Redis中的慢查询日志(一)

慢查询日志

概述

Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求,用户可以通过这个功能产生的日志来
监视和优化查询速度。服务器配置有两个和慢查询日志相关的选项:

  • 1.slowlog-log-slower-than选项指定执行时间超过多少微妙(1秒=1000 000微妙)的命令请求会被记录到日志上
  • 2.slowlog-max-len选项指定服务器最多保存多少条慢查询日志。

例子

  • 举个例子。如果slow-log-slower-than选项的值为100,那么执行时间超过100微妙的命令就会被记录到慢查询日志,如果这个选项的值为500,那么执行的时间超过500微妙的命令就会被记录到慢查询日志
  • 举个例子。如果服务器slowlog-max-len的值为100,并且假设服务器已经储存了100条慢查询日志,那么如果服务器打算添加一条新日志的话,它就必须先删除目前保存的最旧的那条日志,然后再添加新日志
  • 举个例子。首先用COFIG SET将slowlog-log-slower-than选项的值设为0微妙,这样Redis服务器执行的任何命令都会被记录到慢查询日志中,接着讲slowlog-max-len选项的值设为5,让服务器最多保存5条慢查询日志:
127.0.0.1:6379> CONFIG SET slowlog-log-slower-than 0
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG SET slowlog-max-len 5
OK

接着,用客户端发送几条命令请求:

127.0.0.1:6379> SET msg "hello world"
OK
127.0.0.1:6379> SET number 10086
OK
127.0.0.1:6379> SET database "Redis"
OK

然后使用SLOWLOG GET命令查看服务器所保存的慢查询日志:

如果这是再执行一条SLOWLOG GET命令,那么将看到,上一次执行的SLOWLOG GET命令已经被记录到了慢查询日志中,而最旧的、ID为0的慢查询日志已经被删除,服务器的慢查询日志数量仍然为5条

1) 1) (integer) 6
   2) (integer) 1713670934
   3) (integer) 5
   4) 1) "SET"
      2) "database"
      3) "Redis"
2) 1) (integer) 5
   2) (integer) 
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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