开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在QThread中通过QSqlQuery将大图像(约36mb)保存到postgres DB时出现问题(std：：bad_alloc

在QThread中通过QSqlQuery将大图像(约36mb)保存到postgres DB时出现问题(std::bad_alloc)。

问题分析： std::bad_alloc是C++中的异常类型，表示内存分配失败。在保存大图像到数据库时，可能由于内存不足导致内存分配失败，从而抛出std::bad_alloc异常。

解决方案：

内存优化：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的内存占用，确保程序在保存大图像时有足够的可用内存。可以使用工具如Valgrind来检测内存泄漏问题。
分块保存：将大图像分成较小的块进行保存，可以减少单次内存分配的大小，降低内存占用。可以使用QImage的cut()方法将图像切割成多个部分，然后逐个保存到数据库。
优化数据库操作：检查数据库操作的效率，确保使用合适的索引、事务等技术来提高数据库的读写性能。可以使用EXPLAIN语句来分析查询计划，找出潜在的性能问题。
使用二进制存储：考虑将大图像以二进制形式存储到数据库中，而不是将其转换为文本格式。二进制存储可以减少存储空间的占用，并且在保存和读取时的性能更好。
调整数据库配置：根据实际情况，适当调整数据库的配置参数，如内存缓冲区大小、并发连接数等，以提高数据库的性能和稳定性。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品和对应的介绍链接：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可根据需求灵活调整配置和规模。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 PostgreSQL：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种应用场景。链接：https://cloud.tencent.com/product/postgres
对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，适用于存储和管理大规模的非结构化数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和模型，帮助开发者快速构建和部署AI应用。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意，以上推荐的产品仅作为参考，具体选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

京东价格保护高并发 | 七步走保证用户体验

当有恶意流量时，通过对IP、用户等限制手段把它拒绝在系统之外，防止这些恶意流量把系统冲垮。...例如“图-价保申请”中所示，价格、最近一次访问记录、申请结果刷新，这3个功能就不是主业务流程，将它们放在非主业务集群上进行访问，就算非主业务集群出现问题，也不会影响到价保黄金流程。...在扩容前，有2个数据库DB-0和DB-1，现在需要扩容到8个数据库，以DB-0为例： a、我们只需要新找3台数据库，挂载到DB-0上当做从库，而后进行主从复制； b、在数据量最少的时间段，将主从复制切断...我们业务接单集群，只做业务处理，保存到业务DB集群，通过业务WK集群，将任务下发到JMQ中间件，任务流程处理SV集群进行消息监听，将消息分库插入到流程处理DB中，每个流程处理DB都会对应一套任务处理WK...这样无论业务申请如何大，我们任务处理都可以随时扩展。 >>>> 速战速决在上述“处理无极限”中，我们已经可以随时扩展，那么怎么才能最快的任务处理呢？

1.9K3 0

高并发之降级

降级的功能点降级的功能点主要从服务端链路考虑，即根据用户访问的服务调用链路来梳理哪里需要降级：页面降级：在大促或者某些特殊情况下，某些页面占用了一些稀缺服务资源，在紧急情况下可以对其整个降级，以达到丢卒保帅...；写降级：比如秒杀抢购，我们可以只进行Cache的更新，然后异步同步扣减库存到DB，保证最终一致性即可，此时可以将DB降级为Cache。...爬虫降级：在大促活动时，可以将爬虫流量导向静态页或者返回空数据从而降级保护后端稀缺资源。降级策略 1、自动开关降级自动降级是根据系统负载、资源使用情况、SLA等指标进行降级。...还有如下单操作可以在大促时暂时降级将下单数据写入Redis，然后等峰值过去了再同步回DB，当然也有更好的解决方案，但是更复杂，不是本文的重点。...总结：降级能保障系统在大促中活下来，而不是死去，达到丢卒保帅的作用。对用户提供有损服务，总比不服务要好。根据自己的场景设计相应的降级策略，保障系统在危机时刻能通过降级手段平稳度过。

1.8K2 0

服务降级方案

本文将详细聊聊降级。为什么需要降级：当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。...，如果后端服务有问题，可以降级为只读缓存，这种方式适用于对读一致性要求不高的场景；写降级：比如秒杀抢购，我们可以只进行Cache的更新，然后异步同步扣减库存到DB，保证最终一致性即可，此时可以将...爬虫降级：在大促活动时，可以将爬虫流量导向静态页或者返回空数据从而降级保护后端稀缺资源。自动开关降级：自动降级是根据系统负载、资源使用情况、SLA等指标进行降级。...人工开关降级：在大促期间通过监控发现线上的一些服务存在问题，这个时候需要暂时将这些服务摘掉；还有有时候通过任务系统调用一些服务，但是服务依赖的数据库可能存在：网卡被打满了、挂掉了或者很多慢查询，此时需要暂停下任务系统让服务方进行处理...还有如下单操作可以在大促时暂时降级将下单数据写入Redis，然后等峰值过去了再同步回DB，当然也有更好的解决方案，但是更复杂，不是本文的重点。

