多重关系下的Cypher性能 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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uWSGI和WSGI之间的关系（下）

三.搭配nginx 因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。...四.总结 django 的并发能力真的是令人担忧，这里就使用 nginx + uwsgi 提供高并发 nginx 的并发能力超高，单台并发能力过万（这个也不是绝对），在纯静态的 web 服务中更是突出其优越的地方...在django项目目录下 Demo工程名 uwsgi –http 0.0.0.0:8000 –file Demo/wsgi.py 经过上述的步骤测试,发现在这种情况下启动django项目,uWSGI也是单线程...# threads : 每个进程开的线程数经过测试,接口可以”同时”访问,uWSGI提供多线程 Python因为GIL的存在,在一个进程中,只允许一个线程工作,导致单进程多线程无法利用多核多进程的线程之间不存在抢...GIL的情况,每个进程有一个自己的线程锁,多进程多GIL。

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在Windows环境中安装Neo4j

Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。关系型数据库只对单个Join操作进行优化查询，而多重Join操作查询的性能显著下降。...图形数据库适合查询关系数据，由于图形遍历的局部性，不管图形中由多少节点和关系，根据遍历规则，Neo4j只访问与遍历相关的节点，不受到总数据集大小的影响，从而保持期待的性能；相应地，遍历的节点越多，遍历速度越慢...对与存在大量丰富关系的数据，遍历的性能不受图形数据量大小的影响，这使得Neo4j成为解决图形问题的理想数据库。...2，在Neo4j浏览器中创建节点和关系示例，编写Cypher命令，创建两个节点和两个关系： CREATE (n:Person { name: 'Andres', title: 'Developer'...在第一个节点创建之后，在Graph模式下，能够看到创建的图形，继续编写Cypher脚本，创建其他节点和关系 ? 在创建完两个节点和关系之后，查看数据库中的图形： ?

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inode、block和磁盘性能的关系原

inode、block和磁盘性能的关系什么是inode和block？理解inode，要从文件储存说起。　　文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。...其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。...inode和block的大小是可以手动去指定的，并且在不同的操作系统和文件系统下inode和block的大小是不一样的。　　...后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode)，发现已经用满(IUsed=100%)，导致系统无法创建新目录和文件。...先将该磁盘数据备份，人工更改inode大小，增加inode数量磁盘性能其实block的大小与业务与磁盘的I/O性能有着密不可分的关系。

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图数据库调研

图检索语言这里主要对比下面： Cypher：Neo4j 的查询语言称作 Cypher，Cypher 是对图形的声明查询语言，使用图形模式匹配作为主要的机制作图形数据选择（包括只读和变更操作）。...各自的特点： Cypher：只能在 Neo4j 上使用，但是社区版的Neo4j 只能跑在单机上，用 Gremlin 和 SPARQL 可以很容易地从某个数据库转到另外一个，但Cypher就不要想了。...正如InfoWorld的SerdarYegulalp所写的：“在拥有Cosmos DB的情况下，微软在同一个数据库中提供了多重持久化模型，因此模型的选择可以是工作负载的功能而不是产品的功能”。...，由于其存储和查询严重分离，性能提升的空间十分巨大。...它的十字链表结构在内存够大，或者有SSD盘的情况下性能还是不错的，但是存在性能瓶颈。

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系统稳定性和性能工程的关系

线上业务的压力逐渐增加，面对这样的严峻考验，企业对自身业务的支撑体系，考虑的不应该是只是功能的完整性，生产环境的系统性能，系统稳定性也是企业重点考虑的，例如系统的稳定性指标，接下来聊一下系统的稳定性定义...在《计算机科学技术名词》第三版中提到稳定性的定义。软件设计方案稳定，其程序和文档在较长时间无需修改。软件运行稳定，在有干扰和破坏事件影响下，能够在干扰和破坏之后回到原始的状态能力。...系统稳定性系统稳定性主要关注的是系统在各种条件下的可靠性和可用性。这包括系统在高负载、异常输入或硬件故障等情况下仍能正常工作的能力。...性能工程的关键活动包括：性能测试：模拟不同的使用场景来评估系统的响应速度和承载能力。瓶颈分析：识别系统中影响性能的关键因素，并对其进行优化。...他们之间的关系尽管系统稳定性和性能工程各有侧重点，但两者之间存在着密切的联系：相互依赖：一个高性能的系统如果缺乏稳定性，那么其性能优势将无法得到体现；反之，一个稳定的系统如果性能低下，也难以满足用户的需求

