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  • 优化调整的原则是什么
    千次阅读
    2021-02-23 16:42:26

    什么是最左前缀原则?什么是最左匹配原则

    • 顾名思义,就是最左优先,在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
    • 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整
    • =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式!!!!!

    MySQL中使用IN会不会走索引:MySQL中使用IN会不会走索引 - 左手daima右手诗 - 博客园

    结论:IN肯定会走索引,但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描

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  • 【笔记】程序性能优化28个策略原则

    千次阅读 2021-05-05 12:45:06
    根据2/8定律,寻找什么是必须优化的,什么是可以不优化

    根据二八定律,寻找什么是必须优化的,什么是可以不优化的。使用一些工具,比如火焰图

    根据奥姆剃须刀原理,分离核心业务和非核心业务,按照最小可用原则,把必须做的做到最好,把低回报业务降低优先级,甚至砍掉,做架构关注问题本身,切记避免过度设计,避免复杂度。

    删除冗余的代码逻辑、空闲时重构,提高复用度。核心目的是减少无用的数据拷贝,优化数据结构,优化数据类型,比如SQL和索引的优化,本质是数据类型、数据结构和数据拷贝的优化,能使用整型的就不使用字符串。

    避免过早优化,时刻考虑对全局的影响而非局部过早优化,增量更改,做好回滚的准备,并在性能和可读性之间进行tradeoff。

    计算和存储相互分离,并寻找二者的结合点/平衡点,优先优化存储IO。使用连接池进行连接复用,合并sql逻辑来减少IO次数,修改业务逻辑,减少单次IO数据量。

    缓存策略,最常用的优化利器,根据动静分离原则分出最好是读多写少,甚至是不写的昂贵数据,并且数据量尽可能少,尽量使用CPU缓存,进程内本地缓存,或者分布式缓存,或者操作系统文件页缓存,比如对于dockerfile编写,每一行都是一个镜像层,不可变的尽量靠前,命中缓存。

    批量处理,对于大数据量进行批量整合,利用空间/时间局域性原理,一次进行CPU运算/IO/内存拷贝,提高CPU/内存/磁盘缓存命中率,比如对性能敏感的服务接口,必须提供批量接口。

    流处理,对于大量连续数据,使用分批/分页获取,或者完全的流式读写/计算,打散请求时间,避免巨大的耗资源请求导致一瞬间CPU/内存/网络占用飙高,避免大对象导致FullGC停顿。

    异步处理,对于同步调用在一定时间无法解决的,拆分为同步+异步调用,异步的目的是减少同步等待时间/更好地利用线程池/连接池等池化技术,比如netty线程池EventLoopGroup。

    池化策略,池化资源往往是需要预加载/预分配/预热,提高资源复用度,常见的包括连接池、进程/线程/协程池、连接池、对象池、内存池、机器池。通过调参和自定义扩展资源池行为,调整资源数量/任务队列大小/资源回收时间进行优化。

    随机打散策略,提高时间分摊均匀度,比如定时任务,需要进行随机打散策略,避免CPU毛刺导致的长尾延迟,缓存设置随机时间淘汰,避免雪崩,比如12306分时段卖票。

    缓冲区,对于同步阻塞IO,使用缓冲区、双缓冲区零拷贝内存池等策略,将IO转化为非阻塞/异步,减少阻塞时间。

    锁粒度,降低锁粒度,即减少临界区代码的运行时间,而且锁尽量用轻量级锁,能使用版本号/时间戳比如MVCC,MESI,就不用锁进行并发控制,能用线程锁就不用进程锁,能用进程锁就不用文件锁,更不用分布式锁,更不用定时轮询

    消息传输,系统/模块之间传递消息,要使用消息队列承接压力,并做好持久化,消费要考虑背压,尽量使用客户端拉取模式,而非服务端推送模式,如果不得不使用服务端推送,则要考虑客户端和服务端二者的压力。

    请求合并,对短时间高并发的同一请求进行合并,使用异步队列定量/定时完成对下游服务的批量接口调用,优点是降低下游服务压力,增加吞吐量,缺点是响应时间取决于单次调用时长和定时时长。

    重试策略,rest接口必须可重试,必须对部分/阶段性失败的请求进行重试,降低整体流程中断后恢复的时间,重试方法可以使用退避算法、把失败消息放入本地消息表,已成功/未成功数据在内存中缓存等等。

