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提供全面的性能评估。 设计测试脚本： 创建执行定义的测试方案的测试脚本。 测试脚本通常包含一系列操作、HTTP 请求或与服务系统相关的 API 或用户界面的交互。 使用性能测试工具编写脚本，考虑参数化、动态数据处理等因素。 调试脚本，例如脚本错误、缺少或不正确的操作或与数据相关的
Redis事务功能较弱，不建议过多使用。 建议 事务执行完后，不可回滚。 数据异常的情况下，支持清空缓存进行数据恢复。 强制 Redis本身没有保障数据强一致的机制和协议，业务不能强依赖Redis数据的准确性。 以缓存方式使用Redis时，所有的key需设置过期时间，不可把Redis作为数据库使用。 强制
最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security） 数据分类分级，定义不同级别的数据防护措施。
行检测的过程，确定模块功能是否满足设计的需求。当产品系统的功能发生故障时，对外的呈现即为功能输出和预期不一致。在产品上线之前，通过功能相应接口，开发者和测试人员需要多次检测以保证模块功能的正确性。功能检测可以使用传统日志跟踪技术、调用链技术来进行检测，如华为云APM。 业务检测：
Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、Streaming、
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的申请释放（这点最开始也不是很好理解，也就是说：任何一个pytorch代码申请内存的地方，均表现为一个tensor的申请释放）。
raph函数执行何种逻辑。 策略： 正确的使用连接池，保持连接存活并重用在上一次调用中建立的连接（HTTP，数据库、redis等）。 通过接口调用FunctionGraph函数时，建议客户端维护http连接池，减少http连接初始化时间。 避免在每次调用时重新初始化变量对象（使用全局静态变量、单例等）。
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