Table buffering - Invalidations vs Changes on ST10

本文探讨了在BCP中搜索“SD_COND_ACCESSbuffer”关键词的重要性,通过具体案例分析,指出全表扫描和条件表缓存导致的性能瓶颈。建议对于超过5MB的大型条件表,如A910和A004,应遵循Note23877和Note886773的指导,取消缓存以提升系统效率。

https://archive.sap.com/discussions/thread/2057614

 

 

1:帮你找好reference了,在BCP用关键词“SD_COND_ACCESS buffer”搜就行,如下3个都是very High,数量级和Coty的近似或者更高,但都是指向明显的full table scan和高频table invalidation

 

0000341769 2017

A910 contains 655.332 rows

switching to generic key buffering as per note 23877

 

0000316275 2017

71,360,005 records

ST12 traces show that this table is being access using a full table scan

In order to help eliminate these full table scan accesses, very large condition tables such as this should be unbuffered

 

0000103821 2016

The Table A004 which is around 60 million is accessed with Full Table Scan with the SQL

It is recommended to not buffer a condition table which has size above 5MB.

To improve performance please follow the advice of note 23877, mentioned also in

note 886773 point 4., and deactivate the buffering of condition table A004.

转载于:https://www.cnblogs.com/JulietLV/p/7513604.html

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
<think>我们正在讨论Python命令行选项和环境变量对标准输出缓冲的影响。 用户的问题:理解并修改Python的缓冲行为,使用命令行选项--use-python-default-buffering和环境变量PYTHONUNBUFFERED如何影响stdout的缓冲。 首先,我们需要明确几个关键点: 1. 标准输出(stdout)在默认情况下是行缓冲的(当连接到终端时)或者是全缓冲的(当重定向到文件时)。 2. Python提供了几种方式来修改这种缓冲行为。 具体到用户提到的两个选项: - PYTHONUNBUFFERED环境变量:当设置此环境变量(值为非空字符串)时,Python会强制标准输出和标准错误流处于无缓冲模式。 - 命令行选项`-u`或者`--unbuffered`:这与设置PYTHONUNBUFFERED环境变量效果相同,都会使标准输入、标准输出和标准错误流处于无缓冲模式。 但是,用户提到的是`--use-python-default-buffering`选项,这个选项并不是Python标准选项。在Python的标准命令行选项中,并没有`--use-python-default-buffering`。因此,我们需要澄清这一点。 实际上,在Python中,控制缓冲的命令行选项主要是`-u`(或`--unbuffered`),而环境变量是`PYTHONUNBUFFERED`。 另外,Python 3.7引入了一个新的环境变量`PYTHONUNBUFFERED`的替代方式,即`-X`选项,但并没有一个叫做`--use-python-default-buffering`的选项。 因此,我怀疑用户可能误解了选项名称。在Python中,默认的缓冲行为就是上面描述的(终端行缓冲,文件全缓冲),而如果要使用默认行为,实际上不需要设置任何选项。 所以,我们重点讨论: 1. 默认缓冲行为 2. 使用`PYTHONUNBUFFERED`环境变量或`-u`选项的效果 3. 如何通过`-u`选项或环境变量来改变缓冲模式 另外,Python还提供了在程序内部修改缓冲的方法,例如: - 使用`sys.stdout.reconfigure()`(Python 3.7及以上) - 使用`open()`函数设置缓冲参数 - 使用`flush`参数在打印时强制刷新(例如`print(..., flush=True)`) 但用户的问题集中在命令行选项和环境变量。 总结: - 当设置`PYTHONUNBUFFERED`(或使用`-u`)时,标准输出和标准错误流将变为无缓冲,即每次写入都会立即刷新。 - 如果不设置,则按照默认行为:如果stdout是终端设备,则为行缓冲;否则为块缓冲(通常4096字节或8192字节,取决于系统)。 