How-To GES DISC Hydrology Documentation GES DISC Data Rods Documentation 陆地数据同化系统（LDAS）结合多种来源的观测数据...（如降水表数据、卫星数据和雷达降水测量），以产生地球表面或附近的气候学特性估计。...该数据集是北美陆地数据同化系统（NLDAS-2）第二阶段的主要（默认）强迫文件（文件A）。数据的网格间距为1/8度；时间分辨率为每小时。 NLDAS是一个由几个小组合作的项目。...NOAA/NCEP的环境模拟中心（EMC）、NASA的戈达德太空飞行中心（GSFC）、普林斯顿大学、华盛顿大学、NOAA/NWS的水文发展办公室（OHD）和NOAA/NCEP的气候预测中心（CPC）。...NLDAS是一个核心项目，得到了NOAA's Climate Prediction Program for the Americas（CPPA）的支持。
目前，6.0 版本刚刚被指定，而 5.0 的硬件即将推出，4.0 是当前硬件上部署最广泛的版本。PCIe 使用全双工串行链路，采用点对点拓扑结构，在电气链路层之上有两个附加层，即数据链路层和事务层。...来自主机的回复（例如，保留物理地址）使用相同的机制传递回 FPGA。 E. CCIX 时序模型 CCIX 事务的平均延迟如公式 1 所示。...在第二个（noATS）中，我们允许 ATC 命中，但仍然强制 SC 未命中，以便实际发生 CCIX 事务。...为了展示两个 SoC 的最佳情况基线性能，我们评估了保证所有访问都在设备上缓存中命中的情况，在图 5 中称为本地数据，并测量这些命中的延迟。为了比较，我们还展示了覆盖缓存未命中的数据远程案例。...如算法 2 所述，硬件 CTG 和软件 API 同时修改共享缓冲区中的缓存行。
来源：https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage...读写流程 写入请求（如 SQL insert），由客户端向主实例发起，在经过 DB 层解析后，变为一组 WAL Records 发到存储层。在 WAL 同步写入成功后，事务提交成功返回。...读取请求（如 SQL query），由客户端向任何实例发起，在 DB 层解析后，如果命中该 DB 层中的缓存（Buffer Cache），则直接返回；如果请求所需数据缓存不够，则可以去更大的、类似二级缓存的...Ultra-fast Cache 中去捞，如命中，则仍可不访问存储层。...；LPS 在将 Buffer Cache 刷到 block storage 前，如收到 block 读取请求，并命中 Buffer Cache，可直接返回，此时，Buffer Cache 充当 cache
通常，也可以使用不同来源和类型的数据（图2）。 图 2 第2阶段，模型训练和基准测试（步骤21-35）。本协议使用第1阶段生成的数据集训练Chemprop模型。...为指导读者，作者在图3中说明了建模过程以及每个阶段的预期输入和输出，并在图4中展示了协议的示例输出。...尽管本协议可用于预测从化学结构中可推断的任何类型的活性，但作者建议关注可以使用高通量筛选测量的明确定义的活性。这确保了可以生成标准化和控制良好的训练数据集，并且可以实验性测试多个（>100个）命中。...本协议可以广泛应用于不同的化学空间，选择在计算机中挖掘哪些库应该根据化学多样性和实验测试预测命中的可行性来决定。...探索大型虚拟库（如ZINC22）提供了挖掘高度化学多样性空间的吸引人机会，但一个限制是这些库中的大多数化合物都不能商业获得。
原始链接 https://blog.bytebytego.com/p/how-google-spanner-powers-trillions[1] 作者 ByteByteGo[2] 免责声明：本文中的所有细节均来源于...在 Paxos 组中，一个副本被指定为领导者，该领导者负责处理该 split 的所有写操作，从而保证更新协调一致。 其他副本作为跟随者，不仅帮助分担读操作的负载，还为系统的扩展性做出贡献。...而对于涉及多个 split 的写操作（例如修改多个 split 中的 ID 2000、3000 和 4000），Spanner 则采用两阶段提交协议： 每个参与的 split 都成为事务的参与者，其中一个...TrueTime 解决了分布式系统中最具挑战性的问题之一：如何在分布于多个区域和数据中心的节点间提供全球同步和一致的时间视图。...无锁读取事务允许 Spanner 执行无锁的只读请求，这些事务可以在不加锁的情况下访问数据的一致快照，从而提升系统扩展性和性能。 原子模式更新在分布式系统中，模式更改（如修改表结构）通常十分复杂。
