有没有支持并行读的磁盘？

有支持并行读的磁盘，通常被称为并行存储系统。并行存储系统是一种高性能的存储解决方案，它通过同时从多个磁盘驱动器读取数据来提高读取速度。这种系统通常由多个磁盘组成，每个磁盘都有自己的控制器和缓存，可以独立地进行读取操作。

并行存储系统的优势在于它可以通过并行读取来提高数据访问速度，特别适用于需要大量读取操作的场景，如大规模数据分析、科学计算、高性能计算等。它可以同时从多个磁盘读取数据，有效地减少了磁盘访问的瓶颈，提高了系统的整体性能。

腾讯云提供了一款支持并行读的存储产品，即腾讯云文件存储（CFS）。CFS是一种高性能、可扩展的共享文件存储服务，可以提供高达百万级的并发连接和高速的并行读取能力。它适用于大规模数据分析、容器存储、媒体处理等场景，可以为用户提供稳定可靠的文件存储服务。

了解更多关于腾讯云文件存储（CFS）的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/cfs

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Innodb的RR到底有没有解决幻读？

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.NET 3.5-4.0 并行计算的支持

作为下一代开发平台，Visual Studio 2010加大了对并行运算的支持。...从而将开发者从繁琐而复杂的多线程开发中解放出来，将更多的精力放到业务逻辑上。 Visual Studio IDE对并行计算开发的大量支持。...非托管的C++库和编译器对并行计算的支持 .NET Framework 3.5/4.0 对并行计算的大量支持，包括PLINQ、并行语言语句等等本文讨论的是.net 3.5/4.0对并行计算的性能差别...在讨论之前先回顾一下.NET 的并行组件：由于并行计算是将一个工作任务进行分解以并发执行，因此，任何一个支持并行计算的软件开发与运行平台都必须解决这些并发执行的子任务之间的相互协作问题，比如：一个子任务需要等待其它子任务的完成....NET 3.5通过DevLabs发布了Reactive扩展中包含的类库为并行处理提供支持。

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深度学习里面有没有支持Multi-GPU-DDP模式的pytorch模型训练代码模版？

代码简洁易懂【模块化、易修改、short-enough】支持常用功能【进度条、评估指标、early-stopping】经过反复斟酌测试，我精心设计了仿照keras风格的pytorch训练循环，完全满足以上条件...最近，通过引入HuggingFace的accelerate库的功能，torchkeras进一步支持了多GPU的DDP模式和TPU设备上的模型训练。这里给大家演示一下，非常强大和丝滑。...支持进度条：通过tqdm引入。支持评估指标：可以引入torchmetrics库中的指标，也可以自定义评估指标。...支持early-stopping：在fit时候指定 monitor、mode、patience即可。...1，安装torch_xla #安装torch_xla支持 !pip uninstall -y torch torch_xla !

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问答 | 请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。

这里是 AI 研习社，我们的问答版块已经正式推出了！...话不多说，直接上题 @马文•加布里问：请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。...，比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。...,爱站等查询域名的网站吧,当你查询过他就会留下你的网站链接,这样的链接就形成了外链....我们就是利用了各种查询网站来留下你的链接,达到自动发外链的效果. 使用SEO外链会被认为作弊么？本工具是利用各种查询工具,模拟正常手工查询，不是作弊. 推荐使用方法:新站每天两次,老站每天一次.

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5 分钟读透 HTTP 的前世今生( Chrome、Firefox 和 Cloudflare 均已支持 HTTP3 )

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【建议收藏】|Hybrid Shuffle 测试分析和使用建议

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关于Raid0,Raid1,Raid5,Raid10的总结

RAID1磁盘阵列一般支持“热交换”，就是说阵列中硬盘的移除或替换可以在系统运行时进行，无须中断退出系统。...在这里，需要注意的是，读只能在一块磁盘上进行，并不会进行并行读取，性能取决于硬盘中较快的一块。...读性能：只能在一个磁盘上读取，取决于磁盘中较快的那块盘写性能：两块磁盘都要写入，虽然是并行写入，但因为要比对，故性能单块磁盘慢。...总结：磁盘空间利用率：(N-1)/N，即只浪费一块磁盘用于奇偶校验。读性能：(n-1)*单块磁盘的读性能，接近RAID0的读性能。...RAID10提供100%的数据冗余，支持更大的卷尺寸，但价格也相对较高。对大多数只要求具有冗余度而不必考虑价格的应用来说，RAID10提供最好的性能。

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存储性能加速引擎之预读

固态磁盘极大地减少了耗时的寻道时间，但是仍然存在不小的访问延迟。特别是SSD存储器基本上是由许多并行操作的芯片组成，较大的预读I/O将能够利用并行芯片的优势。...顺序访问能支持顺序预读并最大化磁盘性能利用率。对于并发顺序访问，预读在将交错的小I/O聚合为大I/O方面起着至关重要的作用。...异步访问通过流水线化处理器和磁盘操作，隐藏应用程序的I/O延迟的方式来提高I/O效率。AIO、非阻塞I/O、回写和预读是异步I/O的常用工具。并行化。...例如，英特尔在其SATA固态硬盘中开辟了10个并行的NAND闪存通道，可提供高达500MB/s的读取带宽和50000以上的 IOPS。并发I/O请求和并行数据传输是上述并行系统的I/O吞吐量的关键。...大块I/O可以更好地利用磁盘，可以更好地并行化，也有助于摊薄整个I/O路径的处理开销。预读的基本方法预读算法可以是预测式的，也可以是应用主动通知式的。

