启动ACCL容器
PyTorch多进程处理、多线程Dataloader等会大量使用共享内存通信，故而建议为容器分配足够的共享内存空间。其他可行选项包括：shm-size=8g-v/dev/shm:/dev/shm-device=dev/infiniband-ulimit memlock=-1:1 挂载RDMA网卡设备并移除内存页锁定...
并发导出数据
为了使用一个函数实现多线程功能，此处构建一个内部类继承Thread来使用多线程。您也可以构建一个正常的外部类，使代码更有条理。final class ThreadForScanQuery extends Thread { private final int currentParallelId;private ...
如何统计表行数
通过Lindorm SQL统计表行数的速度比使用HBase RowCounter统计表行数的速度快，是因为Lindorm自动将COUNT的统计逻辑分布式地下发给每一个Lindorm进程，相当于多线程进行统计，而HBase Shell是单线程进行统计。但是COUNT的统计过程仍然是扫描...
集群任务限流
Process 阶段 Processor 接收到数据后，通过多线程的方式对这批数据进行处理。处理后通过队列推送至 Writer。Write 阶段 Writer 接收到数据后，通过多线程的方式对数据进行写操作。数据写操作完成之后，Writer 根据是否有新数据标志进行...
Prophet
组件多线程线程个数 组件多线程线程个数。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。单个节点内存大小，单位M 取值范围为1024 MB~64*1024 MB。通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink...
如何统计HBase的表行数
如果您想提高统计速度，可以通过指定 Dmapreduce.local.map.tasks.maximum=线程数 来进行多线程并发执行，需要注意以下两点：线程数小于等于表Region的个数。线程数增多可能造成集群负载过高从而影响线上业务，请根据业务需求设置。在HBase...
应用开发向导
应用是否多线程访问云原生数据仓库MySQL版，线程之间是否共享使用Connection对象,如有，请修改，强烈建议不要在多线程之间共享使用Connection对象。如果报错中的 millisecond 值不为0，则基本由耗时很长的查询导致，请在代码中加入重试机制...
性能基准
多线程吞吐量影响：在相同逻辑（对 length=25 的数组进行 shuffle 并排序）的情况下，测试不同线程数下接入 AHAS 应用流控降级的性能表现：内存占用情况 测试场景：6000 个资源循环执行（即单机的极端场景，目前最多支持 6000 个 Entry）。...
推荐连接池配合
如有，请修改，最好不要在多线程间共享使用Connection对象，实现方法请参考下面sample示例代码。最好加入重试机制，保证查询访问的可用性，实现方法请参考下面sample示例代码。static int MAX_RETRY_TIME=3;Connection conn=null;Statement...
数据导入场景
测试方法 AnalyticDB MySQL版 3.0 公有云版实时写入方法：在ECS上，使用Java程序，读取本地TPC-H的多个分片文件，基于JDBC多线程导入，导入批次2000条一批。其中导入SQL为 insert into lineitem values(.)。AnalyticDB MySQL版 3.0 物理机...
FTP数据源
单个File支持多线程并发读取，此处涉及到单个File内部切分算法。单个File在压缩情况下，从技术上无法支持多线程并发读取。FTP Writer实现了从数据集成协议转为FTP文件功能，FTP文件本身是无结构化数据存储。目前FTP Writer支持的功能如下：...
JindoTable SDK模式归档和解冻命令介绍
如果本地多线程仍不能满足需求，还可以启动MapReduce任务在整个集群上执行。原有archive和unarchive命令的详细信息，请参见 JindoTable使用说明。使用限制 EMR-3.36.0及后续版本或EMR-5.2.0及后续版本的集群，支持新增的archiveTable和...
JindoTable SDK模式归档和解冻命令介绍
如果本地多线程仍不能满足需求，还可以启动MapReduce任务在整个集群上执行。原有archive和unarchive命令的详细信息，请参见 JindoTable使用说明。使用限制 EMR-3.36.0及后续版本或EMR-5.2.0及后续版本的集群，支持新增的archiveTable和...