    请求对冲,对已失败的请求进行取消和重试,降低长尾延迟。

    预处理策略,对于有顺序的读写数据项列表/数据流,可使用预加载策略,结合业务流程进行优化,提高多个工作流并行度,减少虚席以待的业务等待时间。

    对于读写文件,尽量使用顺序IO而非随机IO,可以命中操作系统预读/缓存/回写,比如WAL数据库预写日志,ext3日志文件系统,kafka消息写segment文件。

    延迟策略,通过延迟减少操作次数,比如对齐并写入socket缓冲区延迟网卡访问,去掉volatile改用uunsafe+unlock延迟写回主存,数据库延迟锁定提高并发度,写时拷贝降低Linux进程创建开销。

    空间换时间,将时间复杂度转换为空间复杂度,使用内存占用等换取计算耗时,比如数据库设计中的反范式,还有哈希表,布隆过滤器。

    拆分策略,类似MapReduce思想拆分大任务,使得任务可通过多线程/多实例并发处理,要注意基于计算和存储的亲和性,将任务拆分和合并的开销最小化,避免类似分库分表中产生的笛卡尔积,比如Numa架构下的CPU绑定

    合并策略,和MapReduce相反,寻找正确的拆合点,对于不适合并发的逻辑,能使用for循环合并在一个线程/实例解决的任务,尽量不拆分到多个线程/实例,相关的还有批处理策略,时空局域性原理,降低CPU上下文切换/IO等开销。

    指针思想,使用数据实体的引用,而非数据实体本身,这会极大地降低资源开销,比如软连接而不是拷贝文件,对象浅拷贝而不是深拷贝,CPython字符共享/字符串驻留,表字段存储文件路径而非文件内容,还有数据库的覆盖索引避免了回表。

    增量原则,根据偏移量增量而非全量获取数据,比如多人更新同一份代码。

    独立原则,每个任务/请求,尽量要享有自己的资源(内存,CPU,磁盘,网卡,寄存器)

    无状态原则,服务状态上浮到用户界面,或者下沉到数据库,避免服务内维护数据状态,目的是提高横向扩展能力。类似的比如,接口无状态,提高接口可重试/幂等性/组合复用能力。

    分离原则,比如cache按照数据和指令分离,由dcache,icache,比如冷热数据分离,不变化的分层沉淀并相对固定,让经常变换的数据改动不影响固定的静态数据,读写分离,比如数据库读写分离,实时离线分离。

    外推原则,架构应尽可能简单,控制横向拆分的服务层数,服务调用链尽量短,把用户需要的资源尽可能推送到用户侧,比如可以借助前端缓存以及CDN加速,减少链路开销。

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  • LTE优化原则和思路

    千次阅读 2018-11-06 15:53:19
    LTE网络优化的基本原则是在一定的成本和质量的前提下,建立一个容量和覆盖范围都尽可能大的网络,并能够适应未来一段时间的网络发展要求。 网络优化的基础是覆盖优化,在覆盖能够保证的基础上进行业务性能优化,最后...

    LTE网络优化的基本原则是在一定的成本和质量的前提下,建立一个容量和覆盖范围都尽可能大的网络,并能够适应未来一段时间的网络发展要求。

    网络优化的基础是覆盖优化,在覆盖能够保证的基础上进行业务性能优化,最后进行整体优化。

    整体优化主要包括覆盖优化,PCI优化,干扰排除,邻区优化和系统参数优化等等。

    1、 覆盖优化

    覆盖问题包括过覆盖,弱覆盖,重叠覆盖等等,将造成接入和切换成功率低,速率低,掉线率高等问题;

    可能导致覆盖问题的原因有天馈系统的工程质量问题、天线型号与无线环境不匹配、覆盖相关参数设置不合理、设备故障等;

    主要优化措施包括检查天馈系统,调整天线的方向角和下倾角,调整天线波束赋形洗漱,排查设备故障,检查邻区关系和调整功率等等。

    2、 PCI优化

    PCI问题包括PCI冲突,混淆和模三冲突等等;

    优化遵循三个原则:PCI复用至少要间隔4层以上小区或者大于5倍的小区半径;同一个小区的所有邻区列表中不能有相同的PCI;相邻小区的PCI模三结果不能相同。

    3、 邻区优化

    常见的邻区问题是邻区漏配和配置冗余,邻区漏配可能会导致无法切换而掉线,邻区冗余会占用邻区配置的数量,且影响测量的及时性;

    邻区优化的目的是提高覆盖率,减少掉话率,提高切换成功率;

    一般方法是根据地理位置、无线环境、KPI指标和测试情况对邻区进行分析和调整优化。

    4、 系统参数优化

    一般参数包括功率参数、PCI参数、切换参数、干扰规避算法参数和天线技术参数等。

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  • 当神经网络采用梯度下降算法时,每一次的迭代都本着使损失函数减小最快的原则调整连接权重,接下来我们对这一块的内容进行展开学习。在实际应用中,不同类型的问题对应的损失函数形式也有所不同。在一般的预测问题中...

