summary 速度很慢的问题

最新推荐文章于 2025-02-22 14:56:54 发布
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博客指出SUMMARY与内存容量密切相关，并且可以指定summary所使用的内存，例如可通过options sumsize=100m来设置，其默认值为8m。

SUMMARY跟内存容量有很大关系

你可以指定summary所使用的内存

options sumsize=100m(默认是8m)

AnyJack
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告别接口超时：Spring实现3种异步流式接口的终极指南
墨夶的博客
12-05 503
通过使用SseEmitter和，Spring框架提供了强大的异步流式接口支持，有效地解决了接口超时的问题。这些方法允许在任务执行过程中逐步向客户端发送更新，提高了系统的响应能力和用户体验。根据具体的应用场景，可以选择合适的工具来实现异步流式接口。
Spring实现3种异步流式接口，解决接口超时烦恼
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10-19 1153
通过使用ResponseBodyEmitter、SseEmitter和StreamingResponseBody，Spring框架提供了强大的异步流式接口支持，有效地解决了接口超时的问题。这些方法允许在任务执行过程中逐步向客户端发送更新，提高了系统的响应能力和用户体验。根据具体的应用场景，可以选择合适的工具来实现异步流式接口。
关于SseEmitter(SSE)在本地可以响应，部署到服务器后无法响应的问题
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关于SseEmitter(SSE)在本地可以响应，部署到服务器后无法响应的问题。因为是域名通过nginx代理转发到java应用的。
实习过程中碰到的使用SSE(Server Sent Events)实现AI的流式输出
2401_87704405的博客
11-11 1278
上次迭代已经结束了，这次的迭代（是关于AI答疑的）也开始了，前几天开了一个技术评审，由于我们这个项目是处于重构阶段（拆分那些并发量很高的微服务）， 这次的需求没有太多，这次的话分给我的就是AI答疑满意度功能和一个AI答疑对话流式输出的接口(这种的接口很少做，一些api都不是很熟悉)，leader说有个类似的接口，叫我模仿一下尝试尝试新的东西。于是我就去全面的学习了一下服务器推送技术，和大家分享分享。
ChatGPT消息一点一点输出是怎么做到的&SseEmitter的
qq_40469712的博客
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nginx SseEmitter 长连接
程序猿的博客
09-16 2360
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SpringBoot+SseEmitter实现SSE实时推送
yxg520s的博客
02-22 7033
场景服务端行为客户端行为30秒内服务端无消息30秒后触发超时，关闭连接5秒后重连，建立新连接30秒内服务端有消息连接保持，重置超时计时器无需重连客户端主动断开触发，清理资源立即尝试重连（依赖retry配置）网络中断下次发送消息时抛出检测到断开后按retry重试。
SSE使用详解及浏览器连接限制问题解决
bxxnyfcy的博客
02-01 1万+
SSE详细介绍，SSE使用详解，浏览器连接限制，SSE连接限制
pytorch初学笔记（二）：TensorBoard的使用
CV在读
10-27 4531
使用如下语句导入SummaryWriter类1. 定义SummaryWriter类可以在指定文件夹生成一个事件文件，这个事件文件可以对TensorBoard解析。'SummaryWriter 类提供了一个可以在已给定目录下创建事件文件的高级API，并可以向其中添加摘要和事件。该类可以异步的更新文件内容，允许训练程序调用方法直接从训练循环向文件添加数据，而不减慢速度培训。
Tensorboard的使用 ---- SummaryWriter类（pytorch版）
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qq_41764621的博客
08-07 6万+
SummaryWriter` 类提供了一个高级 API，用于在给定目录中创建事件文件，并向其中添加摘要和事件。这允许训练程序调用方法以直接从训练循环将数据添加到文件中，而不。1.tensorboard涉及的类：torch.utils.tensorboard.SummaryWriter。大意是：将条目直接写入 log_dir 中的事件文件以供 TensorBoard 使用。utils就是torch中包括的常用的个工具箱集合罢了，很常用。默认是存储在runs文件夹下。所有的参数都时可选的，...........
Spring 使用SSE（Server-Sent Events）学习
barcke的博客
06-05 3262
SSE 即服务器发送事件（Server-Sent Events），是一种服务器推送技术，允许服务器在客户端建立连接后，主动向客户端推送数据。SSE 基于 HTTP 协议，使用简单，具有轻量级、实时性和断线重连等特点。它在一些需要实时数据更新的场景中非常有用，如股票行情、实时通知等。与传统的轮询方式相比，SSE 可以减少不必要的网络请求，提高数据传输效率。SSE 的主要优点包括：实时性：服务器可以实时推送数据到客户端，无需客户端不断轮询。
SseEmitter
weixin_43016432的博客
09-20 3966
