开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

减少执行器核心的数量会消耗更少的执行器内存吗？

减少执行器核心的数量可以在一定程度上减少执行器的内存消耗。执行器核心是指处理计算任务的计算单元，通常是CPU的物理核心或者虚拟核心。每个执行器核心都需要分配一定的内存资源来存储程序代码、数据和运行时状态。因此，当执行器核心的数量减少时，所需的内存资源也会相应减少。

减少执行器核心的数量可以带来以下优势：

节省成本：减少执行器核心的数量可以降低硬件设备的购买和维护成本，尤其是在大规模部署云计算环境时，可以显著降低投资成本。
提高资源利用率：通过合理配置执行器核心的数量，可以更好地利用计算资源，避免资源的浪费。特别是在负载较轻的情况下，可以动态调整执行器核心的数量，以提高资源利用率。
降低能耗：减少执行器核心的数量可以降低服务器的功耗，从而减少能源消耗，降低环境负荷。

减少执行器核心的数量适用于以下场景：

资源需求较低：当计算任务的资源需求较低，且对响应时间要求不高时，可以适当减少执行器核心的数量，以节省资源和成本。
弹性伸缩：在云计算环境中，根据实际负载情况，可以动态调整执行器核心的数量。当负载较轻时，可以减少执行器核心的数量，以降低资源消耗和成本；当负载增加时，可以增加执行器核心的数量，以满足计算需求。
低延迟应用：对于对延迟要求较低的应用场景，减少执行器核心的数量可以提高计算任务的响应速度，提升用户体验。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（Elastic Compute Service，ECS）：提供可弹性伸缩的云服务器实例，可根据实际需求灵活调整执行器核心的数量。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
弹性伸缩（Auto Scaling）：自动根据负载情况调整云服务器实例的数量，实现弹性伸缩。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/as
云函数（Serverless Cloud Function）：无需管理服务器，按需执行代码，根据实际负载自动调整执行器核心的数量。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当我们的任务执行时，执行器进程会把缓存数据存储起来，而驱动器进程同样也会跟踪这些缓存数据的任务，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。...一台运行了多个执行器进程的机器可以动态共享CPU资源粗粒度模式：Spark为每个执行器分配固定数量的CPU数目，并且在应用结束前不会释放该资源，即使执行器进程当前没有运行任务（多浪费啊 = =）。...4.配置资源用量： --executor -memory：设置每个执行器进程的内存 --total -executor -cores ：设置应用占用的核心数（所有执行器节点占用的总数）的最大值。...因为当内存满的时候，放不下的旧分区会被写入磁盘，再用的时候就从磁盘里读取回来，这样比重新计算各分区的消耗要小得多，性能也更稳定（不会动不动报Memory Error了，哈哈）。...硬件供给影响集群规模的主要这几个方面：分配给每个执行器节点的内存大小、每个执行器节点占用的核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据的本地磁盘数量（在数据混洗使用Memory_AND_DISK的存储等级时

1.2K6 0

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当我们的任务执行时，执行器进程会把缓存数据存储起来，而驱动器进程同样也会跟踪这些缓存数据的任务，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。...一台运行了多个执行器进程的机器可以动态共享CPU资源粗粒度模式：Spark为每个执行器分配固定数量的CPU数目，并且在应用结束前不会释放该资源，即使执行器进程当前没有运行任务（多浪费啊 = =）。...4.配置资源用量： --executor -memory：设置每个执行器进程的内存 --total -executor -cores ：设置应用占用的核心数（所有执行器节点占用的总数）的最大值。...因为当内存满的时候，放不下的旧分区会被写入磁盘，再用的时候就从磁盘里读取回来，这样比重新计算各分区的消耗要小得多，性能也更稳定（不会动不动报Memory Error了，哈哈）。...硬件供给影响集群规模的主要这几个方面：分配给每个执行器节点的内存大小、每个执行器节点占用的核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据的本地磁盘数量（在数据混洗使用Memory_AND_DISK的存储等级时