日志采集Agent对比
插件支持 插件支持 支持 运行环境 JRuby实现，依赖JVM环境 CRuby、C实现，依赖Ruby环境 C++实现，无特殊要求 线程支持 支持多线程 多线程受GIL限制 支持多线程 热升级 不支持 不支持 支持 中心化配置管理 不支持 不支持 支持 运行状态自检 ...
并发导出数据
为了使用一个函数实现多线程功能，此处构建一个内部类继承Thread来使用多线程。您也可以构建一个正常的外部类，使代码更有条理。final class ThreadForScanQuery extends Thread { private final int currentParallelId;private ...
Amazon S3数据源
单个 Object 在压缩状态下，不支持多线程并发读取。单个 Object（File）不能超过100 GB。支持的字段类型 类型分类 数据集成column配置类型 S3数据类型 整数类 LONG LONG 浮点类 DOUBLE DOUBLE 字符串类 STRING STRING 日期时间类 DATE DATE...
B-tree并发控制优化
每个物理页都有一个对应的读写锁（RW latch），而B-tree由多个节点和边组成，从整体上来看，对单个节点加锁并不能保证多线程访问时的读写一致性。例如，一个线程在做B-tree结构调整（SMO）时改动了多个物理页，此时，若有其他线程访问该B-...
使用Stage和Task详情分析查询
子任务并发度 每个Task在单机内是多线程并发执行的，同时执行计算任务的线程数就是子任务的并发度。详细的计算方法，请参见 Task耗时与并发度计算示例。执行节点 Task实际执行的内部节点IP地址。如果多个查询都在相同的节点出现长尾现象，...
并发导出数据
nil { fmt.Printf("%v",err)return } total+len(res.Rows)/process rows each loop } fmt.Println("total:",total)} 多线程并发扫描数据/*ParallelScan多并发扫描数据。func ParallelScanMultiConcurrency(client*tablestore....
云数据库RDS MySQL版主实例与只读实例之间存在复制...
高频次的DML语句虽然可以多线程并发执行，但通常只读实例的规格小于主实例，因此只读实例的负载将大于主实例，读取并执行binlog文件的速度较慢，最终产生复制延迟。原因三：执行过涉及数据量较大的事务。事务中存在上述两种情况的DDL语句...
使用第三方OS对接ID²-KM
注意事项 如果您不需要适配OSA多线程管理接口或OSA网络操作接口，为防止编译过程中出现对应symbol找不到的问题，请在实现时直接return或者返回0。代码示例如下。for void type,directly return*/void ls_osa_net_disconnect(int fd){ ...
多线程下载示例
本文通过代码示例向您介绍如何使用TableTunnel接口实现多线程下载，暂不支持其他接口使用多线程下载。import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Date;import java.util.List;import java.util.concurrent....
存证服务API
Client Client 类是 antblockchain-gl API 通讯协议的实现，客户端是线程安全的，多线程可以显著提高 SDK 的性能，但不是越多越好，您需要根据实际需求测试最合理的线程数。客户端采用延迟连接，创建后并不会立即与服务器连接，当发生接口...
主机规格
SMT（同步多线程技术）：在Intel平台上，即Intel®️ Hyper-threading Technology超线程技术。启用后逻辑处理器（Logical CPU）的数量是物理处理器核心（Cores）数量的2倍。逻辑处理器（Logical CPU）在采用该技术的阿里云其他产品，如...
MongoDB实例的CPU使用率高问题
关于审计⽇志的使⽤⽅法和语法参考：开通日志审计功能 CPU使用率高的常见原因和优化策略 CPU使用率高的常见原因及对应的优化策略如下：扫描⾏数过多 MongoDB为多线程应⽤，如果存在单个查询扫描⾏数过多，该查询所在线程的CPU占⽤时间会变...
