在 http://exchange.nagios.org/ 上有shell 写的脚本，nagios可以监控到命中率，他是基于 telnet 的，使用之后看到 进程里有个telnet 进程，很不爽，而且脚本休要修改一下，不然会报错，不知道大家是不是同样的问题，而我，想要的是监控命中率，还有内存使用率以及，当前连接数·所以只能自己动手来写个脚本了·在python的官网上看到有 python-memcache包，就下来看了一下源码，使用还是很方便的·。
安装mysql之后，需要对mysql服务进行监控。 nagios开源自带的check_mysql 对 mysql 的slave 机监控倒是不错。但是对数据库主机监控就略显不足了。 使用一个监控插件：check_mysql_health 下载和使用方法见： http://exchange.nagios.org/directory/MySQL/check_mysql_health/details 具体监控： 对于slave 机 ，使用nagios 自带的 check_mysql 监控 command[check
本期配套视频： https://www.bilibili.com/video/BV1BJ411B7mn?p=6 继上周增加【任务调度】以后，继续对项目进行2.0版本升级，其实改动的地方并不多，主要的功
大家好，我是kaiyuan。最近大模型LLM的各类信息有种乱花渐欲迷人眼的感觉，刷几篇KDD'23的文章冷静一下。
使用python监控memcached基本信息 使用python监控memcached的基本信息，例如：connections、hitRate、freeMemory、memoryUsage、evictions等等。然后自定义zabbix keys值实现自定义监控模版！ 首先安装需要的环境： pip install python-memcached 话不多说，直接上脚本： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'chenmingl
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据，并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中，因为我们数据量和业务复杂性的增长，确实遇到了一些明显的性能问题，分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级，而调一次数据库最快也得1-2毫秒，有着2-3个数量级的差距。
框架高度集成国产优秀ORM——Sqlsugar，支持常规企业级所有的数据库操作场景：
ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。
当然还有appsettings.json配置文件，和种子数据文件，这个不算代码之内。
hello，大家好，我是徐小夕，之前和大家分享了很多可视化低代码的最佳实践，以及前端工程化的实战项目，今天继续和大家分享一下我开源的比较有价值的项目——Next-Admin，目前已经支持拖拽搭建模块，并且支持：
Guava 是 google 推出的一个第三方 java 库，用来代替 jdk 的一些公共操作，给我印象特别深的就是 Collection 的扩展和本地缓存的扩展这两个方面了。所以今天也就主要来讲讲 guava 的 collection 和 caches 两方面。
因为BlogCore已经做好了兼容，得益于Sqlsugar的优秀支持，不用考虑实体模型，只需要配置好连接字符串，就能直接生成数据库表和数据，直接使用。
本地缓存一般位于应用服务器的部署机器上，使用应用服务器本身的少量内存。它是应用层获取数据的第一道缓存，应用层获取数据时先访问本地缓存，如果未命中，再通过远程从 L1 缓存层获取，最终获取到的数据再预热到本地缓存中。
Redis 在很多互联网公司都充当着非常核心的角色，因此，监控 Redis 以保证其稳定显得格外重要。这节内容就来聊聊 Redis 的一些常见监控项。
在高并发的数据处理场景中，接口响应时间的优化显得尤为重要。本文将分享一个真实案例，其中一个数据量达到200万+的接口的响应时间从30秒降低到了0.8秒内。这个案例不仅展示了问题诊断的过程，也提供了一系列有效的优化措施。
构造Cache时候，build方法传入一个CacheLoader实现类。实现load方法，通过key加载value。
框架高度集成Serilog，继承ASP.NETCore官方的ILogger<>接口，作为记录整个系统应用生命周期的日志工具，涵盖了平时企业应用的常见场景：
##varnishncsa可以产生下列格式的日志[root@h101 varnish]# varnishncsa 192.168.100.1 - - [20/Aug/2015:00:12:43 +0800] "GET http://192.168.100.101/ HTTP/1.1" 200 5634 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.111 Saf
本文约6500字，建议阅读13分钟本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验。 美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。 1. 引言 2. 图神经网络简介 3. 业务场景及挑战 4. 图召回技术
美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。
五花八门的说法越来越多，但是粗排的意义本质还是由于在工业界中业务链路性能、算力的约束下，漏斗链路设计中的一环，其使命就是在既定资源、性能约束下从全量候选集合中选出一个“优质候选集合”
Redis 作为分布式缓存组件提供多个服务间的缓存，但是 Redis 需要网络开销，增加耗时。本地缓存是直接从本地内存中读取数据，没有网络开销，性能更高，例如秒杀系统或者数据量小的缓存等，比远程缓存更合适。