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C++:29 --- C++继承关系下的内存布局（下）

在单继承类层次下，每一个新的派生类都简单地把自己的成员变量添加到基类的成员变量之后。看看上图，C对象指针和D对象指针指向同一地址。 2.多重继承大多数情况下，其实单继承就足够了。...与单继承不同的是，在多重继承下，内嵌的两个基类的对象指针不可能全都与派生类对象指针相同： F f; // (void*)&f == (void*)(C*)&f; // (void*)&f 下，在单继承和多重继承的情况下，内嵌的基类实例地址比起派生类实例地址来，要么地址相同（单继承，以及多重继承的最靠左基类），要么地址相差一个固定偏移量（多重继承的非最靠左基类）。...4 多重继承下的虚函数如果从多个有虚函数的基类继承，一个实例就有可能包含多个vfptr。考虑如下的R和S类： ?...因为S从P和R多重继承，S的实例内嵌P和R的实例，以及S自身的数据成员S::s1。注意，在多重继承下，靠右的基类R，其实例的地址和P与S不同。

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运维必备：Linux系统下的两款终端多重会话工具

screen - Linux系统下的终端多重会话工具描述: Screen是一个在Linux系统下的终端多重会话工具，可以让用户在一个终端窗口中同时运行多个终端会话。...# 分离会话 Ctrl + A，然后按下D键即可分离当前会话，让其在后台运行。...# 进入会话 screen -x 1846.2 # 切换窗口按下 Ctrl + A，然后按下N（下一个窗口）或P（上一个窗口）可以切换不同窗口。 # 分离并注销远程（并在此处重新连接）。...Tmux - Linux系统下终端多路复用器描述: Tmux（也称为终端多路复用器）是一个类似于Screen的终端会话工具，允许你在一个终端窗口中同时运行多个独立的终端会话。...键的功能,因为在编码过程中,你需要频繁地按下 Ctrl 键,而由于 Caps-Lock 与手指在键盘的起始位置处于同一直线,所以按下 Caps-Lock 键会更加容易、便捷。

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MONGODB 大内存参数的调节,checkpoint 与性能的关系

这里重温一下文档的内容 1 在MONGODB 3.4 默认使用 50%的内存在数据库中有1G 内存及以上的情况,而如果在不足1G 内存的情况下使用 256MB的方式为MONGODB 提供内存服务....但任何数据在进行处理之前都需要解压缩,而解压缩如果是从磁盘到内存则速度和相关的性能消耗都不会太低,则MONGODB选择了LINUX 的缓冲cache作为解压缩和压缩的一个环境....在高并发写入,并且内存不足的情况下,主库崩溃了,下面是相关的崩溃前的日志那可以试想如果你拥有了大内存,还使用默认的参数,并且还持续大量的写入,你的磁盘性能还是一般般的水平, 呵呵....所以这篇文字的目的就是要怎么在上面的情况下,调整参数,来优化一下当下的问题....eviction_target 可能对系统的性能会有提升.

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【Servlet】浅谈一下Servlet的继承关系。

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记 Servlet继承关系介绍一、`javax.servlet.Servlet`接口二、`javax.servlet.GenericServlet`抽象类...javax.servlet.http.HttpServlet`抽象子类总结 ---- 一、javax.servlet.Servlet接口介绍 javax.servlet.Servlet类是一个接口，我们可以来看一下Servler...道理很简单，我们来看一下源码就不难理解原因了：源码片段： javax.servlet.GenericServlet实现了接口Servlet： public abstract class GenericServlet...，调用与其对应的do方法，而各种do方法的实现内容基本一致，我们以请求方式为post时会调用的doPost()为例子展示一下： doPost(): protected void doPost(HttpServletRequest...---- 总结继承关系：Servlet -> GenericServlet -> HttpServlet Servlet中的核心方法： init(); service(); destroy(); 当有请求时

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并行一度关系查询

@TOC[1] Here's the table of contents: •一、查询需求•二、编写一个基础查询•三、使用并行优化查询并行一度关系查询大数据量下并行查询可以显著提升查询性能...，通过巧妙的使用Cypher并搭配存储过程，可以实现很多实用的查询。...在apoc.cypher.run中实现了判断两节点是否有一度关系的查询，当没有关系时查询不会下推执行。在RETURN部分返回关系的开始与结束节点。...，使用apoc.cypher.parallel2并行方式优化，同理多度关系的并行也可以使用这种方式实现。...默认情况下，最大并行数为CPU内核数 x 100。例如，如果数据库被分配了4个内核，那么并行的最多进程数为400。通过该语句批量查询时性能至少会有50%以上的提升。

