缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大

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吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度。 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，CPU、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率。

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OBS性能优化建议 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随

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上传/下载性能优化 OBS Browser+对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传/下载，与分段任务相关的参数都在“系统设置”->“基础设置”中。 表1 参数 描述 最大并行任务数 任务同时运行的最大数量，默认是3，取值范围是：1~50。 单任务最大并发数 每个任务的

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场景一：优化后 以上查询为lineitem表自连接的Anti Join，当使用cost_param的bit0为0时，估算Anti Join的行数与实际行数相差很大，导致查询性能下降。可以通过设置cost_param的bit0为1时，使Anti Join的行数估算更准确，从而提高查询性能。优化后的执行计划如下：

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率 父主题： 大数据性能优化

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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以在函数的监控页面和日志页面查看相应指标的变化，通过FunctionGraph函数的观测能力来进一步优化函数配置和函数代码。 目前，FunctionGraph提供的指标主要分为总览指标和函数指标。详细指标可参考官方指标文档。 父主题： 云服务性能优化介绍

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GaussDB 子查询调优实践 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解。GaussDB根据子查询在SQL语句

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分区导入数据性能优化 场景描述 当往分区表中插入数据时候，如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型，会自动对INSERT算子进行执行优化（FastPath）。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化，触发执行优化时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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场景一：优化后 以上查询为lineitem表自连接的Anti Join，当使用cost_param的bit0为0时，估算Anti Join的行数与实际行数相差很大，导致查询性能下降。可以通过设置cost_param的bit0为1时，使Anti Join的行数估算更准确，从而提高查询性能。优化后的执行计划如下：

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案例：设置cost_param对查询性能优化 现象描述1 cost_param的bit0(set cost_param=1)值为1时，表示对于求由不等式（!=）条件连接的选择率时选择一种改良机制，此方法在自连接（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。下面查询的例子是cost_para

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如何设置RDS for MySQL实例开启查询缓存 查询缓存（query_cache）相关的参数，不支持通过控制台设置。如需开启查询缓存，请提交工单申请。 不建议开启查询缓存，原因有以下几点： 仅在用户频繁访问同一条SQL的场景下，query_cache会带来一定的性能优化，在其他场景下，

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RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价

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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需

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RDS for MySQL内核版本发布记录 本章节介绍云数据库RDS的内核版本更新说明。 RDS for MySQL 8.0 RDS for MySQL 5.7 RDS for MySQL 5.6 RDS for MySQL 8.0 表1 云数据库 RDS for MySQL 8.0版本说明

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RDS for MySQL内核版本说明 本章节介绍云数据库RDS的内核版本更新说明。 RDS for MySQL 8.0 RDS for MySQL 5.7 RDS for MySQL 5.6 RDS for MySQL 8.0 表1 云数据库 RDS for MySQL 8.0版本说明

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TaurusDB标准版支持开启查询缓存吗 查询缓存（query_cache）相关的参数，不支持通过控制台设置。如需开启查询缓存，请提交工单申请。 不建议开启查询缓存，原因有以下几点： 仅在用户频繁访问同一条SQL的场景下，query_cache会带来一定的性能优化，在其他场景下，quer

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