每天进步一点点————MUMA架构优化和应用优化

本文介绍了MUMA架构优化,包括显示NUMA节点情况、内存分配策略及其调整方法,以及MPP架构的基本概念。同时,文章还探讨了应用优化策略,如使用连接池和减少对MySQL的访问,通过查询缓存提高性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、           MUMA架构优化

         目前的商用服务器答题可以分为三类:

                   对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP):在一台计算机上汇集了一组处理区(多CPU),各个CPU之间共享内存子系统和总线结构。所有的CPU都可以平等地访问内存、I/O和外设。对SMP服务器进行扩展的方式有增加内存、使用更快的CPU、增加CPU扩充I/O,以及增加更多的磁盘等。

                   非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,MUMA):把一个服务器分成多个节点,每个节点拥有多高CPU,节点内部使用公有的内存对于本届电所有的CPU都是相同的,而对于其他节点中所有CPU都是不通的。因此每个CPU可以访问整个系统内存,但是访问本届电的内存速度最快,访问非本届电的内存速度较慢(需要经过互联模块),即CPU访问内存的速度与节点距离有关,距离成为Node Distance。

1.   显示当前NUMA节点情况。

[root@EMPBJDBServB~]# numactl --hardware

available: 8 nodes (0-7)                      ——————当前节点有8个node

node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 64 65 66 67 6869 70 71

node 0 size: 32743 MB                       ——————node0内存大约为32G

node 0 free: 18572 MB

node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 72 73 7475 76 77 78 79

node 1 size: 32768 MB

node 1 free: 23453 MB

node 2 cpus: 16 17 18 19 20 21 22 23 80 8182 83 84 85 86 87

node 2 size: 32768 MB

node 2 free: 23279 MB

node 3 cpus: 24 25 26 27 28 29 30 31 88 8990 91 92 93 94 95

node 3 size: 32768 MB

node 3 free: 22283 MB

node 4 cpus: 32 33 34 35 36 37 38 39 96 9798 99 100 101 102 103

node 4 size: 32768 MB

node 4 free: 23631 MB

node 5 cpus: 40 41 42 43 44 45 46 47 104105 106 107 108 109 110 111

node 5 size: 32768 MB

在代谢组学研究中,muma R包是一个功能强大的分析工具,它提供了丰富的统计分析方法,帮助研究者处理解释复杂的代谢数据。为了使用muma进行单变量多变量分析,首先要确保已经安装了R语言muma包。接下来,你可以利用muma包中的函数进行数据预处理、特征选择、假设检验以及主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、判别分析(DA)等多变量分析。 参考资源链接:[muma:强大的R包,推动代谢组学分析新高度](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/18hbo2kd83?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤如下: 1. 数据预处理:使用muma包中的相关函数对数据进行标准化、缺失值处理等预处理操作,为后续分析打好基础。 2. 单变量分析:利用统计测试(如t-test或ANOVA)来检验不同样本组间的代谢物差异显著性。这一步骤有助于识别哪些代谢物可能与生物体的状态改变有关。 3. 多变量分析:运用muma包提供的PCA、PLSDA等方法来揭示样本间的模式组间差异。这些方法不仅可以帮助研究者进行样本分类,还能探索代谢特征之间的关系。 在进行具体分析时,可以参考《muma:强大的R包,推动代谢组学分析新高度》这篇文献,它详细介绍了muma包的安装、使用方法以及分析流程,并提供了实际数据集进行演示,可以帮助你更快地掌握muma包的使用。 除了单变量分析多变量分析,muma包还支持整合素调控蛋白质-配体绑定等复杂分析,这些功能对于深入理解代谢组学数据至关重要。对于有志于代谢组学研究的学者来说,muma包提供了一种全面的解决方案,使得复杂的统计分析变得更为简洁高效。 参考资源链接:[muma:强大的R包,推动代谢组学分析新高度](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/18hbo2kd83?spm=1055.2569.3001.10343)
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