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网站 qps优化新上映_免费影视软件有哪些好用的app(2024年12月抢先看)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

网站 qps优化

怎么衡量AI大模型推理的效率？衡量AI大模型的推理效率需要综合考虑多个维度，这些维度涵盖了计算性能、资源利用效率以及成本效益等方面。以下是一些关键指标和方法，它们能够帮助我们全面评估一个大模型在实际应用中的表现： 1. 延迟（Latency）： - 推理延迟是指从输入数据到产生输出结果之间的时间间隔。对于实时性要求较高的应用场景，如自动驾驶、在线聊天机器人等，低延迟是非常重要的。通常用毫秒(ms)来度量。 2. 吞吐量（Throughput）： - 吞吐量是指单位时间内可以处理的数据或请求的数量。高吞吐量意味着系统能够在短时间内处理更多的请求，这对于大规模并发服务尤其重要。常用每秒查询数（QPS, Queries Per Second）来表示。 3. 资源利用率： - 这包括CPU/GPU利用率、内存使用率等。高效的推理过程应该能充分利用硬件资源，避免资源浪费。这可以通过监控工具获取相关信息，并进行分析优化。 4. 能耗： - 推理过程中的能源消耗也是一个重要的考量因素，尤其是在边缘设备上部署模型时。较低的能耗不仅有助于降低成本，也有利于环境保护。可以通过测量功耗并结合运行时间来估算。 5. 模型大小与存储占用： - 模型的参数数量直接影响其存储需求。较小的模型易于部署，尤其是对存储空间有限的设备而言。量化（减少数值精度）、剪枝（去除不重要的权重）和知识蒸馏（将大模型的知识转移到小模型中）等技术可以帮助减小模型尺寸而不大幅牺牲性能。 6. 批处理能力： - 批处理允许一次性处理多个样本，通过共享计算来提高效率。然而，这也可能增加单个请求的延迟。因此，在设计推理系统时需要找到合适的平衡点。 7. 硬件加速器的支持： - 利用GPU、TPU或其他专用硬件加速器可以显著提升推理速度。支持这些硬件的能力是评价推理效率的重要方面之一。 8. 软件优化与推理引擎： - 使用高效的推理引擎，例如TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等，可以进一步提高推理效率。此外，代码层面的优化，比如操作融合、缓存机制等，也能带来性能上的提升。 9. 准确率 vs 效率权衡： - 在某些情况下，为了提高推理效率，可能需要牺牲一定的模型准确率。如何在保持可接受的准确率水平的同时最大化推理效率是一个关键问题。 10. 扩展性与分布式推理： - 对于非常大的模型或者极高的吞吐量需求，分布式推理成为必要。它涉及到多节点间的通信开销、负载均衡策略等因素，这些都会影响整体的推理效率。 11. 成本效益比： - 部署和维护模型的成本也是重要的考量因素。这包括硬件投资、电力消耗、网络带宽费用以及云服务成本等。高效的推理方案应当提供良好的性价比。 12. 用户体验： - 对于终端用户来说，直观的体验如响应速度、稳定性和易用性都是不可忽视的因素。优秀的用户体验往往依赖于上述各项指标的良好表现。通过以上这些指标的综合考量，我们可以较为全面地评估一个AI大模型在特定场景下的推理效率。实践中，可能会根据具体的应用需求来侧重不同的指标。例如，在移动设备上运行的语音助手可能更关注能耗和模型大小，而在数据中心里运行的大规模推荐系统则会更加重视吞吐量和扩展性。

