人脸识别服务 FRS

性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍

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MySQL)实例CPU升高定位思路 大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 内存使用率高怎么处理 清理表的数据碎片

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已在系统配置中配置监控系统。 开启性能管理 登录CAE控制台。 在左侧导航栏中选择“组件配置”。 在“组件配置”页面上方的下拉框中选择需要操作的组件。 图1 选择组件 单击“性能管理”模块中的“编辑”。 单击，开启性能管理开关。 图2 配置性能管理 单击“确定”，完成配置。 使配置生效。 如

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临时表 | 文件 [临时表] 执行SQL时自动创建的临时表数量。 [临时文件] 执行SQL时自动创建的临时文件的数量。 网络流量 [总流量] 进出实例的总流量。 [流入流量] 进入实例的网络流量。 [流出流量] 流出实例的网络流量。 调整性能指标的采集周期，可设置范围为1~10秒。 图5

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历史性能 您可以通过历史性能功能直观地查看数据库在指定时间段的运行情况。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 > 实例列表”页签，进入DBA智能运维实例列表页面。

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临时表 | 文件 [临时表] 执行SQL时自动创建的临时表数量。 [临时文件] 执行SQL时自动创建的临时文件的数量。 网络流量 [总流量] 进出实例的总流量。 [流入流量] 进入实例的网络流量。 [流出流量] 流出实例的网络流量。 调整性能指标的采集周期，可设置范围为1~10秒。 图4

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，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会增加资源的使用，而在高并发场景下资源剩余较少。所以，如果在高并发场景下，开启SMP并行，会导致各查询之间严重的资源竞争问题。一旦出现了资源竞争的现象，无论是CPU

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步骤6：优化导入数据的查询性能 在数据导入完成后，执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 如果导入过程中，进行了大量的更新或删除行时，应运行VACUUM FULL命令，然后运行ANALYZE命令。大量的更新和删除操作，会

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覆盖原来的信息。 如果重新认证次数超过系统设置的次数且重新认证间隔小于系统设置的时间间隔，则系统提示认证失败。 父主题： 个人实名认证

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如何在含有多张人脸的图片中实现多 人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，

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为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景，保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求：侧脸不超过30°，抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸，如果人像是横置或倒置，可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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人脸识别服务是否支持私有化部署 人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题： 产品咨询类

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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性能测试服务的错误日志是怎么显示的？ 默认按每种不同返回状态码进行抽样，按10‰的抽样比例采集成功/失败的请求日志。 失败日志的采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整，最大1000‰。 父主题： JMeter工程使用

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与kube-apiserver通信的qps 默认值100；1000节点以上规格值为200 请求至kube-apiserver的Burst配置 与kube-apiserver通信的burst 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-burst 大于等于0 100 允许 CCE Standard/CCE

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本次测试采用开源社区的Y CS B 0.12.0版本的测试工具。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2所示的业务模型，配置

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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性能调优 参数调优 数据库读写性能提升 实例CPU使用率高问题排查 磁盘使用率高问题排查 内存使用率高问题排查 集群实例负载不均衡问题排查 慢请求定位方法 优化数据库语句方法 通过设置数据分片提升性能

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API 客户端采用批量数据的写入方式，每次批量写入的数据建议在1~10MB之间。 3 随机生成_id 如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 4 设置合适的分片数 分片数建议设置

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cache.size”设置为更大的值。具体操作请参见参数配置，修改参数配置后一定要重启集群使参数生效。 4 提前Forcemerge，减小需要扫描的Segments数 对于定期滚动后的只读索引，可以定期执行forcemerge，将小的Segments合并为大的Segments，并将标记

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优化查询性能概述 性能调优是数据库应用开发和迁移过程中的关键步骤，在整个项目实施过程中占据很大的份量。通过性能调优可以提高数据库的资源利用率，降低业务成本，还可以大大降低应用系统的运行风险，提高系统稳定性，给客户带来更大的价值。 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU

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