Нет кэша нет хэша сериал
Обновлено: 06.07.2024
Идентификаторы проверки кэша и шин иногда могут отличаться.
The cache check and bus check target identifiers can now be different in some circumstances.
Легкий способ очистить кэш Squid является прекращение прокси сервиса и удалить все файлы в кэш-директорию.
An easy way to clean the squid cache is stopping the proxy service and delete all files in the cache directory.
Простейшим кэшем является виртуально индексируемый кэш прямого отображения.
ARIES хранит динамически оттранслированный код в буфере памяти, называемом кэшем кода или кэшем фрагментов.
ARIES stores the dynamically translated code in memory buffer called code cache.
Понимание распределения slab требует определения следующих терминов: Кэш: кэш представляет собой небольшой объём очень быстрой памяти.
Understanding the slab allocation algorithm requires defining and explaining some terms: Cache: cache represents a small amount of very fast memory.
В ранних разработках отсутствие данных в кэше вынуждало контроллер кэша остановить процессор и ожидать.
In early designs a cache miss would force the cache controller to stall the processor and wait.
Ассоциативный кэш более сложен, потому что некоторый вариант тега нужно считать для определения, какую часть кэша выбрать.
An associative cache is more complicated, because some form of tag must be read to determine which entry of the cache to select.
Это позволяет строкам кэша представлять квадратные мозаики, увеличивая вероятность, что близкие запросы окажутся в кэше.
This allows cache lines to represent square tiles, increasing the probability that nearby accesses are in the cache.
Протоколы взаимодействия между кэшами, которые сохраняют согласованность данных, называют протоколами когерентности кэша.
Communication protocols between the cache managers that keep the data consistent are known as cache coherence protocols.
Этот кэш используется главным образом, для ускорения записи в кэш диска.
This cache is used especially to accelerate records to the cache on the disc.
Очистка кэша временных файлов - При вызове игр Pogo из кэша обозревателя они устаревают, а еженедельная очистка этого кэша позволит загружать их самые свежие версии.
How to Clear the Web cache - Pogo games get stale in a Web browser, and clearing the Web browser cache weekly can help restart your game.
R10000 использует две сравнительно больших кэша, реализованных на том же чипе: 32 КБ кэш инструкций и 32 КБ кэш данных.
The R10000 has two comparatively large on-chip caches, a 32 KB instruction cache and a 32 KB data cache.
Произошла внутренняя ошибка. Переполнение кэша DataContract.
An internal error has occurred. DataContract cache overflow.
Текущее число используемых записей в кэше дискового вывода.
Current number of entries in the disk output cache that are in use.
Добавьте строку/usr/local/atmel/lib в файле/etc/ld.so и обновите кэш линкера командой/sbin/ldconfig.
Add the line/usr/local/atmel/lib to the file/etc/ld.so.conf and run the command/sbin/ldconfig to rebuild the linker cache.
Зарегистрируйтесь, чтобы увидеть больше примеров. Это просто и бесплатно
Результатов: 883 . Точных совпадений: 1 . Затраченное время: 67 мс
Перевод голосом, функции оффлайн, синонимы, спряжение, обучающие игры
Глядя на постер сериала с изображением главного героя, долго думал, стоит ли уделять ему внимание? Будет ли удручающий образ Джонни Вегаса нести светлый, здоровый и креативный юмор, тонко балансирую на теме наркоторговли? По цвету рецензии и оценке, не трудно догадаться, что проект, мягко говоря, не удовлетворил ожиданий.
Всё действие ограничивается не более, чем 10 локациями. Внешний мир отрезан. Эпицентром событий становится съёмная квартира закоренелого мелкого наркоторговца Моза. Ежедневно к нему наведываются разные чудаковатые персонажи со своими проблемами и предложениями – на этом выстроен почти весь сюжет всех 7 сезонов.
Типичный почерк британского юмора здесь, конечно же, прослеживается, но как подмечали многие рецензенты, проект по-своему своеобразен и, даже, уникален. Своеобразие признаю, а вот какой-то уникальности здесь нет. Всё выстроено чрезвычайно шаблонно и угрюмо – из серии в серию повторяются: смысловая нагрузка, фразы персонажей (гэги) и сопровождающая музыка. К третьему сезону всё это начинает откровенно раздражать, а к пятому становится почти невыносимо.
Большая часть тематики юмора посвящена странностям, галлюцинациям и наркотическим абстиненциям героев. Из этого, в нескольких случаях, впечатлил только монтаж кадров, а его содержание практически бездарно. Другая часть представлена чёрным юмором. Вот некоторые из направлений стёба: беспорядочные половые контакты, измены, групповое соитие, гомосексуальные связи, некрофилия, криминализация полицейских, культивирование глупости, унижение слабоумных, доминирование над другими и т.д. При этом я не считаю, что такие темы должны быть совершенно запретными к демонстрации, но вместе с ними важно подавать какие-то реабилитирующие вещи, проблески позитива что-ли, а здесь это не делается вообще!