去年的跳槽经历：如何突破技术瓶颈？最近在回顾去年的跳槽经历，发现自己在技术选型上犯了不少错误。有朋友建议我直接跳过单机版本，但我个人觉得有必要复盘一下。毕竟，面试中表现好的那些人，都没在单机版本上花太多时间。反而是那些表现差点的，前面花的太久，导致分布式版本没能充分展示，反馈也不够强烈。不过，我的思考方式是，流量增加后系统哪里会成为瓶颈。于是，我决定设定一个期限，比如5分钟内必须结束单机版本的测试。这样既能保证效率，又能让自己更专注于核心问题。好的技术选型确实能提升性能，但也无法突破机器的物理极限。2022年的主流服务器配置大概是这样的： CPU：3GHz，16~32个vCores 内存：16~64GB 磁盘：1TB，SSD速度从5GB/s到300MB/s不等网络：100Gbps = 10GB/s 如果一个服务的流量不断增加，数据库特别是磁盘IO一般会先达到极限。但也不绝对，比如视频转码或者机器学习这种吃计算的任务，算力（CPU、GPU）会先成为瓶颈。还有一些in-memory sort和去重的操作，CPU和内存会先吃不消。总之，具体问题具体分析。那么，分析的第一步就是再次确认需求。举个例子，比如设计一个像百度这样的应用，目标是要支持10亿用户。10亿用户不等于10亿QPS。假设每个人每小时刷两次时间线，然后点进去看10篇笔记，每天发一条笔记。平均一下，不刷不舒服的重度用户、一两小时看一眼的活跃用户、每天睡前、通勤等碎片时间想起来看一眼的轻度用户，这是个合理的估计。这样算下来，时间线API要支持2B/4000 = 0.5M QPS，读单篇笔记要支持10B/3600 = 2.5M QPS，写笔记要支持1B/4000/10 = 25K QPS。总结一下对例子的分析： 10个小目标很ambitious但可达成。10亿用户相当于全国网民或者全世界人口的1/7。如果单机能支持1K QPS，用几万台机器可以支持。数据库是瓶颈。时间线API有0.5M QPS，要执行一个join query。打开单篇日志的API有2.5M QPS的按key读。读的QPS远大于写。问题的特殊性还没利用。下一章我会讲到如何优化数据库的普遍方法，敬请期待。

如何优化数据库性能？跳槽跑路记分享在上一篇文章中，我们谈到了数据库作为系统瓶颈的常见问题。随着用户数量的增长，单台服务器上的数据库资源（如CPU、内存、存储空间和IO）往往会达到极限。解决这个问题的方法有很多，其中一种是增加服务器数量，让每台机器处理的流量在可接受范围内。以下是几种常见的优化技术： Sharding 𐟗‚️ Sharding（分片）是一种将数据分散到多个表或节点上的技术。它分为垂直分片（Vertical Partitioning）和水平分片（Horizontal Partitioning）。垂直分片是将一个表按列划分，将不常用的列分出去。而水平分片则是按照某种策略将数据记录分配到不同的表中。例如，如果一个表的大小为100T，单台服务器无法存储，即使能存储，性能也会很差。如果将这个表分成100个分片，每个分片大小为1T，那么处理范围就会大大增加。最简单的分片策略是按ID进行分片，但这种方法并不总是有效。例如，在处理“A关注的所有用户”时，如果按ID分片，A关注的不同用户可能分布在不同的分片上，这样就需要查询多个数据节点。因此，对于关注关系表，按user_id进行分片会更有效。此外，还可以按时间戳范围等其他值进行分片。 Replication 𐟓报䍥ˆ𖯼ˆReplication）是将数据复制到多个节点上的一种方法。它的主要目的是防止灾难性故障，如在磁盘、机器甚至整个数据中心损坏时仍能保存备份。此外，通过减少延迟，复制还能支持全国范围内的服务。例如，如果同一份数据在全国东西南北中的数据中心都有副本，用户就近读取的延迟可以大大降低。 Combining Sharding and Replication 𐟔„ 可以将Sharding和Replication结合起来使用。例如，总数据量为100T，拆分成100个1T的分片，并设置5个副本。每个分片如果能支持1K QPS（每秒查询次数），那么整个系统就能支持500K QPS。具体实现和更多技术细节可以参考各种数据库的文档，如PostgreSQL或Elasticsearch。通过这些技术，可以有效优化数据库性能，提高系统的可扩展性和可靠性。

TPS与QPS：性能测试的关键指标 𐟓ˆ 在软件性能测试中，TPS和QPS是两个非常重要的指标。TPS，即每秒事务处理量，是评估系统并发处理能力的关键。高TPS意味着系统能够在单位时间内处理更多的交易，从而确保用户获得快速、顺畅的使用体验。 TPS的计算公式： TPS = 总请求 / 总后台时间（以秒为单位） TPS = 总并发 / 平均时间（并发越高，时间越长） TPS = 总并发 / （运行时间 + 等待时间）而QPS，即每秒查询请求量，则表示系统能够处理的查询请求数量。对于数据库等查询密集型系统来说，高QPS代表着更高的查询效率与响应速度，保证了系统的高可用性。性能测试通过模拟真实场景，压力测试系统的各个方面，如负载、并发用户量等，从而评估其性能和稳定性。通过监控TPS和QPS，我们可以了解系统在不同负载下的表现，识别潜在的瓶颈并进行性能优化，以确保系统在面对高负载时仍能保持稳定和高效。