1.8K2 0

千亿级高并发MongoDB集群在某头部金融机构中的应用及性能优化实践(上)

版本中修复，但是又有新用户在报告在3.6版本中遇到了同样的问题，并且按照官方建议做了memlock unlimited配置。...6.2 切主数十分钟hang住问题优化方法构造500万chunk，然后模拟集群主从切换刷路由流程，通过验证可以复现上一节刷路由的第二阶段20秒和第三阶段15秒时延消耗，但是第一阶段的32分钟时延消耗始终无法复现...Shard server主节点中的所有节点设置为延迟节点，延迟时间1小时。 4. 通过mongos访问属于该chunk的一条数据。...如果我们在切主之前提前把cache.chunks表中持久化的路由数据加载到内存中，这样切主后就可以保证和集群该表的最新版本信息一致，同时通过mongos访问该主节点的时候因为版本信息一致，就不会进入路由刷新流程...从节点提前实时加载最新路由数据到cache中，可以通过定期运行如下脚本来实现，通过mongos定期访问所有分片从节点，脚本核心代码如下： use dbxx db.getMongo().setReadPref

1K5 1

POSTGRESQL 数据库结构体系 ||| 东来西去三个角度看

通过上面的图中的信息,可以看到一个连接会产生一个postgres的进程,(之前也有文字写到关于过多连接对POSTGRESQL 本身的性能影响问题) 除此以外我们从上图可以看到其他的进程在系统中所起的作用...在WAL LOG 需要被归档的时候,触发的进程,通过这个进程来进行数据库日志的归档的工作 postgres: stats collector 这个进程的使用主要是收集系统的访问信息,例如pg_stat_activity...postgres: background writer postgres: walwriter 上边的三个进程 background writer 是主要的写进程,从内存到磁盘的过程,都要经过这个进程完成...,如果这个进程DOWN 则数据库会出现严重的问题,导致无法工作 checkpointer 进程是在background writer 下面的进行数据页面定期的将脏页刷新到磁盘中的进程 postgres...commit log 保存事务执行的状态，如事务是在 1 In progress 2 COMMITED 3 Aborted 4 SUB-Committed 内存的使用关系到并发处理时的一些性能问题

5592 0

Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案「建议收藏」

为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。...解决方案直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；定时刷新缓存；缓存降级当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时...在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级...比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到...缓存热点key 缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端

4011 0

Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案

为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。...解决方案直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；定时刷新缓存；缓存降级当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时...在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级...比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到...缓存热点key 缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端

7963 0

Web | Django 与数据库交互，你需要知道的 9 个技巧

在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。 1....在我们的代码中操作事务的常见模式如下所示： from django.db import transaction as db_transaction ... with db_transaction.atomic...外键索引（FK Indexes）创建模型时，Django 会在所有外键上创建一个 B-Tree 索引，它的开销可能相当大，而且有时候并不很必要。...让我们在创建时添加一个 BRIN 索引： from django.contrib.postgres.indexes import BrinIndex class SomeModel(Model):...创建索引时要考虑的要比索引的大小要多得多。但是现在，通过 Django 1.11 支持索引，我们可以轻松地将新类型的索引整合到我们的应用程序中，使它们更轻，更快。

2.8K4 0

Linux中的HugePage对数据库服务来说为什么如此重要：以PG为例

在使用行规内存页池时，消耗量从非常低的值开始。但它一直在稳步增长。“可用”内存以更快的速度耗尽。最后他开始使用swap。...在一个相当大的DML负载的数据库系统种，PG的后台进程如Checkpointer、Background Writer 或 Autovaccum worker将接触共享内存中更多页面，对于这些进程相应的Pss...将其转换２MB的页面得到大页个数： postgres=# select 148392404/1024/2; ?column?...当PG共享缓冲区在HugePages中时，它可以产生更一致和可预测的性能。将在另一篇文章中讨论。 2) Linux使用多级页面查找方法。...HugePages使用来自中间层的直接指向页面的指针实现的（2MB的大页面将直接在PMD级别找到，没有中间的PTE页面）。地址转换也相当简单。由于这是数据库中高频操作，所以收益成倍增加。

