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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达到瓶颈。 调优原则 提高CPU使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优 配置内存：调整老年代和新生代的比值；开发Flink应用程序时，优化datastream的数据分区活分组操作。 设置并行

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优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考： CDM 性能实测数据 父主题： 数据集成

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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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、Shuffle数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室ex

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本章通过介绍性能调优最基本的数据库命令ANALYZE和EXPLAIN，来详细解读EXPLAIN展示的数据库执行计划，介绍如何通过执行计划了解数据库的执行过程、识别性能瓶颈，针对性调优。另外，通过介绍性能参数、典型应用场景、SQL诊断、SQL性能调优和SQL改写案例等性能调优的实际操

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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knox内存？ 如何调整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.memoryOverhead设置不生效如何处理？

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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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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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的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大量消息，或者消费速度长时间赶不上生产速度，那么我们推荐使用惰性队列。 请注意，以下情况不建议使用惰性队列： a. 追求高性能 b. 队列无明显积压

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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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超时时间、连接数、重试次数等）。 FunctionGraph函数中访问第三方服务或华为云服务时，性能上限受第三方服务或华为云服务的性能上限制，需要确保访问的服务无性能瓶颈。 冷启动优化实践 Serverless按用付费、自动弹性伸缩、屏蔽复杂性等特征使其逐渐成为下一代云计算新范式

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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，触发时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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分区导入数据性能优化 场景描述 当向分区表插入数据的时候，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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数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，

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sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=<host> --mysql-port=<port> --mysql-user=<user> --mysql-password=<password> --mysql-db=sbtest --table_size=250000

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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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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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云服务性能优化介绍 缓存性能优化 消息队列性能优化 Serverless性能优化 数据库性能优化 人工智能性能优化 大数据性能优化 父主题： 性能效率支柱

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消息队列性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和指标来说明如何针对消息队列的使用进行性能优化。 Kafka性能优化 RabbitMQ性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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