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linux操作系统下的多重视窗管理程序screen命令

screen命令为多重视窗管理程序。此处所谓的视窗，是指一个全屏幕的文字模式画面。通常中有在使用telnet登入主机或是使用老式的终端机时，才有可能用到screen程序。...语法格式：screen [参数] 常用参数： -A 将所有的视窗都调整为目前终端机的大小 -d 将指定的screen作业离线 -m 即使目前已在作业中的screen作业，仍强制建立新的screeN...作业 -r 恢复离线的screen作业 -R 先试图恢复离线的作业，若找不到离线的作业，即建立新的screen作业 -s 指定建立新视窗时，所要执行的shell -S 指定screen作业的名称 -v 显示版本信息 -x 恢复之前离线的screen作业 -ls 显示目前所有的screen作业 -list 显示目前所有的screen作业 -wipe 检查目前所有的screen...]# screen vi ~/main.c 重新连接id为2276的screen终端： [root@linuxcool ~]# screen -r 2276 显示已创建的screen终端： [root@

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sysstat - linux下的性能监控神器

有的时候我们可能会需要对于linux机器进行性能监控。比如cpu、内存、磁盘等占用情况等，如果是简单的查看使用情况，那么我们可以使用top、free等经典的命令。...通过这些命令查看系统资源利用率：了解 CPU 使用率、内存消耗、磁盘活动和网络负载等指标，有助于及时发现潜在的性能问题。...sysstat 介绍今天就来分享一个在Linux 操作系统的下的监控系统性能工具-sysstat。有了这个工具包，我们就可以通过这个工具包的不同命令，来对系统性能进行更细的监控。...工具的github地址如下：https://github.com/sysstat/sysstat 从Readme上我们可以得知，这个工具包会包含实用的应用程序来监控系统性能 iostat：报告 CPU...上可以使用： sudo yum install sysstat 来安装 ubuntu上可以使用 sudo apt-get install sysstat 来安装 sysstat还支持定时任务，来进行收集历史的性能

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WinForms 下的高性能笔迹方法

服务拿到触摸点本文的例子放在微软的官方例子里面，请看 GitHub 代码本文不会告诉大家代码如何写，因为看微软的代码就知道了，本文主要告诉大家为什么这样做的触摸收集足够快在 Windows 里面...，会通过 WM_TOUCH 的消息发送触摸的信息，但是通过消息的方式不够快。...当然这句话不是说消息不快，而是和 Wisptis 服务对比还是不够快从微软的笔和触摸服务里面获取的方法是需要使用复杂的方法才能获取到内容，大概的获取方法就是从共享内存里面读取值，此时的读取速度将比消息快...，然后构建，尝试运行，然后对比一下性能。...Sample (C#) - Win32 apps 在 WPF 中默认的 StylusPlugIn 就使用了这部分优化，不需要额外的引用组件，如何在 WPF 中做高性能笔请看 WPF 高性能笔

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Linux系统下的性能分析命令

在 Linux 系统下，有许多用于性能分析和调试的命令和工具，可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中，可能使用到的一些命令。...以下是一些常用的性能分析命令和工具汇总：用于实时监视系统中运行的进程和系统性能指标，如CPU使用率、内存使用率等。...1、top top 命令是 Linux 系统下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用情况，如：CPU 使用率、内存使用率等。...-H：显示进程的层次关系，即显示线程。...例如，按下 M 可以按内存使用率排序进程，按下 P 可以按 CPU 使用率排序进程。要退出 top，您可以按下 q 键。

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容器视角下的网络性能监控

端到端路径的复杂容器的环境下有大量的 LB，在提供负载均衡等复杂的场景下，SNAT 和 DNAT 会多次发生，每一次发生地址转换就意味着可能会产生网络性能问题。...所以任何两个 POD 之间通过 service 的访问都可能会有解析、DNS 性能以及负载均衡的问题。...往简单了说，在微服务场景下需要考虑服务和服务之间的调用关系，相当于调用栈的追踪。...但是如果能从网络流量的角度去监测，会发现在实际的环境中对于这样的场景会有 3~10 倍时延的误差。这说明，从网络层面去分析应用的质量、性能是必要的。...为了实现整个业务的监控，需要在容器网络环境获取到的数据，包括 Service 之间访问的追踪关系；负载均衡、Service 前后 IP 的变化关系；真实源 IP 与 SNAT 和 DNAT 后的变化关系

