MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 发布日期 2020-10-15 目 录 1 调优概述......................................................................................................................................1 2 调优原则......................................................................................................................................................................................1 1.3 调优思路. ...........................................................................................2 2 硬件调优....................................................................................................

尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3579 HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.2 NameNode

Think in Cloud . 北北京 Think in Cloud . 北北京 基于Kubernetes构建容器器云平台的实践 UCloud优刻得实验室负责⼈人 叶理理灯 中⽴立安全·赋能产业 Think in Cloud . 北北京 UCloud内部容器器平台，提供弹性、分布 式的应⽤用托管服务平台，帮助开发者⼀一站 式轻松开发并部署应⽤用程序。KUN底层基 于 Kubernetes

CUDA 11 的 atomicAdd 本身 就支持 float 了，不需要这样魔改，这里 仅仅作为展示 atomicCAS 潜力的案例。 原子操作的问题：影响性能 • 不过由于原子操作要保证同一时刻只能有一个 线程在修改某个地址，如果多个线程同时修改 同一个就需要像“排队”那样，一个线程修改完 了另一个线程才能进去，非常低效。 • 但是为什么这里用了 2^24 个元素，按理说应 该卡的不行了，却还是非常快的样子？ 刚刚我们直接用了一个 for 循环迭代所有 1024 个元 素，实际上内部仍然是一个串行的过程，数据是强烈 依赖的（ local_sum += arr[j] 可以体现出，下一时刻 的 local_sum 依赖于上一时刻的 local_sum ）。 • 要消除这种依赖，可以通过右边这样的逐步缩减，这 样每个 for 循环内部都是没有数据依赖，从而是可以 并行的（对 CPU 而言是 SIMD 刚刚我们直接用了一个 for 循环迭代所有 1024 个元 素，实际上内部仍然是一个串行的过程，数据是强烈 依赖的（ local_sum += arr[j] 可以体现出，下一时刻 的 local_sum 依赖于上一时刻的 local_sum ）。 • 要消除这种依赖，可以通过右边这样的逐步缩减，这 样每个 for 循环内部都是没有数据依赖，从而是可以 并行的（对 CPU 而言是 SIMD

来解决问题： ● LocalModelFeature： 解决同构 Model Feature 的需求，用户只需像配置 普通特征表达式一样即可实现在线的 Model Stacking；当然，内部自然有优 化逻辑，比如外部模型和特征模型所需的特征做统一整合，尽可能的减少资源 消耗，提升性能。 该特征所配置的模型特征，将在本机执行，以减少 RPC。 ● RemoteModelFeature：解决异构 美团 2020 技术年货 分析数据发现 95% 的用户浏览深度不超过 10，所以我们选择对 Top10 的商 户进行重排。 ● 位置编码向量的重要性：这个在重排序中很重要，需要位置编码向量来刻 画位置，更好的让模型学习出上下文信息，离线实验发现去掉位置向量 NDCG@10 下降明显。 ● 性能优化：最初选择商户全部的精排特征作为输入，发现线上预测时间太慢； 后面进行特征重要性 取得了一些效果，同时随着强化学 习的普及，在美团这种用户与系统强交互的场景下，用户的行为反馈蕴含着很 大的研究价值，未来利用用户的实时反馈信息进行调序是个值得探索的方向。 例如，根据用户上一刻的浏览反馈，对用户下一刻的展示结果进行调序。 除了上面提到的三点，考虑到美团搜索上承载着多个业务，比如美食、到综、酒店、 旅游等等，各个业务之间既有共性也有自己独有的特性，并且除了优化用户体验，也 需要满足业务需求。为了更好的对这一块建模优化，

以下，Intel 甚至已经做出了 4GHz 主频（主频的倒数是时钟周期）的 CPU，如果你的代码自始至终只执行一次，并且你只 是减少了几个时钟周期的执行时间，那么改变将是无法让人察觉的；很多情况下，这种“优 化”并不被提倡，尽管它确实减少了执行时间，但为此需要付出大量的时间、人力，多数情 况下得不偿失（极端情况，比如你的设备内存价格非常昂贵的时候，这种优化也许会有意义）。 其次，确认你已经使用了最好 通常称为“增 强模式”的那种。 在为选择器装入数值的时候一定要非常小心。错误的数值往往会导致无效页面错误(在 Windows 中经常出现:)。同时，也不要忘记你的地址是 32 位的，这也是保护模式的主要优 势之一。 现在假设存在一个描述符描述从物理的 0:0 开始的全部内存，并已经加载进 DS(数据选择 器)，则我们可以通过下面的程序来操作 VGA 的 VRAM： mov edi,0a0000h 篇幅我都没有作详细介绍。如果您对这些内容感兴趣，请参考 Intel 和 AMD 两大 CPU 供应商 网站上提供的 开发人员参考。 在以后的简明 x86 汇编语言教程中级篇和高级篇中，我将着重介绍汇编语言的调试技术、优 化，以及一些具体的应用技巧，包括反跟踪、反反跟踪、加密解密、病毒与反病毒等等。 第五章 编译优化概述 优化是一件非常重要的事情。作为一个程序设计者，你肯定希望自己的程序既小又快。 DOS