В зрителей бросается сгусток негатива ядрёной консистенции и не предлагается салфетка. Герои стабильно варятся в мире криминала, неблагополучия и несчастности бытия, стагнируя без каких-то серьёзных усилий и надежд на светлое будущее. Самое ужасное, что создаётся впечатление, что все эти персонажи вместе, пропагандируют «усреднённую нормальность» такой жизни, что каждый житель этого города, а может даже и всей Британии, имеет какого-то рода проблемы, степень тяжести которых, с лёгкого примера этого серила, нивелируется, сходит на минимум. А это в сильной мере подрывает волю, честолюбие и стремление человека к прекрасному.
В подтверждение пропаганды этой идеи, возьмём ещё и образ главного героя – Моза. Все кто ни попади, используют его по своему усмотрению, а он лишь вынужден угождать плохим дядям и тётям. И очень цепляющий момент здесь в том, что Моза специально пытаются выдать за доброго безобидного терпилу, однако на самом деле это не доброта, а проявление слабости и безволия. И при всём при этом, он, будучи в постоянно прогнутом состоянии, проявляет самые плохие качества, идёт на обманы и хитрости, теряя себя как личность.
Пожалуй, единственными достойными моментами всего сериала были – диалоги и фразы. Дюжину даже выписал. Чего только стоит глубокое: «Человек сошел с небес – поэтому мечтает о грязи»… Большая часть самых комичных предложений принадлежит устам Грэхэма Даффа, который играет здесь гомосексуалиста. По версии некоторых источников, такие приёмы направлены на развитие толерантности к данной ориентации людей, но не буду размышлять здесь на эту тему, пора уже выставить проекту объективную оценку.
+1 балл – за диалоги и фразы
+0,5 баллов – за «Силиконовых Валетов» (дуэт Эндрю Ли Поттса и Тим Фейлловса) с буквой Т на конце, и за работу костюмеров.
+0,5 баллов – за персонажа «Мультголова» (Дэвид Сент), и «Таню» (Эмма Фрайер).
- 8 баллов – за упадочную атмосферу, общее безволие, духовную и умственную деградацию, подмену понятий хорошего и плохого, пропаганду аморальных ценностей, пустой примитивный юмор, основанный на многократно повторяющихся ГЭГах, чрезмерную, неорганично вписывающуюся, демонстрацию употребления наркотических веществ, и совершенно бесполезно потраченное время, не подарившее, даже, существенного удовольствия.
Что делать, если в базу хочется записать массу «фактов» много большего объема, чем она способна выдержать? Сначала, конечно, приводим данные к более экономичной нормальной форме и получаем «словари», в которые будем писать однократно. Но как это делать наиболее эффективно?
Именно с таким вопросом мы столкнулись при разработке мониторинга и анализа логов серверов PostgreSQL, когда остальные способы оптимизации записи в БД оказались исчерпаны.
Сразу оговоримся, что наши коллекторы работают под управлением Node.js, поэтому с процессорными регистрами и кэшами мы никак не взаимодействуем. А вариант использования «стораджей» или внешних кэширующих сервисов/БД дает слишком большие задержки при входящих потоках в несколько сотен Mbps.
Поэтому мы стараемся кэшировать все в RAM, конкретно — в памяти JavaScript-процесса. Про то, как эффективнее это организовать, и пойдет речь дальше.
Кэширование наличия
Наша основная задача — сделать так, чтобы в БД попал по возможности единственный экземпляр какого-либо объекта. Такими у нас выступают многократно повторяющиеся оригинальные тексты SQL-запросов, шаблоны планов их выполнения, узлов этих планов — короче, какие-то текстовые блоки.
Исторически так сложилось, что в качестве идентификатора мы использовали UUID -значение, которое получали в результате прямого вычисления MD5-хеша от текста объекта. После этого проверяем наличие такого хеша в локальном «словаре» в памяти процесса, и вот если его там нет — только тогда пишем в БД в «словарную» таблицу.
То есть само оригинальное текстовое значение нам хранить не требуется (а иногда оно занимает десятки килобайт) — достаточно всего лишь самого факта наличия соответствующего хеша в словаре.
Словарь ключей
Такой словарь можно вести в Array , и использовать Array.includes() для проверки наличия, но это достаточно избыточно — поиск деградирует (по крайней мере, в предыдущих версиях V8) линейно от размера массива, O(N). Да и в современных реализациях, несмотря на все оптимизации, проигрывает по скорости 2-3%.