作业帮后端开发一面：技术深度与面试体验参加了作业帮的后端开发一面，主要考察了技术栈、项目经验和算法题。以下是我对这次面试的总结：技术栈与项目经验 𐟓ˆ 面试官首先问了我对技术栈的了解，作业帮主要使用Go和Python。接着，他询问了我的实习经历，并详细了解了JNI调用DLL的流程。平台开发项目 𐟓‹ 在实习项目中，我负责了平台的开发。面试官对这个项目非常感兴趣，开始深入询问项目的细节。 FastDFS与文件合并 𐟓‚ 面试官问了我如何实现小文件的合并，以及FastDFS的最大上传数据大小和QPS。这些问题都需要我对文件系统和网络传输有一定的了解。 GPS与TPS的关系 𐟌 这个问题有点出乎我的意料，面试官问GPS和TPS的关系。我花了点时间思考，然后给出了我的答案。数据库与缓存 𐟗‚️ 面试官询问了MySQL和Redis的使用场景，以及ZSet底层数据结构的压缩列表和跳表。这些问题需要我对数据库和缓存有深入的了解。场景题：缓存更新与读取 𐟓š 面试官给了一个场景题：如何更新缓存中的热门数据，以及如何处理读取请求。这个问题考验了我的问题解决能力和对缓存策略的理解。索引与联合索引 𐟔 在项目中，MySQL用到了哪些索引，以及聚簇索引的结果和叶子节点存放的内容。这些问题需要我对数据库索引有深入的了解。联合索引失效情况 𐟚늩⨯•官问了我联合索引的最左匹配失效的情况，这个问题需要我对SQL查询优化有一定的了解。手撕代码：链表删除重复值 𐟒𛊦œ€后，面试官给了我一个手撕代码题目：链表删除重复值，要求空间复杂度为O(n)和O(1)。这个问题考验了我的编程能力和问题解决能力。总的来说，这次面试体验还不错，虽然有些问题没有完全回答上来，但整体表现还算稳定。希望有机会进入下一轮面试！