负责异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 对象注册一个 Listener 接口，一旦收到消息，Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。 规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 ，和一个普通优兇级 的队列， 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题，可以归纳为 2 类 1) 只要达到优兇级目的即可，丌是严格意丿上的优兇级，通常将优兇级划分为高、中、低，戒者再多几个级 别。每个优兇级可以用丌同的 topic 表示，収消息时，挃定丌同的 topic 来表示优兇级，返种方式可以解决 绝大部分的优兇级问题，但是对业务的优兇级精确性做了妥协。 2) 严格的优兇级，优兇级用整数表示，例如

主 主 主要 要 要特 特 特性 性 性 • 并行计算模型：可并行合约开发框架、交易并行执行引擎（PTE） • 分布式存储：amdb-proxy、SQLStorage 版 版 版本 本 本优 优 优化 化 化 • 优化了区块打包交易数的逻辑，根据执行时间动态的调整区块打包交易数 • 优化了区块同步的流程，让区块同步更快 • 并行优化了将交易的编解码、交易的验签和落盘的编码 • 优化了交易执行返回码的逻辑，让返回码更准确 作。业界一般认为采 用PBFT共识算法的系统，节点规模在百级左右，再增加就会导致TPS下降，确认时延增加。目前业界有 通过随机数算法选择记账组的共识机制，可以改善这个问题。 性 性 性能 能 能优 优 优化 化 化 性能的优化有两个方向,向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架 配置中仅包含listen_ip：RPC和Channel的监听IP均为配置的listen_ip • 配 置 中 同 时 包 含listen_ip、channel_listen_ip或jsonrpc_listen_ip： 优 先 解 析channel_listen_ip和jsonrpc_listen_ip，没有配置的配置项用listen_ip的值替代 • v2.6.0 版本开始，RPC 支持 ipv4 和 ipv6 RPC配置示例如下：

主 主 主要 要 要特 特 特性 性 性 • 并行计算模型：可并行合约开发框架、交易并行执行引擎（PTE） • 分布式存储：amdb-proxy、SQLStorage 版 版 版本 本 本优 优 优化 化 化 • 优化了区块打包交易数的逻辑，根据执行时间动态的调整区块打包交易数 • 优化了区块同步的流程，让区块同步更快 • 并行优化了将交易的编解码、交易的验签和落盘的编码 • 优化了交易执行返回码的逻辑，让返回码更准确 的Caliper版 本 为0.2.0， 请 在 部 署Caliper运 行 环 境 时 确 保Caliper的 版 本 为0.2.0， 如 在 部 署 或 使 用 过 程 中 遇 到 任 何 问 题 ， 请 优 先 参 考 https://github.com/FISCO-BCOS/ FISCO-BCOS/issues/1248 中的解决方案进行排查。 5.4.1 1. 环 环 环境 境 境要 要 要求 求 作。业界一般认为采 用PBFT共识算法的系统，节点规模在百级左右，再增加就会导致TPS下降，确认时延增加。目前业界有 通过随机数算法选择记账组的共识机制，可以改善这个问题。 性 性 性能 能 能优 优 优化 化 化 性能的优化有两个方向,向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架

后，如果变量 A 和变量 B 离开作用域，所对应的内存会不会造成“Double Free”的问题？答案是否定的，Rust 规定，只有资源的所有者销毁后才释放内 存，而无论这个资源是否被多次 move，同一时刻只有一个 owner，所以该资源 的内存也只会被 free 一次。 3.1.4 Copy 特性 举例如下： let a: i32 = 100; let b = a; 具体内容需要查看闭包的可变借用。 3.2 引用和借用 所有权系统允许我们通过“Borrowing”的方式达到这个目的。这个机制非常像 其他编程语言中的“读写锁”，即同一时刻，只能拥有一个“写锁”，或只能 拥有多个“读锁”，不允许“写锁”和“读锁”在同一时刻同时出现。当然这 也是数据读写过程中保障一致性的典型做法。只不过 Rust 是在编译中完成这个 (Borrowing)检查的，而不是在运行时，这也就是为什么其他语言程序在运行过 发送后的数据，在线程中继续使用没有问题吗？ 下面各小节会对上面各部分问题进行回答。 7.2.1 通道与所有权的转移 在并发编程中避免错误是在整个 Rust 程序中必须思考所有权所换来的一大优 势。 现在让我们做一个试验来看看通道与所有权如何一同协作以避免产生问题：我 们将尝试在新建线程中的通道中发送完 val 值 之后 再使用它。 use std::thread; use std::sync::mpsc;