配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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是Job数量，Map数量，Reduce数量。 通用测试标准 Hive性能上业界主要是拿TPC-DS来跟同类型的产品或者自己的老版本进行对比。标准测试仅做为性能测试的一些参考。 指标观测方法 通用指标的观测 集群机器的CPU，内存，IO的使用情况可以通过Manager的主机管理界面查看到所有Host的资源使用情况。

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试设计在整个测试活动中起到承前启后的作用，测试设计的目的是明确测试活动的范围、测试目标和测试方法，能够指导测试执行过程的开展，从而规范测试行为。 请参见测试设计。 测试用例 测试用例是对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现在测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。

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业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 禁止同时执行大量并发事务，且长时间不提交。 业务正式上线前，所有的查询类别，都应该先执行查询计划检查查询性能。 检查实例规格的性能基线，分析当前的业务需求是否达到上限。 父主题： 性能调优

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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止或者结束。 当输入为空时候表示不限制内存资源。 参数值取整数（200<= 内存限制 <=1000）单位MB。 为保证迁移正常运行，限制不低于200 MB。 磁盘吞吐限制 该限制值表示限制迁移时源端磁盘读写的速度。限制后迁移过程磁盘读写的速度不超过设置的限定值。 当输入为空时候表示不限制磁盘吞吐资源。

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时延等各项性能指标表现。 测试环境 本次测试使用的GeminiDB Redis集群规格和 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）规格如下： GeminiDB Redis规格 局点 上海一 可用区类型 可用区一/二/三混合部署 节点CPU规格 16 vCPUs

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测试结果 通过采用16线程并行查询，其中的17条query的性能得到明显提升，查询速度平均提升10倍以上。TPCH性能测试结果如下图所示。 图1 测试结果 父主题： 性能测试

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存储介质 开启内存： 开启后可以使用内存提高运行速度，但存储容量受内存大小限制。适用于数据量少，读写效率要求高的场景。 未开启时默认存储在硬盘上，适用于数据量大，读写效率要求低的场景。 说明： 开启内存后请注意内存大小，如果存储容量超出内存大小会发生OOM事件。 使用内存时的Empt

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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64位版本。 被测试实例的配置：每个实例均包含3个节点。 被测试实例的规格：覆盖以下规格类型，详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 4U16GB cluster2 8U32GB cluster3 16U64GB cluster4 32U128GB 测试工具 本次测试采用开源社区的YCSB

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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存储介质 开启内存： 开启后可以使用内存提高运行速度，但存储容量受内存大小限制。适用于数据量少，读写效率要求高的场景。 未开启时默认存储在硬盘上，适用于数据量大，读写效率要求低的场景。 说明： 开启内存后请注意内存大小，如果存储容量超出内存大小会发生OOM事件。 使用内存时的Empt

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0个key。 每秒钟扫描key数量越大，cpu占用率也相应增加。 测试参考： 使用主备实例测试，在有1000万不过期和500万过期的key，过期时间为1-10秒的场景下，完成一次全库扫描，测试数据如下： 以下测试结果仅供参考，不同局点环境和网络波动等客观条件可能产生差异。 自然删

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设置读写分离权重 功能介绍 设置读写分离权重。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/proxy/{proxy_id}/weight 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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