使用节点DNS缓存NodeLocal DNSCache 应用现状 当集群中的DNS请求量增加时，CoreDNS将会承受更大的压力，可能会导致如下影响： 延迟增加：CoreDNS需要处理更多的请求，可能会导致DNS查询变慢，从而影响业务性能。 资源占用率增加：为保证DNS性能，CoreDNS往往需要更高规格的配置。

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缓存刷新和缓存预热提示用户权限不足 如果您在进行缓存刷新和缓存预热操作时提示权限不足，可参照以下方法排查： 如果您使用的是IAM子账号登录，请先确认您的IAM子账号是否具有刷新预热的操作权限：CDN RefreshAndPreheatAccess。子账号的操作权限可向主账号管理员申请开通。

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缓存刷新和缓存预热有什么区别？ 缓存刷新和缓存预热的区别如下所示： 缓存刷新：提交缓存刷新请求后，CDN节点的缓存内容将会被强制过期。当用户向CDN节点请求资源时，CDN会直接回源站请求对应的资源返回给用户，并将其缓存。 缓存预热：提交缓存预热请求后，源站将会主动将对应的资源缓存

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数据建模引擎支持哪些层级的缓存？ 数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供如下类型的缓存能力。 表1 支持的缓存 类型 功能描述 适用场景 配置说明 二级缓存 实体级的缓存。开启二级缓存后，xDM-F会将该实体的实例数据缓存至临时存储空间中。当您在调用该实体提供的接口时，

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vpc_id 是 String 缓存实例所在的虚拟私有云ID。 获取方法如下： 方法1：登录虚拟私有云服务的控制台界面，在虚拟私有云的详情页面查找VPC ID。 方法2：通过虚拟私有云服务的查询VPC列表API接口查询。 subnet_id 是 String 子网的网络ID。 获取方法如下：

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C中，此时APIC不支持缓存数据加密，对于响应中的敏感数据存在安全风险，请谨慎配置策略。 响应缓存策略原理图如下： 约束与限制 响应缓存策略仅支持使用GET、HEAD方法的API。 超过1M的响应体不会被缓存。 用于后端响应内容的缓存大小为128m。 APIC遵守后端应答中的Ca

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zh_url_encode 否 Boolean 是否对url中的中文字符进行编码后预热，默认值为false。false代表不开启，true代表开启，开启后仅预热转码后的URL。 urls 是 Array of strings 需要预热的URL必须带有“http://”或“https://”，多个URL用逗号分隔（"url1"

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task_type String 任务的类型， 其值可以为refresh或preheating。 status String 刷新结果。task_done表示刷新成功 ，task_inprocess表示刷新中。 processing Integer 处理中的url个数。 succeed Integer

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是 新的缓存实例规格，新的规格必须大于扩容前的规格，单位：GB。 取值必须是当前产品支持的实例规格，具体取值，请查看《产品介绍》手册的实例规格章节，查找到对应的“内存规格（GB）”列。 spec_code String 是 扩容后的缓存实例产品规格编码。 如果是Redis3.0实例，该字段为可选。

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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zh_url_encode 否 Boolean 是否对url中的中文字符进行编码后刷新，默认值为false。false代表不开启，true代表开启，开启后仅刷新转码后的URL。 urls 是 Array of strings 需要刷新的URL必须带有“http://”或“https://”，多个URL用逗号分隔（"url1"

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务或者自己的OBS桶中。 本示例中将实现如下场景： “华北-北京四”的OBS桶中已存储了大量的音视频文件，先将现有的音视频同步到点播服务中，后续若有新的音视频文件增加，将自动同步到点播服务。使用点播服务处理音视频产生的相关媒资文件存储的“华北-北京四”的另一个OBS桶中，且存储路径与源文件的路径一致。

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元数据缓存相关 元数据缓存文件存于何处？如何清理？

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1-h，表示规格redis.single.au1.large.1的按需计费产品ID。 说明： 在查询产品规格中获取product_id时，请务必确保获取的product_id对应的计费模式和您选择的计费模式一致。例如，要订购按需计费、实例类型为Redis3.0的主备实例，可从接口

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头上避免此类问题带来的影响。 设计合理的Key中元素的数量。 对于集合和列表类的数据结构（例如Hash，Set，List等），避免其中包含过多元素，建议单Key中的元素不要超过5000个。 建议 由于某些命令（例如HGETALL）的时间复杂度直接与Key中的元素数量相关。如果频繁

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管理向量索引缓存 CS S的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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Integer 成功处理的url个数。 failed Integer 处理失败的url个数。 total Integer 总共的任务个数。 create_time Integer 任务创建时间，相对于UTC 1970-01-01到当前时间相隔的毫秒数。 urls Array of

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在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息？ 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。

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在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： Standard Notebook

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List元素前后插入新元素输入参数说明 参数 必须 说明 键 是 输入该键的名称。 方位 是 有下拉框和文本框模式，可选择"left"和"right"。 列表中的元素 是 输入列表中的元素。 要插入的元素 是 输入要插入的元素。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明如表19所示。 表19

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当Notebook实例创建完成后，且状态为“运行中”时，单击“操作”列中的“打开”，进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创

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