环不仅是一个基于竞争的信道——需要精确的测量能力来克服噪声——而且它只能看到由于空间粗粒度事件（如私有缓存未命中）引起的竞争。事实上在调查开始时，不清楚是否有可能通过这个信道泄露敏感信息。...（从最后一级缓存加载和从 DRAM 加载），以及这些物理资源如何在多个进行中的事务数据包之间仲裁。...确保监控集的地址缓存在 LLC 中，而不是私有缓存中。7.使用时间戳计数器 (rdtsc) 对来自监控集地址的负载进行计时，并记录测量的延迟。这些加载将在私有缓存中丢失并在 LLC 中命中。...然后，将结果与禁用发送方的基线进行比较。当接收方测量的平均负载延迟大于基线时，存在争用。上图显示了第一个实验的结果，此时发送方总是在 LLC 中命中。...总而言之，当发送方在 LLC 中未命中时，由于处理 LLC 未命中事务所需的额外流量，与等式 1 相比会出现新的环争用情况。形式化地，争用发生在 iff：图片其他注意事项：现在对结果提供额外的观察。
如果指定的 Web 请求要求查询的数据无法被本地缓存命中，或者这个 Web 请求需要数据库写入操作，则该请求将被 AIO 回调线程追加到指定的队列中，等待后台工作线程池中的某个空闲线程对其进行进一步处理...在从队列中取出一个新的请求后，后台工作线程首先尝试使用分布式缓存服务命中该请求中的查询操作，如果网络缓存未命中或该请求需要数据库写入等进一步处理，则直接通过数据库操作来完成这个 Web 请求。 ...如果指定的 Web 请求要求查询的数据无法被本地缓存命中，或者这个 Web 请求需要数据库写入操作，则该请求将被 AIO 回调线程追加到指定的队列中，等待后台工作线程池中的某个空闲线程对其进行进一步处理...在从队列中取出一个新的请求后，后台工作线程首先尝试使用分布式缓存服务命中该请求中的查询操作，如果网络缓存未命中或该请求需要数据库写入等进一步处理，则直接通过数据库操作来完成这个 Web 请求。...除此之外，分布式缓存也增加了程序设计的复杂度（需要在访问数据库的同时尝试命中或更新缓存），并且还增加了较差情形下的访问延迟（如：未命中时的 RTT 等待延迟，以及节点下线、网络通信故障时的延迟等）。
出于本论文的目的，我们认为协议处理效率是指实现每单位(以Gbps为单位)吞吐量所消耗的系统资源(例如CPU和缓存)，并使用低级系统事件计数器测量消耗的各种系统资源的总量。...大部分这些应用同样能够利用基于UDP的传输层协议，如RBUDP [30] 和UDT [31]。 目前已经有很多协议专门用于在封闭的网络(在数据中心内或数据中心之间)中快速可靠地转移大量数据。...ESnet提供了很多演示文稿，详细介绍了实验中获得的调优建议，但很少有经验证明这些调优建议和卸载的原理。 本论文中，我们将提供多线程协议处理，或将协议处理推送到协议栈的不同组件中。...用于L2高速缓存事务中的已退出指令/吞吐量的比例，可以看出相同socket，但不同core的缓存命中率相对较高。 ?...用最后一级高速缓存事务中的已退出指令/吞吐量的比例 NIC驱动的CPU利用率瓶颈 有趣的是，在本对角线场景下，与内存层次结构相关的事务仅占了整体退出指令数的很小一部分。
在TLB未命中时，IOMMU必须执行全页表遍历，这可能会延迟事务，从而增加延迟并影响吞吐量。...对于带宽测试，系统测量执行100万次事务所需的总时间。基准测试结果在基准测试运行后被写入到NetFPGA存储器中，在那里可以从主机上读回。...为了测量延迟，我们使用8字节事务的NFP 的PCIe命令接口，因为这是我们现有的最低延迟操作。如第4.1节所述，我们确保每个后续事务都触及不同的缓存行。结果如图7(a)所示。...对于较大的传输大小，命中或未命中cache之间的差异显著减小:对于64B LAT_WRRD测试，差异约为10ns。 图7(b)中的带宽数据显示了类似的情况。...但是，在为虚拟机（VM）提供指定的PCIe设备的多租户虚拟机环境中，目前还无法通过英特尔的IOMMUs充分隔离虚拟机的IO性能。 ?
