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（2）服務(wù)端故障，網(wǎng)絡(luò)不可達(dá)，可能是短暫的，也可能是持續(xù)的； （3）服務(wù)端內(nèi)存、CPU高，導(dǎo)致處理變慢； （4）大量并發(fā)請(qǐng)求在服務(wù)端排隊(duì)，當(dāng)請(qǐng)求被處理的時(shí)候，已經(jīng)超過了很長(zhǎng)的時(shí)間； （5）客戶端并發(fā)建立連接，內(nèi)存、CPU增高，導(dǎo)致請(qǐng)求握手超時(shí)等。這些不同類型的錯(cuò)誤，從調(diào)用者看起來，都體現(xiàn)為一樣的行為。 以錯(cuò)誤來自：百科
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館，餐飲等傳統(tǒng)行業(yè)的員工或不能使用PC辦公的員工通常在下班后。oa移動(dòng)辦公更為合適。對(duì)于財(cái)務(wù)，秘書，研發(fā)和設(shè)計(jì)人員，他們通常在PC旁邊花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，使用PC進(jìn)行辦公室工作更為方便。 此外，移動(dòng)終端不同于PC終端，后者不能長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)行，并且容易受到諸如接聽電話等外部因素的干擾而中斷。來自：百科速響應(yīng)和推動(dòng)市場(chǎng)變化是衡量業(yè)務(wù)敏捷性的基本標(biāo)準(zhǔn)。 性能 - 性能和可靠性 保證性能和可靠性，任何一個(gè)指標(biāo)不穩(wěn)帶來的聲譽(yù)受損影響，可能會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。 全球化 - 全球支持、本地合規(guī) 支持全球客戶和客戶的能力，是應(yīng)對(duì)市場(chǎng)萎縮的出路。 客戶參與 - 快速響應(yīng)客戶需求 如今市場(chǎng)正在以前來自：百科
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如一個(gè)事務(wù)包含幾萬次DML（insert，update，delete）操作、一條SQL語句批量更新了上萬行數(shù)據(jù)等，大事務(wù)往往本身的執(zhí)行時(shí)間很長(zhǎng)（分鐘級(jí)）。當(dāng)主實(shí)例執(zhí)行了大事務(wù)后，會(huì)產(chǎn)生大量的Binlog日志，備機(jī)或只讀節(jié)點(diǎn)拉取這些Binlog耗時(shí)比一般事務(wù)長(zhǎng)，且至少需要花費(fèi)與主實(shí)來自：專題![]()
云小課 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for openGauss) 數(shù)據(jù)庫在日常使用的過程中會(huì)產(chǎn)生很多SQL語句，而如果有些SQL語句運(yùn)行了很長(zhǎng)時(shí)間還沒有結(jié)束，這些語句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能。 那么如何查詢到有哪些SQL語句影響了系統(tǒng)的運(yùn)行呢？ 學(xué)了本節(jié)課程后，您就將會(huì)掌握初步定位 GaussDB (for來自：百科![]()
別于傳統(tǒng)的其它數(shù)據(jù)庫，它是用來管理文檔。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，信息被分割成離散的數(shù)據(jù)段，而在 文檔數(shù)據(jù)庫 中，文檔是處理信息的基本單位。一文檔可以很長(zhǎng)、很復(fù)雜、可以無結(jié)構(gòu)，與字處理文檔類似。一個(gè)文檔相當(dāng)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的一條記錄。 面向文檔的數(shù)據(jù)庫是鍵值數(shù)據(jù)庫的子類型，這是從NoSQL數(shù)據(jù)庫繼承的另一個(gè)概念。來自：百科![]()
。 大神：自建數(shù)據(jù)庫絕大部分環(huán)境都會(huì)忽略掉一個(gè)設(shè)置，即內(nèi)存管理器使用系統(tǒng)自帶的glibc庫，在一些情況下內(nèi)存存在持續(xù)增長(zhǎng)并達(dá)到最大值，而且很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不會(huì)釋放一個(gè)潛在問題。如果表數(shù)量較大，且頻繁查詢?cè)獢?shù)據(jù)會(huì)造成內(nèi)存 碎片無法及時(shí)清理，并最終導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)OOM。 小明：納尼，還有這種來自：百科![]()
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云上恢復(fù)為云服務(wù)器時(shí)，發(fā)放時(shí)間可以縮短至分鐘級(jí) 從線下數(shù)據(jù)中心搬遷上云，或者在云內(nèi)不同Region遷移業(yè)務(wù)的用戶，需要重新發(fā)放新云服務(wù)器，并手工配置軟件、域名，調(diào)測(cè)系統(tǒng)，周期很長(zhǎng)。 — 云備份的作用幫助文檔 — 技術(shù)文檔 云備份用戶指南 常見問題 云備份FAQ 新手入門 云備份幫助中心 相關(guān)產(chǎn)品精選文章推薦 E CS _ECS費(fèi)用_什么是ECS服務(wù)器來自：專題![]()
沖擊大帶寬網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的攻擊方式，這種攻擊方式目前已經(jīng)越來越猖獗。這種攻擊的原理是利用真實(shí)的IP地址向服 務(wù)器發(fā)起大量的連接，并且建立連接之后很長(zhǎng)時(shí)間不釋放，占用服務(wù)器的資源，造成服務(wù)器服務(wù)器上殘余連接(WAIT狀態(tài))過多，效率降低，甚至資源耗盡，無 法響應(yīng)其他客戶所發(fā)起的連接。解決來自：百科![]()
