美国8月FHFA房价指数环比上升0.2% 预期上升0.3%

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原文发布时间:2019-12-11<br></br>本文作者:budui<br></br>本文来自云栖社区合作伙伴“嘶吼网”,了解相关信息可以关注“嘶吼网”

<span>发布时间:2018-07-25 12:08:13</span> <span>浏览:1850</span> <span>回帖 :0</span>

我们再看看InfluxDB在查询过程中的内存使用。<br></br> <br></br>对于一个典型的按照约束条件查询数据的Query,InfluxDB首先根据倒排索引确定相关的series,然后对每个series的数据分段从TSM文件中取出压缩块进行decode形成iterator,供上层迭代获取数据,并最终由上层返回给客户端。所以如果查询的数据量特别大,那么消耗的内存也就很大。<br></br> <br></br>对于查询,InfluxDB同样给出了一些参数供用户进行设置和约束,主要是以下3个:<br></br>·       max-select-point(表示单次Query最多可查询的点数)<br></br>·       max-select-series(表示单次Query最多可查询的series数)<br></br>·       max-concurrent-queries(表示最大并发Query个数)<br></br> <br></br>以上参数如果不做任何限制,大量并发的大查询可能会引起服务的OOM等问题。<br></br> <br></br>如果单独设置很小的max-concurrent-queries,当用户使用大量并发的小查询时,虽然系统完全可以承受,但却被该参数约束而拒绝服务,这显然不合适。<br></br> <br></br>如果单独设置很小的max-select-point和max-select-series,当用户只有非并发的大查询时,虽然系统完全可以承受,但却被该参数约束而拒绝服务,这显然也不合适。<br></br> <br></br>而且,从内部实现上来说,max-select-point约束实际起效往往是滞后的。另外,InfluxDB的一些设计问题会导致“查放大”,也就是虽然你只查询了较少的数据,但内部却遍历并临时存储了较多的数据,最终使用了更多的内存。<br></br> 

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爱情是两个人的事情,有一方不爱了,这段感情是肯定不会维持下去的,而且还没结婚,早点放手,还有机会遇到更爱的人。<br></br>

前言 阿里云函数工作流 Function Flow(FnF),是一个用来编排分布式任务的 Serverless 云服务,方便用户将大型复杂的任务拆分为更小的子任务,用户可按需设计子任务之间的执行顺序和跳转流程,并可实时跟进子任务的执行状态和针对子任务设计错误处理。