那么，如何在分布式数据库上实现这些特性？ 下图 3 为 OceanBase 分布式存储引擎的整体概览。...在某些场景中使用编码特性来提高性能，如更高的缓存命中率、更快的查询和更低的 I/O 成本。因此 OceanBase 使用了基于 LSM-tree架构的存储引擎，平衡「性能」和「压缩比」。...OceanBase 还根据用户表（User Table）指定的方式对微块中的数据进行编码和压缩。...分布式事务处理引擎：Paxos + 2PC 在分布式事务处理引擎设计方面，传统二阶段提交（2PC）协议常被用来实现分布式事务，但在 Share Nothing 架构中，如果一个节点在二阶段事务执行过程中出现故障...针对分布式场景下的故障恢复和并发控制难题，OceanBase 数据库将 Paxos 分布式一致性协议引入 2PC，提出了名为「OceanBase 2PC」的创新性二阶段提交协议，使得分布式事务具备了自动容错能力
下面我们逐一进行说明： asn：限定解析请求的来源 asn 范围，仅填写数字如4134，4837。...多个值互为“或”关系，下同 continents：限定解析请求的来源大陆板块，如亚洲、非洲、北美洲 countries：限定解析请求的来源国家，如中国、美国、新加坡 regions：限定解析请求的来源省区州...，如加州、湖北省 latlong：指定该条解析记录对应的经纬坐标，启用时从多条记录中返回一条与解析来源地理位置最近的记录 fallback：回退记录，其他所有元数据都不匹配时命中 backup：在开启健康检查的前提下...，其他所有记录都不通时命中 notes：备注信息，不影响解析选择 weight：多条记录重复命中时的解析权重 ip：限定解析请求的来源ip，如1.1.1.1/8 如果一条记录值添加有多条元数据，则互为“...除了可以指定检查端口外，还支持返回内容的正则表达式匹配。不过当前 HTTP 协议还不支持自定义提交请求的内容。
/ GFS在Hadoop中的实现 资源管理 Twitter Mesos http://mesos.apache.org/ Google.../ https://github.com/grpc/grpc 一个高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(...Ganglia http://ganglia.sourceforge.net/ UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点...公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、通信协议等方面。...——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。
缓存预热：在系统上线或启动时，提前将热点数据加载到缓存中，以避免在用户请求时因缓存缺失而导致的延迟。 3. 问题：如何在Java中实现缓存？...分布式缓存的一致性协议：了解并选择合适的一致性协议，如Redis的Sentinel或Cluster模式，以确保数据在分布式环境中的一致性。 7. 问题：你如何评估缓存的效率和对系统性能的影响？...答案： 评估缓存的效率和对系统性能的影响可以通过以下几个方面： 命中率：缓存命中率是衡量缓存效率的关键指标。高命中率意味着更多的请求被缓存服务，从而减少了后端系统的压力。...共享缓存可以使用分布式缓存解决方案（如Redis），而私有缓存可以使用本地缓存（如Caffeine）。 数据一致性协议：对于共享数据，需要定义明确的数据一致性协议。...分布式事务：对于需要强一致性的场景，可以使用分布式事务来确保缓存和数据库之间的数据一致性。例如，使用两阶段提交（2PC）或基于补偿事务（如TCC）的模式。
测量可用性 供应商将可用性定义为表1中的给定数量的“九进制”，其中还描述了与365天内的分钟数相关的估计停机时间的分钟数或秒数，即525,600，使U为他们的营销目的。...具有高可用性系统及其可测量的正常运行时间的含义是服务级别协议的直接功能。考虑到计划的停机时间，例如每月8小时的维护窗口，可用性会上升。每增加九个可用性的成本可能呈指数增长。...服务水平协议（SLA） SLA是谈判条款，概述了涉及交付和使用系统的双方的义务，如： 系统类型（虚拟或专用服务器，共享托管） 可用性级别 最低限度 目标...消费者首先检查（命中）缓存并从中检索数据来访问数据。如果不存在（缓存未命中），则会进行成本较高的检索操作，消费者或子系统将数据插入高速缓存。...图10：计算集群 计算集群：执行需要原始计算能力而不是执行事务操作（如Web或数据库集群）的进程。节点紧密耦合，均匀，物理接近。他们经常取代超级计算机。
PCI总线事务，包括Cache一致性的基本概念（Cache一致性协议、HIT#和HITM#信号、Cache一致性协议中使用的Agent以及FSB的总线事务）相关内容。...MESI协议还存在一些变种，如MOESI协议和MESIF协议。基于MOESI协议的Cache一致性模型如图3-5所示，该模型基于AMD处理器使用的MOESI协议。...如果该主设备访问的数据没有在本地命中时，将从其他CPU的Cache中获取数据，如果这些数据仍然没有在其他CPU的Cache中命中，主存储器将提供数据。...当CPU A对一段存储器进行写操作时，如果这些数据没有在本地Cache中命中时，而在其他CPU，如CPU B的Cache中命中时，其状态可能为E、S、M或者O。...Snoop Agents监听FSB上的存储器读写事务，并判断这些总线事务访问的地址是否在Cache中命中。Snoop Agents通过HIT#和HITM#信号向FSB通知Cache命中的结果。
