如果过期 Key 的比例超过了 25%，则继续获取 20 个 Key，删除过期的 Key，循环往复，直到过期 Key 的比例下降到 25% 或者这次任务的执行耗时超过了 25 毫秒，才会退出循环。...如果操作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。...之后把剩下的 Key 暂存到一个池子中，继续随机取出一批 Key，并与之前池子中的 Key 比较，再淘汰一个最少访问的 Key。以此循环，直到内存降到 maxmemory 之下。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
从Java源码上分析为什么LinkedList随机访问比顺序访问要慢这么多？...list.get(i); } // 顺序访问 Iterator it = list.iterator(); while(it.hasNext()){ it.next(); } LinkedList的get...class AbstractList extends AbstractCollection implements List { // 返回此列表中元素的列表迭代器（以正确的顺序...expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); } } // 在获取迭代器的时候也会进行折半判断的过程...由此可见，LinkedList的顺序遍历比随机遍历快很多。
问题 我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。...下面是我的实验代码： C++ 代码 #include #include using namespace std; int main() { string...LPS: 5570000 我在 Mac OS X v10.6.8 和 Linux 2.6.32 (Red Hat Linux 6.2) 都测试过， $ for i in {1..5}; do echo...正因为这个兼容性的特性，导致 cin 有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？...通常，输入流都是从缓冲区读取内容，而 stdio 和 iostreams 都有自己的缓冲区，如果一起使用就会出现未知的问题。
低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。...一般来说，SQL Server应用程序的性能问题有两个主要原因： 网络问题 - 与将SQL应用程序客户端连接到数据库的“管道”的速度和容量有关 处理时间慢 - 在管道的末端，涉及要求处理的速度和效率。...这是一个普遍的问题吗？还是比别人慢一些？ 最好小开始。如果您可以专注于特别缓慢的应用程序的某个特定区域，那么可以让生活更轻松，例如，当您点击发票页面上的“全选”按钮时，加载结果需要10秒钟。...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...一个聊天应用程序是发送许多重复和不必要的查询，使得更多的网络往返行程比必要。 通常，这些应用程序最初是在高速LAN上开发并部署的，所以“chattiness”从来没有真正引起问题。
在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。...本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。...log_slow_slave_statements: 如果设置为1，则将从服务器执行的慢SQL记录到主服务器的慢SQL日志中。默认值为0（禁用）。...SQL运行时间小于慢SQL监控阈值时间 第一部分已经介绍了和慢SQL相关的参数中的long_query_time，即慢SQL阈值。...SQL监控的阈值，例如TP业务的实例且配置相对较好时，建议阈值设置的较低；如果是AP类型业务，则适当放宽慢SQL的阈值。
前言 写过PHP的同学都知道 PHP的数组Array非常好用，特别灵活。 我在写PHP之前使用Java做安卓开发，在接触PHP的数组Array之后，直呼太香了！...初识GoFrame 最近在使用基于Go语言的GoFrame框架开发项目，发现GoFrame封装的garray竟然比PHP的array还要好用。...近期已经更新了一系列GoFrame的文章，下文将GoFrame简称为gf。感兴趣的同学可以关注我的专栏：Go语言学习专栏。 gf框架有个特点，提供的组件基本都支持设置并发安全开关。...看到这个方法，更坚信了我一个观点：GF的作者一定写了几年PHP。...天然支持升序遍历、遍历修改 天然支持序列化和反序列化 大家是不是明显感觉到GoFrame的garray比PHP的array还要好用。
或许此时你已经对于为什么多人调试程序时数据库访问不时出现卡顿有了一些自己的想法，当然这只是锁机制的冰山一角。...此时你是否又对我最初给出的小组开发时访问数据库慢的场景有了自己的思考，其实在高QPS情况下，发生死锁检测的概率是大大高于小组开发场景的 因此控制热点记录的并发访问数量，是提升数据库IO性能的重要前提。...关于多版本并发控制（MVCC）这里我没有过多深入讲解，详情给出我的另一篇文章：https://juejin.cn/post/7085185961239248927 快照读 对于普通的查询操作，你大致了解...上面讲解死锁检测的时候我用更新语句获得了行记录的写锁，而这里，通过增加for update后缀，可以使得当前读操作也获取行记录的写锁。...还记得文章开头我抛出的实际开发案例吗，相信通过这篇文章的讲解，你对于多事务并发操作数据库时数据库访问性能下降的原因，已经有了不少自己的思考。
