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型数据库。RDS for MySQL适用于网站业务、应用程序、中小型企业等场景。 RDS for PostgreSQL：PostgreSQL是一个开源对象云数据库管理系统，并侧重于可扩展性和标准的符合性。RDS for PostgreSQL适用于网站业务、位置应用系统、复杂数据对象处理等场景。
云数据库 TaurusDB云数据库 云数据库 云数据库 TaurusDB是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。
观测性能指标（GaussDB为例） 指标ID 指标名称 指标说明 rds001_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 rds002_mem_util 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 rds003_bytes_in 数据写入量 该指标用于统计测
置合理的内存。 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置“executor-memory”，“executor-cores”，“Executor-num”，并在此基础上，规划需要的CPU核数和内存大小。 在规划内存时，要预
例之间的单主灾备（详见“云数据库 TaurusDB到云数据库 TaurusDB单主灾备” ），或双主灾备（详见“云数据库 TaurusDB到云数据库 TaurusDB双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对云数据库 TaurusDB的CPU、内存、磁盘、网络等进行监控和告警。详见“支持的监控指标”。
如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制 一
使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数：循环是一个常见的算法结构，但是循环次数过多会导致程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。
相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。 常用USE方法（Utilization Saturation and Errors Method）对资源监控，包含： 使用率Utilization：覆盖系统资源，包括但不限于CPU、内存、网络、磁盘等。 饱和
6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大量
信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING 状态线程数、可使用内存等指标 进程监控 进程监控是针对主机内活跃进程进行的监控，默认采集活跃进程消耗的 CPU、内存，以及打开的文件数量等信息。当您配置了自定义进程监控，还会监控包含关键字的进程个数。主要关注
备实例之间的单主灾备（详见“MySQL到MySQL单主灾备”）或双主灾备（详见“MySQL到MySQL双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对RDS的CPU、内存、磁盘、网络等进行监控和告警。详见“支持的监控指标”。 父主题： RDS云数据库
训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大内存池，block是pytorch向device驱动申请内存的粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用
连接后端云数据库 TaurusDB失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如云数据库 TaurusDB实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当云数据库 TaurusDB实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内存/磁盘
不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。
据请求量自动扩展业务处理能力，用户无感知。 RDS服务最多支持5个只读副本，可在线扩展只读负载；一键规格变更实现CPU、内存扩容/缩容；在线存储容量扩容。 CCE服务支持配置自动扩容集群节点和工作负载，伸缩策略支持告警（按CPU或内存使用率触发）、定时、周期多种方式。 相关云服务和工具
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端RDS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如RDS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当RDS实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高”的处理。
CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/带宽/连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行，如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测：连接失败。
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