Поэтому в эпоху до ES6 традиционным решением было хранение Object , ключами которого выступали хранимые значения. А вот значениями ключей каждый назначал что хотел — например, Boolean :
Но вполне очевидно, что мы тут явно храним лишнее — то самое значение ключа, которое никому не нужно. А что если его — вообще не хранить? Так и появился объект Set.
Тесты показывают, что поиск с помощью Set.has() быстрее примерно на 20-25%, чем проверка ключа в Object . Но это не единственное его преимущество. Раз мы храним меньше, то и памяти нам должно требоваться меньше — а это впрямую сказывается на производительности, когда речь идет о сотнях тысяч таких ключей.
Итак, Object , в котором находится 100 UUID-ключей в текстовом представлении, занимает в памяти 6216 байт:
Set с тем же содержимым — 2632 байта:
То есть Set работает быстрее и при этом занимает в 2.5 раза меньше памяти — победитель очевиден.
Оптимизируем хранение UUID-ключей
Давайте теперь еще раз внимательно посмотрим на картинку выше — каждый UUID-ключ, хранимый в hex-представлении, «стоит» нам 56 байт памяти. Но у нас их — сотни тысяч, поэтому резонно спросить: «А меньше — можно?»
Для начала вспомним, что UUID — это 16-байтовый идентификатор. По сути, кусок бинарных данных. А для передачи по email, например, двоичные данные кодируются в base64 — попробуем его применить:
Уже по 48 байт — лучше, но неидеально. Давайте попробуем перевести шестнадцатиричное представление прямо в строку:
Вместо 56 байт на каждый ключ — 40 байт, экономия почти 30%!
Master, worker — где хранить словари?
Однако существенная доля времени мастера тратилась на channel.onread — то есть на обработку получения пакетов со «словарной» информацией от дочерних процессов:
Двойной Set-барьер от записи
Теперь на секунду задумаемся — воркеры шлют и шлют мастеру одни и те же словарные данные (в основном — это шаблоны планов и повторяющиеся тела запросов), он их в поте лица парсит и… ничего не делает, потому что они в БД уже были отправлены раньше!
Так если мы Set -словариком «защитили» базу от повторной записи из мастера, почему бы не применить тот же подход для «защиты» мастера от передачи из воркера.
Собственно, что и было сделано, и сократило втрое прямые издержки на обслуживание канала обмена:
Но ведь теперь воркеры делают вроде как больше работы — хранят словари и фильтруют по ним? Или нет. На самом деле, работать они стали существенно меньше, поскольку сама передача больших объемов (даже по IPC!) — это не дешево.
Приятный бонус
Поскольку мастер теперь стал принимать гораздо меньший объем информации, то и памяти под эти контейнеры стал выделять гораздо меньше — а, значит, затраты времени на работу Garbage Collector'а сильно снизились, что положительно повлияло на latency системы в целом.
Такая схема обеспечивает защиту от повторных записей на уровне коллектора, но что делать, если у нас несколько коллекторов? Тут поможет только триггер с INSERT . ON CONFLICT DO NOTHING .
Ускоряем вычисление хешей
В нашей архитектуре весь поток логов с одного сервера PostgreSQL обрабатывает один воркер.
То есть один сервер — это одна задача на воркере. При этом загрузка воркеров балансируется назначением задач-серверов так чтобы потребление CPU воркерами всех коллекторов было примерно одинаковым. Этим занимается отдельный сервис диспетчера.
«В среднем» каждый воркер обрабатывает несколько десятков задач, которые дают примерно одинаковую суммарную нагрузку. Однако, есть сервера, которые по количеству записей в логе значительно превосходят остальные. И даже в том случае, если диспетчер оставляет эту задачу единственной на воркере, его загрузка сильно выше остальных:
Сняли CPU-профайл этого воркера:
На верхних строках — вычисление MD5-хешей. А их действительно вычисляется огромное количество — для всего потока входящих объектов.
xxHash
Как оптимизировать эту часть, если не считать эти хеши мы не можем?
Решили попробовать другую хеш-функцию — xxHash, реализующую Extremely fast non-cryptographic hash algorithm. И модуль для Node.js — xxhash-addon, который использует свежую версию библиотеки xxHash 0.7.3 с новым алгоритмом XXH3.
Проверим, прогнав каждый вариант на наборе строк разной длины:
Как и ожидалось, xxhash3 оказался намного быстрее MD5!
Осталось проверить на стойкость к коллизиям. Секции таблиц словарей у нас создаются новые на каждый день, поэтому за рамками суток мы спокойно можем допустить пересечение хешей.