另外,注意:标准错误流(stderr)默认总是无缓冲的(无论是否终端)。 但是,通过设置`PYTHONUNBUFFERED`,stderr也会被强制为无缓冲?实际上,根据文档,设置`PYTHONUNBUFFERED`会使stdin、stdout和stderr都变为无缓冲。而stderr原本就是无缓冲的,所以实际上stderr的行为不变。 现在,我们回答用户的问题: 1. `PYTHONUNBUFFERED`环境变量:设置后,强制标准输出和标准错误流为无缓冲模式。 2. 命令行选项`--use-python-default-buffering`:在标准Python中不存在。可能用户指的是不使用`-u`选项,即使用默认缓冲行为。那么,不需要特别设置。 因此,用户可能混淆了选项名称。正确的选项是`-u`或`--unbuffered`。 另外,在Python 3.7及以上,还可以使用`-X`选项来设置一些内部参数,但也没有`--use-python-default-buffering`。 所以,我们主要解释`PYTHONUNBUFFERED`和`-u`。 示例: - 无缓冲模式运行脚本:`python -u script.py` 或 `PYTHONUNBUFFERED=1 python script.py` 效果:所有写入stdout和stderr的内容会立即输出,而不会缓冲。 应用场景:当需要实时查看输出(例如长时间运行的程序,或者将日志实时传输到另一个程序)时,无缓冲模式非常有用。 但是,无缓冲模式会降低性能,因为每次写入都会导致系统调用。 因此,在不需要实时输出的情况下,建议使用默认缓冲。 最后,我们还可以提到,在Python中,可以通过`sys.stdout`的`buffer`属性来访问底层的二进制流,但通常我们使用文本流。 总结回答: 我们将按照以下结构: 1. 解释默认缓冲行为 2. 介绍PYTHONUNBUFFERED环境变量和-u选项的作用 3. 澄清--use-python-default-buffering选项不存在,并建议用户检查选项名称 4. 提供使用示例 注意:引用标识,我们引用Python官方文档。 由于用户要求使用中文,我们将用中文回答。</think>### Python命令行选项与环境变量对stdout缓冲的影响 #### 1. **默认缓冲行为** Python的标准输出(`sys.stdout`)缓冲行为取决于输出目标: - 当输出到**终端**时:行缓冲(每遇到换行符`\n`自动刷新) - 当输出到**文件/管道**时:全缓冲(默认缓冲区大小通常为4096字节或8192字节) ```python # 示例:默认行缓冲(终端输出) print("Hello") # 立即显示 print("World") # 立即显示 ``` #### 2. **`PYTHONUNBUFFERED`环境变量** - **作用**:强制`stdout`和`stderr`进入**无缓冲模式**(每次写入立即刷新) - **设置方式**: ```bash export PYTHONUNBUFFERED=1 # Unix/Linux set PYTHONUNBUFFERED=1 # Windows python script.py ``` - **效果**: ```python # 无论输出到终端还是文件,均无缓冲 print("Immediate output") # 无延迟 ``` #### 3. **`-u`命令行选项** - **作用**:与`PYTHONUNBUFFERED`等效,强制无缓冲模式 - **使用方式**: ```bash python -u script.py ``` - **注意**:`--use-python-default-buffering`不是Python标准选项,可能为用户误解。实际控制缓冲的是`-u`(无缓冲)或默认行为[^1]。 #### 4. **缓冲行为对比** | 场景 | 缓冲类型 | 刷新条件 | |---------------------|---------------|----------------------------| | 终端输出(默认) | 行缓冲 | 遇到`\n`或缓冲区满 | | 重定向到文件(默认) | 全缓冲 | 缓冲区满或显式调用`flush()` | | `PYTHONUNBUFFERED=1` | **无缓冲** | 每次写入立即刷新 | | `python -u` | **无缓冲** | 每次写入立即刷新 | #### 5. **验证示例** ```python # test_buffering.py import sys import time for i in range(5): print(f"Line {i}", end=' ') # 无换行符 time.sleep(1) ``` - **默认行为(终端)**:5秒后一次性输出所有内容 - **无缓冲模式**:每秒输出一个单词(实时刷新) #### 6. **应用场景建议** - **需要实时日志**:使用`PYTHONUNBUFFERED`或`-u`(如Docker容器日志[^2]) - **性能敏感场景**:保持默认缓冲(减少I/O调用次数) - **混合缓冲需求**:在代码中局部控制 ```python print("实时消息", flush=True) # 局部刷新 ```
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