系列文章目录相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距相机图像质量研究

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离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。

而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的，迄今为止，OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知，ChatGPT的训练主要由三个步骤组成，如下图所示。

1.背景我们有个业务，会调用其他部门提供的一个基于http的服务，日调用量在千万级别。使用了httpclient来完成业务。之前因为qps上不去，就看了一下业务代码，并做了一些优化，记录在这里。先对比前后：优化之前，平均执行时间是250ms；优化之后，平均执行时间是80ms，降低了三分之二的消耗，容器不再动不动就报警线程耗尽了，清爽~2.分析项目的原实现比较粗略，就是每次请求时初始化一个httpc

1.1高并发一般来说，如果10Wqps，或者20Wqps，可使用分布式缓存来抗。比如redis集群，6主6从：主提供读写，从作为备，从不提供读写服务。

前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

第五种方案，进一步容错降级前言现在随着redis应用的越来越广泛，以及高并发情况的出现，在大多数的springboot项目中，使用redis作为缓存，越来越普遍了，而伴随而来的，在项目中应用redis

接口高并发的解决思路：加缓存数据静态化集群分布式同步转异步限流、降级适合加缓存的场景：读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）缓存的概念1）

MySQL数据库缓存的优化与清理数据库缓存在MySQL中扮演着非常重要的角色，它可以显著提高数据库的性能和响应速度。在本篇博客中，我们将介绍如何优化和清理MySQL数据库的缓存，以进一步提高数据库的效率。优化缓存1.适当调整缓存大小MySQL数据库的缓存大小对性能有着直接的影响。通过修改以下两个参数，可以调整缓存的大小：innodb_buffer_pool_size：适用于InnoDB存储引擎，用

1、背景实际开发过程中，一些高并发场景需要保证接口执行的一致性，通常采用加锁的方式，本地锁Reentrantlock和Synchnorized虽然可以实现但是不适用于分布式部署模式，而redis的setnx

MySQL数据库查询语句的优化与重构MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web开发中。在实际应用中，对数据库查询语句的优化和重构是提高应用性能和响应速度的重要手段。本文将介绍一些常见的优化技巧和重构方法，帮助开发者提高数据库查询效率。优化索引索引是数据库中存储数据位置的数据结构，可以加快查询操作的速度。对于频繁查询的列，可以为其添加索引。常用的索引类型包括主键索引、唯一索引和普通

东软医保云应用管理平台通过与TiDB联合，成功满足了医疗保障业务中高并发、实时性和复杂查询的要求。

亿级数据量表SQL调优实战先说一下案例背景：在电商平台中，有一个商品表，数据量级别上亿，有一天晚上突然出现大量的慢查询告警，导致每一个数据库连接执行慢查询耗费几十秒的时间，以至于数据

十亿量级评论表SQL调优实战先说一下案例背景：在电商系统的评论表中，数据量非常大，达到了十亿量级，因此对评论的数据库进行分库分表处理，在分库分表之后，基本上单表的评论数据在百万级别左

高并发内存池【项目】高并发内存池项目介绍这个项目做的是什么？

正好在离职交接空档期，就抽空简单分享自己的一些个人经历给大家，希望对刚毕业不久或者工作三五年的同学能有一些帮助。个人经历正文前先来一些简单的自我介绍，这部分水分较多，如果没兴趣的同学可以直接跳到第二部分看些面试题。我是16年本科毕业，毕业第一年在福建上班，17年到杭州，来杭州前，自己花了很长时间准备面试，本来信心满满，但是到了杭州，还是遇到很大的挫折。我还记得，当时有一个面试官问我说你说下什么是分

适合阅读人群文中的调优思路无论是php,java,还是其他任何语言都是用.如果你有php使用经验,那肯定就更好了业务背景框架及相应环境laravel5.7,mysql5.7,redis5,nginx1.15centos7.5bbrdocker

大多数开发人员认为性能优化是个比较复杂的问题，需要大量的经验和知识。是的，这并不没有错。诚然，优化应用程序以获得最好的性能并不是一件容易的事情，但这并不意味着你在没有获得这些经验和知识之前就不能做任何事。下面有几个很容易遵循的建议和最佳实践能够帮你创建一个性能良好的应用程序。这些建议中的大多数都是基于Java的，但是也不一定，也有一些是可以应用于所有的应用程序和编程语言的。在我们分享基于Java的

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原文链接导致数据查询慢的原因有多种，如：缓存失效，在此一段时间内由于高并发访问导致MySQL服务器崩溃；SQL语句编写问题；MySQL服务器参数问题；硬件配置限制MySQL服务性能问题等。

分区表的应用场景1.表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他均是历史数据2.分区表的数据更容易维护批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作3.分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备4.可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈innodb的单个索引的互斥访问ext3文件系统的inode锁竞争5.可以备份和

spark通过jdbc读取Oracle，当数据量很大的时候会出现两个问题：读取数据异常缓慢，甚至卡死大表中进行操作也会出现OOM的问题调优常规的读取数据库的方式如下ods_bdz=spark.read.format