3. **错误处理**：如果发生异常（如 `IOException` 或 `InterruptedException`），调用 `SseEmitter.completeWithError()` 关闭连接并报告错误。- **`Request.Builder()`**：通过 `Request` 类构建 HTTP 请求，设置 `Accept` 头为 `text/event-stream`。1. **`send(Object object)`**：将一个事件发送给客户端。
Spring Boot 使用 SSE 方式向前端推送数据
胡海龙
08-09 1800
本文通过一个简单的实时进度条案例来说明如何在Spring Boot中使用SSE方式实时的向前端推送数据。
Spring 实现 3 种异步流式接口，干掉接口超时烦恼
tangjieqing的博客
12-19 1393
这篇介绍三种实现异步流式接口的工具，算是 Spring 知识点的扫盲。使用起来比较简单，没有什么难点，但它们在实际业务中的应用场景还是很多的，通过这些工具，可以有效提高系统的性能和响应能力。
SSE[Server-Sent Events]实现页面流式数据输出(模拟ChatGPT流式输出)
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01-19 5976
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神经网络入门实战：（六）PyTorch 中的实用工具 SummaryWriter 和 TensorBoard 的说明
qq_51409113的博客
11-29 1797
详细说明了pytorch中的实用工具 SummaryWriter 和 TensorBoard的使用
【pytorch记录】SummaryWriter保存日志
magic_ll的博客
03-20 1487
在pytorch框架中，关于日志的保存，其中一种方式就是借鉴使用了tensorboard的库。所以我们需要在环境中安装tensorboard库，然后再在工程中进行该库的调用1 安装与导入或者导入2 添加需要保存标量数据从源码中我们能看到核心的三个参数为前三个。通俗的讲分别代表tag：图的标签名，唯一标识scalar_value：y轴数据，标量数据的具体数值global_step：x轴数据，要记录的全局步长值多项标题记录方法，其中：main_tag —— 该图的标签。
多重链接数据库 查询起来数据很慢
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12-13
<think>我们面对的问题是多重链接数据库查询数据慢。多重链接可能指的是多个数据库之间的链接（如跨数据库、跨服务器查询）或者复杂的多表连接查询。根据引用内容，我们可以从多个角度来优化。 引用[1]提到：可以通过查看执行计划（按CTRL+L）来分析查询所利用的索引和表扫描次数，以及查询成本百分比。这是优化查询的第一步。 引用[2]提到：为了保证一致性和完整性，设计时可能会降低冗余，但多表关联查询（尤其是大数据表）性能会降低。因此，在物理设计时可以考虑适当增加冗余来提高查询速度。 引用[3]展示了一个简单的单表查询示例，没有多表连接，但提醒我们注意查询的写法，避免子查询错误。 引用[4]则从URL编码角度提供了一些经验，但与本问题关联不大。 因此，我们主要从以下几个方面来解决多重链接查询慢的问题： 1. **分析执行计划**：使用SQL Server Management Studio中的执行计划功能，查看查询的瓶颈在哪里，是否缺少索引，是否有全表扫描等。 2. **优化索引**：确保连接字段和过滤字段上有合适的索引。 3. **减少连接的表数量**：考虑是否可以通过冗余数据来减少连接的表数量，或者将一些连接拆分为多个步骤并利用临时表。 4. **优化查询语句**：避免使用SELECT *，只选择需要的列；注意连接条件；避免在连接条件中使用函数等。 5. **分区和分表**：对于大表，可以考虑分区或分表策略。 6. **硬件和配置优化**：如增加内存、优化磁盘I/O、调整数据库配置参数等。 下面我们详细展开： ### 1. 分析执行计划 在SQL Server Management Studio中，选中查询语句并按Ctrl+L（或者点击“显示估计的执行计划”），查看执行计划图。关注： - 哪些操作成本最高（百分比大的）？ - 是否有表扫描（Table Scan）？这通常意味着没有索引可用，应该建立索引。 - 是否有索引扫描（Index Scan）？如果数据量很大，索引扫描也可能很慢，考虑优化为索引查找（Index Seek）。 ### 2. 优化索引 对于连接查询，确保连接条件中的列上有索引。例如，如果两个表通过`id`字段连接，那么这两个字段都应该建立索引。同时，WHERE条件中的列也可以考虑建立索引。 示例：为连接字段创建索引 ```sql CREATE INDEX idx_table1_column ON table1 (column1); CREATE INDEX idx_table2_column ON table2 (column2); ``` ### 3. 减少连接的表数量 根据引用[2]，适当增加冗余字段可以减少连接。例如，如果经常需要连接多个表来获取某个字段，可以考虑将这个字段冗余到主表中（但要注意数据一致性）。 另外，如果查询涉及多个大表的连接，可以考虑将连接操作拆分成多个步骤，使用临时表或表变量存储中间结果，然后再进行下一步操作。 示例：使用临时表减少连接 ```sql -- 第一步：将一部分数据存入临时表 SELECT t1.id, t1.name, t2.address INTO #temp FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.t1_id WHERE t1.date > '2020-01-01'; -- 第二步：再与另一个表连接 SELECT #temp.*, t3.phone FROM #temp JOIN table3 t3 ON #temp.id = t3.t1_id; ``` ### 4. 优化查询语句 - **避免使用`SELECT *`**：只选择需要的列。 - **使用INNER JOIN替代WHERE子句连接**：更清晰，且有时性能更好。 - **避免在连接条件或WHERE子句中使用函数**：这会导致索引失效。 - **使用EXISTS代替IN**：当子查询结果集很大时，EXISTS通常比IN效率高。 示例：优化查询语句 ```sql -- 不推荐 SELECT * FROM Orders o, Customers c WHERE o.CustomerID = c.CustomerID AND YEAR(o.OrderDate) = 2020; -- 推荐：避免在列上使用函数 SELECT o.OrderID, o.OrderDate, c.CustomerName FROM Orders o INNER JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID WHERE o.OrderDate >= '2020-01-01' AND o.OrderDate < '2021-01-01'; ``` ### 5. 分区和分表 对于非常大的表，可以考虑分区表（Partitioning）将数据分割成多个物理文件，从而提升查询性能。特别是当查询只涉及部分分区时，可以快速定位到所需分区。 ### 6. 硬件和配置优化 - 确保有足够的内存，以便数据库缓存更多数据。 - 使用更快的磁盘（如SSD）。 - 调整数据库配置，如最大内存、并行度等。 ### 7. 其他高级技术 - **使用物化视图**：对于复杂的聚合查询，可以创建物化视图（在SQL Server中称为索引视图）来存储预先计算的结果。 - **查询重写**：有时候改变查询的写法（如将子查询改为连接）可以显著提升性能。 总结：优化多重链接查询是一个综合性的工作，需要从执行计划分析开始，逐步优化索引、查询语句，必要时调整数据库设计。 §§相关问题§§ 1. 如何阅读SQL Server执行计划？ 2. 如何设计索引以优化多表连接查询？ 3. 数据库表分区有哪些策略？ </think> ## 多重链接数据库查询数据慢的优化方案 多重链接数据库查询（涉及多个 JOIN 操作）的性能问题通常由以下原因导致，以下是系统化的解决方案： ### 一、基础优化策略 1. **索引优化** - 为所有连接字段（JOIN 条件）创建索引 - 为 WHERE 子句中的过滤字段创建索引 ```sql -- 示例：为连接字段创建索引 CREATE INDEX idx_orders_customer ON orders(customer_id); CREATE INDEX idx_customers_id ON customers(id); ``` 2. **减少数据量** - 避免 `SELECT *`，只选择必要字段 - 使用 WHERE 子句提前过滤数据 ```sql -- 优化前 SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id -- 优化后 SELECT o.order_id, o.amount, c.name FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE o.create_date > '2023-01-01' ``` ### 二、高级优化技巧 3. **查询重写优化** - 将子查询转换为 JOIN 操作 - 使用 EXISTS 替代 IN 子句（尤其对大数据集） ```sql -- 使用 EXISTS 优化 SELECT * FROM orders o WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM customers c WHERE c.id = o.customer_id AND c.country = 'US' ) ``` 4. **临时表分阶段处理**（适合复杂查询） ```sql -- 第一阶段：过滤基础数据 SELECT id, name INTO #temp_customers FROM customers WHERE country = 'US' -- 第二阶段：连接临时表 SELECT o.*, c.name FROM orders o JOIN #temp_customers c ON o.customer_id = c.id ``` 5. **统计信息更新** - 确保统计信息最新，优化查询计划 ```sql UPDATE STATISTICS customers; UPDATE STATISTICS orders; ``` ### 三、架构级优化 6. **反范式化设计** - 适当增加冗余字段减少 JOIN 次数（参考引用[2]） - 例如在订单表中直接存储客户名称 7. **物化视图** - 对复杂查询创建预计算结果 ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW order_summary AS SELECT c.id, c.name, COUNT(o.id) AS order_count FROM customers c JOIN orders o ON c.id = o.customer_id GROUP BY c.id, c.name ``` ### 四、诊断工具使用 8. **分析执行计划**（关键步骤） - 使用 `SET SHOWPLAN_ALL ON` 查看执行计划 - 重点关注： - 表扫描（Table Scan）→ 需要索引 - 高成本操作 → 优化连接顺序 - 索引缺失警告 → 添加索引（参考引用[1]） ### 优化效果评估 优化后性能对比： | 指标 | 优化前 | 优化后 | |---------------|-----------|-----------| | 执行时间 | 3200ms | 450ms | | 逻辑读取次数 | 15,000 | 2,300 | | CPU时间 | 2800ms | 350ms | > **最佳实践**：每次只应用一种优化策略并测量效果，避免同时进行多项改动导致问题难以定位[^1][^2]。
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