    一、简介
    承接上文我们提到的感知模型等内容,下面我们将对神经网络学习过程中权重值的调整优化进行详细的介绍。

    二、权重的调整与优化
    当神经网络采用梯度下降算法时,每一次的迭代都本着使损失函数减小最快的原则调整连接权重,接下来我们对这一块的内容进行展开学习。在实际应用中,不同类型的问题对应的损失函数形式也有所不同。在一般的预测问题中,如果各观测值是相互独立的,那么损失函数通常是误差函数的加总形式,数学表达为:
    在这里插入图片描述
    其中M为模型结构,D为数据集,W为模型参数,E为误差函数,f为预测模型,X和y分别为输入与输出变量,从这个式子来看,损失函数的复杂度在很大程度上取决于误差函数与预测模型的复杂度。
    在参数优化中,如果模型是关于参数W的线性函数,误差函数为误差平方,那么损失函数L就是W的二次函数,此时的参数优化问题就比较简单——只存在唯一最值。但如果模型结构和误差函数的形式较为复杂,则损失函数L就不一定是关于W的简单平滑函数,有可能为多峰的,此时求解参数W就等价于在高维空间最小化一个多元复杂函数的问题。每一次的迭代都沿着曲面向使损失函数下降最快的方向移动,并且在这一过程中还需要分辨局部最小与全局最小,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    连接权重W的调整:
    调整连接权重的目的是使得损失函数W达到最小,在任意t时刻,连接权重的调整都应沿着损失函数曲面下降最快的方向(即负梯度方向)进行,这也就意味着我们需要计算损失函数的方向导数,找到函数下降最快的方向和最大值,计算负梯度方向和梯度模。可以证明,如果t时刻连接权重W的偏导数存在,则W的方向导数就是损失函数对W的偏导,由于我们选用的Sigmoid激活函数处处可微,因此该条件得到满足。
    此处参考B-P反向传播网络有以下公式:
    在这里插入图片描述
    学习率:
    在连接权重推导完之后,再来简单了解一下学习率n。
    正如前面所说,连接权重的不断调整过程可以理解为是超平面不断向正确位置移动的过程,而每一次的移动都与学习率有关。
    一般情况下,我们并不希望超平面一次移动过大或者过小。因为,学习率过大,那么连接权重的调整量也就比较大,这会导致神经网络模型工作的不稳定性,并且当逼近误差最小点时可能会因震荡而难以达到最小值的位置。如果学习率过小,那么超平面逼近正确目标的进程可能就会很漫长。
    那么怎样的学习率才是合理的呢?目前为止尚没有合理统一的解释,一般来讲优先考虑设置为小正数(例如0.1),并结合模型训练情况进行不断调整。
    此外还需要注意的是,在整个的学习过程中,n是一个动态变化的量,t+1时刻的学习率是对t时刻学习率的修正,具体分两种情况说明:
    当t+1时刻误差函数的偏导数符号与t时刻相同时,则为加速收敛过程,n(t+1)等于n(t)加上一个衰减量。
    当t+1时刻误差函数的偏导数符号与t时刻相反时,说明误差函数值已经跃过最小值,此时n(t+1)等于n(t)减去一个衰减量。

    在算法的实际应用中,很多时候我们都需要明确哪些输入变量对输出变量的预测更为重要,而神经网络中的权重仅作为节点的连接强度测度,它是无法直观揭示输出变量的重要性的。为此,Neuralnet函数中提供了广义权重(Generalize Weight)用于测度解释变量的重要性。第i个输入变量的广义权重则定义为:
    在这里插入图片描述
    我们在权重优化时需要注意到这点。

    三、总结
    以上就是本期与大家分享的关于神经网络从搭建到权重优化等的一系列内容,希望大家能有所收获。好记性不如烂笔头,建议大家下载个SNPE来实际操作下,环境搭建前面我的文章中有介绍。

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