大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者可以更多的将精力放在如何使用对象让程序更好的运行，剩下的一切交给GC，我们所做的只需享受现代化GC技术带来的良好体验。

Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用nn.DataParallel实现，这种方法是最早引入

一、倾斜造成的原因正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2080原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量。俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

　　线程的概念，百度是这样解说的：　　线程（英语：Thread）是操作体系可以进行运算调度的最小单位。它被包括在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一次序的操控流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行履行不同的使命。在UnixSystemV及SunOS中也被称为轻量进程（LightweightProcesses），但轻量进程

 在MySQL5.7中做逻辑备份恢复有了一个新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分钟的事情，因为很多参数都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加强版，一个亮点就是有了并行的选项，使得数据备份的性能更加强大。 有一点值得说明的是，为了保证数据一致性，我们一般备份都会使用single

本文主要介绍在业务复杂化背景下，京东零售购物车团队努力践行工匠精神，通过全异步化改造提升系统性能、提升用户体验。通过本文，读者可以了解购物车中台进行全异步化改造的总体方案，以及方案落地过程中遇到的问题及解决方法，读者可重点关注文中提到的多分页并行后，分页精细控制及底层RPC异常信息问题。

在我们的日常编程任务中，对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时，需要用迭代器对于集合进行操作，而当我们需要处理的数据量很大的时候，为了提高性能，就需要使用到并行处理，这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间，让以上的事情变得轻松。