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常用陈列raid0,raid1,raid5,raid10(0+1)区别

总结：磁盘空间使用率：100%，故成本最低。读性能：N*单块磁盘的读性能写性能：N*单块磁盘的写性能冗余：无，任何一块磁盘损坏都将导致数据不可用。...RAID1磁盘阵列一般支持“热交换”，就是说阵列中硬盘的移除或替换可以在系统运行时进行，无须中断退出系统。...在这里，需要注意的是，读只能在一块磁盘上进行，并不会进行并行读取，性能取决于硬盘中较快的一块。...读性能：只能在一个磁盘上读取，取决于磁盘中较快的那块盘写性能：两块磁盘都要写入，虽然是并行写入，但因为要比对，故性能单块磁盘慢。...总结：磁盘空间利用率：(N-1)/N，即只浪费一块磁盘用于奇偶校验。读性能：(n-1)*单块磁盘的读性能，接近RAID0的读性能。

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PyTorch 1.4最新版放出：支持Python2的最后一版，支持分布式模型并行、Java程序、移动端等多项新功能

本次更新是最后一个支持 Python2 的版本，同时增加了对分布式模型并行、移动端、Java 程序等方面的支持。 ?...本次更新的重点是增加了很多重要的新特性，包括给用户提供 Build 级别的移动端定制化支持、增加分布式模型并行训练、让 Java 程序能够运行 TorchScript 等。...值得注意的是，本次 PyTorch 更新是最后一个支持 Python2 的版本，同时也是最后一个支持 C++11 的版本。...支持分布式模型并行训练 1.4 版最大的亮点在于对分布式模型并行训练增加了支持。官方表示，随着 RoBERTa 等万亿级别参数的大型模型出现，人们越来越需要模型并行训练了。...对 Java binding 的支持除了对 Python 和 C++的支持以外，本次更新增加了对 Java binding 的实验性支持。

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InnoDB并发如此高，原因竟然在这？

简单的锁住太过粗暴，连“读任务”也无法并行，任务执行过程本质上是串行的。...，简记为：读读可以并行排他锁与任何锁互斥，简记为：写读，写写不可以并行可以看到，一旦写数据的任务没有完成，数据是不能被其他任务读取的，这对并发度有较大的影响。...画外音：对应到数据库，可以理解为，写事务没有提交，读相关数据的select也会被阻塞。 有没有可能，进一步提高并发呢？即使写任务没有完成，其他读任务也可能并发，这就引出了数据多版本。...数据库事务提交后，必须将更新后的数据刷到磁盘上，以保证ACID特性。磁盘随机写性能较低，如果每次都刷盘，会极大影响数据库的吞吐量。...总结 (1)常见并发控制保证数据一致性的方法有锁，数据多版本； (2)普通锁串行，读写锁读读并行，数据多版本读写并行； (3)redo日志保证已提交事务的ACID特性，设计思路是，通过顺序写替代随机写，

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【Linux系列-2】iostat命令详解

）为单位 avgqu-sz：平均未完成的IO请求数量，即平均意义上的请求队列长度 await：平均每个IO所需要的时间，包括在队列等待的时间，也包括磁盘控制器处理本次请求的有效时间 r_await：每个读操作平均所需要的时间...实际上，iostat工具没有任何一输出项表示的是硬盘设备平均每次IO的时间。 %util：表示该设备有I/O（即非空闲）的时间比率，不考虑I/O有多少，只考虑有没有。...对磁盘阵列来说，因为有硬件缓存，写操作不等落盘就算完成，所以写操作的service time大大加快了，如果磁盘阵列的写操作不在一两个毫秒以内就算慢的了；读操作则未必，不在缓存中的数据仍然需要读取物理硬盘...由于现代硬盘设备都有并行处理多个I/O请求的能力，所以%util即使达到100%也不意味着设备饱和了，举个简化的例子：某硬盘处理单个I/O需要0.1秒，有能力同时处理10个I/O请求。...那么iostat有没有哪个指标可以衡量硬盘设备的饱和程度呢？很遗憾，没有。

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任意组合、编排的多线程并发框架，支持任意阻塞、等待、串并行组合，回调、超时、默认值等

并发场景可能存在的需求之——任意编排 1 多个执行单元的串行请求 ? 2 多个执行单元的并行请求 ? 3 阻塞等待，串行的后面跟多个并行 ? 4 阻塞等待，多个并行的执行完毕后才执行某个 ?...也就是说A、B并不是独立的，而是有结果依赖关系的。在A执行完毕之前，B是取不到结果的，只是知道A的结果类型。那么，我的框架也支持这样的场景。可以在编排时，就取A的结果包装类，作为B的入参。...总结该并发框架提供 > 1 提供任何形式的串行、并行执行单元的组合。...如a、b、c的串行，a、b的串行同时与c并行，a、b、c的并行 > 2 为每个执行单元提供执行成功、失败、超时、异常的回调 > 3 支持为单个执行单元设置异常、失败后的默认值 > 4 支持为整个group...也支持整个group的异步回调不阻塞主线程 > 6 支持每个group独享线程池，或所有group共享线程池（默认） ?

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OLAP 与 OLTP

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。...【1】CPU出现瓶颈常表现在逻辑读总量与计算性函数或者是过程上，逻辑读总量等于单个语句的逻辑读乘以执行次数，如果单个语句执行速度虽然很快，但是执行次数非常多，那么，也可能会导致很大的逻辑读总量。...设计的方法与优化的方法就是减少单个语句的逻辑读，或者是减少它们的执行次数。...因为在OLTP环境中，磁盘物理读一般都是db file sequential read，也就是单块读，但是这个读的次数非常频繁。如果频繁到磁盘子系统都不能承载其IOPS的时候，就会出现大的性能问题。...联机分析处理OLAP On-Line Analytical Processing是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

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【数据库09】数据库系统体系结构

并行数据存储系统(paraller data storage system)主要被设计用于存储和检索基于码的数据，与并行数据库不同，数据库存储系统通常对事务提供非常有限的支持，而且它们缺乏对声明性查询的支持...因此，这样的系统支持更高的吞吐量，也就是说，允许每秒运行更多的事务，尽管单个事务不会运行得更快。近年来，甚至连移动电话都开始支持多核，粗粒度并行系统也在不断演进，以支持对单个查询的并行处理。...共享锁与排它锁 1.共享锁，又称之为读锁，简称S锁，当事务对数据加上读锁后，其他事务只能对该数据加读锁，不能做任何修改操作，也就是不能添加写锁。只有当数据上的读锁被释放后，其他事务才能对其添加写锁。...当今的并行数据库系统通常运行在层次体系结构上，其中每个节点都支持共享内存的并行性，多个节点以无共享方式互连。...如今的web级应用运行在数据管理系统上，结合了并行性和分布式的支持，并行性保证高负载的支持，分布式则保证高可用。这种系统的一个特点是集中式管理。

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Mysql基础

3、READ COMMITTED （提交读）：大多数主流数据库的默认事务等级，保证了一个事务不会读到另一个并行事务已修改但未提交的数据，避免了“脏读取”，但不能避免“幻读”和“不可重复读取”。...（二）利用磁盘预读特性为了减少磁盘 I/O 操作，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的旋转时间，速度会非常快。...并且可以利用预读特性，相邻的节点也能够被预先载入。三、存储引擎 InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只有在需要它不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。...内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性读、能够加快读操作并且自动创建的自适应哈希索引、能够加速插入操作的插入缓冲区等。支持真正的在线热备份。...一、乐观锁总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。

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复制集让mongodb的secondary支持读操作，因为存在读写延迟所以是否需要读写分离

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1，让mongodb的secondary支持读操作对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的。...在写多读少的应用中，使用Replica Sets来实现读写分离。通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk，由Secondary来分担读的压力，Primary只承担写操作。...访问不了的时候就不能进行查询第三种方法：在配置mongo的时候增加slave-ok=”true”也支持直接从secondary中读 <mongo:mongo id=”mongo” host=” 2，读写延迟...原因： 1、所有的从节点拥有与主节点一样的写入负载，读的加入会增加其负载 2、对于分片的集合，在平衡器的关系下，数据的返回结果可能会缺失或者重复某部分数据。...使用的场景； 1、异地的分布式部署 2、故障切换，在紧急情况下向从节点读数据总结：副本集不是为了提高读性能存在的，在进行oplog的时候，读操作时被阻塞的。

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拨开云雾见天日：剖析单机事务原理

如果放进来，新的写请求会将原来的读锁升级为写锁，这样除了读读可并行，读写也可并行，进一步提升了并行度，原来的读读并行就变成了这个样子： ?...当然这里日志的持久化又是另外一个话题了，简单的说，就是在对数据库更新时，一定要保证日志已经写入磁盘，如果日志没有写入磁盘，故障发生后，数据只能丢失。...在这两个事务隔离级别下，如果当前事务正在写，那么其他所有的读都将被阻塞（这里的读写事务是针对相同的资源，或者说是针对数据库的同一行数据），所以优化的点也在这里，有没有办法让写不阻塞读呢？...数据库为了支持事务，在每个写事务（更新数据）时，都会记录undo log以便在事务执行出现异常时可以回滚到事务初始的状态，就如同这样： ?...那换种方式，在优化事务时，你可以尽量减少锁的覆盖范围，比如：MyISAM使用表锁，它的锁范围就大于Innodb的行锁，所以如果写多读少且需要支持事务的话，请使用Innodb存储引擎，如果读多写少的话，可以使用

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