t；如果没有指定具体的表名，则表示关闭 MySQL 里所有打开的表。...在 session A 中，我故意每行都调用一次 sleep(1)，这样这个语句默认要执行 10 万秒，在这期间表 t 一直是被 session A“打开”着。...第二类：查询慢 select * from t where c=50000 limit 1; c是varchar类型的，全盘扫描了，没啥好说的。或者c是没有索引的。 情景： ?...注意，undo log 里记录的其实是“把 2 改成 1”，“把 3 改成 2”这样的操作逻辑，画成减 1 的目的是方便你看图。...详细的执行流程就是： 在传给引擎执行的时候，做了字符截断。
第二大分离：读写分离 优化效果：快速线性提升系统的读性能。 相关内容： （1）读写分离与实践； （2）水平切分与实践； （3）为什么有些互联网公司不喜欢读写分离架构？...； 既然静态页面访问快，动态页面生成慢，有没有可能，将原本需要动态生成的站点提前生成好，使用静态页面加速技术来访问呢？...）像58同城这样的信息模式业务，有几十亿的帖子量，就不太适合于静态化（碎片文件多，反而访问慢）； 【3】读写分离 什么是数据库读写分离？...一句话总结，水平切分主要解决“数据库数据量大”问题，在数据库容量扛不住的时候，通常水平切分。 为什么有些公司不喜欢读写分离？...； （3）有潜在的主库从库一致性问题； （4）如果面临的是“读性能瓶颈”问题，增加缓存可能来得更直接，更容易一点； （5）关于成本，从库的成本比缓存高不少； （6）对于云上的架构，以阿里云为例，主库提供高可用服务
一般情况下，如果我跟你说查询性能优化，你首先会想到一些复杂的语句，想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下，“查一行”，也会执行得特别慢。...在第 6 篇文章《MySQL深入学习第六篇 － 全局锁和表锁 ：给表加个字段怎么有这么多阻碍？》中，我给你介绍过一种复现方法。但需要说明的是，那个复现过程是基于 MySQL 5.6 版本的。...这里隐含的一个逻辑就是，连接被断开的时候，会自动回滚这个连接里面正在执行的线程，也就释放了 id=1 上的行锁。 第二类：查询慢 经过了重重封“锁”，我们再来看看一些查询慢的例子。...作为确认，你可以看一下慢查询日志，注意，这里为了把所有语句记录到 slow log 里，我在连接后先执行了 set long_query_time=0，将慢查询日志的时间阈值设置为 0。...小结 今天我给你举了在一个简单的表上，执行“查一行”，可能会出现的被锁住和执行慢的例子。这其中涉及到了表锁、行锁和一致性读的概念。 在实际使用中，碰到的场景会更复杂。
，所以循环判断到 id=15 这一行就应该停止了。...然后，session A 向右查找，直到碰到 (c=15,id=15) 这一行，循环才结束。...这是因为，案例七里的 delete 语句明确加了 limit 2 的限制，因此在遍历到 (c=10, id=30) 这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。...如下 图11 所示为案例八的操作序列： 现在，我们按时间顺序来分析一下为什么是这样的结果。...我把题目重新描述和简化一下：还是我们在文章开头初始化的表 t，里面有 6 条记录，图 12 的语句序列中，为什么 session B 的 insert 操作，会被锁住呢？
根据原则 2 ，只有访问到的对象才会加锁，这个查询使用覆盖索引，并不需要访问主键索引，所以主键索引上没有加任何锁，这就是为什么 session B 的 update 语句可以执行完成。...然后，session A 向右查找，直到碰到 (c=15,id=15) 这一行，循环才结束。...这是因为，案例七里的 delete 语句明确加了 limit 2 的限制，因此在遍历到 (c=10, id=30) 这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。...如下 图11 所示为案例八的操作序列： ? 现在，我们按时间顺序来分析一下为什么是这样的结果。...我把题目重新描述和简化一下：还是我们在文章开头初始化的表 t，里面有 6 条记录，图 12 的语句序列中，为什么 session B 的 insert 操作，会被锁住呢？
循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据的。...我们下面详细剖析（这个地方会涉及到代码的一些调试，所以尽量慢一些）： 我们从train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform...哈哈，如果想弄明白这个问题，又得看看DataLoader的源码了， 但是我看了一下发现，这个不得了，源码太长了，没法在这里具体显示， 那怎么办呢？...，这个比较好理解， 两层循环，外循环表示的迭代Epoch，也就是全部的训练样本喂入模型一次， 内循环表示的批次的循环，每一个Epoch中，都是一批批的喂入， 那么数据读取具体使用的核心就是for i,...， ratio遮挡区域长宽比。