今天在苹果商店下了一个软件，用了一个免费的监测软件Stream发现没有防抓检测，游戏信息直接就显示出来了，在刷怪和进入个人竞技有点不方便：例如
上面我们的 value 是一个 list，以 list 的大小作为 Entry 的大小。当把 Weigher 实现为只返回1，maximumWeight 其实和 maximumSize 是等效的。 同样的，为了性能考虑，这个限制也不会很死板
Guava是一个Google开源的Java核心库，它提供了许多实用的工具和辅助类，使Java开发更加简洁、高效、可靠。目前和hutool一起，是业界常用的工具类库。shigen也比较喜欢使用，在这里列举一下常用的工具类库和使用的案例。
代码地址：https://github.com/dqdallen/Torch-RecHub/blob/main/torch_rechub/basic/metric.py
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。
缓存在各种用例中非常有用。尤其是当计算或者检索的代价很高，而需要多次在输入上检索这个值得时候，应该使用缓存。
Zabbix 监控 cyylog 2020-04-07 22:08:29 Zabbix监控什么？ 监控项 Zabbix常用监控项 zabbix自带的常用监控项 agent.ping 检测客户端可达性、
缓存在很多场景下都是相当有用的。例如，计算或检索一个值的代价很高，并且对同样的输入需要不止一次获取值的时候，就应当考虑使用缓存。
在上一篇文章IO密集型服务提升性能的三种方法中，我们提到了三种优化IO密集型系统的方法，其中添加缓存(cache)的方法是最常用的，而且普适性也是最强的，今天展开讲下如何正确使用缓存。准确说我们需要解决下面三个大问题。
Caffeine[1]是一个高性能，高命中率，低内存占用，near optimal 的本地缓存，简单来说它是 Guava Cache 的优化加强版，有些文章把 Caffeine 称为“新一代的缓存”、“现代缓存之王”。
Caffeine是一个高性能，高命中率，低内存占用，near optimal 的本地缓存，简单来说它是Guava Cache的优化加强版，有些文章把Caffeine称为“新一代的缓存”、“现代缓存之王”。本文将重点讲解Caffeine的高性能设计，以及对应部分的源码分析。
大家好，这里是NewBeeNLP。现在的推荐系统都是一个很大的漏斗，将整个推荐系统分为（recall -> pre-rank -> rank -> rerank）。
本文整理了2023年以来，ChatGPT等语言大模型在推荐系统中的应用。基于大模型的推荐系统，与传统的推荐系统差异非常大，如果大模型推荐系统能取得成功，势必会对原来的推荐系统造成不小的冲击。截止到目前为止，已经有多篇文章初步探讨和尝试了ChatGPT等大模型在推荐系统中的应用。总体来看，ChatGPT在推荐系统中的应用有不小的潜力，主要体现在以下几个方面：
https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki
前面刚说到Guava Cache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架：Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache，借着他的思想优化了算法发展而来。
在常规的软件开发流程中，缓存的重要性日益凸显。它不仅为用户带来了更迅速的反馈时间，还能在大多数情况下有效减轻系统负荷。
FIFO（First In First Out）是一种先进先出的调度策略。先进先出策略，最先进入缓存的数据在缓存空间不够的情况下（超出最大元素限制）会被优先被清除掉，以腾出新的空间接受新的数据。策略算法主要比较缓存元素的创建时间。在数据实效性要求场景下可选择该类策略，优先保障最新数据可用。
提到本地缓存，大家都能想到Guava Cache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架：Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache，借着他的思想优化了算法发展而来。
作者：一元，炼丹笔记四品炼丹师 How Useful are Reviews for Recommendation? A Critical Review and Potential Improveme
前面刚说到Guava Cache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架：Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache，借着他的思想优化了算法发展而来。 本篇博文主要介绍Caffine Cache 的使用方式，以及Caffine Cache在SpringBoot中的使用。 1. Caffine Cache 在算法上的优点-W-Tiny
3.解放业务，使业务方专注于业务逻辑本身：通过注解以搭积木方式引入各式资源，每个资源都是一行注解，极大提升业务方产出效率。
(6).容器化部署saf-boot-starter-sample-allinone-service
条件为什么block>100，因为一些很小的表，只有几行数据实际大小很小，但是block一次性分配就是5个（11g开始默认一次性分配1M的block大小了，见create table storged的NEXT参数），5个block相对于几行小表数据来说就相差太大了
李云梅，Zilliz 数据工程师，毕业于华中科技大学计算机系。加入 Zilliz 以来，致力于为开源向量数据库 Milvus 探索解决方案，帮助用户打造场景应用。深入关注自然语言处理技术和搜索推荐系统，日常喜欢一个人猫着乱翻书。
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