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Sidekiq作业负载的建议最大大小是多少?

Sidekiq作业负载的建议最大大小是1000。Sidekiq是一个用于处理后台作业的Ruby库,它使用Redis作为消息队列来管理作业。作业负载是指在一个Sidekiq队列中可以同时处理的作业数量。

建议将Sidekiq作业负载的最大大小设置为1000,这是一个相对较大的值,可以确保系统能够高效地处理大量的后台作业。但是,如果系统的资源有限或者作业的处理时间较长,可以适当降低这个值。

设置较大的作业负载大小有以下优势:

  1. 提高系统的并发处理能力:较大的作业负载大小可以同时处理更多的作业,提高系统的并发处理能力,加快作业的处理速度。
  2. 减少作业排队等待时间:较大的作业负载大小可以减少作业在队列中的等待时间,提高作业的响应速度。
  3. 提高系统的吞吐量:较大的作业负载大小可以同时处理更多的作业,提高系统的吞吐量,增加系统的处理能力。

Sidekiq适用于处理各种类型的后台作业,例如异步任务、定时任务、邮件发送、数据处理等。它可以与Rails等Web框架无缝集成,提供了丰富的功能和灵活的配置选项。

腾讯云提供了云原生应用引擎TKE,它是一种基于Kubernetes的容器化应用托管服务,可以方便地部署和管理Sidekiq作业。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云原生应用引擎TKE的信息:https://cloud.tencent.com/product/tke

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Executor内存大小,很多时候直接决定了Spark作业性能,而且跟常见JVM OOM异常,也有直接关联。建议每个Executor进程内存设置4G~8G较为合适。...看看资源队列最大内存限制是多少,num-executors乘以executor-memory,就代表了你Spark作业申请到总内存量 --executor-memory 4G –executor-cores...这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你Spark作业性能。建议:Spark作业默认task数量多一点。...此外,如果发现作业由于频繁gc导致运行缓慢(通过spark web ui可以观察到作业gc耗时),意味着task执行用户代码内存不够用,那么同样建议调低这个参数值。...建议:如果Spark作业RDD持久化操作较少,shuffle操作较多时,建议降低持久化操作内存占比,提高shuffle操作内存占比比例,避免shuffle过程中数据过多时内存不够用,必须溢写到磁盘上

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