1.8K10 0

【连载】如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（2）

§ 函数调用：函数调用过程中需要维护参数和返回地址在栈帧的管理，处理完成之后还要调回到之前的栈帧，因此在用户的函数调用过程中，CPU要消耗额外的指令来进行函数调用上下文的维护。...同时CPU在访问数据的时候也会遵循从快到慢的原则，比如CACHE中找不到的数据才会从内存中找，而这两者的访问速度差距在两个数量级。...如果CPU的访问模式是线性的（比如访问数组），CPU会主动将后续的内存地址预加载到CACHE，这就是CPU的数据预取。因此程序如果能够充分利用到这个特征，将大大提速程序的性能。...Ⅱ.向量化引擎在【如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（1）】的概要介绍中提到了执行器的数据流动模式：控制流向下、数据流向上。...§ 一次一元组的函数模型在控制流的调动下，每次都需要进行函数调用，调用次数随着数据增长而增长，而一批元组的模式则大大降低了执行节点的函数调用开销，如果我们设定一次一批的数量为1000，函数调用相对于一次一元组能减少三个数量级

4652 0

线程池之ThreadPoolExecutor概述

最大线程池数量线程池执行器将会根据corePoolSize和maximumPoolSize自动地调整线程池大小。...这提供了一种在不积极使用线程池时减少资源消耗的方法。如果池在以后变得更加活跃，则应构建新线程。也可以使用方法setKeepAliveTime(long，TimeUnit)进行动态调整。...如果当前线程池任务线程数量小于核心线程池数量，执行器总是优先创建一个任务线程，而不是从线程队列中取一个空闲线程。...如果当前线程池任务线程数量大于核心线程池数量，执行器总是优先从线程队列中取一个空闲线程，而不是创建一个任务线程。...Direct handoffs 通常需要无限制的maximumPoolSizes来避免拒绝新提交的任务。但得注意，当任务持续以平均提交速度大余平均处理速度时，会导致线程数量会无限增长问题。

6243 0

线程池之ThreadPoolExecutor概述

线程池解决了两个不同的问题：提升性能：它们通常在执行大量异步任务时，由于减少了每个任务的调用开销，并且它们提供了一种限制和管理资源（包括线程）的方法，使得性能提升明显；统计信息：每个ThreadPoolExecutor...一、Core and maximum pool sizes 核心和最大线程池数量参数翻译 corePoolSize 核心线程池数量 maximumPoolSize 最大线程池数量线程池执行器将会根据...这提供了一种在不积极使用线程池时减少资源消耗的方法。如果池在以后变得更加活跃，则应构建新线程。也可以使用方法setKeepAliveTime(long，TimeUnit)进行动态调整。...如果当前线程池任务线程数量小于核心线程池数量，执行器总是优先创建一个任务线程，而不是从线程队列中取一个空闲线程。...如果当前线程池任务线程数量大于核心线程池数量，执行器总是优先从线程队列中取一个空闲线程，而不是创建一个任务线程。

4743 0

浅谈SQL Server内部运行机制

（一）查询缓慢问题 *，临时表，表连接，子查询等造成的查询缓慢问题，你能解决吗？（二）内存泄漏如下查询了8分2秒，然后内存溢出，你知道问题吗？...关系引擎，也叫查询引擎，其主要功能是负责处理SQL语句，其核心组件由三部分组成：命令分析器、查询优化器和查询执行器。...存储引擎，本质就是管理资源存储的，它的核心组件包括三部分：访问方法、事务管理器和缓冲区管理器。...缓冲池驻于内存中，是磁盘和缓冲区管理器的桥梁SQL Server中，所有资源的查询都是在内存中进行的，即在缓冲池中进行的，假若缓冲池接收到缓冲区管理器传递过来的的一条SQL语句：SELECT * FROM...缓冲池主要包括两部分：计划缓存(生成执行计划是非常耗时耗资源的，计划缓存主要用来存储执行计划，以备后续使用)和数据缓存(通常是缓存池中容量最大的，消耗内存最大，从磁盘中读取的数据页只要放在这里，方可调用

7866 0

读spring @Async的源码让我收获了什么？

如果有些朋友想进一步了解volatile原理，可以看看《天天在用volatile，你知道它的底层原理吗？》。那么，为什么说它有意思？...普通的双重检查锁加volatile关键字，虽说可以解决指令重排问题，但是需要消耗一定的性能，因为volatile的底层是通过内存屏障命令来处理的，内存屏障会增加额外的开销。...第一个为空的判断，完全没有必要使用内存屏障，第二个为空的判断才需要，即实例化任务执行器的时候，可以缩小内存屏障使用范围。最后，看一下invoke方法中的doSubmit方法 ?...这个方法可以说是spring异步的核心，根据不同的返回值类型，使用不同的AsyncTaskExecutor任务执行器，执行不同的操作： CompletableFuture类型使用CompletableFuture...使用ListenableFuture Guava帮我们检测Future是否完成了，如果完成就自动调用回调函数，这样可以减少并发程序的复杂度。

