Python SDK

coding:utf-8-*-import nls 多线程和多并发 在CPython中,由于存在 全局解释器锁,同一时刻只有一个线程可以执行Python代码(虽然某些性能导向的库可能会去除此限制)。如果您想更好地利用多核心计算机的计算资源,推荐您使用 ...

测试工具

SysBench工具介绍 SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具,用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置,甚至在没有安装数据库的前提下,快速了解数据库系统的性能。安装方法 ...

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....

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、...

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...

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){ ...

通过开源Solr API访问搜索引擎

说明 CloudSolrClient是线程安全的,应用多线程可以共享一个对象。zkHost 为Lindorm搜索引擎的 Solr兼容 地址,如何获取,请参见 查看搜索引擎连接地址。步骤三:访问搜索引擎示例说明 通过以下代码写入数据。List docs=new ArrayList();...

概述

高性能 通过分布式以及优化的底层架构、支持多层调度模式可进行无限拆分,多线程并行处理,显著提升大数据量的批任务处理的性能。可视化集中式管理 通过简易操作的可视化集中式管理平台可对上万个任务节点进行集中化管理,简化运维管理操作...

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...

通过开源Solr API(Java)访问搜索引擎

说明 CloudSolrClient是线程安全的,应用多线程可以共享一个对象。zkHost 为Lindorm搜索引擎的 Solr兼容 地址,如何获取,请参见 查看搜索引擎连接地址。步骤三:访问搜索引擎示例说明 通过以下代码写入数据。List docs=new ArrayList();...

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...

准备环境

在运行收发消息的 Java 代码前,您需按照本文提供的步骤来准备环境。操作步骤 通过 Maven 方式引入依赖。Java SDK 的最新版本号,可参见 SDK ...发送普通消息(三种方式)发送消息(多线程)收发顺序消息 收发事务消息 收发延时消息 订阅消息

如何选择备份方式

全量备份原理 对每张表数据进行切分,然后在数据库上运行SQL语句,多线程并行读取数据。在数据库所在服务器上安装DBS备份网关,然后通过备份网关将数据库文件进行备份(拷贝)。更多详情,请参见 添加备份网关。增量备份原理 支持实时捕获...

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...

初始化OTSClient

表格存储 Java SDK支持使用多线程。使用多线程时,建议共用一个OTSClient对象。准备工作 初始化OTSClient前,您需要完成配置访问密钥、获取实例Endpoint和安装 表格存储 Java SDK的准备工作。配置访问密钥 要接入阿里云的 表格存储 服务,...

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....

Python SDK

多线程和多并发 在CPython中,由于存在 全局解释器锁,同一时刻只有一个线程可以执行Python代码(虽然某些性能导向的库可能会去除此限制)。如果您想更好地利用多核心计算机的计算资源,推荐你使用 multiprocessing 或 concurrent.futures....

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...

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...

逻辑备份、物理备份与快照

数据库备份DBS 支持逻辑备份与物理备份,详细说明如下:区别项 逻辑备份 物理备份 全量备份 对每张表数据进行切分,然后在数据库上运行SQL语句,多线程并行读取数据。在数据库所在服务器上安装DBS备份网关,然后通过备份网关将数据库文件...

迁移说明

支持多线程并发迁移和断点续传等功能,同时还可通过加速脚本快速迁移数据。具体操作,请参见 使用Robocopy工具迁移数据。您也可以使用阿里云在线迁移服务迁移数据。具体操作,请参见 使用在线迁移服务迁移数据。阿里云文件存储NAS迁移数据...

rds_dbsync迁移或同步MySQL数据到AnalyticDB ...

rds_dbsync为开源的数据同步迁移工具,支持多线程导入(每个工作线程负责导入一部分数据库表),可同时连接源端和目的端数据库,从源端MySQL库中查询要导出的数据,然后通过COPY命令导入目的端,其mysql2pgsql功能支持不落地的把MySQL中的...

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...

Tair(Redis企业版)与Redis社区版特性对比

选型参考 类别 系列 特点 适用场景 Tair(Redis企业版)内存型 超高性能:采用多线程模型,读写性能达到同规格云数据库Redis社区版(简称 Redis社区版)实例的3倍,更多信息请参见 内存型(兼容Redis 5.0)性能白皮书 与 内存型(兼容Redis...

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_...

告警规则指标说明

多线程编程中,当队列大小过小时,可能会导致任务排队等待的时间过长,从而降低程序的性能;而当队列大小过大时,可能会导致系统资源的消耗过多,从而导致系统崩溃或者性能下降。当前线程数 是 正在运行或等待运行的线程数量。已执行任务...

Tair(Redis企业版)简介

存储介质 特性 内存(DRAM)型 超高性能:采用多线程模型,读写性能达到同规格云数据库Redis社区版(简称 Redis社区版)实例的3倍,更多信息请参见 内存型(兼容Redis 5.0)性能白皮书 与 内存型(兼容Redis 6.0)性能白皮书。提供丰富的自...

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...

深度解析PolarDB数据库并行查询技术

例如,对一个数据量很小的表,可能只是几行,如果也对它进行并行读取的话,并行执行所需要的多线程构建再加上线程间的数据同步等所需要的代价可能远大于所得到的收益,总体来说,并行执行会需要更多的资源和时间,这就得不偿失了。...

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、...

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、...

灵骏常见问题

适用场景 适用于计算密集、相似度高、多线程并行的高吞吐量运算场景。适用于对响应速度有要求,逻辑复杂的串行运算场景。最适合GPU的计算类型是可以并行完成的计算,您可以使用并行编程方法和GPU加速计算。而神经网络是高度并行的,非常...

版本特性

服务端多线程性能优化,读性能提升1倍。支持扩缩容不重启,避免客户端中断。集成高性能JDK协程处理优化,提升服务端并发处理能力。Server优化热加载机制,提高类加载速度,缩短服务端的启动时间。增加子节点个数限制,可自定义设置策略,...

初始化OTSClient

使用多线程时,建议共用一个OTSClient对象。准备工作 初始化OTSClient前,您需要完成配置访问密钥、获取实例Endpoint和安装 表格存储.NET SDK的准备工作。配置访问密钥 要接入阿里云的 表格存储 服务,您需要拥有一个有效的访问密钥进行...

并行DDL

多核处理器的发展为并行DDL使用更多线程数提供了硬件支持,而固态硬盘(Solid State Disk,简称SSD)的普及使得随机访问延迟与顺序访问延迟相近,使用并行DDL加速大表的索引创建显得尤为重要。使用方法 innodb_polar_parallel_ddl_threads ...
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