这给缓存管理带来了新的挑战，如何在保证扩展性的同时满足高并发数据处理的需求。如果缓存管理中的页替换算法不支持扩展，则可能会严重降低系统的性能。...总之，现有的对DBMS系统的研究和开发都聚焦在如何在高命中率和低锁竞争之间进行权衡。...相比于如何在这两个方面采取妥协，我们的目标是在保持高级替换算法性能优势的同时，提供一种有效的框架来消除(大部分)替换算法中的锁竞争。...我们发现，虽然多个访问涉及的关键代码段的执行时间与访问次数成正比，该测量结果展示了批处理技术的有效性，同时得出，当使用小批量时，如64，可以显著降低获取锁的开销。 ? 图2....首先，延迟替换算法(如LRU栈或LIRS栈[1])操作数据结构的操作，这样就不会影响线程从缓存中获取正确的数据，因此也不会影响事务处理的正确性。
我们来看下 MongoDB 不同版本支持的功能： MongoDB 的不同版本 MongoDB 的事务接口非常简单，开发者只需要将需要保证原子性的更新序列放到一个 session 的 开始事务 与提交事务之间即可...Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进行充实和转换。 Kibana 就是 ELK 中的 K。...1 号记录命中 2 次， A、B 中都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 1 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/2 个词=1 2 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且...2 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67 3 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 3 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67...日志型系统，首选 Elasticsearch 搜索型系统，指站内搜索，非通用搜索，如商品搜索，首选 Elasticsearch。 事务型系统，如库存、交易、记账，选关系型+缓存+一致性协议。
我们来看下 MongoDB 不同版本支持的功能： [MongoDB 的不同版本] MongoDB 的事务接口非常简单，开发者只需要将需要保证原子性的更新序列放到一个 session 的 开始事务 与提交事务之间即可...Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进行充实和转换。 Kibana 就是 ELK 中的 K。...1 号记录命中 2 次， A、B 中都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 1 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/2 个词=1 2 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且...2 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67 3 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 3 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67...日志型系统，首选 Elasticsearch 搜索型系统，指站内搜索，非通用搜索，如商品搜索，首选 Elasticsearch。 事务型系统，如库存、交易、记账，选关系型+缓存+一致性协议。
在用卷尺测量某一物体的长度时，长度就是该场景下的度量指标，我们可以用分米、米或者更精确的厘米甚至毫米来描述这个长度，具体取决于使用场景。与其他形式的测量一样，对性能进行测量也可以选择更精确的度量指标。...技术环境相应的度量指标如下：响应时间，如每个事务的响应时间、每个并发用户的响应时间、页面加载时间；资源利用情况，如CPU、内存、网络带宽的使用情况，以及网络延迟程度、可用磁盘空间、10速率空闲和繁忙线程比例...；关键事务吞吐率，即用百分比来表示在一个特定时间周期内可以处理的事务数量；批处理时间，如等待时间、产出时间、数据库响应时间、完成时间；影响性能的错误数量；完成时间，如创建数据所用时间、读取数据所用时间、...如每小时订单处理量、每分钟数据行增加量;口服务水平协议(SLA)的符合或违反率，如单位时间的协议违反数量；与使用范围相关的指标，如在指定时间内执行任务的全球或本国用户百分比；与使用的并发情况相关的指标，...；恢复系统所需的时间，如从一个备份中恢复数据所需的时间；警报和警告的反应时间，如系统出现错误后发出警报和警告所需的时间。
命中条件 缓存存在一个hash表中，通过查询SQL，查询数据库，客户端协议等作为key,在判断命中前，mysql不会解析SQL，而是使用SQL去查询缓存，SQL上的任何字符的不同，如空格，注释，都会导致缓存不命中...4.执行完SQL查询结果以后，将SQL查询结果缓存入缓存表 缓存失败 当某个表正在写入数据，则这个表的缓存（命中缓存，缓存写入等）将会处于失效状态，在Innodb中，如果某个事务修改了这张表，则这个表的缓存在事务提交前都会处于失效状态...) 通过 命中-写入率 判断, 比率 = 命中次数 (Qcache_hits) / 写入次数 (Qcache_inserts), 高性能MySQL中称之为比较能反映性能提升的指数,一般来说达到3:1则算是查询缓存有效...RESET QUERY CACHE InnoDB与查询缓存 Innodb会对每个表设置一个事务计数器,里面存储当前最大的事务ID.当一个事务提交时,InnoDB会使用MVCC中系统事务ID最大的事务...使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