5225 0

腾讯广告商品中台流程编排引擎架构实现

5.1.1 负载均衡策略调度器服务负责将新执行任务分配到不同执行器去执行 DAG 任务，这里核心能力要实现任务的均衡分配，保证执行器的平稳运行。...为了使得每个执行器的负载差不多，一个比较直观的想法就是调度器每次选择负载最小的执行器，负载最小其实可以理解为执行中的任务数量最小，那么调度器发起请求的时候，怎么知道哪一个执行器执行中的任务数量最小呢？...，可以指定一个满载能力值，比如说执行器执行中的任务数量为300即是满载，那么执行器的负载计算公式就是：执行中的任务数量/300。...如果次数不够，可能并不能有效的覆盖这个短时间故障的时间段，如果重试次数过多，或者重试间隔太小，又可能造成大量的资源(CPU、内存、线程、网络)浪费。...入口请求大量堆积，CPU、内存等资源被逐渐耗尽，最终导致服务宕掉。

6153 1

Java线程池概览

与处理实际请求相比，为每个请求创建新线程的服务器将花费更多时间和消耗更多系统资源来创建和销毁线程。由于活动线程会消耗系统资源，同时创建过多线程的 JVM 会导致系统内存不足。...ThreadPoolExecutor 类允许设置核心和最大池大小。由特定线程运行的可运行对象按顺序执行。...资源抖动：如果线程池大小非常大，那么在线程之间的上下文切换中浪费时间。正如解释的那样，拥有比最佳数量更多的线程可能会导致导致资源抖动的饥饿问题。...如果任务差异很大，那么为不同类型的任务使用不同的线程池以便正确调整它们是有意义的。您可以限制可以在 JVM 中运行的最大线程数，从而减少 JVM 内存不足的机会。...如何设置线程池线程池的最佳大小取决于可用处理器的数量和任务的性质。在仅包含计算类型进程的队列的 N 处理器系统上，最大线程池大小为 N 或 N+1 将实现最大效率。

2474 0

Java 线程池的理论与实践

操作系统中的线程和进程上图中的进程（Process）可以看做一个JVM，可以看出，所有的进程有自己的私有内存，这块内存会在主存中有一段映射，而所有的线程共享JVM中的内存。...对于「数量巨大但执行时间很小」的任务，可以显著地减少对于任务执行的开销。...，当有大量的任务到来而池内又无空闲线程执行任务时，会有大量的任务堆积，这些任务都是某个类的对象，是要消耗内存的，就可能导致OOM。...如何去平衡等待队列和线程池的大小要根据实际场景去断定，如果配置不当，可能会导致资源耗尽、线程上下文切换消耗、或者线程调度消耗。这些都会直接影响系统的吞吐。 7....，这种情况就造成了内存泄漏——一块永远不会被访问到的内存却无法被GC回收。

5135 0

如何调优Spark Steraming

Worker（子进程）负责节点状态和运行执行器 Executor（执行器）根据作业分配，负责执行该作业派发的任务为了减少网络流量，强烈建议在集群机器上运行驱动程序，例如在Master节点，特别是需要驱动程序从...调优 2.1 并行化 2.1.1 执行器Executor num-executors 执行器是一个在每个Worker上执行的JVM进程。那么如何选择执行器的数量呢？...如果应用程序使用大量的堆外内存，那么应该增加这个因子。一般来说，增加堆大小或堆外内存属于最后才会考虑的操作。我们首要的目标是减少应用程序的内存占用。下面介绍实现这一目标的三种方法。...2.3.3 垃圾收集流处理应用程序大量的对象增加了JVM垃圾收集的压力，频繁的GC会增加程序的延迟。建议对驱动程序和执行器使用CMS垃圾收集器，与应用程序同时运行垃圾收集来缩短暂停时间。...2.4.2 大量运用并行化 shuffle操作内部使用分组操作的Hash映射来对分区空间进行分隔，这可能会导致堆空间耗尽。通过增加*ByKey()任务的的并行度，减少其工作集来避免这种情况。