15:11:53 【CDN活動(dòng)價(jià)格】 CDN是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)背后重要的支撐者，它伴隨著互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化的出現(xiàn)而出現(xiàn)，一直可以看做互聯(lián)網(wǎng)的賣水人。 在國內(nèi)，很長(zhǎng)一段時(shí)間CDN都是幕后英雄，默默地扮演著互聯(lián)網(wǎng)“快遞員”的角色。隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)的普及和發(fā)展，特別是2009年以來伴隨著網(wǎng)宿和藍(lán)汛的上市，CD來自：百科![]()
云上恢復(fù)為云服務(wù)器時(shí)，發(fā)放時(shí)間可以縮短至分鐘級(jí) 從線下數(shù)據(jù)中心搬遷上云，或者在云內(nèi)不同Region遷移業(yè)務(wù)的用戶，需要重新發(fā)放新云服務(wù)器，并手工配置軟件、域名，調(diào)測(cè)系統(tǒng)，周期很長(zhǎng)。 存儲(chǔ)備份 存儲(chǔ)設(shè)備的約束限制。 同步至云端的備份無法創(chuàng)建服務(wù)器。 同步的備份只能用于恢復(fù)其他的云服務(wù)器，且只能恢復(fù)至數(shù)據(jù)盤。 VMware備份來自：專題![]()
文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS慢請(qǐng)求定位方法 在相同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，架構(gòu)設(shè)計(jì)和庫、集合、索引等設(shè)計(jì)會(huì)影響查詢性能，良好的設(shè)計(jì)可以提高查詢性能，反之會(huì)出現(xiàn)很多慢請(qǐng)求（執(zhí)行時(shí)間很長(zhǎng)的語句），這些慢請(qǐng)求會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能，此處要介紹導(dǎo)致慢請(qǐng)求的原因和解決方案。 排查思路 DDS 支持在控制臺(tái)上查看慢日志信息，針對(duì)慢日志來自：專題![]()
避免業(yè)務(wù)停頓； 游戲行業(yè)中，可滿足百萬級(jí)用戶同時(shí)登陸；在線電商場(chǎng)景下，輕松實(shí)現(xiàn)秒級(jí)2萬筆交易，支撐秒殺活動(dòng)。 如果發(fā)生故障，會(huì)不會(huì)恢復(fù)時(shí)間很長(zhǎng)呢？ 云數(shù)據(jù)庫RDS服務(wù)采用熱備架構(gòu)，故障秒級(jí)自動(dòng)切換。數(shù)據(jù)備份保存周期高達(dá)732天，支持一鍵式恢復(fù)。省事又安全！ 現(xiàn)如今行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，經(jīng)來自：專題![]()
用戶無需工程規(guī)劃，布線等復(fù)雜工程部署的工作。 用戶基于業(yè)務(wù)需求在華為云上自主規(guī)劃私有網(wǎng)絡(luò)、子網(wǎng)和路由。 用戶需要自行搭建網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行測(cè)試，整個(gè)周期很長(zhǎng)，而且需要專業(yè)技術(shù)支持。 總成本 華為云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供了多種靈活的計(jì)費(fèi)方式，加上客戶無需前期投入和后期網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維，整體上降低了TCO。 用戶需來自：專題![]()
時(shí)請(qǐng)聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 查詢GaussDB最耗性能的SQL 系統(tǒng)中有些SQL語句運(yùn)行了很長(zhǎng)時(shí)間還沒有結(jié)束，這些語句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能，請(qǐng)根據(jù)本章內(nèi)容查詢長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的SQL語句。 分析GaussDB作業(yè)是否被阻塞 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行來自：專題![]()
了TLSF以及基于紅黑樹的二叉搜索樹，這兩個(gè)方法將會(huì)大大的降低我們搜索的復(fù)雜度。當(dāng)內(nèi)存經(jīng)過多次的申請(qǐng)和釋放之后，組織空閑內(nèi)存的線性鏈表可能很長(zhǎng)，在這種情況下如果去搜索一個(gè)匹配的內(nèi)存可能很費(fèi)勁，因?yàn)槟悴恢雷詈线m的內(nèi)存在什么位置（有可能在鏈表尾部）。而采用TLSF的方式，通過計(jì)算M來自：百科![]()
海量AI推理、大模型托管以及底層強(qiáng)大算力的訴求。 然而，要想實(shí)現(xiàn)AI扎根千行百業(yè)、實(shí)現(xiàn)“AI everywhere”的最終目標(biāo)，我們?nèi)匀挥?span style='color:#C7000B'>很長(zhǎng)的路要走。” Serverless—— AI everywhere的下一塊拼圖 從業(yè)內(nèi)工程師的角度來看，AI應(yīng)用迭代發(fā)展的核心痛點(diǎn)主要包含2個(gè)方面：來自：百科![]()
處理？ 問題描述 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過大時(shí)，備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度。在系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行后，備機(jī)上會(huì)出現(xiàn)日志累積。當(dāng)主機(jī)故障后，數(shù)據(jù)恢復(fù)需要很長(zhǎng)時(shí)間，數(shù)據(jù)庫不可用，嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性。 解決方案 GaussDB提供極致RTO能力，開啟極致RTO（Recovery Time Obje來自：專題
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