一点思考(1)

本文探讨了在页面需要加载大量静态资源时使用HTTP2的优势,以及后端工程中通过引入外部缓存如Redis解决进程内缓存带来的内存开销和缓存命中率问题。

原文地址:https://www.cnblogs.com/estrigriac/p/11180118.html 

一、

如果页面上需要加载大量的静态资源,可以考虑上HTTP2。

二、

后端工程对一些配置性的数据,可以进行缓存,最简单的是进程内缓存,比如caffaine。这种模式对单体架构比较适合,但如果想要部署多个实例就不够用了。原因有两个:

  1. 增加不必要的内存开销。每个实例保存一份自己的缓存,内存消耗*N。
  2. 降低缓存命中率。实例1中缓存到的数据,实例2请求时会发现自己没有缓存,只好去数据库再取一次,缓存命中率/N。

可以通过引入外部缓存来解决这个问题,比如起一个redis服务,将所有后端实例的缓存保存在这里,可以保证共用一份缓存,降低内存开销、提高缓存命中率。

但引入外部缓存是有代价的,这会引入缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题(有待研究)。

转载于:https://www.cnblogs.com/estrigriac/p/11180118.html

### 如何打印显示 DeepSeek-R1思考过程 为了查看 DeepSeek-R1思考过程,通常需要配置日志记录功能来捕获模型内部处理的信息。具体实现取决于使用的框架和支持工具。 对于 DeepSeek-R1,在运行过程中可以启用详细的调试模式或设置特定的日志级别以便观察其推理路径和中间状态[^1]。假设使用的是基于 Python 的环境,下面是一个简单的例子展示如何通过调整日志配置来获取更多细节: ```python import logging # 设置较高的日志等级以捕捉更多信息 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) def enable_debug_output(): logger = logging.getLogger('deepseek') handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) enable_debug_output() # 假设这是调用 DeepSeek-R1 进行查询的地方 result = ollama.run("deepseek-r1", "问题...") print(result) ``` 上述代码片段展示了怎样增强日志输出,从而帮助理解 DeepSeek-R1 是如何处理请求并形成最终响应的。请注意实际应用中可能还需要参照官方文档进一步定制化这些设置[^2]。 另外值得注意的是,某些高级特性如思维链(chain-of-thought)机制可能会被集成到 API 中用于解释决策逻辑;如果存在这样的选项,则可以直接利用它们获得更直观的理解[^3]。 最后提醒一点,由于不同版本之间可能存在差异,建议查阅最新版的产品手册了解最准确的操作指南[^4]。
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