)

**“** Locust是一款开源的Python性能测试工具,它可以模拟大量并发用户对网站或者其他接口进行压力测试**”** 一、Locust类详细说明 在Locust中,Locust类是整个负载测试工具的核心。它用于创建并发用户场景,模拟用户行为。示例: ``` from locust impor ......
Locust 接口 性能 TaskSet and

k8s部署DataEase1.16.0cluster模式

1.下载官方helm chart包 下载地址:https://github.com/mfanoffice/dataease-helm/releases,当前最新为1.16.0 #下载并解压helm chart包wget https://github.com/mfanoffice/dataease-h ......
DataEase1 DataEase cluster 模式 16.0

MySQL中char与varchar的区别:存储机制、性能差异、适用场景

引用链接:https://www.maoyingdong.com/mysql-char-vs-varchar/ 在MySQL中,varchar和char都可以用来存储字符串。 从语义上看,varchar是变长的(Variable-length),char是定长的(Fixed-length)。 本文基 ......
场景 差异 机制 性能 varchar

深入探讨API调用性能优化与错误处理

​ 随着互联网技术的不断发展,API(应用程序接口)已经成为软件系统中重要的组成部分。而优化API调用的性能以及处理错误和异常情况则是保障系统稳定性和可靠性的关键。本文将从以下几个方面来探讨如何进行性能优化和错误处理。 一、优化API调用的性能 1. 使用合适的数据传输格式 选择合适的数据传输格式可 ......
性能 错误 API

高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量

QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。 互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 TPS,每秒事务 TPS:是Transaction ......
吞吐量 性能 指标 QPS TPS

性能测试怎么做?测试工具怎么选择?

在当前软件测试行业,熟练掌握性能测试已经是测试工程师们面试的敲门砖了,当然还有很多测试朋友们每天的工作更多的是点点点,性能方面可能也只是做过简单的并发测试,对于编写脚本,搭建环境方面也比较陌生。今天这篇文章就给大家梳理一下如何去做性能测试,和怎么熟练掌握性能测试。文章结构如下: 性能测试怎么做? 性 ......
测试工具 性能 工具

three.js学习2-性能监测工具stats.js

1.安装 npm i stats.js 2.组件引入 import * as Stats from 'stats.js' 3.使用,requestAnimationFrame循环调用的函数中调用方法update(),来刷新时间 //创建性能检测 let stats = new Stats() sta ......
性能 工具 three stats js

前端性能优化的利器 ——— 浅谈JavaScript中的防抖和节流

防抖函数和节流函数是工作中两种常用的前端性能优化函数,今天我就来总结一下什么是防抖和节流,并详细说明一下如何在工作中应用防抖函数和节流函数 ......
前端 利器 JavaScript 性能

k8s Cluster Autoscaler

Cluster Autoscaler Cluster AutoScaler 是一个自动扩展和收缩 Kubernetes 集群 Node 的扩展。当集群容量不足时,它会自动去 Cloud Provider (支持 GCE、GKE、Azure、AKS、AWS 等)创建新的 Node,而在 Node 长时 ......
Autoscaler Cluster k8s k8 8s

转:[译] Linux 异步 I_O 框架 io_uring:基本原理、程序示例与性能压测(2020)

> ### 译者序 本文组合翻译了以下两篇文章的干货部分,作为 `io_uring` 相关的入门参考: - [How io_uring and eBPF Will Revolutionize Programming in Linux](https://thenewstack.io/how-io_ur ......
示例 框架 io_uring 原理 性能

聚焦 TimescaleDB VS TDengine 性能对比报告,IoT 场景下全面分析写入与查询

基于第三方基准性能测试平台 TSBS(Time Series Benchmark Suite) 标准数据集,TDengine 团队在 TSBS 的 IoT 场景中,预设了五种规模的卡车车队基础数据集,在相同的 AWS 云环境下对时序数据库(Time Series Database) TDengine ......
TimescaleDB TDengine 场景 性能 报告

【HarmonyOS】性能优化之低代码开发加载多张轮播图

​【关键字】 HarmonyOS、低代码开发、Swiper组件、性能优化、分页加载 写在前面 目前使用DevEco Studio的低代码工具开发元服务时,通过实际测试发现,Swiper组件加载多张轮播图时加载显示耗时较长(实际测试网络状态一般的情况下显示耗时达到8秒以上),根据互联网中的8秒定律,这 ......
多张 HarmonyOS 性能 代码

我用 GPT-4 生成了性能全网第一的 Golang Worker Pool,轻松打败 GitHub 万星项目

目录 1. 我写了一个超牛的开源项目 1.1 你看看这性能 1.2 你看看这功能 1.3 你猜我这一百天都经历了啥 2. 你有多久没写并发程序了? 3. 问:一个 Worker Pool 程序需要包含哪些功能? 4. 让 GPT-4 写第一行代码! 4.1 我对 GPT-4 说 4.2 GPT-4 ......
全网 性能 项目 Golang GitHub

Amazon Aurora Serverless v2 正式发布:针对要求苛刻的工作负载的即时扩展

我们非常兴奋地宣布,Amazon Aurora Serverless v2 现已面向 Aurora PostgreSQL 和 MySQL 正式发布。Aurora Serverless 是一种面向 Amazon Aurora 的按需自动扩展配置,可让您的数据库根据应用程序的需求扩展或缩减容量。 亚马逊 ......
Serverless Amazon Aurora v2

性能压测执行过程

(1) 首先在controller层,通过RunTestPlanRequest接收请求参数 @PostMapping("/run") public String run(@RequestBody RunTestPlanRequest request) (2) 在PerformanceTestServ ......
性能 过程

高效Python-2-1 剖析(Profiling 性能分析)

