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除了 CPU 和内存，GitLab Runner 还需要哪些资源才能高效运行？
除了 CPU 和内存，GitLab Runner 的高效运行还需要考虑许多其他资源因素。这些资源的限制和优化直接影响到 CI/CD 流程的速度、稳定性和可靠性。本文将深入探讨这些关键资源，并提供一些最佳实践建议。 1. 磁盘 I/O...
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Kubernetes Executor在大规模项目中的应用效果与挑战：一个真实的案例分析
Kubernetes Executor在大规模项目中的应用效果与挑战：一个真实的案例分析 在过去的一年中，我们团队负责一个大型电商平台的微服务架构迁移到Kubernetes。在这个过程中，我们大量使用了Kubernetes Execu...
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Cassandra数据库查询性能优化：从实践到经验总结
Cassandra数据库查询性能优化：从实践到经验总结 Cassandra作为一款高性能、高可用性的NoSQL数据库，在处理海量数据方面表现出色。然而，如何有效地优化Cassandra的查询性能，仍然是许多开发者面临的挑战。本文将结合...
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Cassandra 查询优化策略：从入门到放弃（误）——深度解析及实战技巧
Cassandra 查询优化策略：从入门到放弃（误）——深度解析及实战技巧 很多朋友在使用 Cassandra 的过程中，都会遇到查询性能瓶颈的问题。Cassandra 作为一款分布式 NoSQL 数据库，其强大的扩展性和高可用性令人...
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Kubernetes集群的资源调度策略如何优化以适应高并发场景？
在现代云计算环境中，Kubernetes作为一个强大的容器编排工具，已经成为了许多企业的首选。然而，随着业务的快速发展，如何在Kubernetes集群中有效地调度资源，以适应高并发场景，成为了一个亟待解决的问题。 1. 理解高并发场景...
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揭秘延迟与卡顿之间的神秘关系：从网络延迟到游戏卡顿的深度解析
延迟与卡顿，这两个词在我们的日常生活中，特别是玩游戏或者进行视频通话时，出现的频率相当高。它们常常让人抓狂，但很多人却并不清楚它们之间究竟有什么关系，以及如何才能有效地解决这些问题。今天，我们就来深入探讨一下延迟与卡顿之间的神秘关系。 ...
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Java 程序员必看：MySQL、PostgreSQL、Oracle 连接池深度对比与调优指南
你好，我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 程序员在数据库连接池方面经常遇到的问题，以及如何针对 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 这三大数据库进行连接池的调优。 作为一名 Java 开发者，你一定经常要和数据库打...
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Java 并发工具 Semaphore：高并发场景下的限流神器
“喂，小王啊，最近系统访问量激增，经常卡顿，你看看能不能想想办法？” “收到，领导！我这就去排查！” 作为一名 Java 开发者，相信你对上面这段对话一定不陌生。在高并发场景下，系统很容易因为流量过大而出现各种问题，比如响应变慢、...
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Java多阶段任务中动态调整线程数量的艺术
Java多阶段任务中动态调整线程数量的艺术 大家好，我是你们的“线程掌门人”阿猿！今天咱们来聊聊Java多线程编程中一个比较高级的话题：如何在多阶段任务中动态调整线程数量。别担心，我会用大白话，结合代码示例，一步步带你揭开这门“武功”...
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ForkJoinPool性能实测：大数据处理与图像处理场景对比分析
ForkJoinPool性能实测：大数据处理与图像处理场景对比分析 大家好，我是你们的码农朋友小猿。 今天咱们来聊聊Java并发编程中的一个利器—— ForkJoinPool 。相信不少小伙伴在处理多线程任务时都用过线程池，但 F...
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深入理解Kubernetes HPA缩容时的连接池管理
在使用Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）进行自动缩容时，如何优雅地处理微服务连接池中的连接，避免连接泄露和资源浪费，是一个值得探讨的话题。本文将详细介绍HPA的工作机制，并提供实际操作建议，...
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Kubernetes HPA 自定义指标缩容策略详解及最佳实践
Kubernetes HPA 自定义指标缩容策略详解及最佳实践 在 Kubernetes 中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是用于自动扩展或收缩 Pod 副本数量的关键组件。默认情况下，HPA 基于 CP...
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Faiss大法师秘籍：PQ参数调优终极指南，榨干向量压缩的最后一滴性能！
Faiss 与 PQ：压缩的艺术与科学 你好！如果你正在和海量的向量数据打交道，并且想用 Faiss 来加速你的相似性搜索，那你一定听说过或者正在使用 PQ（Product Quantization，乘积量化）。这玩意儿简直是处理大规...
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日志太多成本hold不住？Elasticsearch ILM来帮你自动管理时序数据，省钱提效！
你是不是也遇到了这样的烦恼：系统运行时间越长，产生的日志、指标等时序数据就越多，像滚雪球一样，把你的存储空间吃得一干二净？更头疼的是，这些海量数据不仅存储成本蹭蹭上涨，时间久了，查询分析也变得越来越慢，甚至卡顿，严重影响了问题排查和系统监...
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Elasticsearch快照揭秘：不同数据类型如何影响备份恢复效率？
嘿，各位 Elasticsearch 的玩家们！咱们今天聊点硬核又实用的话题：Elasticsearch 的快照（Snapshot）功能。这玩意儿可是数据备份和恢复的救命稻草，尤其是在集群迁移、灾难恢复或者简单的数据归档场景下，简直不要太...
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边缘设备MQTT轻量级客户端选型与离线消息处理：资源受限与网络不稳场景下的最佳实践
在物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)领域，边缘设备扮演着至关重要的角色，它们负责收集、处理并传输数据。然而，这些设备通常资源有限，且可能面临网络连接不稳定或间歇性中断的问题。MQTT（Message Queuing Telemetr...
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底层性能优化？学会“翻译”你的技术，让业务价值闪闪发光！
老兄，你这个问题我太有共鸣了！当年我也和你一样，一头扎在代码和系统底层，把响应时间、吞吐量、资源利用率这些指标优化得飞起，心里美滋滋的。可一到汇报或绩效评估，面对业务部门和上级领导，总觉得他们“get不到”我的点，觉得我的工作“不够显眼”...
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百个动态光源怎么办？延迟渲染之外的高效方案与性能权衡
你好！很高兴看到你对游戏引擎原理有这么深入的思考。你提出的问题——如何高效处理上百个动态光源，特别是在延迟渲染的背景下，并且关注内存和GPU开销，这绝对是现代图形渲染中的一个核心挑战，也是很多引擎都在努力优化的方向。 你观察到不同光源...
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开放世界城市夜景渲染效率优化指南
如何优化开放世界城市夜景的渲染效率？ 问题： 如何在保证视觉效果的前提下，尽可能降低开放世界城市夜景渲染对硬件的压力，让更多玩家能够流畅体验游戏？ 回答： 优化开放世界城市夜景的渲染效率，是一个涉及多个层面的复杂问题。以下...
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Kubernetes集群规模扩大？你需要一个统一观测平台来驾驭复杂性
随着业务的飞速增长，我们的Kubernetes（K8s）集群规模也在不断扩大，随之而来的却是服务间错综复杂的调用关系和日益严峻的运维挑战。过去，我们可能依赖各个服务独立集成和上报监控数据，但这在庞大的微服务体系中很快就力不从心。当问题出现...