数据库分区表是MySQL中一种高效的数据管理技术，能够帮助我们更好地进行数据存储和查询。在本文中，我们将介绍MySQL数据库分区表的设计和使用。什么是数据库分区表数据库分区表是将一个大表拆分成多个小表，每个小表称为一个分区。分区表在逻辑上仍然是一个完整的表，但在物理存储上被分成多个部分。分区表可以根据表中的某个列的值进行划分，比如根据日期、地区、用户ID等。这样可以将数据分散存储在不同的分区中，提

它以轻量级、高并发处理能力和低资源消耗而闻名，非常适合处理大量并发连接，这使得它成为许多高流量网站的首选服务器软件。

线程安全性当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替执行，并且在调用代码中不需要任何额外的同步，这个类都能表现出正确的行为，那么这个类就是线程安全的。原子性：同一时刻只能有一个线程对它操作可见性：一个线程对内存的修改能让其他线程观察到有序性：指令执行顺序，杂乱无序原子性Atomic包AtomicIntegerAtomicInteger中的incrementAndG

而多出来或者少的哪一行被叫做幻行二、为什么要解决幻读在高并发数据库系统中，需要保证事务与事务之间的隔离性，还有事务本身的一致性。

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法

最近，尼恩指导一个小伙伴简历，写了一个《高并发网关项目》，此项目帮这个小伙拿到字节/阿里/微博/汽车之家面邀，所以说，这是一个牛逼的项目。为了帮助大家拿到更多面试机会，拿到更多大厂offer。

内容包括：Java集合22题及答案解析JVM与调优21题及答案解析并发编程28题及答案解析Spring25题及答案解析23种设计模式解析SpringBoot25题及答案解析分布式高并发架构解析（消息队列

文章目录openGauss学习笔记-218openGauss性能调优-确定性能调优范围-硬件瓶颈点分析-I/O218.1查看I/O状况218.2性能参数分析openGauss学习笔记-218openGauss

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参考文章：https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/78895573根据CPU核心数确定线程池并发线程数1：为什么使用线程池：在高并发的情况下采用线程池

8.1.1基础知识8.1.2重点案例：使用VisualVM监控应用性能8.1.3拓展案例1：使用JProfiler分析内存泄漏8.1.4拓展案例2：使用Gatling进行Web应用压力测试8.2JVM调优

在做音视频编码和解码时，由于需要进行大量高并发的运算，在苹果中，运用到了硬件加速器，也就是GPU芯片，因为GPU上有大量的计算单元，可以做到真正的高并发运算。

1.流控模式–直接控制台设置流控再次访问，QPS超过1就报异常2.流控模式–关联当关联的资源达到阈值，就限流自己场景：内容中心有两个API，一个是查询share表，另一个是修改share表的数据，这是高并发的应用

简历上写了有大数据、高并发、高可用、分布式系统的架构设计以及研发经验。我把经验写一些。系统的并发量高,怎么办?多上几台服务器,搞个集群!为什么要这么干呢?

基本命令（cd，ls，top等）的使用掌握：掌握常用软件的安装(java,mysql等)精通：掌握常见运维工具的使用，能进行脚本开发综合应用:掌握linux操作系统的基本原理，具备在系统下进行网络配置，性能调优

如何确保消息队列中的数据安全无损：深入探索消息队列的持久性策略引言在现代的分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色，它不仅能够解耦系统组件，提高整体的处理能力，还能在高并发环境下保证数据的一致性和可靠性

为了保证系统在高并发场景下的稳定性，限流技术应运而生。本文将深入探讨限流的必要性以及常见的限流方案。为什么要限流？限流，顾名思义，是对系统访问流量进行控制的一种手段。

MySQL高级篇+设计模式+牛客面试题目录5.排序优化5.1排序优化建议5.2测试5.2.1案例验证5.3.2练习5.3范围查询时索引字段选择5.4filesort算法5.4.1双路排序和单路排序5.4.2调优

以下文章部分出自网络，参考链接如下：https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/80683378https://blog.csdn.net/top_code/article/details/53242262https://blog.csdn.net/u010889390/article/details/82151903相关概念：应用级限流分布

10.1.4拓展案例2：分析具体时间段的系统负载10.2优化性能10.2.1重点基础知识10.2.2重点案例：优化Web服务器性能10.2.3拓展案例1：数据库服务器性能优化10.2.4拓展案例2：网络性能调优

一个人听歌，最开始一定是听曲，曲调优美，抓人，令人感叹，就会听下去，更别说听了之后能在虚无间生出许多幻想感叹的，人说绕梁三日而不绝，食不知味，就是佳曲。

一、秒杀业务为什么难做？1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据；3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读

博主CSDN主页:杭电码农-NEO ⏩专栏分类:项目日记-高并发内存池⏪ 代码仓库:NEO的学习日记 关注我带你做项目 开发环境:VisualStudio2022项目日记1.前言2.整体项目测试3.项目的效率上限分析

作者：饶子昊、杨龙应用复杂度提升，根因定位困难重重随着软件技术发展迭代，很多企业软件系统也逐步从单体应用向云原生微服务架构演进，一方面让应用实现高并发、易扩展、开发敏捷度高等效果，但另外一方面也让软件应用链路变得越来越长

这个过程涉及两次数据拷贝和两次上下文切换，在高并发的场景下，会消耗大量的cpu资源和内存带宽。mmap和send