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- 修改配置参数说明 部分老实例不支持修改配置参数,具体以控制台为准,此时请联系客服解决。 前提条件 Kafka实例的状态为“运行中”时,才能修改配置参数。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击,选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击,选择“企业中间件”-“分布式消息服务”-“Kafka专享版”,进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 单击Kafka实例的名称,进入实例详情页面。
- 系统盘扩展磁盘分区和文件系统清理磁盘空间步骤可参见最佳实践“解决Linux云主机磁盘空间不足的问题”。执行命令 xfs_growfs /dev/vda1,将原有分区/dev/vda1的文件系统进行扩充。回显信息如图所示: 说明当磁盘分区文件系统为xfs格式时,请使用xfs_growfs工具进行磁盘分区扩容。当磁盘分区文件系统为ext格式时,请使用resize2fs工具进行磁盘分区扩容。执行命令 df -TH,查看扩容后系统盘分区/dev/vda1的容量。回显信息如图所示:从图中可以看到原有分区已经扩容至50GB。
- 大Key、热Key的发现与处理对于一些不频繁修改的数据,可优先使用本地缓存Redis集群架构中对热Key进行复集群架构中,可以将对应热Key进行复制并迁移至其他数据分片,...解决单个数据分片的热Key压力
- 使用规范本页面主要从业务设计、命令等方面介绍GeminiDB Redis的一些规范和建议,用于解决常见的使用错误,助力您高效使用GeminiDB Redis。 业务设计规范 使用建议 使用限制 命令执行超时或失败时,业务侧需要具有重传机制。Key设计建议随机散列,尽量避免热点。Pipeline建议一次执行的命令数不超过30。 使用Pub/Sub系列命令的连接上不能执行其他常规命令。不允许不同数据类型使用同名key。(否则,诸如type等命令的执行效果将不符合预期。)
- Gang Scheduling调度通过使用 Gang scheduling 能力,可有效解决原生调度器无法支持 All-or-Nothing 作业调度的问题。前提条件已安装智算套件。背景信息Gang scheduling 是一种保证一组相关任务同步执行的调度策略,多个任务的作业调度时,要么全部成功,要么全部失败,这种调度场景,称作为Gang scheduling。其中一个经典使用场景是分布式机器学习训练:在大规模机器学习模型的训练中,数据可能被分布到多个节点上,每个节点都需要运行一个模型的副本。
- 使用Java SDK实现断点续传断点续传上传接口uploadFile能有效地解决此类问题引起的上传效率低下的问题。其原理是将待上传的文件分成若干个分片分别上传,如果出现网络异常或程序崩溃导致文件上传失败时,会将中断对象的断点处记录下来,从而能在失败重传时继续上传未上传完成的部分,节省资源提高效率,还因其能够对分片进行并发上传的机制能加快上传速度。本文主要介绍通过Java SDK实现断点续传。SDK下载地址:SDK概览。注意事项断点续传上传,您必须必须是桶拥有者或拥有上传对象的权限,才能上传对象。
- Gang Scheduling调度通过使用 Gang scheduling 能力,可有效解决原生调度器无法支持 All-or-Nothing 作业调度的问题。前提条件已安装智算套件。背景信息Gang scheduling 是一种保证一组相关任务同步执行的调度策略,多个任务的作业调度时,要么全部成功,要么全部失败,这种调度场景,称作为Gang scheduling。其中一个经典使用场景是分布式机器学习训练:在大规模机器学习模型的训练中,数据可能被分布到多个节点上,每个节点都需要运行一个模型的副本。
- 在科研助手使用Dify搭建DeepSeek知识库DeepSeek-R1 在需要逻辑推理、思维链推理和实时决策的任务中表现出色,如解决高级数学问题、生成复杂代码、解析复杂科学问题等。在类似 Codeforces 的挑战场景中获得了2029 Elo 评分;在复杂推理基准测试中,表现与 OpenAI 的 o1 模型相当。尽管总共有6710亿的庞大参数,但每次前向传递时仅激活370亿个参数,比大多数大模型更加高效的利用资源。
- 使用MirrorMaker跨集群数据同步方案架构 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。其原理如图1所示,MirrorMaker本质上也是生产消费消息,首先从源集群中消费数据,然后将消费的数据生产到目标集群。 图1 MirrorMaker原理图 约束与限制 使用MirrorMaker进行跨集群数据同步时,有一些约束和限制需要注意: 版本兼容性: MirrorMaker的源集群和目标集群的Kafka版本需要兼容。确保源集群和目标集群的Kafka版本一致或兼容,以避免潜在的兼容性问题。
- 配置管控规则应用场景 场景方案针对所有数据库类型的高危风险操作统一拦截,如不同功能模块下的删表、删库语句。管控规则集适配公有云所有的数据库类型。系统内置两种规则集,宽松规则集适合开发/测试环境的实例,严格规则集适合生产环境的实例。管控规则集支持对DDL、DML、导出数据三种操作创建风险识别规则,三种操作行为涵盖了查询窗口、导入导出工单、数据复制工单、SQL变更工单、数据库账号管理、可视化编辑等所有可能产生高危操作的功能场景,且每种风险规则提供多种风险管控因子,方便对用户的行为进行更精细化的管控。
- 分布式缓存服务Redis版分布式缓存服务(Distributed Cache Service,CT-DCS)是天翼云打造的分布式key-Value数据库服务,兼容Redis协议,主要用于持久化数据的存储或缓存数据的存储。DCS提供单机和主备两种缓存实例类型,支持自动容灾切换、在线扩容、数据备份、实例监控等数据库服务。
- 实例类型/版本Lazy free机制 解决的痛点/问题 Redis是单线程程序,当运行一个耗时较大的请求时,会导致所有请求排队等待,在请求处理完成前,Redis不能响应其他请求,因此容易引发性能问题。而Redis删除大的集合键时,就属于一种比较耗时的请求。 原理 Redis 4.0提供的一种惰性删除或者说延迟释放机制,主要用于解决删除大key对Redis进程的阻塞,从而避免带来性能与可用性问题。
- 地域资源池IPv4单栈VPC如何改造为IPv4、IPv6双栈本文帮助您快速了解地域资源池如何进行VPC的IPv6改造。
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