1.3K4 0

解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性

这种称为TOAST的技术改进了大数据值在数据库中的存储和使用方式。TOAST技术通过将大数据对象分成更小的块并将他们与主表分开存储，从而允许高效存储大数据对象。...当向表中插入大图像时，PG会自动创建一个TOAST表，将图像数据和主表分开存储。然后查询pg_class系统表可以看到已创建的TOAST表。...但是需要注意：虽然TOAST表有助于存储大对象数据，但会增加数据库的复杂性，因此应该谨慎使用。此外，在某些情况下，当数据分布在不同的表中时，查询性能会降低，具体取决于查询条件。...PG中，可以通过列上设置“storage”属性来使用不同的TOAST存储策略。...每种策略都有其优势和用例，适当的策略将取决于应用程序的具体要求。例如有一个包含大量文本列的表并希望在需要子字符串操作时提高性能，则可以使用EXTERNAL策略。

2.2K5 0

如何精确监控DB响应延时

DB服务器任何一个环节出现问题，都会增大处理延时，进而触发上述场景。...通过(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port)四元组可以唯一标识1个tcp连接，对于每个连接，计算其最后1个入包和第1个出包的时间差，以此得出1个请求的处理延时，然后将所有连接的请求处理延时聚集统计并输出...tcprstat会记录每个符合条件数据包的时间戳tv，以及对应的四元组(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port)，对四元组取模，以此在hash表中定位查找。...tcprstat将每个请求的处理延时保存到1个长整型数组中，每次输出都要对这个指针数组进行遍历，比如计算avg。...DB引发，只有avg/99_avg出现剧烈波动时，才能证明db服务器响应有问题。

8202 1

【刘文彬】 Controller：EOS区块链核心控制器

构建好区块头以后，接着构建区块体，构建完成以后，将完整头块插入到空的fork_db中。...当fork_db头块的上一个块等于当前节点的头块时，说明有新块被接收，先到达fork_db中，执行： apply_block( new_head->block, s ); // 将新块应用到主库中去。...6. controller析构对fork_db的处理 my->fork_db.close(); 在controller析构时将fork_db关掉，因为它会生成irreversible信号到这个controller...如果fork_db中只剩一个块就是头块，一般不会将它删除因为下一个区块需要从头块建立。不过可以在退出之前将这个区块作为不可逆区块从fork_db中删除。...通过sha256算法计算，将结果写入快照，同时将结果打印到控制台。

1.2K2 0

Mistral AI vs. Meta:顶级开源LLM比较

GQA通过将查询值划分为G组(GQA-G)在MHA和MQA之间取得了平衡，这些组共享一个键和值头。...SWA中的最后一个内存优化依赖于预填充和分块，作者将非常大的提示块分成与W大小相同的小块，并预填充键值缓存以限制内存使用。...postgres.env POSTGRES_DB=postgres POSTGRES_USER=admin POSTGRES_PASSWORD=root docker-compose.yaml...在将问题发送给LLM之前，我们从向量数据库中检索上下文以帮助指导答案。为了检索每个产品的正确上下文，我们需要将查询和product ID一起发送，这样可以从表中获取正确的数据。...结束后通过指标图可以看到Mistral 7B比Llama 2 7b快得多，平均每秒产生约1.5个单词，而Llama 27b仅产生约0.8个单词。

3911 0

降本增效！Notion数据湖构建和扩展之路

然后我们将这些表合并为一个大表，用于分析、报告和机器学习用例。扩展挑战随着 Postgres 数据的增长，我们遇到了一些扩展挑战。...但是一个区块的权限并不是静态地存储在相关的Postgres中，它必须通过昂贵的树遍历计算来动态构建。...相比之下，导出完整快照并转储到 S3 需要 10 多个小时，成本是 S3 的两倍，因此在 S3 中引导新表时，我们很少这样做。...• 我们通过分别处理大分片和小分片来更有效地管理数据（请记住，我们在 S3 中保留了相同的 480 分片方案，以便与 Postgres 保持一致）;小分片将其全部数据加载到 Spark 任务容器内存中以便快速处理...• 从 timestamp t 开始，我们启动 AWS RDS 提供的导出到 S3 作业，将 Postgres 表的最新快照保存到 S3。

1201 0

如何快速判断一个用户是否访问过我们的 APP？

背景牙哥所在部门是做广告系统的，所在小组主要做广告外投，即下图中 DSP 部分，当用户浏览媒体时，媒体通过 SSP 将曝光请求通过 ADX 发送给 DSP，DSP 通过 DMP 进行人群定向，对目标人群进行广告竞价...DSP背景介绍如何筛选优质流量是个难题，我们也在不断探索，现在想在程序入口让访问过我们 APP 的用户的这种流量（这种流量下面称作 RT 流量）优先通过筛选，但我们的程序入口 QPS 约 40w，且去重后的...用Redis存映射信息的方案1 现在我们再看下这个方案，既然已经在 Redis 中存储了映射信息了，那根据 ID 通过 BitMap 来判断是否存在貌似是多余的，因为如果映射表中存在，说明用户就存在呀，...不需要再多做一个判断了，再改一版，直接把设备信息存到 Redis 中 ?...在前面分析 BitMap 时，我们知道它对 ID 的范围有限制，如果想减少数组元素的个数，可以通过哈希函数将大于数组长度的 ID 转换为小于数组长度的下标，这种方案还有一个优点就是不再限制 ID 是正整数

