_commit 1 0 0 代表日志只大约每秒写入日志文件并且日志文件 刷新到磁盘 ; 1 为执行完没执行一条 SQL 马上 commit; 2 代表日志写入日志文件在每次提交 后 , 但是日志文件只有大约每秒才会刷新到磁盘上 . 对速度影响比较大，同时也关系数据完整性 innodb_log_file_size 8M 512M 在日志组中每个日志文件的大小 , 一般是 innodb_buffer_pool_size innodb_buffer_pool_size 的 25% ，官方推荐是 innodb_buffer_pool_size 的 40-50%, 设置大 一点来避免在日志文件覆写上不必要的缓冲池刷新 行为 innodb_log_buffer_size 128K 64M 用来缓冲日志数据的缓冲区的大小 . 推荐是 8M ， 官方推荐该值小于 16M ，最好是 1M-8M 之间  设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 mysqldumpslow - mysql mysqldumpslow - mysql 官方提供的慢查询日志分析 官方提供的慢查询日志分析 工具 工具  mysqlsla - hackmysql.com mysqlsla - hackmysql.com 推出的一款日志分析工具 推出的一款日志分析工具 ，功能 ，功能 非常强大 非常强大  my sql-ex plain-slow

................................................................................... 45 14.4 消费打印日志 .................................................................................................. 尽可能唯一，返样可以避免潜在的哈希冲突。 // 订单 Id String orderId = "20034568923546"; message.setKeys(orderId); 3. 消息収送成功戒者失败，要打印消息日志，务必要打印 sendresult 和 key 字段。 4. send 消息方法，只要丌抛异常，就代表収送成功。但是収送成功会有多个状态，在 sendResult 里定丿。  SEND_OK 客户端収送请求到服务器 2. 服务器处理该请求 3. 服务器吐客户端迒回应答 所以一个 RPC 的耗时时间是上述三个步骤的总和，而某些场景要求耗时非常短，但是对可靠性要求幵丌高，例如 日志收集类应用，此类应用可以采用 oneway 形式调用，oneway 形式只収送请求丌等待应答，而収送请求在客 户端实现局面仁仁是一个 os 系统调用的开销，即将数据写入客户端的 socket 缓冲区，此过程耗时通常在微秒级。

on *.* to ‘sync’@'%' identified by 'sync'; /*保存权限设定*/ flush privileges; /*查看主数据日志状态，需要记住查询结果 File 和 Position 值，是从数据库复 制的日志起点*/ show master status; 在从数据库中执行 SQL 脚本： /*如果已经开启了同步，停止同步*/ stop slave; /*设定主数据库*/

的扩展。 或者，可以创建多个大小不同的分区，不同类型的应用程序、库和数据可以分别放在 其中。这经常用于多用户或服务器环境，此时用户数据和系统程序、日志文件及配置 文件保持分离。这样做的一个显著好处可以在系统出错、日志文件开始增长时看到。 这个案例中，日志文件(位于一个分区中)将不会消耗掉所有可用磁盘空间，因为它们将 被限制在物理磁盘中它们自己的(小)分区中。 分区方案选定以后，并不就是固定死了。还是可以使用分区编辑工具调整分区大小 Ubuntu，有很多选项，包括 ext2，ext3，ext4，reiserfs，xfs 以及很多其他 种类。Ubuntu 安装程序默认选择 ext4，但是当然也可以换成其他的。 小提示： ext4 是一个很好的通用日志文件系统。它可以很好地处理多数任务，但是有时在媒体 中心上转而选择 xfs，因为它在除理非常大的文件 - 例如音乐和视频文件时表现得更 好。 挂载点挂载点是文件层次结构中可以出现的文件系统位置。在

填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving

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