发布时间：2022-11-18 11:00:55

TensorFlow计算图是由op和tensor组成，那么tensor一般都用来代表什么呢？显然，像模型的输入数据、网络权重、输入数据经op处理后的输出结果都需要用张量或特殊张量进行表达。既然tensor在TensorFlow体系架构中如此重要，因此本文将带领大家由浅入深地学习tensor的三个话题：用户眼中的tensor、TensorFlow系统中的tensor、tensor高阶用法DLPack（跨框架编程，如：TensorFlow+PyTorch）。 ......【阅读全文】

发布时间：2022-11-18 10:28:23

R2M缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。平时对缓存测试时除了关注增删修改查询等基本功能，应该要重点关注缓存穿透、击穿和雪崩三种异常场景的测试覆盖，避免出现线上事故。......【阅读全文】

发布时间：2022-11-17 11:17:38

经过多年的演进，Java语言的功能和性能都在不断的发展和提高，诸如即时编译器、垃圾回收器等系统都能体现Java语言的优秀，但是想要享受这些功能带来的提升都需要一段时间的运行来达到最佳性能，总的来说Java是面向大规模、长时间使用的服务端应用而设计的。Java应用程序的运行生命周期示意图面对云原生时.........【阅读全文】

发布时间：2022-11-16 15:14:58

TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。......【阅读全文】

发布时间：2022-11-16 15:07:40

近期我们运维同事接到线上 LB（负载均衡）服务内存报警，运维同事反馈说 LB 集群有部分机器的内存使用率超过 80%，有的甚至超过 90%，而且内存使用率还再不停的增长。接到内存报警的消息，让整个团队都比较紧张，我们团队负责的 LB 服务是零售、物流、科技等业务服务的流量入口，承接上万个服务的流量转发，一旦有故障影响业务服务比较多，必须马上着手解决内存暴涨的问题。目前只是内存报警，暂时不影响业务，先将内存使用率 90% 以上的 LB 服务下线，防止内存过高导致 LB 服务崩溃，影响业务，运维同事密切关注相关的内存报警的消息。......【阅读全文】