- 啟動(dòng)多個(gè)工作線程 內(nèi)容精選 換一換
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,從而跳過(guò)復(fù)雜的框架啟動(dòng)、業(yè)務(wù)初始化階段,助力資產(chǎn)核算業(yè)務(wù)冷啟動(dòng)時(shí)間縮短到7秒,相比之前一分鐘的啟動(dòng)時(shí)延,性能提升10倍。同時(shí),F(xiàn)unctionGraph按請(qǐng)求并發(fā)量全自動(dòng)彈性,無(wú)需再手動(dòng)擴(kuò)縮容,彈性速度實(shí)時(shí)匹配業(yè)務(wù)量,輕松應(yīng)對(duì)流量波峰。 2、無(wú)請(qǐng)求時(shí)不需啟動(dòng)業(yè)務(wù)實(shí)例,資源成本降低70%來(lái)自:專題創(chuàng)建實(shí)例時(shí), GaussDB 服務(wù)默認(rèn)開(kāi)啟自動(dòng)備份策略,實(shí)例創(chuàng)建成功后,您可對(duì)其進(jìn)行修改,GaussDB服務(wù)會(huì)根據(jù)您的配置,自動(dòng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的備份。 手動(dòng)備份 手動(dòng)備份是由用戶啟動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的全量備份,它會(huì)一直保存,直到用戶手動(dòng)刪除。 GaussDB冷備份和熱備份都支持嗎? GaussDB僅支持熱備份。 開(kāi)放能力 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 開(kāi)放能力來(lái)自:專題
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匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn),您將能夠: ① 使用ModelArts Notebook編寫(xiě)Python代碼; ② 熟悉Python的高級(jí)用法。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2. 準(zhǔn)備工作 3.Python高級(jí)編程代碼實(shí)現(xiàn)來(lái)自:百科KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支,專注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量,將Redis原來(lái)的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)端口、accept請(qǐng)求、讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議,實(shí)現(xiàn)了Redis真正的多線程。 開(kāi)源KeyDB 企業(yè)版&基礎(chǔ)版能力對(duì)比 D CS 基礎(chǔ)版來(lái)自:專題
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如何使用 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB Redis接口提供的多個(gè)節(jié)點(diǎn)IP地址 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口提供多個(gè)IP地址供客戶連接,連接任何一個(gè)IP地址都可以訪問(wèn)整個(gè)集群,其目的是為了提供負(fù)載均衡和容災(zāi)能力。 您可以通過(guò)以下三種方法使用多個(gè)IP。 1、業(yè)務(wù)側(cè)實(shí)現(xiàn)連接池,實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡和故障檢測(cè)處理。來(lái)自:專題
數(shù)據(jù)庫(kù)管理的工作范圍有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)管理的工作范圍有哪些 時(shí)間:2021-07-01 11:15:12 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)管理的工作范圍主要有對(duì)象管理、安全管理、備份恢復(fù)管理、性能管理及數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境管理幾個(gè)內(nèi)容。 1.數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象管理 物理設(shè)計(jì)工作; 物理實(shí)現(xiàn)工作。來(lái)自:百科
GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過(guò)算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間:2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場(chǎng)景: 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化; 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化; 3.系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化(應(yīng)急處理);來(lái)自:百科
隔離倉(cāng):隔離倉(cāng)通常針對(duì)系統(tǒng)資源占用比較多的業(yè)務(wù)進(jìn)行保護(hù)。比如一個(gè)業(yè)務(wù)非常耗時(shí),如果這個(gè)業(yè)務(wù)和其他業(yè)務(wù)共享線程池,當(dāng)這個(gè)業(yè)務(wù)被大量突發(fā)訪問(wèn)時(shí),其他業(yè)務(wù)都會(huì)等待,造成整個(gè)系統(tǒng)性能下降。隔離倉(cāng)通過(guò)給資源占用比較多的業(yè)務(wù)分配獨(dú)立的資源池(一般通過(guò)信號(hào)量或者線程池實(shí)現(xiàn)),避免對(duì)其他業(yè)務(wù)造成影響。 降級(jí):降級(jí)治理是在業(yè)務(wù)高峰期時(shí)來(lái)自:專題
介紹如何使用APIG觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:10 使用 OBS 觸發(fā)器 函數(shù)工作流 使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:15 函數(shù)工作流 介紹如何使用空白模板創(chuàng)建函數(shù) 函數(shù)工作流 02:10 函數(shù)工作流 介紹如何使用APIG觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:10 函數(shù)工作流 使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 FunctionGraph精選推薦來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作的主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作的主要內(nèi)容 時(shí)間:2021-07-01 16:47:56 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作分為數(shù)據(jù)庫(kù)故障處理與數(shù)據(jù)庫(kù)健康巡檢兩個(gè)部分,應(yīng)當(dāng)把各項(xiàng)工作制定較為嚴(yán)格的工作計(jì)劃,按計(jì)劃執(zhí)行,排查風(fēng)險(xiǎn),保證數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安全高效地運(yùn)行。來(lái)自:百科
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