每一个 for 循环，每一次 iteration，就是从 DataLoader 中获取一个 batch_size 大小的数据的。...后面的 shuffle，这个是说我取图片的时候，把顺序打乱一下，不是重点。那么你是不是又好奇点东西了， 这个 DataLoader 在干啥事情呢？...哈哈，如果想弄明白这个问题，又得看看 DataLoader 的源码了， 但是我看了一下发现，这个不得了，源码太长了，没法在这里具体显示， 那怎么办呢？...，这个比较好理解， 两层循环，外循环表示的迭代 Epoch，也就是全部的训练样本喂入模型一次， 内循环表示的批次的循环，每一个 Epoch 中，都是一批批的喂入， 那么数据读取具体使用的核心就是for...， ratio遮挡区域长宽比。
随着 job 数变化，100 个 epoch 花费的时间。 使用 n_jobs=0 完全禁用多处理使我的迭代几乎比使用 6 个内核快了 2 倍。...默认情况下，Pytorch 在两个 epoch 之间会 kill 掉运行中的进程（worker）并重新加载，因而需要重新加载数据集。 在我这个例子中，加载数据集非常慢。...我将 DataLoader 里的 persistent_workers 参数设置为 True，以防止运行中的进程被杀死，进而防止重新加载数据。...我开始探究 Lightning 源码，查看导致循环（loops）变慢的指令，我发现了一些问题：Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader...我开始采用 Python 的 getter & setter 用法： 当 DataLoader.
但是幸运的是，有一些简单的加速方法！ 我将向您展示我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没有任何变化！...就在上周，我正在训练一些表格数据上的PyTorch模型，并想知道它为什么花了这么长时间来训练。我看不到任何明显的瓶颈，但是由于某些原因，GPU使用率比预期的要低得多。...当我进行一些分析时，我发现了罪魁祸首……DataLoader。 什么是DataLoader？...为什么这样不好？ 这看起来不错，当然也很干净！...它也支持改组，尽管下面的基准测试适用于未改组的数据。 这有什么区别？ 在我使用的基准测试集上，自定义表格格式DataLoader的运行速度快了20倍以上。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...其实主要的CPU花在加载传输数据上。此时，来测量数据加载的时间发现，即使CPU利用率如此之高，其实际数据加载时间是设置恰当的DataLoader的20倍以上，也就是说这种方法来加载数据慢20倍。...当DataLoader的num_workers=0时，或者不设置这个参数，会出现这个情况。...Supplementary：看到大家在评论回复的问题比较多，所以再加一些叙述！ 开这么多线程。...我们的平台，都是支持mkl-dnn。没有mkl-dnn，速度比有mkl-dnn编译的模型，慢1.5倍左右。
猫头虎分享：Python库 Pytorch 中强大的 DataLoader（数据迭代器）简介、下载、安装、参数用法详解入门教程 今天猫头虎带您探索 Pytorch 数据加载的核心利器 —— DataLoader...无论你是深度学习的新手还是老司机，如何高效加载和处理数据是我们常见的挑战。今天这篇文章，猫哥给你 拆开 DataLoader 的秘密盒子，帮你轻松入门，玩转它的强大功能！...数据加载的难题 训练模型的第一步是加载数据，但直接加载大数据集会带来以下问题： 内存爆炸：数据量大时，无法一次性全部加载到内存。 处理速度慢：需要多线程支持以加速读取。...DataLoader 的基本用法详解 Step 1：定义数据集 Pytorch 中的 Dataset 是数据加载的基础。...: tensor([2, 4]), 'batch_size': 2} {'data': tensor([1, 3, 5]), 'batch_size': 3} ❓ 常见问题解答（Q&A） Q1: 为什么
1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变， 所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片 再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...#创建一个名为img的空列表，一会儿用来装东西 for line in fh: #按行循环txt文本中的内容 line = line.rstrip...和刚刚创建的数据集，来创建dataloader，这里提一句，loader的长度是有多少个batch，所以和batch_size有关 train_loader = DataLoader(dataset=train_data...，为什么直接能用for data, target In test_loader这样的语句呢？
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