聚焦数仓极致降本，火山引擎ByteHouse升级解决方案随着数据量的爆炸性增长，现代企业在数据存储、处理与分析上面临巨大挑战。作为面向实时数据处理的工具，OLAP（联机分析处理）系统能帮助企业充分挖掘数据价值、辅助决策。然而，OLAP在追求高效数据分析的同时，往往难以平衡成本与效率矛盾。快节奏的商业环境要求OLAP系统在保证数据准确性的前提下，尽可能缩短数据处理和分析的时间。但高效的数据处理往往伴随着更复杂的系统架构和更高的资源消耗，企业需要投入高昂的计算资源、服务器、存储资源等硬件成本以及大量算法优化、运维、迁移等软性成本。在近期线上直播中，火山引擎ByteHouse则从“降本增效”角度出发，总结了自身服务抖音集团内部以及金融、游戏等外部行业经验，为企业实现效率、成本双赢提供全新解决方案。据火山引擎ByteHouse资深产品经理介绍：“ ByteHouse已在抖音集团内部经过多年打磨，在企业降本增效大背景下，我们也通过架构、技术、生态、一体化能力升级，将一系列能力对外输出，为企业带去‘四大红利’，期望在保障查询性能基础上，尽可能降低资源成本。” 首先，“架构红利”，这也是ByteHouse极致降本的重要基石。作为一款聚焦于大规模数据分析设计的云原生数据仓库，ByteHouse通过其独特的存算分离架构，实现了资源的高效利用和灵活扩展。该架构的引入，有效解决了传统数据仓库在计算和存储资源上的紧耦合问题，使得企业可以根据实际需求独立扩展计算或存储资源，避免资源浪费。基于存算分离架构，ByteHouse将计算资源 Shared-Nothing 和存储资源 Shared-Disk 独立扩展，用户只需根据实际业务需求灵活调整计算资源配置，无需受限于存储限制。另外，ByteHouse采用弹性计费、自动启停策略，当 VW 空闲超过 5 分钟时，自动启停会自动关闭集群，VW在关闭期间不会产生任何费用，能帮助用户节省至少20%成本。其次，计算和存储的独创设计，为企业带去双重“技术红利”。在计算层面，ByteHouse自研的查询优化器提升了多表查询性能，同时其点查优化技术，提升了整体系统的并发性能。据性能测试显示，ByteHouse的性能比开源ClickHouse提升了40%-50%，这意味着在相同的查询单位算力下，ByteHouse能够显著减少计算节点数量，从而降低企业的硬件成本。在存储层面，ByteHouse共享对象存储、存储分级、数据压缩等极致优化，进一步压缩了存储成本。除了技术层面优势，ByteHouse在生态兼容性方面也表现出色。一方面，ByteHouse 支持丰富的上下游生态，包括Flink、Spark、DataX、DataSail等数据导入、加工工具； Airflow，DophinScheduler等调度工具； Superset、Tableau、FineBI、DataWind等BI工具以及语言Driver、开发工具等。另一方面，ByteHouse与ClickHouse、MySQL生态完全兼容，降低用户数据迁移门槛和迁移额外成本。最后，ByteHouse还具备强大的“融合红利”。立足于All in One的理念，ByteHouse融合了实时查询、聚合查询、人群圈选、文本检索等各类场景，不仅简化了企业的技术栈管理，降低运维成本，还为企业提供了更加丰富和一体化的使用体验。从数据上看，以抖音集团内部举例，仅仅5个 SRE 工程师就能运维近 2 万台 ByteHouse 服务器。值得一提的是，在湖仓融合方面，ByteHouse支持业界常见数据湖的外表连接方式，能实现多种外表和ByteHouse内表的联邦查询。同时，通过Zero-ETL技术，ByteHouse可以将数据湖中的数据自动同步到数仓中，不仅提高了分析效率，减少数据不一致问题，还降低了数据的冗余存储和转换成本。 ByteHouse极致降本的能力也在抖音集团内部以及游戏等外部场景中得到充分检验和应用。目前，抖音集团超过80%业务都基于ByteHouse部署，在存算分离架构上，ByteHouse对象存储能减少抖音集团上层软件层的副本需求，在QPS提升35%的基础上，成本降低60%。除此之外，在某头部游戏公司的应用中，ByteHouse高并发点查能力也帮助该公司在服务器核数减少30% 情况下，并发性能提升2倍。凭借创新的OLAP架构、卓越的技术创新、广泛的生态兼容性以及强大的融合优势，ByteHouse为企业级数仓降本增效提供了有力支持，进一步助力企业加速数字化转型，实现数据驱动下的业务增长。

高并发、高可用、高性能的区别与联系在架构设计中，高并发、高可用和高性能是三个相互支撑的概念，它们共同影响着系统的整体表现。以下是它们的具体含义和区别：高并发 𐟚€ 高并发主要关注系统的吞吐量，通常用QPS（每秒查询数）或TPS（每秒事务数）来衡量。TPS包括增删改查等所有操作，而QPS则主要针对查询操作。高并发的目标是确保系统能够处理大量的请求，保持稳定的性能。高可用 𐟌 高可用性关注的是系统的可靠性，通常用SLA（服务水平协议）来衡量。SLA中的“9”越多，表示系统可用性越高。例如，99.9%的可用性意味着每年系统可以正常运行的时间为8760小时的99.9%，即8760*0.1%=8760*0.001=8.76小时。系统可用性越高，停机时间越短，服务越可靠。高性能 𐟏Ž️ 高性能主要体现在系统的响应速度上，通常用RT（响应时间）来衡量。高性能的系统处理请求的速度非常快，延迟低，占用内存少，CPU占用率低。例如，一个处理HTTP请求的系统如果响应时间为100ms，那么这100ms就是系统的响应时间。这三者之间有着密切的联系。随着并发量的增加，请求延迟自然会增大，处理不过来则可用性就会下降。因此，需要在设计时综合考虑这三方面的因素，确保系统能够在高并发、高可用和高性能之间取得平衡。在实际应用中，大厂的业务通常要求4个9的可用性是刚需，5个9是目标，6个9则是理想状态。高性能的系统处理请求的速度非常快，延迟低，占用内存少，CPU占用率低。通过合理的架构设计和优化，可以确保系统在面对高并发、高可用和高性能挑战时能够表现出色。

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