HUST JudgeOnline 开发日记 3

针对近期线上竞赛中出现的服务器负载问题,本文探讨了在线评测系统的性能瓶颈,并提出通过优化评测任务管理、增加页面防刷机制及提升评测程序效率等方式提高系统承载能力。

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关于online judge性能的思考
今年清华大学和上海大学的网络预赛中都出现了比较严重的服务器负载问题,所以我觉得性能问题必须得仔细推敲一下了。有人说可以使用多线程,可是在这里我想帮助是不大的,因为这里基本不存在多少等待的情况,而多线程只是为了将其他进程处在等待某种响应的时候,空闲出来的时间和资源利用起来的方式,对于ACM题目,这样作的意义不大,因为这里消耗的很多时间是在算法运行过程中的CPU时间,对于计算机来讲,这个时间是守恒的,不会因为来个多线程就多出一些CPU时间来,相反,在这里使用多线程还会带来附加的开销。我想我们要做的,就是实现一个judge的任务队列,并尽量保证足够的系统资源使得Web Server在任何时候都能够对参赛选手产生及时的信息反馈,我想,在网页上显示一个Pending...总比半天刷不出网页或者干脆是爆出一个错误页面好。
对于我们现有的服务器: P4 2.4 HT, 1G DDR, 我做了一个大概的极限负载估算
假设有200个队伍
总共有8道题目
每个队伍对每道题都提交5次
每次提交,服务器都花2s的时间来处理( 评判时间 + 数据库操作时间 + WebServer响应时间 )
这样总耗时为200*8*5*2 = 32000s = 4.4H 
这里还没有算上用户对其他页面请求的处理时间。甚至还没有考虑在比赛刚开始以及比赛即将结束时出现的代码提交峰值。
这说明:
这样的服务器的极限应该就是200个参赛队伍的在线比赛。
网络带宽不是瓶颈。(想象假设所有参赛队在某一秒钟同时提交代码,一份代码就算是有4k,也只有 200*4k = 800k,的数据量。 

我想,解决问题的关键就是:
合理地管理评测任务,保证服务器的响应速度。
页面防刷机制。
提高评测程序的效率。

可选方案:
将评测环节独立出来,由一组普通PC来完成,服务器只作一下任务调度。
具体想法是在评测机监听一个端口,设计一套与服务器的对话方案,比如状态查询(空闲,评测中),获取评测结果等。
实现动态配置,任何时候,即便是比赛中,只要使用少许时间将评测机配置好,然后在服务端的评测机列表中加入它的IP即可。

这个方案并不算特别难实现,只是服务器的任务调度稍有些繁琐,但是却可以大大提高服务器的带负载能力!估计是可以与评测机的台数成正比,这个时候的主要制约因素变成了服务器评测任务管理的开销,以及Web Server端的负载。


原址:http://blog.youkuaiyun.com/silentvoid/article/details/1469113

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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