1.3K2 0

希望一个数据同步，包治百病

但它引入的一致性问题将会是非常大的减分，因为没有复杂的协调协议（比如两阶段提交协议或者paxos算法），当出现问题时，很难保证多个存储处于相同的锁定状态。...以MySQL为例、如果通过Binlog方式，将数据同步到ES、Hbase等其他盲区，就需要手写大量代码，包括组装数据、批量、顺序、HA等等很多场景都需要考虑。...场景如下：将MySQL数据库的数据，同步一份数据到Postgres Canal 最新的Canal已经支持MQ ?...解析成json存储在kafka中。...在整个技术架构中，可以充当数据总线的作用。

1.8K3 0

使用 Mastodon 搭建个人信息平台：前篇

本篇文章是使用 Mastodon 搭建个人信息平台的第一篇内容，我将聊聊在容器环境中搭建 Mastodon 的一些细节。...写在前面随着折腾的系统越来越多，我开始期望有一个地方能够将这些系统中的消息进行集中的呈现，让我能够快速清晰的了解到有什么有趣的新鲜的、重要的事情发生了，以及让我能够通过更简单的方式对已有系统中的数据进行快速的查询...简单的交互示意图在以往工作和生活中，其实多多少少也有使用过一些包含了交互或者功能和我诉求有交集的工具，比如：在新浪云工作使用的 TeamToy、在淘宝时使用的 Redmine 和阿里门户、美团时使用的大象...拆分静态资源服务提到应用动静资源拆分，在云服务大环境下我们不免会想到 CDN。在 Mastodon 中，应用支持设置 CDN_HOST 来将静态资源拆分到 CDN 服务器。...后续将陆续整理和分享一些在知识管理、知识库建设过程中的小经验，希望能帮助到同样对这个领域感兴趣、充满好奇心的你。 --EOF

1.9K3 1

SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分，延世大学提出将查找表思路用于图像超分

标题&作者团队本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作，它首次提出采用LUT进行图像超分，尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好，甚至不如FSRCNN性能高。...为此，通过采用查找表，我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表；在测试阶段，我们根据输入从LUT中索引与计算的HR输出。...当感受野尺寸大于3时，SR-LUT的大小非常大，不利于实际应用。在本文，我们令Ours-V表示感受野为2，Ours-F的感受野为3，Ours-S的感受野为4。...对于全LUT，我们计算超分模型的所有可能输出并将其保存到LUT。输入值则作为LUT的索引，对应位置保存对应的输出值。实际上，我们如果采用均匀采用LUT，SR-LUT会非常大，约64GB。...在测试阶段，非采样点的值通过近邻采样点插值，这个地方有点类似与3DLUT。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建，我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。

1.6K2 0

SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分，延世大学提出将查找表思路用于图像超分

标题&作者团队本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作，它首次提出采用LUT进行图像超分，尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好，甚至不如FSRCNN性能高。...为此，通过采用查找表，我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表；在测试阶段，我们根据输入从LUT中索引与计算的HR输出。...当感受野尺寸大于3时，SR-LUT的大小非常大，不利于实际应用。在本文，我们令Ours-V表示感受野为2，Ours-F的感受野为3，Ours-S的感受野为4。...对于全LUT，我们计算超分模型的所有可能输出并将其保存到LUT。输入值则作为LUT的索引，对应位置保存对应的输出值。实际上，我们如果采用均匀采用LUT，SR-LUT会非常大，约64GB。...在测试阶段，非采样点的值通过近邻采样点插值，这个地方有点类似与3DLUT。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建，我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。

1.2K1 0

【深度学习】基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

基于web服务端的模型部署，主要是通过REST API的形式来提供接口方便调用。而基于C++的深度学习模型部署，主要是通过深度学习框架的C++前端版本，将模型集成到软件服务中。...在部署深度学习模型时，大多时候我们不需要搞一个前端页面出来，一般是以REST API的形式提供给开发调用。那么什么是API呢？...=6379, db=0) model = None 因为图像数据作为numpy数组不能直接存储到Redis中，所以图像存入到数据库之前需要将其序列化编码，从数据库取出时再将其反序列化解码即可。...(imageID, json.dumps(output)) # 从队列中删除已预测过的图像 db.ltrim(IMAGE_QUEUE, len(imageIDs...torch.add((self.linear).forward(input, ), h, alpha=1) _1 = torch.tanh(_0) return (_1, _1) 这样我们就可以将整个模型都保存到硬盘上了

3.2K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