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键值数据库GeminiDB Redis接口产品优势 高可靠——数据0丢失，强一致，性能稳定 开源Redis依赖内存介质，可靠性一般。主从数据不一致会干扰业务设计。单线程架构容易发生命令阻塞，且快照及主从同步fork可能引发性能抖动。 云数据库 GeminiDB Redis接口为用户带来更高级别保障： 1、数据0丢失&强一致

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的保护机制，作用于生产者层面 消息顺序性 单队列（queue）内有序 支持单分区（partition）级别的顺序性。 不支持，需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合，才能实现消息有序 安全机制 支持SSL认证 支持SSL、SASL身份认证和读写权限控制

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RSEM是用于从RNA-Seq数据分析的软件包。RSEM软件包提供了用户友好的界面，支持用于EM算法，单端和双端读取数据，质量得分，可变长度读取和RSPD估计的并行计算的线程。 配置流程 1.配置编译环境 1）安装Perl，版本要求不低于5.8.8。 请参见https://support.huaweicloud

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即开即用，完全托管软硬件部署等功能，无需额外的安装维护 超高性能 在业务高并发场景下，内核线程优化特性确保业务性能稳定，解决社区版因高并发资源消耗过大导致性能下降问题 在业务高并发场景下，内核线程优化特性确保业务性能稳定，解决社区版因高并发资源消耗过大导致性能下降问题 数据可靠 在业

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简介 pigz是一个C写的打包解包开源工具。它代表gzip的并行实现，是gzip的全功能替代品，在压缩数据时利用多个处理器和多个内核，即支持多线程并行处理，解压缩比gzip快。 编译配置流程 1.配置编译环境 1)安装wget工具。 yum install wget -y 2)安装依赖包glibc。

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log4cplus是什么 log4cplus是什么 时间：2020-11-06 14:59:49 简介 log4cplus是一个简单易用的开源C++日志系统，提供线程安全、灵活和任意粒度的日志管理和配置控制。它是根据Java log4j API建模的。 配置流程 1.配置安装环境 安装wget工具。 yum

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，同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。 HAProxy实现了一种事件驱动,单一进程模型，此模型支持非常大的并发连接数。多进程或多线程模型受内存限制、系统调度器限制以及无处不在的锁限制，很少能处理数千并发连接。事件驱动模型因为在有更好的资源和时间管理的用户空间(User-

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Flink内部有一个优化的功能，根据上下游算子的紧密程度来进行优化。 紧密度低的算子则不能进行优化，而是将每一个Operator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度，如图4所示。

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搬迁到华为云 OBS 中，以便该Web应用使用 优势 支持主流公有云厂商 支持国内主流公有云厂商和海外部分公有云厂商 传输高效 支持多任务，多线程并行迁移，支持千万级文件迁移 安全可靠 传输时，采用HTTPS 数据加密 通道，确保传输安全；存储时，可采用KMS加密，确保存储安全 云上容灾

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这两个请求是可以同时执行，但是因为两个机器运行在两个不同的Java虚拟机里面，他们加的锁只对属于自己Java虚拟机里面的线程有效，对于其他Java虚拟机的线程是无效的。因此，Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了，这是因为两台机器加的锁不是同一个锁（两个锁在不同的Java

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Memory：512 GB (=524288 MB) 60 说明： 专属主机规格中的vCPUs计算公式： (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 s3型专属主机 vCPUs = (2 * 22 * 2 - 16) * 2 = 144 s3_pro型专属主机

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on HANA、Business Warehouse on HANA和大数据处理，例如Apache Spark。 适用场景： E3型：开启超线程，同时支持OLAP和OLTP场景。 E2型：主要针对OLAP场景，如内存数据库（如SAP HANA SoH）、高性能数据库以及分布式内存缓存等应用。

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2、高性能计算场景 超算中心、基因测序等高性能计算场景，处理的数据量大，对服务器的计算性能、稳定性、实时性等要求很高。虚拟化带来的性能损耗和超线程等对裸金属服务器影响不大，裸金属服务器可以满足高性能计算的需求。 3、核心数据库场景 某些关键的数据库业务不能部署在虚拟机上，必须通过资源

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例如WASM（即WebAssembly）技术以及针对WASM的内存隔离方面的优化工作Faasm [ATC'20]。相比容器化技术，直接以进程和线程方式组织运行函数，可在保证低开销函数运行的同时具备高度灵活性。 （2）降低冷启动发生率：通过函数预热、复用或实例共享等方法提高实例的利用效率，减少冷启动调用的发生

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