Но на всякий случай проверили с запасом на интервале в три дня — ни одной коллизии, что нас более чем устраивает.
Подмена хешей
Но просто взять и поменять в таблицах-словарях старые UUID-поля на новый хеш мы не можем — ведь и база, и существующий frontend ждут, что объекты продолжат идентифицироваться по UUID.
Поэтому добавим в коллекторе еще один кэш — для уже посчитанных MD5. Теперь это будет Map, в котором ключи — xxhash3, значения — MD5. Для одинаковых строк мы не пересчитываем заново «дорогой» MD5, а берем его из кэша:
Снимаем профайл — доля времени вычисления хешей заметно снизилась, ура!
Так что теперь мы считаем xxhash3, затем проверяем кэш MD5 и получаем искомый MD5, а затем проверяем кэш словаря — если там этого md5 нет, то отправляем на запись в БД.
Что-то слишком много проверок… Зачем проверять кэш словаря, если уже проверили кэш MD5? Выходит, все кэши словарей теперь не нужны и достаточно иметь всего один кэш — для MD5, с которым и будут производиться все основные операции:
В итоге, мы заменили проверку в нескольких кэшах «объектных» словарей одним кэшем MD5, а ресурсоемкую операцию расчета MD5-хеша выполняем только для новых записей, используя для входящего потока гораздо более эффективный xxhash.
Сколько бы в прессе не писали о том, что большинство криптовалют созданы для обмана покупателей и наживы ушлых программистов, всегда находятся те, кто готов отдать последние гроши за шанс разбогатеть. Если вспомнить последние громкие пирамиды, то на ум приходит Chia Coin и Игра в кальмара. Первая метила на роль убийцы Биткоина, но из-за жадности разработчиков убила исключительно саму себя, а вторая и вовсе должна была превратить в миллионеров сотни везунчиков по всему миру. Не сложилось, ведь в первом случае разработчики Chia Coin выпустили слишком много токенов для себя любимых, что обрушило рынок, а во втором случае за криптовалютой и вовсе стояли мошенники. Не беда, если вы разочарованы и уже подумываете о том, куда бы вложить последнюю зарплату, новая криптовалюта Raptoreum предлагает вам простое, но крайне эффективное решение. Возможно, вы ничего и не заработаете, но станете частью чего-то большого. Или нет, здесь всё может быть, ведь никто вам ничего не обещает, а имена разработчиков известны узкому кругу лиц.
реклама
Итак, Raptoreum позволяет разбогатеть тем, кто владеет высокопроизводительным процессором Ryzen. Эксперты поясняют, что алгоритм криптовалюты заточен под большое количество кэш-памяти третьего уровня, что обеспечивает процессором Ryzen 5000 преимущество перед конкурентами. Лучше всего, конечно же, взять 16-ядерный Ryzen 9 5950X ну или 12-ядерный Ryzen 9 5900X. Проблема в том, что информации о криптовалюте много, но вся она носит рекламный или близкий к бесполезному характер. Тестов мало, а многие блогеры просто говорят о том, что она выгодна. Возможно, так и есть, но мы предлагаем хотя бы немного вникнуть в тему, ведь указанные выше процессоры стоят очень дорого. На этот раз искать ответы мы будем на канале Dizzy Mining.
Ранее в прессе сообщалось, что Ryzen 9 5950X выдаёт стабильные 4700 H/s, что позволяет зарабатывать на данном процессоре 300 рублей в сутки. Как оказалось, в среднем за несколько часов выходят более скромные 3400 H/s. Ясно, что это совсем не то, что ожидают наивные пользователи, которые услышали о новой возможности и хотят вложиться в очередную пирамиду. На видео ниже можно заметить, что показатели постоянно прыгают. По словам автора, это связано с особенностью алгоритма Ghostrider, который не отличается стабильностью. Поскольку криптовалюта ещё слишком молода, опробовать её хотят многие пользователи, что и приводит к скачкам производительности. Это значит, что утром вы можете получить одни показатели, а вечером другие, или наоборот.
В любом случае рассчитывать на высокие заработки не стоит, а в будущем всё станет только хуже. По этому поводу в прессе сообщают, что ажиотаж вокруг криптовалюты Raptoreum уже привёл к повышенному спросу на процессоры Ryzen. Их разбирают как горячие пирожки, а значит мечтать о том, что цены пойдут вниз не приходится. Вот вам и новая криптовалюта. Учтите, что это разработчики ещё никуда не исчезли с деньгами, а цена относительно стабильна. Страшно даже представить, что случится, если Raptoreum начнёт трясти.
Читайте также: