首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在QThread中通过QSqlQuery将大图像(约36mb)保存到postgres DB时出现问题(std::bad_alloc

在QThread中通过QSqlQuery将大图像(约36mb)保存到postgres DB时出现问题(std::bad_alloc)。

问题分析: std::bad_alloc是C++中的异常类型,表示内存分配失败。在保存大图像到数据库时,可能由于内存不足导致内存分配失败,从而抛出std::bad_alloc异常。

解决方案:

  1. 内存优化:检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的内存占用,确保程序在保存大图像时有足够的可用内存。可以使用工具如Valgrind来检测内存泄漏问题。
  2. 分块保存:将大图像分成较小的块进行保存,可以减少单次内存分配的大小,降低内存占用。可以使用QImage的cut()方法将图像切割成多个部分,然后逐个保存到数据库。
  3. 优化数据库操作:检查数据库操作的效率,确保使用合适的索引、事务等技术来提高数据库的读写性能。可以使用EXPLAIN语句来分析查询计划,找出潜在的性能问题。
  4. 使用二进制存储:考虑将大图像以二进制形式存储到数据库中,而不是将其转换为文本格式。二进制存储可以减少存储空间的占用,并且在保存和读取时的性能更好。
  5. 调整数据库配置:根据实际情况,适当调整数据库的配置参数,如内存缓冲区大小、并发连接数等,以提高数据库的性能和稳定性。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务,以下是一些推荐的产品和对应的介绍链接:

  1. 云服务器(ECS):提供弹性计算能力,可根据需求灵活调整配置和规模。链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库 PostgreSQL:提供高性能、可扩展的关系型数据库服务,适用于各种应用场景。链接:https://cloud.tencent.com/product/postgres
  3. 对象存储(COS):提供安全可靠的云端存储服务,适用于存储和管理大规模的非结构化数据。链接:https://cloud.tencent.com/product/cos
  4. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和模型,帮助开发者快速构建和部署AI应用。链接:https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意,以上推荐的产品仅作为参考,具体选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

京东价格保护高并发 | 七步走保证用户体验

当有恶意流量通过对IP、用户等限制手段把它拒绝系统之外,防止这些恶意流量把系统冲垮。...例如“图-价申请”中所示,价格、最近一次访问记录、申请结果刷新,这3个功能就不是主业务流程,将它们放在非主业务集群上进行访问,就算非主业务集群出现问题,也不会影响到价黄金流程。...扩容前,有2个数据库DB-0和DB-1,现在需要扩容到8个数据库,以DB-0为例: a、我们只需要新找3台数据库,挂载到DB-0上当做从库,而后进行主从复制; b、在数据量最少的时间段,主从复制切断...我们业务接单集群,只做业务处理,保存到业务DB集群,通过业务WK集群,任务下发到JMQ中间件,任务流程处理SV集群进行消息监听,消息分库插入到流程处理DB,每个流程处理DB都会对应一套任务处理WK...这样无论业务申请如何,我们任务处理都可以随时扩展。 >>>> 速战速决 在上述“处理无极限”,我们已经可以随时扩展,那么怎么才能最快的任务处理呢?

1.9K30

高并发之降级

降级的功能点 降级的功能点主要从服务端链路考虑,即根据用户访问的服务调用链路来梳理哪里需要降级: 页面降级:促或者某些特殊情况下,某些页面占用了一些稀缺服务资源,紧急情况下可以对其整个降级,以达到丢卒帅...; 写降级:比如秒杀抢购,我们可以只进行Cache的更新,然后异步同步扣减库存到DB,保证最终一致性即可,此时可以DB降级为Cache。...爬虫降级:促活动,可以爬虫流量导向静态页或者返回空数据从而降级保护后端稀缺资源。 降级策略 1、自动开关降级 自动降级是根据系统负载、资源使用情况、SLA等指标进行降级。...还有如下单操作可以暂时降级下单数据写入Redis,然后等峰值过去了再同步回DB,当然也有更好的解决方案,但是更复杂,不是本文的重点。...总结: 降级能保障系统活下来,而不是死去,达到丢卒帅的作用。对用户提供有损服务,总比不服务要好。根据自己的场景设计相应的降级策略,保障系统危机时刻能通过降级手段平稳度过。

1.8K20
  • 服务降级方案

    本文详细聊聊降级。 为什么需要降级:当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。...,如果后端服务有问题,可以降级为只读缓存,这种方式适用于对读一致性要求不高的场景; 写降级:比如秒杀抢购,我们可以只进行Cache的更新,然后异步同步扣减库存到DB,保证最终一致性即可,此时可以...爬虫降级:促活动,可以爬虫流量导向静态页或者返回空数据从而降级保护后端稀缺资源。 自动开关降级:自动降级是根据系统负载、资源使用情况、SLA等指标进行降级。...人工开关降级:促期间通过监控发现线上的一些服务存在问题,这个时候需要暂时这些服务摘掉;还有有时候通过任务系统调用一些服务,但是服务依赖的数据库可能存在:网卡被打满了、挂掉了或者很多慢查询,此时需要暂停下任务系统让服务方进行处理...还有如下单操作可以暂时降级下单数据写入Redis,然后等峰值过去了再同步回DB,当然也有更好的解决方案,但是更复杂,不是本文的重点。

    1.8K20

    千亿级高并发MongoDB集群某头部金融机构的应用及性能优化实践(上)

    版本修复,但是又有新用户报告3.6版本遇到了同样的问题,并且按照官方建议做了memlock unlimited配置。...6.2 切主数十分钟hang住问题优化方法 构造500万chunk,然后模拟集群主从切换刷路由流程,通过验证可以复现上一节刷路由的第二阶段20秒和第三阶段15秒延消耗,但是第一阶段的32分钟延消耗始终无法复现...Shard server主节点中的所有节点设置为延迟节点,延迟时间1小。 4. 通过mongos访问属于该chunk的一条数据。...如果我们切主之前提前把cache.chunks表持久化的路由数据加载到内存,这样切主后就可以保证和集群该表的最新版本信息一致,同时通过mongos访问该主节点的时候因为版本信息一致,就不会进入路由刷新流程...从节点提前实时加载最新路由数据到cache,可以通过定期运行如下脚本来实现,通过mongos定期访问所有分片从节点,脚本核心代码如下: use dbxx db.getMongo().setReadPref

    1K51

    POSTGRESQL 数据库结构体系 ||| 东来西去 三个角度看

    通过上面的图中的信息,可以看到一个连接会产生一个postgres的进程,(之前也有文字写到关于过多连接对POSTGRESQL 本身的性能影响问题) 除此以外我们从上图可以看到其他的进程系统中所起的作用...WAL LOG 需要被归档的时候,触发的进程,通过这个进程来进行数据库日志的归档的工作 postgres: stats collector 这个进程的使用主要是收集系统的访问信息,例如pg_stat_activity...postgres: background writer postgres: walwriter 上边的三个进程 background writer 是主要的写进程,从内存到磁盘的过程,都要经过这个进程完成...,如果这个进程DOWN 则数据库会出现严重的问题,导致无法工作 checkpointer 进程是background writer 下面的进行数据页面定期的脏页刷新到磁盘的进程 postgres...commit log 保存事务执行的状态, 如事务是 1 In progress 2 COMMITED 3 Aborted 4 SUB-Committed 内存的使用关系到并发处理的一些性能问题

    55220

    Redis缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案

    为了减少冲突,我们可以多引入几个Hash,如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合,那么该元素肯定不在集合。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素集合,才能确定该元素存在于集合。...解决方案 直接写个缓存刷新页面,上线手工操作一下; 数据量不大,可以项目启动的时候自动进行加载; 定时刷新缓存; 缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能...进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案: 一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级...比如,这个读取接口对数据库的压力很大,但是又是热点数据,这个时候就需要考虑通过缓存手段,减少数据库的压力,比如我们的某助手产品的,点赞数,收藏数,分享数等是非常典型的热点数据,但是又不断变化,此时就需要将数据同步保存到...缓存热点key 缓存的一个Key(比如一个促销商品),某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候并发的请求可能会瞬间把后端

    78530

    Redis缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案「建议收藏」

    为了减少冲突,我们可以多引入几个Hash,如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合,那么该元素肯定不在集合。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素集合,才能确定该元素存在于集合。...解决方案 直接写个缓存刷新页面,上线手工操作一下; 数据量不大,可以项目启动的时候自动进行加载; 定时刷新缓存; 缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能...进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案: 一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级...比如,这个读取接口对数据库的压力很大,但是又是热点数据,这个时候就需要考虑通过缓存手段,减少数据库的压力,比如我们的某助手产品的,点赞数,收藏数,分享数等是非常典型的热点数据,但是又不断变化,此时就需要将数据同步保存到...缓存热点key 缓存的一个Key(比如一个促销商品),某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候并发的请求可能会瞬间把后端

    39610

    Web | Django 与数据库交互,你需要知道的 9 个技巧

    本文中,我分享 Django 中使用数据库的 9 个技巧。 1....我们的代码操作事务的常见模式如下所示: from django.db import transaction as db_transaction ... with db_transaction.atomic...外键索引(FK Indexes) 创建模型,Django 会在所有外键上创建一个 B-Tree 索引,它的开销可能相当,而且有时候并不很必要。...让我们创建添加一个 BRIN 索引: from django.contrib.postgres.indexes import BrinIndex class SomeModel(Model):...创建索引要考虑的要比索引的大小要多得多。但是现在,通过 Django 1.11 支持索引,我们可以轻松地新类型的索引整合到我们的应用程序,使它们更轻,更快。

    2.8K40

    Linux的HugePage对数据库服务来说为什么如此重要:以PG为例

    使用行规内存页池,消耗量从非常低的值开始。但它一直稳步增长。“可用”内存以更快的速度耗尽。 最后他开始使用swap。...一个相当的DML负载的数据库系统种,PG的后台进程如Checkpointer、Background Writer 或 Autovaccum worker接触共享内存更多页面,对于这些进程相应的Pss...将其转换2MB的页面得到页个数: postgres=# select 148392404/1024/2; ?column?...当PG共享缓冲区HugePages,它可以产生更一致和可预测的性能。将在另一篇文章讨论。 2) Linux使用多级页面查找方法。...HugePages使用来自中间层的直接指向页面的指针实现的(2MB的页面直接在PMD级别找到,没有中间的PTE页面)。地址转换也相当简单。由于这是数据库中高频操作,所以收益成倍增加。

    1.3K40

    解锁TOAST的秘密:如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性

    这种称为TOAST的技术改进了大数据值在数据库的存储和使用方式。TOAST技术通过大数据对象分成更小的块并将他们与主表分开存储,从而允许高效存储大数据对象。...当向表插入图像,PG会自动创建一个TOAST表,图像数据和主表分开存储。然后查询pg_class系统表可以看到已创建的TOAST表。...但是需要注意:虽然TOAST表有助于存储对象数据,但会增加数据库的复杂性,因此应该谨慎使用。此外,某些情况下,当数据分布不同的表,查询性能会降低,具体取决于查询条件。...PG,可以通过列上设置“storage”属性来使用不同的TOAST存储策略。...每种策略都有其优势和用例,适当的策略取决于应用程序的具体要求。 例如有一个包含大量文本列的表并希望需要子字符串操作提高性能,则可以使用EXTERNAL策略。

    2.2K50

    如何精确监控DB响应延时

    DB服务器任何一个环节出现问题,都会增大处理延时,进而触发上述场景。...通过(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port)四元组可以唯一标识1个tcp连接,对于每个连接,计算其最后1个入包和第1个出包的时间差,以此得出1个请求的处理延时,然后所有连接的请求处理延时聚集统计并输出...tcprstat会记录每个符合条件数据包的时间戳tv,以及对应的四元组(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port),对四元组取模,以此hash表定位查找。...tcprstat每个请求的处理延时保存到1个长整型数组,每次输出都要对这个指针数组进行遍历,比如计算avg。...DB引发,只有avg/99_avg出现剧烈波动,才能证明db服务器响应有问题。

    80121

    Mistral AI vs. Meta:顶级开源LLM比较

    GQA通过查询值划分为G组(GQA-G)MHA和MQA之间取得了平衡,这些组共享一个键和值头。...SWA的最后一个内存优化依赖于预填充和分块,作者非常的提示块分成与W大小相同的小块,并预填充键值缓存以限制内存使用。...postgres.env POSTGRES_DB=postgres POSTGRES_USER=admin POSTGRES_PASSWORD=root docker-compose.yaml...问题发送给LLM之前,我们从向量数据库检索上下文以帮助指导答案。 为了检索每个产品的正确上下文,我们需要将查询和product ID一起发送,这样可以从表获取正确的数据。...结束后通过指标图可以看到Mistral 7B比Llama 2 7b快得多,平均每秒产生1.5个单词,而Llama 27b仅产生0.8个单词。

    35610

    【刘文彬】 Controller:EOS区块链核心控制器

    构建好区块头以后,接着构建区块体,构建完成以后,完整头块插入到空的fork_db。...当fork_db头块的上一个块等于当前节点的头块,说明有新块被接收,先到达fork_db,执行: apply_block( new_head->block, s ); // 新块应用到主库中去。...6. controller析构对fork_db的处理 my->fork_db.close(); controller析构fork_db关掉,因为它会生成irreversible信号到这个controller...如果fork_db只剩一个块就是头块,一般不会将它删除因为下一个区块需要从头块建立。不过可以退出之前这个区块作为不可逆区块从fork_db删除。...通过sha256算法计算,结果写入快照,同时结果打印到控制台。

    1.1K20

    降本增效!Notion数据湖构建和扩展之路

    然后我们这些表合并为一个表,用于分析、报告和机器学习用例。 扩展挑战 随着 Postgres 数据的增长,我们遇到了一些扩展挑战。...但是一个区块的权限并不是静态地存储相关的Postgres,它必须通过昂贵的树遍历计算来动态构建。...相比之下,导出完整快照并转储到 S3 需要 10 多个小时,成本是 S3 的两倍,因此 S3 引导新表,我们很少这样做。...• 我们通过分别处理大分片和小分片来更有效地管理数据(请记住,我们 S3 中保留了相同的 480 分片方案,以便与 Postgres 保持一致);小分片将其全部数据加载到 Spark 任务容器内存以便快速处理...• 从 timestamp t 开始,我们启动 AWS RDS 提供的导出到 S3 作业, Postgres 表的最新快照保存到 S3。

    9610

    如何快速判断一个用户是否访问过我们的 APP?

    背景 牙哥所在部门是做广告系统的,所在小组主要做广告外投,即下图中 DSP 部分,当用户浏览媒体,媒体通过 SSP 曝光请求通过 ADX 发送给 DSP,DSP 通过 DMP 进行人群定向,对目标人群进行广告竞价...DSP背景介绍 如何筛选优质流量是个难题,我们也不断探索,现在想在程序入口让访问过我们 APP 的用户的这种流量(这种流量下面称作 RT 流量)优先通过筛选,但我们的程序入口 QPS 40w,且去重后的...用Redis存映射信息的方案1 现在我们再看下这个方案,既然已经 Redis 存储了映射信息了,那根据 ID 通过 BitMap 来判断是否存在貌似是多余的,因为如果映射表存在,说明用户就存在呀,...不需要再多做一个判断了,再改一版,直接把设备信息存到 Redis ?...在前面分析 BitMap ,我们知道它对 ID 的范围有限制,如果想减少数组元素的个数,可以通过哈希函数大于数组长度的 ID 转换为小于数组长度的下标,这种方案还有一个优点就是不再限制 ID 是正整数

    1.3K20

    SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分,延世大学提出查找表思路用于图像超分

    标题&作者团队 本文是延世大学图像超分方面的颠覆性之作,它首次提出采用LUT进行图像超分,尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好,甚至不如FSRCNN性能高。...为此,通过采用查找表,我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表;测试阶段,我们根据输入从LUT索引与计算的HR输出。...当感受野尺寸大于3,SR-LUT的大小非常,不利于实际应用。本文,我们令Ours-V表示感受野为2,Ours-F的感受野为3,Ours-S的感受野为4。...对于全LUT,我们计算超分模型的所有可能输出并将其保存到LUT。输入值则作为LUT的索引,对应位置保存对应的输出值。 实际上,我们如果采用均匀采用LUT,SR-LUT会非常64GB。...测试阶段,非采样点的值通过近邻采样点插值,这个地方有点类似与3DLUT。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建,我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。

    1.5K20

    SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分,延世大学提出查找表思路用于图像超分

    标题&作者团队 本文是延世大学图像超分方面的颠覆性之作,它首次提出采用LUT进行图像超分,尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好,甚至不如FSRCNN性能高。...为此,通过采用查找表,我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表;测试阶段,我们根据输入从LUT索引与计算的HR输出。...当感受野尺寸大于3,SR-LUT的大小非常,不利于实际应用。本文,我们令Ours-V表示感受野为2,Ours-F的感受野为3,Ours-S的感受野为4。...对于全LUT,我们计算超分模型的所有可能输出并将其保存到LUT。输入值则作为LUT的索引,对应位置保存对应的输出值。 实际上,我们如果采用均匀采用LUT,SR-LUT会非常64GB。...测试阶段,非采样点的值通过近邻采样点插值,这个地方有点类似与3DLUT。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建,我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。

    1.2K10

    使用 Mastodon 搭建个人信息平台:前篇

    本篇文章是使用 Mastodon 搭建个人信息平台的第一篇内容,我聊聊容器环境搭建 Mastodon 的一些细节。...写在前面 随着折腾的系统越来越多,我开始期望有一个地方能够这些系统的消息进行集中的呈现,让我能够快速清晰的了解到有什么有趣的新鲜的、重要的事情发生了,以及让我能够通过更简单的方式对已有系统的数据进行快速的查询...简单的交互示意图 以往工作和生活,其实多多少少也有使用过一些包含了交互或者功能和我诉求有交集的工具,比如:新浪云工作使用的 TeamToy、淘宝使用的 Redmine 和阿里门户、美团使用的大象...拆分静态资源服务 提到应用动静资源拆分,云服务大环境下我们不免会想到 CDN。 Mastodon ,应用支持设置 CDN_HOST 来静态资源拆分到 CDN 服务器。...后续陆续整理和分享一些知识管理、知识库建设过程的小经验,希望能帮助到同样对这个领域感兴趣、充满好奇心的你。 --EOF

    1.8K31

    【深度学习】基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

    基于web服务端的模型部署,主要是通过REST API的形式来提供接口方便调用。而基于C++的深度学习模型部署,主要是通过深度学习框架的C++前端版本,模型集成到软件服务。...部署深度学习模型,大多时候我们不需要搞一个前端页面出来,一般是以REST API的形式提供给开发调用。那么什么是API呢?...=6379, db=0) model = None 因为图像数据作为numpy数组不能直接存储到Redis,所以图像存入到数据库之前需要将其序列化编码,从数据库取出再将其反序列化解码即可。...(imageID, json.dumps(output)) # 从队列删除已预测过的图像 db.ltrim(IMAGE_QUEUE, len(imageIDs...torch.add((self.linear).forward(input, ), h, alpha=1) _1 = torch.tanh(_0) return (_1, _1) 这样我们就可以整个模型都保存到硬盘上了

    3.1K21
    领券