#2 从内置功能中获取最高性能 本章包括 - 剖析代码以发现速度和内存瓶颈 - 更有效地利用现有的Python数据结构 - 了解Python分配典型数据结构的内存成本 - 使用懒编程技术处理大量数据 有很多工具和库可以帮助我们编写更高效的Python。但是,在我们深入研究提高性能的所有外部选项之前, ......
性能分析 Profiling 性能 Python

仅三天,我用 GPT-4 生成了性能全网第一的 Golang Worker Pool,轻松打败 GitHub 万星项目

[TOC] ## 1. 我写了一个超牛的开源项目 激动的心,颤抖的手,我用 [DevChat](https://github.com/devchat-ai/devchat) 白嫖 GPT-4 写下了这辈子写过的最炫酷,最艺术的一千行代码! 我用 Golang 写了一个强大又易用的 Worker Po ......
全网 性能 项目 Golang GitHub

Lua script attempted to access a non local key in a cluster node 问题解决

一、问题描述 最近优化公司需要对不同的业务系统的缓存工具提供一个标准化的解决方案。各个业务系统将缓存数据通过map结构进行存储,然后在缓存系统中将这些map获取出来,然后保存在redis数据库中。技术经理想到的最好解决方案是将map集合直接存储在redis的hash表中。但是要求对hash表中的每个 ......
attempted cluster script access 问题

30%Token就能实现SOTA性能,华为诺亚轻量目标检测器Focus-DETR效率倍增

前言 目前 DETR 类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但DETR 算法模型复杂度高,推理速度低,严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署,加大了学术研究和产业应用之间的鸿沟。来自华为诺亚、华中科技大学的研究者们设计了一种新型的 DETR 轻量化模型 Focus-DETR来解决这个难题。 ......
轻量 检测器 Focus-DETR 效率 性能

千万级数据的表,我把慢sql优化后性能提升30倍!

### 分享技术,用心生活 >背景:系统中有一个统计页面加载特别慢,前端设置的40s超时时间都加载不出来数据,因为是个统计页面,基本上一猜就知道是mysql的语句有问题,遗留了很久没有解决,正好趁不忙的时候,下定决心一定把它给搞定! ## 1. 分析原因 (mysql5.7) 执行一下问题sql,可 ......
性能 数据 sql

减少循环内访问DB,提高代码性能

当需要利用列表内数据查询数据库时,可以把数据全部查出,在进行分组取值 1.这种写法利用的就是循环访问数据库,当数据量很大的时候,查询速度就会减低 2.改修方法:将数据全部取出在进行分组赋值,一次访问数据库就可以实现上述功能 3.完整改修代码 List<ProductTypeManage> query ......
性能 代码 DB

论文解读()《Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 付费咨询,非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题:Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Zhijie Deng, Yucen Luo, Jun Zhu论 ......

MTS性能监控你知道多少

### 前言 说到MySQL的MTS,相信很多同学都不陌生,从5.6开始基于schema的并行回放,到5.7的LOGICAL_CLOCK支持基于事务的并行回放,这些内容都有文章讲解,在本篇文章不再赘述。今天要讲的是,你知道如何查看并行回放是否存在性能瓶颈吗,是由于主库事务行为导致无法并行回放,还是由 ......
性能 MTS

go 高性能数据

字符串高效拼接 常见方式:使用+ 使用fmt.Sprintf 效率比较高的: strings.Builder func builderConcat(n int, str string) string { var builder strings.Builder for i := 0; i < n; i ......
高性能 数据 go

提供高达400MHz性能ADBF704WCCPZ411、ADBF705WCBCZ411嵌入式处理器(DSP)

这些器件是ADSP-BF70x Blackfin数字信号处理器(DSP)产品系列中的一员,提供高达400MHz的性能,最低功耗小于100 mW。 ......
ADBF 嵌入式 处理器 411 高达

IDEA 启动调试器和步进时性能缓慢或挂起

jetbrains原文地址:https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544799-Java-slow-performance-or-hangups-when-starting-debugger-and-stepping ......
调试器 性能 IDEA

数仓性能优化:倾斜优化-表达式计算倾斜的hint优化

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优:倾斜优化-表达式计算倾斜的hint优化》,作者: 譡里个檔 。 1.原始SQL SELECT TMP4.TAX_AMT, CATE.L1_PUR_ITEM_CATG_CN_NAME || '-' || CATE.L2_PUR_ITEM_CATG ......
表达式 性能 hint

大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch环境的软件升级——pytorch_cuda_1.13升级为pytorch_cuda_2.0.1

aarch64架构CPU下Ubuntu系统环境源码编译pytorch-gpu-2.0.1版本 X86架构CPU下Ubuntu系统环境源码编译pytorch-gpu-2.0.1版本 如何拉取指定CPU架构并且指定ubuntu版本并且指定cuda和cudnn版本的docker镜像 如何拉取指定CPU架构 ......

log4j导致的性能问题

问题背景 双十一零点时,有一个服务A(后文该服务都用A来代替)的tp99由平常的50ms左右突然彪到60000ms,导致调用端积累了几十W的数据,同时,也影响到了同一个docker上的其他服务。那为什么会出现这种问题呢,且看下面排查过程。 问题分析 1、将一台docker上其他服务都进行下线,同时将 ......
性能 问题 log4j log4 log

上下文切换性能篇

现代操作系统都是多任务的分时操作系统,也就是说同时响应多个用户交互或同时支持多个任务处理,因为 CPU 的速度很快而用户交互的频率相比会低得多。所以例如在 Linux 中,可以支持远大于 CPU 数量的任务同时执行,对于单个 CPU 来说,其实任务并不是在同时执行,而是操作系统在很短的时间内,使得多 ......
上下文 上下 性能