ID²设备端SDK适配接口
1.5 多线程接口 ls_osa_thread_t ls_osa_thread_create(const char*name,void(*func)(void*),void*arg,size_t stack_size)功能：创建一个新的线程。参数：name：创建线程的名字。func：创建线程的执行函数。arg：创建线程的执行函数的参数...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
相比云数据库Redis社区版，内存型主要在下述方面进行了优化：采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍。提供多种增强型数据结构模块（modules），包括 TairString（包含 CAS和CAD命令）、TairHash、TairGIS、TairBloom、TairDoc、...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
相比云数据库Redis社区版，内存型主要在下述方面进行了优化：采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍。提供多种增强型数据结构模块（modules），包括 TairString（包含 CAS和CAD命令）、TairHash、TairGIS、TairBloom、TairDoc、...
快速入门
PWRITER：多线程写入。连接Lindorm Ganos，定义Schema，创建时空索引表。指定线程数，每个线程随机生成指定范围内的n个AIS点，写入已创建的表中。需通过JSON文件指定参数。JSON文件可参照示例write_template.json。Reader：查询接口，对...
主题使用手册
在程序中，CloudAccount以及MNSClient单例实现即可，多线程安全。String topicName="TestTopic;TopicMeta meta=new TopicMeta();meta.setTopicName(topicName);try { CloudTopic topic=client.createTopic(meta);} catch(Exception e){ e....
Tair助力厦门真有趣游戏业务从容应对流量洪峰
内核优势助力业务高速访问：云数据库 Redis 版 实例采用与原生Redis相同的单线程模型，而 Tair 内存型采用多线程模型，由IO线程、Worker线程和辅助线程共同完成数据处理，单节点性能为 云数据库 Redis 版 实例的3倍左右。无感扩缩容实现...
云数据库Redis版与自建Redis的对比
内核优化 Tair（Redis企业版）提供多线程的 增强性能实例，性能为同规格标准版实例的3倍。Tair（Redis企业版）提供 磁盘型 和 持久内存型 实例，支持大容量存储和命令级别持久化。6.0以上版本支持多IO线程以增强性能，性能至多提升2倍，且...
产品优势
③：区别于Redis社区版6.0的IO多线程，内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。④：数据落盘方式主要有下述两种：Write Through：数据写入成功，数据同步落盘后返回。Write Back：...
专业版公测（2022年01月26日）
查看堆栈 业务执行慢或者卡住时，查看堆栈是最有效的手段，但是现在的应用往往都是分布式或多线程，如何快速定位是哪个机器哪个线程卡住，逐渐成为了业务人员的刚需。SchedulerX 2.0提供了白屏的查看堆栈功能，可以自动定位到任务执行的...
专业版公测（2022年01月26日）
查看堆栈 业务执行慢或者卡住时，查看堆栈是最有效的手段，但是现在的应用往往都是分布式或多线程，如何快速定位是哪个机器哪个线程卡住，逐渐成为了业务人员的刚需。SchedulerX 2.0提供了白屏的查看堆栈功能，可以自动定位到任务执行的...
离线预测通用说明
整个离线处理过程被抽象为一个流水线处理流程，每个原子过程在每个Worker上异步多线程并发处理。不同Worker在IO时，通过数据分片获取对应的输入数据，写出对应的输出分片。例如，从表中读取图片进行模型预测，系统根据Worker数量对输入表...
设备OTA升级
在这种情况下，如果用户在短时间内多次收到OTA消息#（比如用户短期内多次主动请求OTA固件,或者收到平台主动推送的同时又自己主动请求固件），那么用户需要做好多线程之间的并发处理逻辑，#避免多个线程同时写同一个文件 print("on_ota_...
AliOS Things 概述
新增genie_mesh_demo案例：基于HaaS200实现可被天猫精灵连接的ble mesh posix：头文件标准化 libc_stub：支持libc多线程 rhino：支持libc多线程 HTTP：修复因为http buffer大小更新导致ota栈溢出问题 ota：修复ota断点续传失效问题 driver...
多线程上传示例
本文通过代码示例向您介绍如何使用TableTunnel接口实现多线程上传。import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Date;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;...
内存型（兼容Redis 5.0）性能白皮书
相比云数据库Redis社区版，内存型主要在下述方面进行了优化：采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍。提供多种增强型数据结构模块（modules），包括 TairString（包含 CAS和CAD命令）、TairHash、TairGIS、TairBloom、TairDoc、...
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