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容器视角下的网络性能监控

2）端到端路径的复杂容器的环境下有大量的LB，在提供负载均衡等复杂的场景下，SNAT和DNAT会多次发生，每一次发生地址转换就意味着可能会产生网络性能问题。...所以任何两个POD之间通过service的访问都可能会有解析、DNS性能以及负载均衡的问题。...往简单了说，在微服务场景下需要考虑服务和服务之间的调用关系，相当于调用栈的追踪。...为了实现整个业务的监控，需要在容器网络环境获取到的数据，包括Service之间访问的追踪关系；负载均衡、Service前后IP的变化关系；真实源IP与SNAT和DNAT后的变化关系。...目前国内已有不少企业通过自己的产品赋能容器网络性能监控，例如云杉网络DeepFlow云网分析，基于高效的混合云流量全网采集和时序数据存储、检索技术，提供混合云网络流量采集分发以及性能监控诊断解决方案。

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浅谈 DevOps 模式下的性能测试

本文主要介绍 DevOps 模式下性能测试的实践经验。...测试数据方面，根据数据独立性原则，需要导入与功能测试相互独立的测试数据，数据来源可以是脱敏后的生产数据或测试人员通过批量制造的非敏感数据。以下是云下、云上环境的对比： ?...二、性能测试策略性能需求分析方面，①由于微服务是实现DevOps的重要架构，本次实践主要针对微服务模式，通过分析系统架构，明确调用链条、调用关系，找出容易发生故障的点位。...在微服务模式下，需要更加关注异常测试，例如，当一个应用服务器的某个pod失去连接后，其上的流量是否能发送到另外一个pod上，重新启动pod,流量是否均匀分配到服务器上。...本文主要介绍了DevOps模式下性能测试的实践经验，然而在项目实施过程中，如何解决相对较长的性能测试周期与快速迭代之间的矛盾，需要测试人员持续探索和关注。

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MyBatis处理一对多关系时的性能考虑

Mybatis框架对于处理一对多的情况有两种方法查询的时候JOIN子表, 然后交给MyBatis拼装数据查询的时候不JOIN子表, 主表查询完成后发起select再查询关联表数据, 还可以配置fetchType...=lazy进行懒加载这两种方法各有问题: 第一种方案有两个缺陷: 1) 做分页查询的时候不准, 2) 如果关联子表多, 结果集会非常大, 占用网络IO 第二种方案会出现1+N次查询, 发起的sql数量会非常恐怖...懒加载如果最后转JSON, 那么同样是1+N次查询建议开发自己去拼装一对多的集合处理的办法是: 把主表的关联字段手动放进一个集合, 发起in查询把关联表的数据查询出来, 然后手动拼装, 这样发起的查询数量就是

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图形数据库Neo4j基本了解

节点可有零个，一个或多个标签，但是关系必须设置关系类型，并且只能设置一个关系类型。Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher，用于操作属性图，是图形语言中事实上的标准。...3，属性（Property）属性是一个键值对（Key/Value），用于为节点或关系提供信息。一般情况下，每个节点都由name属性，用于命名节点。...和关系型数据库一样，索引是图形数据的一个冗余副本，通过额外的存储空间和牺牲数据写操作的性能，来提高数据搜索的性能，避免创建不必要的索引，这样能够减少数据更新的性能损失。...当统计信息变化到一定的赋值时，Neo4j需要重新生成执行计划，以保证Cypher查询是性能优化的，Neo4j存储的统计信息包括： The number of nodes with a certain label...默认情况下，Neo4j自动更新统计信息，但是，统计信息的更新不是实时的，更新统计信息可能是一个非常耗时的操作，因此，Neo4j在后台运行，并且只有当变化的数据达到一定的阈值时，才会更新统计信息。

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千亿关系链下的新增共同好友计算

相比而言，计算新增共同好友有着更大的价值。本文介绍一种千亿关系链下的日新增共同好友挖掘算法--NTE算法。该算法基于分治的思想，将新增共好友计算问题，转换为更易于运算与实现的三角形计算问题。...可见，无论是推荐场景、广告场景还是社交运营场景，共同好友都有极其重要的意义。在用户量关系到达百亿甚至千亿的时候，共同好友计算需要消耗大量资源，通常都是按月例行。这样无法发挥新增关系的时效性。...这里三角形的新增边实际是业务新增关系链，非新增边是业务已有的历史全量关系链。整个计算模式如下图所示。...收集邻居信息首先需要读取新增关系链数据作为边，建立初始图(如下图左侧所示)。简单起见，可以直接将关系链两端点的场景用户index_id作为点id。...它的特殊在于需要计算全量关系链，建图较为困难；但又不涉及全量链之间的join操作。

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