4635 0

spark调优系列之内存和GC调优

在spark内部，存储器和执行器共享一个统一的区域(M)。当没有使用执行器内存的时候，存储器可以获取所有可用的执行器内存，反之亦然。...三，确定内存的消耗最好的方式去计算一个数据的的内存消耗，就是创建一个RDD，然后加入cache，这样就可以在web ui中Storage页面看到了。页面会告诉你，这个RDD消耗了多少内存。...四，调优数据结构减少内存消耗的第一种方法是避免使用增加负担的java特性，例如基于指针的数据结构和包装对象。下面几种方法可以来避免这个。...要记住的要点是，垃圾收集的成本与Java对象的数量成正比，因此使用较少对象的数据结构（例如，Ints数组，代替LinkedList）将大大降低了成本。...最后当老年代接近满的时候，会触发full GC。 Spark应用程序GC调优的目标是，确保生命周期比较长的RDD保存在老年代，新生代有足够的空间保存生命周期比较短的对象。

5.5K10 0

【Mysql系列】（一）MySQL语句执行流程

减少服务器负载：查询缓存可以减少数据库服务器的负载，因为相同的查询不需要再次执行，减少了 CPU 和 IO 的消耗。...内存消耗：查询缓存需要占用一定的内存空间来存储缓存结果，如果缓存的数据量较大，可能会占用大量的内存资源。...内存消耗和不可扩展：查询缓存需要占用一定的内存空间来存储缓存结果，如果缓存的数据量较大，可能会占用大量的内存资源。...数据传输和结果返回：在执行查询操作时，执行器会从磁盘或内存中读取数据，并将结果传输给客户端。它负责处理查询结果的封装和传输，以及处理数据的排序、分页等需求。...MySQL 执行器是 MySQL 查询处理的核心组件之一，负责实际执行查询操作，并将结果返回给客户端。它与优化器、存储引擎等组件协同工作，完成数据库查询的全过程。本文由 mdnice 多平台发布

4003 0

【连载】openGauss 执行器技术

在这个阶段执行器会完成一些初始化工作，通常的做法是遍历整个执行树，根据每个算子的不同特征进行初始化执行。比如 HashJoin 这个算子，在这个阶段会进行 Hash 表的初始化，主要是内存的分配。...表达式计算的核心是对表达式树的遍历和计算，前面说到算子也是用树来表达执行计划。树这个基础的数据结构在执行器的流程中扮演了非常重要的角色。...同时，CPU 在访问数据的时候也会遵循从快到慢的原则，比如缓存中找不到的数据才会从内存中找，而这两者的访问速度差距在两个数量级。...LLVM 提升整体表达式计算执行速度的核心要点如下。...(1)一次一元组的函数模型在控制流的调动下，每次都需要进行函数调用，调用次数随着数据的增长而增长，而一次一批元组的模式则大大降低了执行节点的函数调用开销，如果设定一次一批元组的数量为1000，则函数调用相对于一次一元组能减少

8223 0

InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略

接下来看一下InnoDB存储引擎在接收到「执行器」的调用请求后做了什么事吧。InnoDB的查询操作通过结构图可以看到InnoDB存储引擎有两部分内容，一个是内存结构，另一个是物理结构。...很显然，当InnoDB收到一个查询SQL的请求后会有两个操作：先去内存中查找有没有符合条件的数据，有，直接将数据返回给执行器。...如果内存中符合条件的数据，此时需要去磁盘中查找并加载到内存，然后将数据返回给执行器。没错，在查询数据时InnoDB干的活就是这么简单。当然，我们还是要深入内部了解一下原理。...至此，InnoDB就找到符合id为10的行记录了，然后将此数据响应给「执行器」。那如果全表扫描会将所有数据页加载到Buffer Pool吗？容量够吗？...由于Buffer Pool容量有限，InnoDB采用LRU算法管理缓存的数据页，确保频繁访问的数据页会一直保留，从而减少去磁盘加载的次数，而那些不经常使用的数据页就会被淘汰。

