这伤个屁

最伤的应该是流媒体,播放的时候写缓存数据,大量的写,电影越大生成的缓存文件也越大
这部分不用内存盘,嘿嘿,保障写入量大大滴
群晖我不清楚,反正 jellfin 是这样的,估计群晖的流媒体也好不到哪去

2 和 3 的核心问题是一样的


查询过程无外乎


数据库 应用层
从硬盘读取数据——数据库解析数据——复制到网路层 ~~~~~~~~ 网络层复制到应用程序——应用程序解析


数据库开销
硬盘读取开销~解析开销~复制 /传输开销


应用层开销
解析开销~传输开销

这些省不了的开销,无非是放在哪里而已

用数据库解析, 数据库 cpu 消耗大,但是传输开销小
应用解析,数据库 cpu 小,应用服务器 cpu 开销大,传输开销大
但是数据量大起来以后,传输开销自然就不能忽视了

如果 group by/join 前的数据远远大于处理后,思考两点
1.应用层来 group/join,数据库计算量的虽然降低,但是好处是否会被大量传输抵消？
2.一定量级上数据库层的 group/join 的否效率是否远远好于应用层？
3.上述一定量级是如何判断？
4.数据库层的 group/join 是否能降低硬盘 IO ？
5.应用层 group/join 事务问题怎么解决


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1.其他数据库要用函数索引,也需要索引函数对象,例如 index(int(column))
2.mysql 不能多核并行查询,这个是死穴,当然少量数据肯定比你自己做强多了
3.mysql 没有 hash join 和 merge join 稍微大的数据 join 起来肯定要死翘翘,但是少量数据又有索引肯定比应用层做好得多.
至于到底多少数据量算大这个嘛............
4.分表是下策,mysql 的表分区也是个残疾...上策嘛....换数据库！！

所以说！！早点换 PG,压根就不纠结这些问题...真要纠结这些问题的时候,就是你换大数据的时候！！
PG 一统江湖！

你读一下 zipfile 的源码就知道了

根本原因在于 zip 设计本身,每一个文件需要写在这个文件的前分配空间写一段校验信息,文件越多校验的块也越多,zip 的性能自然就差
加上 python 本来计算就慢,这种方式更放大了 python 的缺陷

文件数量多非常不适合用 zip,非要用 zip 不如调系统的解压工具解压

@zhiwoda123
还没出啊 刚在 CJ 上展出过而已,你自己搜索 Y9000x

Y9000X,还没出,配显卡坞. 我不信外星人散热能罩得住 I9+2080

不值,散热跟不上的把

买联想那个新出的 I9 不带显卡, 然后雷电 3 外接显卡盒。

不都是扩展坞接多显示器么,还直接用笔记本键盘啊？

发现 https://anaconda.org/可以下载
orz 真是救了老命了

楼上真是搞笑, 虚拟化用傻了？
一台机虚拟出 10 台是算例翻倍了还是 IO 翻倍了

没钱没机器还上分布式,你当做实验啊？
直接物理机都不够用, 还套一层虚拟化？

思路都是找时序型数据库
PG 正好有时序插件, 比专门的时序数据库差一点,但是功能上是标准的 sql

时序的数据？ 装 pg 的 timescaledb 插件啊

不用自己弄分区和 BRIN 索引了

请使用 python 最牛逼的配置文件兼命令行库 oslo.config

openstack 出品,用过以后你再也不需要用其他命令行 /配置文件库了

没有,目前可以作为微服务参考的 python 项目只有 openstack

顺便,tcp 层维持链接不一定靠谱,最好在应用层心跳,基本上常用的服务器都有用于心跳检测的 PING 协议包

简单可以看看 python redis 的实现

rabbitmq 心跳抄 openstack 的 oslo_messaging,的做法自己处理下就行了

基本上就是
写个优先级锁(避免心跳抢占具体执行),每个 connection 都记录上次使用时间和心跳包时间,用于判断是否发心跳 /是否长期不用

一个线程 /协程专门用于心跳发送,顺便回收长时间不使用的 connection

请使用 oslo.messaging

看样子像是 linux 随机不够？
如果是的话, 有个命令能刷新这玩意的

好像 openstack 里 fileds 的用法...

系统是拿来用的 扯什么不符合 linux 没任何意义

到底是 init 来做还是 systemd 来做对 大部分用户来说根本没区别,盯着 systemd 的缺点不看看 systemd 带来多少便利？

渣渣 lsb 还能特别舒服？不要搞笑了好么！

我用 systemd 以前也觉得 lsb 好啊,用了 systemd 以后不是感觉真香,是以前都吃的 TM 什么屎