6247 5

MySQL 事务二阶段提交

InnoDB 会把内存中事务对象的状态修改为 TRX_STATE_PREPARED，把事务对应 undo 段在内存中的对象状态修改为 TRX_UNDO_PREPARED。...Redo & binlog 日志刷盘都涉及到磁盘 IO，如果每提交一个事务，都把该事务中的 Redo 日志、binlog 日志刷盘，会涉及到很多小数据量的 IO 操作，频繁的小数量 IO 操作非常消耗磁盘的读写性能...类比一下生活中的场景：这就相当于每个人从自己开车上下班，都改为坐公交或地铁上下班，路上的车减少了，通行效率大大提升，就不堵车了。...但是，在等待过程中，leader 线程会每隔一段时间就去看看 sync 队列里的事务线程数量是不是大于等于系统变量 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 的值。...总结二阶段提交的核心逻辑是把多个事务的 Redo 日志合并刷盘，把多个事务的 binlog 日志合并刷盘，从而把少量数据多次 IO 变为更大数据更少 IO，最终达到提升事务提交效率的目标。

2.2K2 1

tensorflow源码解析之common_runtime-executor-下

在当前帧的某个迭代周期内，可能会产生一个新的帧。...val或者ref bool val_filed_is_set = false;//val字段是否被设置 AllocatorAttributes alloc_attr;//为当前的张量分配内存的内存分配器的属性...我们希望调度器能够动态的控制未完成的并行帧和迭代的数量。为了减少内存消耗，调度器可能需要优先调度内层的帧和较低的迭代轮次。帧的状态一般总是在需要的时候才会被初始化，因此我们没有引入额外的损耗。...GetInteration(int64 iter); inline void SetIteration(int64 iter, IterationState* state); //减少未完成的操作数量...首先，执行器的入口是Run函数，先来看下ExecutorImpl中的Run函数是如何实现的吧。

9740 0

Tomcat 配合虚拟线程，一种新的编程体验

本文我就带着大家一起深入了解一波 Tomcat 配合虚拟线程会带来怎样的效果以及虚拟线程对以后使用 Java 开发高吞吐量、高并发应用程序时所带来的改变。...修改了创建线程池的方法如下所以，Tomcat使用何种执行器是否使用虚拟线程执行器可以看到 Tomcat 会先判断是否启用了虚拟线程，启用了的话就直接创建一个虚拟线程执行器 VirtualThreadExecutor...吗？...测试数据启用虚拟线程压测结果如下，可以看到 CPU 占用达到百分之 142，内存占用达到百分之 35 的情况下，压测吞吐量最大可以达到 1731。...因为 Tomcat 使用的平台线程过多时，上下文切换开销会越来越大，而且虚拟线程比平台线程占用更少的内存，一个虚拟线程只占用几 kb 到几十 kb 内存。

1K4 0

MySQL的各种日志

执行器先找引擎取 ID=2 这一行。如果数据在内存就直接返回，如果不在内存就先从磁盘读入内存，再返回。执行器拿到数据，给这行的 c 值加 1。...如果能够将更新操作先记录在 change buffer，减少读磁盘，更新操作变快。而且数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。...虽然普通索引多了一步判断，但是数据是以页为单位读入内存的，判断大概率是内存操作，消耗很小，可以忽略。更新时：普通索引直接更新内存或者缓存到 change buffer 中，结束。...change buffer 主要节省的是随机读磁盘的 IO 消耗（减少更新时读磁盘的次数）。...WAL 机制是减少磁盘写，但每次提交事务都要写 redo log 和 binlog，写磁盘的次数好像没有减少？

1.3K3 0

技术干货丨TDSQL 列存引擎 LibraDB 计算模型的设计与思考

数据库执行器核心关注的问题是性能，那么围绕性能的大前提下，如何把系统资源充分的利用起来，则是执行器首要考虑的问题。...4，LibraDB 物理执行器默认采用 CPU 物理核心数当做并行度(dop)来进行拆分 Pipeline。...7.1.1.1.1 线程级别并行优化在聚合算法的预聚合阶段，会创建 CPU 核心数个 HashMap, 每一个 Work 线程持有各自的 HashMap。...例如如果使用 lineitem 作为 Hash Join Build 端的情况下，会使用lineitem全量数据构建哈希表，会造成哈希表的膨胀，频繁的进行 Resize 等操作、极端场景下内存中都承载不住...2,000,000，而加上两个过滤条件 p_brand = 'Brand#44' and p_container='WRAP PKG'，基数变为 2,003，减少了三个数量级。

3962 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